Forschungsprojekte
Einsatz von KI in der Betriebsführung von Verteilnetzen
VeN²uS
Vernetzte Netzschutzsysteme - Adaptiv und vernetzt
Forschungsschwerpunkt
Publikationen
TUHH Open Research (TORE)
2024
-
Bayesian Physics-informed Neural Networks for system identification of inverter-dominated power systems
Electric Power Systems Research 235: 110860 (2024)
Open Access | Verlags DOI -
Physics-informed Actor-Critic for Coordination of Virtual Inertia from Power Distribution Systems
Authorea (2024-06-06)
Verlags DOI -
Virtual inertia provision from distribution power systems using machine learning
Big Data Application in Power Systems (Second Edition) - Editor(s): Reza Arghandeh, Yuxun Zhou, Elsevier Science, 2024, Pages 293-322,
Verlags DOI
2023
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Reinforcement learning based coordination of virtual inertia provision from inverter-dominated distribution grids
32nd IEEE International Symposium on Industrial Electronics (ISIE 2023)
Verlags DOI -
Bayesian physics-informed neural networks for robust system identification of power systems
IEEE Belgrade PowerTech (2023)
Verlags DOI
2022
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Modelling the influence of virtual inertia in distribution systems on frequency stability
IEEE Power and Energy Student Summit 2022 and Power Electronics Student Summit: (2022)
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Application of physics-based graph convolutional network in real-time state estimation of under-determined distribution grids
IEEE PES Innovataive Smart Grid Technologies Europe, ISGT Europe (2022)
Verlags DOI -
Interconnected network protection systems - the basis for the reliable and safe operation of distribution grids with a high penetration of renewable energies and electric vehicles
CIRED Porto Workshop 2022: 548-552 (2022)
Verlags DOI -
Real-time inertia estimation in an inverter-dominated distribution grid using a physics-informed recurrent neural network
CIRED Porto Workshop 2022: 1403 (2022)
Verlags DOI
2021
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Applications of artificial intelligence in distribution power system operation
IEEE Access 9 : 150098-150119 (2021-11)
Open Access | Verlags DOI -
A Modified Branch-Current Based Algorithm for Fast Low Voltage Distribution Grid State Estimation using Smart Meter Data
Von Komponenten bis zum Gesamtsystem fur die Energiewende (ETG-Kongress 2021)
Lehrveranstaltungen
Stud.IP
SoSe 2024
SoSe 2023
WiSe 2022/23
SoSe 2022
WiSe 2021/22
SoSe 2021
WiSe 2020/21
SoSe 2020
Betreute Abschlussarbeiten
beendete
2021
- 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.
