inf340 - Uncertainty Modeling for Control in Digitalised Energy Systems (Vollständige Modulbeschreibung)

Modulbezeichnung	Uncertainty Modeling for Control in Digitalised Energy Systems
Modulkürzel	inf340
Kreditpunkte	6.0 KP
Workload	180 h
Einrichtungsverzeichnis	Department für Informatik
Verwendbarkeit des Moduls	Master Digitalised Energy Systems (Master) > Digitalised Energy System Design and Assessment Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Embedded Brain Computer Interaction Master Engineering of Socio-Technical Systems (Master) > Systems Engineering Master Informatik (Master) > Technische Informatik Master Wirtschaftsinformatik (Master) > Akzentsetzungsmodule der Informatik
Zuständige Personen	Rauh, Andreas (Modulverantwortung) Lehrenden, Die im Modul (Prüfungsberechtigt)
Teilnahmevoraussetzungen	Grundkenntnisse der Regelung linearer zeitkontinuierlicher und/oder zeitdiskreter Systeme bzw. der robusten Regelung
Kompetenzziele	Die Studierenden identifizieren die grundlegenden Konzepte der Modellierung von Unsicherheiten in Regelungssystemen sowie problemangepasste Methoden für die Berücksichtigung von Unsicherheiten während Simulation und Beobachtersynthese Fachkompetenzen Die Studierenden: identifizieren die grundlegenden Konzepte der Modellierung von Unsicherheiten in Regelungssystemen charakterisieren problemangepasste Lösungsmethoden für Systeme mit stochastischen und mengenbasierten Unsicherheiten erkennen Ansätze für eine softwaretechnische Umsetzung in Simulation, Regelung und Zustandsschätzung Methodenkompetenz Die Studierenden: analysieren Probleme der regelungsorientierten Unsicherheitsmodellierung dynamischer Systeme analysieren grundlegende Lösungsansätze auf theoretischer Basis transferieren sowie generalisieren diese eigenständig auf neue forschungsnahe Anwendungsszenarien. Sozialkompetenz Die Studierenden: erarbeiten in einem vorlesungsbegleitenden Projekt Lösungsideen für reale regelungstechnische Aufgaben in kleinen Gruppen vermitteln die von ihnen erzielten Ergebnisse in kurzen Präsentationen Selbstkompetenz Die Studierenden: reflektieren kritisch die von ihnen in Projektform erarbeiteten Ergebnisse erkennen Grenzen unterschiedlicher Ansätze der regelungsorientierten Modellierung von Unsicherheiten.
Modulinhalte	Mathematische Modellierung von Unsicherheiten in linearen und nichtlinearen dynamischen Systemmodellen Stochastische Modellierungsansätze Wahrscheinlichkeitsverteilungen Bayes'sche Zustandsschätzung für zeitdiskrete Systeme (linear/nichtlinear) und zeitkontinuierliche Systeme (linear) Lineare Schätzverfahren in erweiterten Zustandsräumen (Carleman-Linearisierung für spezielle Systemklassen) Monte-Carlo-Methoden Schätzung von Zuständen, Parametern und Simulation unsicherer Prozesse Ausblick: Markow-Modelle Ausblick: Bayes'sche Netze Mengenbasierte Ansätze Mengenbasierte Algorithmen: Forward-Backward-Contractor und Bisektionsverfahren Intervallmethoden zur verifizierten Lösung gewöhnlicher Differentialgleichungssysteme sowie zur Stabilitätsanalyse unsicherer Systeme Schätzung von Zuständen und Parametern sowie Simulation unsicherer Prozesse Ausblick: Syntheseverfahren für Regelungen und Beobachter unter expliziter Beschreibung von Unsicherheiten
Literaturempfehlungen	Jaulin, L., Kieffer, M., Didrit, O., Walter, E., Applied Interval Analysis, Springer-Verlag, 2001. Papoulis, A.: Probability, Random Variables, and Stochastic Processes, McGraw-Hill, 4th Ed., 2002. Rauh, A. Folien/ Skript zur Vorlesung „Uncertainty Modelling for Control in DES“.
Links
Unterrichtssprache	Englisch
Dauer in Semestern	1 Semester Semester
Angebotsrhythmus Modul	jedes Wintersemester
Aufnahmekapazität Modul	unbegrenzt
Lehr-/Lernform	V+Ü+P

Lehrveranstaltungsform	SWS	Angebotsrhythmus	Workload Präsenz
Vorlesung	2	WiSe	2
Übung	1	WiSe	1
Projekt	1	WiSe	1
Präsenzzeit Modul insgesamt			4 h

Prüfung	Prüfungszeiten	Prüfungsform
Gesamtmodul	Am Ende der Veranstaltungszeit	Portfolio oder Klausur