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IEET > Personal > Wissenschaftliche Mitarbeitende > Anna-Lena Steen, M.Sc.

Anna-Lena Steen

M.Sc.
Wissenschaftliche Mitarbeiterin

Kontakt

Anna-Lena Steen, M. Sc.
E-6 Elektrische Energietechnik
  • Elektrische Energietechnik
Sprechzeiten
nach Vereinbarung
Harburger Schloßstraße 22a,
21079 Hamburg
Gebäude HS22a, Raum 2.017
Tel: +49 40 42878 4091
Logo

Forschungsprojekt

KoLa
Koordinierungsfunktion des Verteilnetzes und Lastmanagement für den elektrifizierten Personenverkehr

KoLa

Koordinierungsfunktion des Verteilnetzes und Lastmanagement für den elektrifizierten Personenverkehr

Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK); Laufzeit: 2022 bis 2026

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Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Seminare.EIM: Deep Reinforcement Learning (DSBS, CSMS, IIWMS, TMBS, IMPICS)
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Seminar (Lehre)
DozentIn:
Dr. rer. nat. Pradeep Banerjee
Beschreibung:
This course is a basic introduction to Deep Reinforcement Learning (RL). In RL, an agent learns to make sequential decisions by interacting with an environment to maximize some notion of reward. Deep RL combines RL and deep learning, in that neural networks are used to represent the agent's value functions or decision making policies, enabling the handling of complex input spaces such as images or sensor readings. This approach has led to significant advancements in tackling problems such as playing video games, robotics control, and autonomous driving. As a result, expertise in RL constitutes a significant advantage in the industrial job market. By the end of the seminar, it is expected that students will gain proficiency in designing their own RL algorithms, enabling them to apply it to different areas such as robotics, recommendation systems, gaming, etc. to name a few, and also comprehend current literature in the field.
TeilnehmerInnen:
The seminar is aimed at all Bachelor- and Master- level students in the Informatik and the Techno-Mathematik courses. A maximum of 12 students can participate in the seminar.
Voraussetzungen:
As a prerequisite, this seminar will assume familiarity with probability, linear algebra, and programming in Python.
Lernorganisation:
The seminar is divided into six blocks (following an introductory session), each lasting two weeks. Every block consists of the following components: * Week 1: Preparation of a presentation using prescribed sources (book chapters, video lectures, scientific articles). * Week 2: Presentations by 2 participants, each lasting 25 minutes based on a topic assigned to each participant in the first session of the seminar.
Bereichseinordnung:
Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Studiendekanat Elektrotechnik, Informatik und Mathematik (E)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 11
Anzahl der Dokumente im Stud.IP-Downloadbereich: 3

Betreute Abschlussarbeiten

laufende

2024

  • Ahmed, Taha (2024). Development of an iterative multi-agent coordination framework for congestion prevention in low voltage grids.

  • Busch, Marcel (2024). Entwicklung eines Netzmodells zur szenarienbasierten Untersuchung von Engpässen in heutigen und zukünftigen städtischen Verteilnetzen.

  • Krammer, Friederike (2024). Entwicklung eines Algorithmus zur Koordinierung flexibler Prosumer zur Netzengpassvermeidung in Niederspannungssträngen.

  • Wilke, Jan Jakob (2024). Definition leistungsbasierter Netzregeln zur Engpassvermeidung in elektrischen Verteilnetzen.

beendete
TU Hamburg
Institut für Elektrische Energietechnik (ieet) E-6
Prof. Dr.-Ing. Christian Becker
Harburger Schloßstraße 36
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Fax : +49 40 42878 2382
Weiterführende Links
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