Mo­del­lie­rung von Ener­gie­sys­te­men

Das Verständnis und die Modellierung von Energiesystemen ist für die Gestaltung und den Betrieb nachhaltiger Energiesysteme entscheidend. Diese Vorlesung bietet eine umfassende Einführung in die Methoden und Werkzeuge zur Analyse, Optimierung und Bewertung solcher komplexen Energiesysteme. Neben einer Einführung in die Energiesystemtechnik werden die grundlegenden Konzepte der Modellierung zu Beginn der Vorlesung behandelt. Danach werden Parametern, Variablen und Eingangsdaten behandelt, die die Basis jeder Modellbildung bilden. Ein zentrales Thema der Vorlesung ist die mathematische Optimierung. Schritt für Schritt werden verschiedene Optimierungsverfahren kennengelernt und auf reale Energiesysteme angewendet. Neben technischen Aspekten spielen besonders auch wirtschaftliche und ökologische Faktoren eine entscheidende Rolle. Doch wie zuverlässig sind unsere Modelle? Unsicherheiten in Energiesystemen müssen einbezogen werden und Methoden zur Validierung und Verifizierung von Modellen kennengelernt werden. Auch räumliche und zeitliche Dimensionen spielen eine große Rolle – schließlich verändern sich Energieströme je nach Standort und Tageszeit erheblich. Zum Abschluss werden gängige Softwarelösungen vorgestellt, die in der Praxis zur Modellierung von Energiesystemen eingesetzt werden.

Die Vorlesung verbindet Theorie mit praxisnahen Anwendungen und gibt Studierenden das Rüstzeug, um komplexe Energiesysteme zu analysieren, zu gestalten und erste eigene Modellierungen aufzubauen.

Lernziele

In diesem Kurs erwerben die Studierenden ein ganzheitliches Verständnis der Modellierung von Energiesystemen. Sie lernen, einzelne energietechnische Komponenten zu modellieren und schrittweise zu umfangreicheren Energiesystemen zusammenzuführen. Ein besonderer Fokus liegt auf der praktischen Umsetzung der erlernten Konzepte. In begleitenden Übungen entwickeln die Studierenden Modelle von Energiesystemen, simulieren und optimieren diese und vertiefen so ihr Verständnis für die Modellierungsprozesse. Dazu erwerben die Studierenden grundlegende Programmierkenntnisse in Python sowie gängigen Python-Paketen (z.B. pandas, matplotlib, pyomo, numpy), die sie zur Modellierung, Analyse und Optimierung von Energiesystemen einsetzen. Sie lernen, Simulationen in Python zu erstellen, die Ergebnisse zu visualisieren und ihre Modelle zu analysieren.

DozentProf. Dr.-Ing. Henning Meschede
StudiengangM.Sc. Elektrotechnik
ECTS6 CP
Workload180 h
TurnusWintersemester 

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Henning Rahlf

Energiesystemtechnik (EST)

Energieflexibilität und integrierte Energiesystemplanung

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