In the course necessary basic stochastics and the discrete event simulation are introduced. Also simulation models for communication networks, for example, traffic models, mobility models and radio channel models are presented in the lecture. Students work with a simulation tool, where they can directly try out the acquired skills, algorithms and models. At the end of the course increasingly complex networks and protocols are considered and their performance is determined by simulation.
Voraussetzungen:
Understanding of basic principles of communication networks and their protocols as presented in 'Communication Networks' or 'Computer Networks' Lectures.
Basic Knowledge in Stochastics.
Basic programming knowledge, especially C++ (to work with OMNeT++ networking simulator)
Lernorganisation:
605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling<ul><li>605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling: mündlich</li></ul><br>606 - Simulation of Communication Networks<ul><li>606 - Simulation of Communication Networks: mündlich</li></ul>
Leistungsnachweis:
605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling<ul><li>605 - Communication Networks II - Simulation and Modeling: mündlich</li></ul><br>606 - Simulation of Communication Networks<ul><li>606 - Simulation of Communication Networks: mündlich</li></ul>
Sonstiges:
Publications about this Course:
The concept and structure of this course was published in our paper "Teaching Modelling and Analysis of Communication Networks using OMNeT++ Simulator", for which we received the "Best Scientific Contribution Award" of the 5th OMNeT++ Summit in 2018. Parallel to the paper, we released the exercises and the final task of this year as open teaching material. https://easychair.org/publications/paper/13ck
Erxleben, J. (2023). Entwicklung eines Algorithmus zur Identifikation und Klassifizierung relevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Systems aus Momentanwert-Datensätzen.
completed
2023
Engemann, T. (2023). Entwicklung einer Methodik zur automatischen Identifizierung, Klassifizierung und Modellierung betriebsrelevanter Arbeitspunkte eines elektrischen Netzes aus Echtzeitmesswerten.
Herzberg, M. (2023). Entwicklung eines echtzeitfähigen Photovoltaiksimulators auf Basis historischer Strahlungsdaten für einen Power Hardware-in-the-Loop Aufbau mit einem PV-Wechselrichter.
Heunda, J.E.W. (2023). Entwicklung, Optimierung und Vergleich von Methoden zur Erzeugung passiver Ersatzschaltbilder aus Messwerten einer Impedanzspektroskopie.
2022
Becker, H. C. (2022). Entwicklung, Implementierung und Verifizierung einer Schnittstellensynchronisation für die Kopplung von in Echtzeit simulierten Anlagen und Komponenten an einen PHiL Laboraufbau.
Hinzke, M. (2022). Untersuchung der Stabilität eines Power Hardware-in-the-Loop Teststandes unter der Verwendung eines Synchrongenerators als Schnittstelle zwischen Simulation und Hardware.
Landenfeld, Jakob (2022). Implementierung und Validierung einer Methode zur Stabilisierung von Power Hardware-in-the-Loop Simulationen mittels einer online-Impedanzmessung auf einem FPGA.
Landenfeld, Jakob (2022). Bestimmung der Stabilitätskriterien eines DC Power Hardware-in-the-Loop Aufbaus zur Untersuchung von Rippelstrom in Gleichstromsystemen.
Müller, E. (2022). Evaluation of different modelling approaches for battery aging to predict capacity fade for optimization of battery operation.
von Krosigk, J. (2022). Analyse und Bewertung einer Einsatzoptimierung für erneuerbare Energieanlagen in Kombination mit Batteriespeichersystemen im Multi-Use Betrieb.
2021
Erxleben, J. (2021). Untersuchung der Performance eines Pools aus Erneuerbaren Energien für die Erbringung von frequenzstützenden Maßnahmen.
von Krosigk, J. (2021). Untersuchung eines neuartigen Ansatzes zur kurz- und mittelfristigen Vorhersage der Netzfrequenz unter der Verwendung künstlicher neuronaler Netze.