Logo Institut für Elektrische Energietechnik
Institut für Elektrische Energietechnik
Logo Institut für Elektrische Energietechnik
Institut für Elektrische Energietechnik
DE
EN
Suche
DE
EN
Suche
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

zur Projektseite

Publikationen

TUHH Open Research (TORE)

2024

2023

2022

Lehrveranstaltungen

Stud.IP
zur Veranstaltung in Stud.IP Studip_icon
Machine Learning and Data Mining (VL)
Untertitel:
This course is part of the module: Machine Learning and Data Mining
Semester:
SoSe 24
Veranstaltungstyp:
Vorlesung (Lehre)
Veranstaltungsnummer:
lv340_s24
DozentIn:
Dipl. Informatiker Rainer Marrone
Beschreibung:
  • Decision trees
  • First-order inductive learning
  • Incremental learning: Version spaces
  • Uncertainty
  • Bayesian networks
  • Learning parameters of Bayesian networks
    BME, MAP, ML, EM algorithm
  • Learning structures of Bayesian networks
  • Gaussian Mixture Models
  • kNN classifier, neural network classifier, support vector machine (SVM) classifier
  • Clustering
    Distance measures, k-means clustering, nearest neighbor clustering
  • Kernel Density Estimation
  • Ensemble Learning
  • Reinforcement Learning
  • Computational Learning Theory
Leistungsnachweis:
620 - Machine Learning and Data Mining<ul><li>620 - Machine Learning and Data Mining: Klausur schriftlich</li></ul>
ECTS-Kreditpunkte:
6
Weitere Informationen aus Stud.IP zu dieser Veranstaltung
Heimatinstitut: Institut für Softwaresysteme (E-16)
In Stud.IP angemeldete Teilnehmer: 158

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.

  • Möller, Julius (2024). Untersuchung von Kennzahlen zur Bewertung der Diskriminierungsfreiheit von Engpassmanagementmaßnahmen.

  • 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 22a
21079 Hamburg
E-Mail : ieet(at)tuhh.de
Tel : +49 40 42878 3213
Weiterführende Links
Lageplan und Anfahrt
Datenschutz
Impressum