Computational Fluid Dynamics - Exercises in OpenFoam (GÜ) This course is part of the module: Molecular Modeling and Computational Fluid Dynamics, Numerical Simulation and, Numerical Simulation and Lagrangian Transport, Selected Topics of Energy, Selected Topics of Energy Systems - Option A, Selected Topics of En
Computational Fluid Dynamics in Process Engineering (VL) This course is part of the module: Molecular Modeling and Computational Fluid Dynamics, Numerical Simulation and, Numerical Simulation and Lagrangian Transport, Selected Topics of Energy, Selected Topics of Energy Systems - Option A, Selected Topics of En
Strömungsmechanik II (VL) Diese Lehrveranstaltung ist Teil des Moduls: Ausgew.Themen Medizininge (12LP), Ausgew.Themen Medizininge (6LP), Ausgewählte Themen des Mediziningenieurwesens - Variante A (6 LP), Ausgewählte Themen des Mediziningenieurwesens - Variante B (12 LP), Strömung
Hund, P. (2021). Modellierung eines elektrischen Netzes zur Demonstration des Einflusses von virtueller Trägheit durch umrichterbasierte Energieanlagen.
Hund, P. (2021). Koordinierte Bereitstellung von virtueller Trägheit durch erneuerbare umrichterbasierte Energieanlagen in Verteilnetzen mithilfe von künstlicher Intelligenz.
Möller, P. (2021). Erfassung der Knotenspannung in Niederspannungsnetzen auf Basis von dezentralen Messeinrichtungen mithilfe von Machine learning.
Plant, R. (2021). Estimation of Power System Inertia in an Inverter-Dominated Distribution Grid Using Machine Learning.
2020
Dressel, M. (2020). Modellierung der Zustandsschätzung eines elektrischen Netzes mit Hilfe von Graph neuronalen Netzen.
Schmidt, M. (2020). Vorhersage von zuverlässig bereitstellbarer Regelleistung aus Erneuerbaren Energien mithilfe von neuronalen Netzen.