Herzlichen Willkommen am FG Energieeinsatzoptimierung

Fachgebiet Energieeinsatzoptimierung
Ansprechpartner
Univ.-Prof. Dr.-Ing. Peter Bretschneider
Fachgebietsleiter
Tel.: +49 3677 69-4964
Sekretariat
Meitnerbau, Raum 1.1.107
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Forschung
Das Fachgebiet „Energieeinsatzoptimierung“ forscht auf dem Gebiet der ökologisch- und ökonomisch optimalen Bereitstellung und Nutzung der leitungsgebundenen Energieträger Strom, Gas und Wärme/Kälte unter Berücksichtigung der fluktuierenden Einspeisungen von Wind- und Solarenergie sowie verfügbarer energetischer Flexibilitäts- und Speicherpotentiale.
Das Fachgebiet untersucht und entwickelt neue (KI-basierte) Methoden und Verfahren zur Vorhersage der energetischen Bedarfsgänge und der fluktuierenden Einspeisungen sowie zur Optimierung der Energiebeschaffung, des Kraftwerkseinsatzes, des Speicherbetriebs und der Nutzung energetischer Flexibilitäten.
Die Betrachtungen umfassen dabei unimodale und multimodale Energieversorgungssysteme, die Sektorenkopplung mit den Ansätzen von Power to X sowie die liberalisierten Energiemärkte Strom und Gas mit den unterschiedlichen Marktrollen und der zu unterstützenden informationstechnischen Prozesse einschließlich der Dimension der zugehörigen Geschäftsprozesse.
Hinweis zur Lehrveranstaltung im WS2023/2024
Liebe Studierende,
die Übungen und Vorlesungen für diese Veranstaltungen STARTEN am 19.10.2023 um 09:00 Uhr im Seminarraum Sr HU 011!
Die Vorlesung findet jede Woche am Donnerstag von 09:00 Uhr bis 10:30 Uhr im Seminarraum Sr HU 011, Gebäude: Humboldtbau statt.
Die Übung findet jede Woche am Donnerstag von 7:15 Uhr bis 8:45 Uhr im Seminarraum Sr HU 011, Gebäude: Humboldtbau statt.
Publikationen
- Selzer, Silas A.; Bauer, Fabian; Bohm, Sebastian; Runge, Erich; Bretschneider, Peter
Physics-guided machine learning techniques for improving temperature calculations of high-voltage transmission lines. - In: ETG-Kongress, (2023), S. 353-360 - Bauer, Fabian; Selzer, Silas Aaron; Bretschneider, Peter
Datenanalysemethoden zur Erhöhung der Erklärbarkeit und Optimierung von Machine Learning Modellen. - In: RET.Con 2023, (2023), S. 118-137 - Selzer, Silas Aaron; Bauer, Fabian; Bohm, Sebastian; Bretschneider, Peter; Runge, Erich
Physik-geführte NARXnets (PGNARXnets) zur Zeitreihenvorhersage. - In: Proceedings 31. Workshop Computational Intelligence, (2021), S. 235-261 - Bauer, Fabian; Hagner, Jessica; Bretschneider, Peter; Klaiber, Stefan
Improvement of the prediction quality of electrical load profiles with artificial neural networks. - In: Machine Learning for Cyber Physical Systems, (2021), S. 13-21 - Klaiber, Stefan; Bauer, Fabian; Bretschneider, Peter
Improvement of grid loss forecast for energy transmission grids :
Verbesserung der Netzverlustprognose für Energieübertragungsnetze. - In: Automatisierungstechnik, ISSN 2196-677X, Bd. 68 (2020), 9, S. 738-749