Participation is limited to 40 students. The slots will NOT be distributed by 'first-come-first-serve' but will be drawn randomly on March 28, 18:00.
There will be two groups of 20 students. The first group meets on Tuesday, the second group on Thursdays.
Once the participants have been drawn, we will assign them to one of the two groups.
Attending the first appointment is mandatory to participate in the lab!
If you do not show up for the first appointment your place in the lab will be given to a student on the waiting list.
The lab takes place in room Q1.020.
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.