Digitalisierte Energiesysteme

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Digitalisierte Energiesysteme

Die Entwicklung von digitalisierten Energiesystemen stellt ein interdisziplinäres Forschungsfeld da. Wir widmen uns dem resilienten Betrieb digitalisierter Energiesysteme und sind vor allem durch das Ziel motiviert, den Übergang zu einem nachhaltigen Energiesystem auf Basis erneuerbarer Energiequellen zu unterstützen und zu erleichtern. Neue, auf Informationstechnologien basierende Ansätze, sind ein Game Changer in dieser Entwicklung.

Flexibilität stellt dabei einen wichtigen Schlüssel der Energiewende da: Um thermische Kraftwerke im Bereich der Systemdienstleistungen zu ersetzen und eine stabile Stromversorgung sicher zu stellen, müssen wir Flexibilitätspotenziale nutzen, die sich aus einer Vielzahl kleiner und mittlerer Energiequellen und auch Lasten ergeben. Auf der informationstechnischen Seite müssen Ansätze entwickelt werden, die es erlauben, diese Flexibilität mit den gegebenen Zeit- und Datenrestriktionen zu nutzen.

Eine wunderbare Herausforderung für Expert:innen der Algorithmenentwicklung, Modellierung, Simulation und Systemintegration!

Aber es reicht nicht aus, das Anwendungsproblem zu verstehen und mit der Softwareentwicklung zu beginnen: Sowohl die Regulierung als auch das Marktdesign sind in diesem Bereich hochdynamisch -- ebenso wie die Informationstechnologie. Daher ist eine kooperative interdisziplinäre Forschungsweise die Kernkompetenz im Bereich der digitalisierten Energiesysteme.

Aktuelle Nachrichten

Neue Publikation: Anforderungen an ein Metadaten-Schema für FAIR Energy Research Software

Wir freuen uns, dass unsere neue Publikation "Requirements for a Metadata Scheme to Enable FAIR Energy Research Software" veröffentlicht wurde. In…

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Paper über Kommunikationsereignisse in selbst-organisierten Cyber-physischen Systemen veröffentlicht und auf der CIEES in Bulgarien präsentiert

Im November 2024 hat Emilie Frost ihre Forschung auf der 5th International Conference on Communications, Information, Electronic and Energy Systems…

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Publikation über Multi-Agent Reinforcement Learning zum Modellieren von Energiemärkten

Die Publikation „Approximating Energy Market Clearing and Bidding With Model-Based Reinforcement Learning“ von Thomas Wolgast und Astrid Nieße wurde…

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Publikation über das Environment Design von Optimal-Power-Flow-Umgebungen für Reinforcement-Learning-Anwendungen

Die Publikation „Learning the optimal power flow: Environment design matters“ von Thomas Wolgast und Astrid Nieße wurde Mitte August erfolgreich in…

mehr: Publikation über das Environment Design von Optimal-Power-Flow-Umgebungen für Reinforcement-Learning-Anwendungen

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