Attention modulates topology and dynamics of auditory sensory gating. - In: Human brain mapping, ISSN 1097-0193, Bd. 40 (2019), 10, S. 2981-2994
Richtiger Name der Verfasserin: Theresa Götz
https://doi.org/10.1002/hbm.24573
Velocity-dependent Lorentz force evaluation: a simulation study. - In: IEEE transactions on magnetics, ISSN 1941-0069, Bd. 55 (2019), 6, S. 6201104, insges. 4 S.
https://doi.org/10.1109/TMAG.2019.2901579
Network architectures for demanding 5G performance requirements : tailored toward specific needs of efficiency and flexibility. - In: IEEE Vehicular technology magazine, Bd. 14 (2019), 2, S. 33-43
https://doi.org/10.1109/MVT.2019.2904185
Integrated automotive requirements engineering with a SysML-based domain-specific language. - In: Proceedings, 2019 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), (2019), S. 402-409
https://doi.org/10.1109/ICMECH.2019.8722951
Cross-talk compensation in low-cost resistive pressure matrix sensors. - In: Proceedings, 2019 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), (2019), S. 232-237
https://doi.org/10.1109/ICMECH.2019.8722925
Tracking-control for the boost-pressure of a turbo-charger based on a local model network. - In: Proceedings, 2019 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), (2019), S. 108-113
https://doi.org/10.1109/ICMECH.2019.8722870
Optimization of motion control for a variably excited linear hybrid stepper motor. - In: Proceedings, 2019 IEEE International Conference on Mechatronics (ICM), (2019), S. 73-78
https://doi.org/10.1109/ICMECH.2019.8722945
Emergence of cognitive priming and structure building from the hierarchical interaction of canonical microcircuit models. - In: Biological cybernetics, ISSN 1432-0770, Bd. 113 (2019), 3, S. 273-291
https://doi.org/10.1007/s00422-019-00792-y
Snapshot isolation for transactional stream processing. - In: Advances in Database Technology - EDBT 2019, (2019), S. 650-653
https://doi.org/10.5441/002/edbt.2019.78
Real-time optimization of energy networks with battery storage systems under uncertain wind power penetration. - Ilmenau : Universitätsbibliothek, 2019. - 1 Online-Ressource (XVIII, 107 Seiten)
Technische Universität Ilmenau, Dissertation 2019
Es gibt einen starken Trend, erneuerbare Energien in Verteilungsnetze (VNs) der Elektroenergieversorgung einzuspeisen. Jedoch muss wegen technischer Beschränkungen dieser Anteil um eine beträchtliche Menge gekürzt werden. Batteriespeichersysteme (BSSs) können optimal genutzt werden, um die Energie zu speichern, den gekürzten Anteil der zu senken somit den ökonomischen Vorteil zu erhöhen. Allerdings werden durch die BSSs dynamische Terme in das Problem des optimalen Lastflusses (engl.: optimal power flow (OPF)) eingeführt. Weiterhin tritt die Windenergie intermittierend auf, weshalb der Netzbetreiber die Betriebsstrategie schnell entsprechend aktualisieren muss. Diese Aufgabe sollte durch eine Online-Optimierung durchgeführt werden, die auf die Bestimmung einer enormen Anzahl von gemischt-ganzzahligen Entscheidungsvariablen abzielt und auf ein dynamisches Echtzeit Wirk-/Blindleistungs-OPF-Problem (engl.: real-time dynamic active-reactive optimal power flow problem (RT-DAR-OPF problem)) führt. Deshalb ist die Entwicklung eines geeigneten Rahmens für das RT-DAR-OPF-Problem von größter Bedeutung für die Gewährleistung von sowohl Optimalität als auch Umsetzbarkeit in der Betriebsführung von VNs mit BSSs unter intermittierender Windenergieeinspeisung. Das herausforderndste Merkmal dabei ist, dass ein hochdimensionales, dynamisches, gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimierungsproblem (engl.: mixed-integer nonlinear programming problem (MINLP)) in Echtzeit gelöst werden muss. Zusätzlich wird die Problemkomplexität sowohl durch die Betrachtung der Wirk- als auch der Blindleistung des BSSs mit flexiblen Betriebsstrategien genauso wie durch die Minimierung der aufgewendeten Lebensdauerkosten der BSSs erhöht. Um dieses Problem zu lösen, wird ein Mehrphasen- und Mehrfachzeitskalen-RT-DAR-OPF-Rahmen in dieser Dissertation entwickelt, der sich mit der optimalen Behandlung spontaner Änderungen bei der Windenergie in VNs und BSSs beschäftigt. In der ersten Phase werden eine enorme Anzahl an gemischt-ganzzahligen Entscheidungsvariablen simultan optimiert und damit wird die Betriebsstrategie für den kommenden Tag berechnet. Die Variablen der BSSs, die in der ersten Phase berechnet wurden, werden in den anderen Phasen als feste Eingangsparameter verwendet. Zu vermerken ist, dass in der nächsten Phase andere Entscheidungsvariablen erneut berechnet werden. In der zweiten Phase werden basierend auf den vorhergesagten Windenergiewerten für kurze Vorhersagehorizonte die wahrscheinlichsten Windenergieszenarios generiert, um die Unsicherheiten bei der Windenergie mit einer Nicht-Gaußschen Verteilung zu beschreiben. Dann werden die MINLP-AR-OPF-Probleme entsprechend der Szenarios parallel im Vorfeld des Vorhersagehorizonts gelöst und in einer Lookup-Tabelle gespeichert. Ein neuer Abgleichsalgorithmus wird vorgeschlagen, um sowohl die Optimalität als auch die Umsetzbarkeit der Lösungen in der Lookup-Tabelle zu garantieren. In der dritten Phase wird basierend auf den Messungen der aktuellen Werte der Windenergie eine der Lösungen ausgewählt, modifiziert und schließlich am Netz für kurze Zeitintervalle realisiert. Die Demonstration der Anwendbarkeit des vorgeschlagenen RT-DAR-OPF-Ansatzes erfolgt unter Verwendung eines Mittelspannung-VN.
https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2019000126