Institute for Automation and Applied Informatics

Energy Informatics 2

Notes

Dieses Modul baut auf das Modul “Energieinformatik 1” auf. Ausgehend von den dort beschriebenen physikalischen und technischen Grundlagen zu Energieformen, -wandlung, -speicherung, und -übertragung und Ausblicken auf typische Anwendungsfälle der Energieinformatik vermittelt dieses Modul informationstechnische Ansätze und Methoden, die die Transformation des bestehenden Energiesystems hin zu einem Energiesystem der Zukunft (z.B. Smart Grid, Microgrid) erforderlich macht.

Im Einzelnen umfasst dies z.B. die folgenden Themen:

  • moderne Leitstellensoftware und -konzepte für den Einsatz im Smart Grid
  • Hard- und Software-Infrastruktur zur Simulation und Analyse von Energienetzen:
    • Stromnetzanalyse, -simulation und -modellierung
    • Messung und Monitoring im Microgrid
    • 3D-Gebäude und -Quartiermodelle
    • gebäudebasierte Wärme-/ Kältespeicher zur Laststeuerung in Smart Grids
    • Energiesystemmodellierung
  • Big Data im Umfeld zukünftiger Energiesysteme:
    • Energiedatenmanagement, Datenarten, Datenspeicherung
    • Datenanalyse (Prognose, Data Mining)
  • Regelung und Optimierung von Energiesystemen
  • echtzeitfähige, zuverlässige und sichere Softwaresysteme in Energiesystemen
Language of instructionDeutsch/Englisch
Prerequisites

keine

Bibliography

Diese werden in der Vorlesung gegeben.

Workload

2 SWS Vorlesung und 2 SWS Übung: 60 h
Vor- und Nachbereitungszeit: 75 h
Prüfungsvorbereitung und Prüfung: 15 h

Summe: 150 h = 5 ECTS

Aim

Nach erfolgreicher Teilnahme sollen die Studierenden

  • Architekturen, Protokolle und Standards moderner Leitstellensoftware und -konzepte erklären und einordnen können,
  • Hard- und Software zur Simulation und Analyse von Energienetzen erläutern und einsetzen können,
  • Big Data im Umfeld zukünftiger Energiesysteme einschätzen und Methoden der Datenanalyse auf Energiedatensätze anwenden können,
  • in der Lage sein, Grundlagen der Systemtheorie, der Regelungstechnik und der mathematischen Optimierung mit Bezug auf Energienetze erklären zu können,
  • die Grundlagen echtzeitfähiger, zuverlässiger und sicherer Softwaresysteme in Energiesystemen erörtern können,
  • das Energy Lab 2.0, Zukunftsszenarien und das Gesamtenergiesystem bewerten können,
  • die Bedeutung von informationstechnischen Ansätzen und Methoden für das Energiesystem der Zukunft einschätzen können,
  • die Relevanz der Energieinformatik für den eigenen akademischen Werdegang beurteilen können.