Mo­del­lie­rung von Ener­gie­sys­te­men

In einer Welt, die immer stärker auf nachhaltige Energiequellen setzt, ist das Verständnis und die Modellierung von Energiesystemen entscheidend. Diese Vorlesung bietet eine umfassende Einführung in die Methoden und Werkzeuge zur Analyse, Optimierung und Bewertung komplexer Energiesysteme. Neben einer Einführung in die Energiesystemtechnik werden die grundlegenden Konzepte der Modellierung zum 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, 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. So erhältst du wertvolle Einblicke in gängige Tools und kannst eigene Modellierungen durchführen.

Die Vorlesung verbindet Theorie mit praxisnahen Anwendungen und gibt Studenten das Rüstzeug, um komplexe Energiesysteme zu analysieren und zu gestalten.

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.