Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen

Eigenmittelfinanziertes Projekt


Details zum Projekt

Projektleiter/in:
Prof. Dr.-Ing. Marco Pruckner

Projektbeteiligte:
Niklas Ebell

Beteiligte FAU-Organisationseinheiten:
Juniorprofessur für Energieinformatik
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)

Projektstart: 16.05.2017


Forschungsbereiche

Smart Energy
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)


Abstract (fachliche Beschreibung):

Der weltweite Ausbau dezentraler Kraftwerke, wie beispielsweise Photovoltaik und Windkraft, führt dazu, dass die Erzeugung von elektrischer Energie stark vom fluktuierenden Angebot erneuerbarer Energiequellen abhängt. Im Projekt „Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen“ sollen neue selbstlernende Steuerungsalgorithmen für Energiesysteme untersucht und mit klassischen Steuerungsalgorithmen verglichen werden. Eine in Python programmierte Umgebung soll es ermöglichen mehrere selbstlernende Agenten zu erzeugen und in einer gemeinsamen Umgebung zu simulieren.

In einem weiteren Schritt werden weitere Komponenten wie z.B. Elektroladestationen in die Umgebung integriert werden, um dem Einfluss der Elektromobilität auf elektrische Energiesysteme Rechnung zu tragen.


Publikationen

Ebell, N., & Pruckner, M. (2018). Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Battery Control. In 2018 IEEE Canadian Conference on Electrical Computer Engineering (CCECE) (pp. 1-4). Quebec Stadt, Quebec, CA.
Ebell, N., Heinrich, F., Schlund, J., & Pruckner, M. (2018). Reinforcement Learning Control Algorithm for a PV-Battery-System Providing Frequency Containment Reserve Power. In 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) (pp. 1-6). Aalborg, DK.

Zuletzt aktualisiert 2019-25-04 um 17:04