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Parameterunsicherheit in Energiesystemmodellierung mit stochastischer Optimierung

Parameterunsicherheit in Energiesystemmodellierung mit stochastischer Optimierung
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Fabian Neumann

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Potenzielle Forschungspfade

Untersuchung von Ansätzen zur Sensitivitätsanalyse in der linearen Programmierung und stochastischen Optimierung.

Identifizierung des Ausmaßes der Sensibilitäten und der am stärksten dominierenden Parameter.

Formulierung und Implementierung eines stochastischen Optimierungsproblems aus dem ursrpünglichen Optimierungsproblem unter Berücksichtigung der Verteilung der sensitiven technoökonomischen Parameter.

Analysieren von Investitionsentscheidungen im Energiesystem, wie sich diese unter Berücksichtigung von Unsicherheiten ändern.

Persönliche Qualifikationen

Wir suchen motivierte Studenten der Informatik, Physik, Mathematik, Wirtschaftswissenschaften oder verwandter Fachrichtungen, die sich für Energiesysteme, Wirtschaft, Datenverarbeitung und numerische Optimierung interessieren. Grundkenntnisse in diesen Themen sind wünschenswert, ebenso wie Erfahrungen mit der objektorientierten Programmierung. Das Projekt wird hauptsächlich in Python mit Paketen wie Pandas und Pyomo durchgeführt. Wenn du das bereits kennst, ist das auch ein Plus.