Energiewirtschaftliche Modellierung
- Fakultät
Institut für Management und Technik
- Version
Version 6.0 vom 21.07.2020
- Modulkennung
75M0179
- Modulname (englisch)
Energy Modeling
- Studiengänge mit diesem Modul
Wirtschaftsingenieurwesen - Energiewirtschaft (M.Sc.)
- Niveaustufe
5
- Kurzbeschreibung
In diesem Modul werden mit Hilfe von Python aktuelle energiewirtschaftliche Fragestellungen untersucht. Ein wesentliches Ziel ist die Vermittlung grundlegender Programmierkenntnisse, die im weiteren Verlauf des Studiums an verschiedenen Stellen wieder genutzt werden können. Studierende lernen sowohl die Grundlagen der dynamischen Modellierung als auch des Machine Learning. Hierbei liegt ein starker Fokus auf der Anwengung und Anpassung bestehender Bibliotheken.
- Lehrinhalte
- 1 Getting Started
- Grundlagen der Programmierung
2 Verständnis der wichtigsten Python Bibliotheken - Daten einlesen, Daten manipulieren, Verständnis von Datensätzen
- Datenvisualisierung und Numerische Berechnung
3 Dynamische Optimierung mit Pyomo: - Grundlagen dynamischer Optimierung
- Modellierung eines Transportproblems
- Dynamische Optimierung mit Pyomo: Modellierung eines Haushaltsspeichers
4 Machine Learning - Arten und Anwendungsbereiche des Machine Learnings
- Prognose des Stromverbrauchs
- Haushaltsspeicher mit Prognosen steuern
- Lernergebnisse / Kompetenzziele
Wissensverbreiterung
Die Studierenden erlangen in diesem Modul neue Kenntnisse bezügliche der Modellierung von energiewirtschaftlichen Problemen. Durch die Aufteilung in Kleingruppen werden verschiedene Themen betrachtet und die Wirkungszusammenhänge in den Gebieten untersucht.
Wissensvertiefung
Die Studierenden vertiefen die ausgewählten Themen in ihrer Kleingruppe. Werden die Zusammenhänge in mathematische Gleichungen dargestellt, ist eine Fokussierung auf die wesentlichen Wirkungszusammenhänge erforderlich. Dieses führt zu einem vertieften Verständnis bei den Teilnehmerinnen und Teilnehmern dieses Moduls. Kernargumente in aktuellen Debatten.
Können - instrumentale Kompetenz
Die Studierenden erlangen Methodenwissen im Bereich der Modellierung. Die Studierenden können unterschiedliche Modellierungsansätze, die dem neuesten Stand der Forschung entsprechen, erkennen, anwenden und auf aktuelle Fragestellungen anpassen.
Können - kommunikative Kompetenz
Die Studierenden erlenen das Präsentieren und Diskutieren der Ergebnisse unter Berücksichtigung der unterschiedlicher Ansatzpunkte aus den verschiedenen Teilgebieten. Die Zusammenarbeit in Kleingruppen erhöht die kommunikative Kompetenz im Team.
Können - systemische Kompetenz
Das grundsätzliche Vorgehen der Untersuchung eines Sachverhalts, (Darstellung der Zusammenhänge in einem mathematischen Grundmodell und die anschließende Formulierung des Problems in einer Modellierungssprache und anschließende Lösung) ist für eine Vielzahl von Gebieten geeignet.
- Lehr-/Lernmethoden
Die Veranstaltung wird in Form eines wissenschaftlichen Praxisprojektes durchgeführt.
- Empfohlene Vorkenntnisse
Kenntnisse der Standardverfahren des Projektmanagements, Kenntnisse in grundlegenden Gebieten der Energiewirtschaft und Energietechnik.
- Modulpromotor
Wawer, Tim
- Lehrende
- Wawer, Tim
- Schmidt-Gröttrup, Markus
- Leistungspunkte
5
- Lehr-/Lernkonzept
Workload Dozentengebunden Std. Workload Lehrtyp 40 betreute Kleingruppen Workload Dozentenungebunden Std. Workload Lehrtyp 85 Kleingruppen
- Literatur
Lutz: Learning python: Powerful object-oriented programming. " O'Reilly Media, Inc.", 2013.
Hart et al.: Pyomo-optimization modeling in python. Vol. 67. Berlin: Springer, 2017.
- Prüfungsleistung
Projektbericht und Präsentation
- Dauer
1 Semester
- Angebotsfrequenz
Nur Wintersemester
- Lehrsprache
Deutsch