This master course, a collaborative effort between the Institute of Communications, the Institute for High-Frequency Engineering, the Institute for Power Systems, and the Institute for Theoretical Electrical Engineering, is designed to unveil the synergies between machine learning and our respective fields of expertise.
In an age defined by rapid technological advancement, machine learning stands as a catalyst for innovation, offering transformative possibilities across diverse sectors. From optimizing communication systems to enhancing power grid efficiency, and from refining signal processing techniques to enabling autonomous systems, the integration of machine learning techniques holds immense promise for addressing contemporary challenges.
Throughout this course, we will delve into the theoretical underpinnings, practical methodologies, and tangible applications of neural networks and machine learning algorithms. By delving into algorithmic design, data analysis, and optimization techniques, we aim to equip you with the skills and insights needed to navigate the complexities of modern engineering landscapes.
Performance accreditation:
m1785-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology<ul><li>p1778-2022 - Machine Learning in Electrical Engineering and Information Technology: mündlich</li></ul>
Kumar, Melvin (2024). Automatische Erstellung von Simulationsmodellen für die Untersuchung der Auswirkung einer Netzaggregation auf die Kurschlusseigenschaften eines Netzes.
completed
2024
Helmich, L. M. (2024). Entwicklung und Simulation eines Effektivwertmodells für STATCOM-Anlagen mit neuartigen Regelstrategien für Pendeldämpfungen in PowerFactory.
2023
Engemann, T. (2023). Nachbildung des Betriebsverhaltens einer Windkraftanlage in einer Laborumgebung.
Helmich, L. M. (2023). Entwicklung und Simulation einer Regelstrategie für die Pendeldämpfung durch STATCOM-Geräte.
Heunda, J. (2023). Dynamische Lastmodellierung zur adaptiven Schutzparametrierung in elektrischen Verteilnetzen.
Hube, P. (2023). Quantitative Bewertung des Mehrwerts einer adaptiven gegenüber einer konventionellen Netzschutzparametrierung.
Hube, P. (2023). Modellierung und Analyse des Kurzschlussverhaltens von Typ 4 umrichtergekoppelten Windkraftanlagen.
Kock am Brink, J. (2023). Vergleich von Spannungsstabilitätskennzahlen und deren Eignung als Resilienzindex.
Stoffregen, J. F. (2023). Implementierung und Simulation eines Testnetzes für die Mehrwertbetrachtung eines adaptiven Netzschutzes.
2022
Hillebrecht, T. (2022). Entwicklung und Implementierung eines Verfahrens zur Online-Detektion von Spannungsin-stabilitäten in gekoppelten Energiesystemen.
Schill, G. (2022). Untersuchung von Störungskaskaden in sektorengekoppelten Energiesystemen mittels einer Resilienzkennzahl.
2021
Ducci, D. (2021). Untersuchung der Bereitstellung von Regelleistung durch virtuelle Kraftwerke in sektorengekoppelten Energiesystemen.
Gomez Anccas, E. D. (2021). Entwicklung einer Methodik zur quantitativen Untersuchung und Bewertung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.
2020
Dressel, M. (2020). Untersuchung von spannungsstabilitätsbedingten Resilienzveränderungen im norddeutschen Energiesystem.
Gomez Anccas, E. D. (2020). Entwicklung eines Testmodells zur Untersuchung dynamischer Interaktionen in gekoppelten Energiesystemen.
Luo, K. (2020). Untersuchung der Auswirkungen des Netzentwicklungsplans 2025 auf die Netztopologie in Norddeutschland.
2019
Bredenberg, H. (2019). Optimierungssystem zur Netzplanung für die Mittelspannungsebene unter Berücksichtigung möglicher Entwicklungsszenarien.
Faili, Z. (2019). Analysis of the Voltage Stability in the Northern German Electrical Grid with Dynamic Simulation.
Häbel, I. (2019). Aggregation von Netzdaten für die numerisch effiziente Simulation gekoppelter Energiesysteme.
Krupp, M. (2019). Entwicklung und Integration eines Simulationsmodells für vermaschte Mehrpunkt-HGÜ-Systeme im Rahmen der Power System Toolbox.
2018
Dressel, M. (2018). Entwicklung und Integration eines Testnetzes zur Nachbildung des elektrischen Energiesystems von Nordeutschland für die Simuation energietechnischer Szenarien.