Aufgabengebiete

Forschungsgebiet: „Selbstlernende Algorithmen zur Optimierung des Energiesystems“

Zu vergebende Arbeiten
Titel	Forschungsthema	Betreuer	Bearbeiter
Input-konvexe neuronale Netze zur Netzregelung		Steven de Jongh, M.Sc.
Neural Message-passing zum Erlernen Optimaler Filterfunktionen für Energienetze		Steven de Jongh, M.Sc.
Datengetriebene Modellbildung für elektrische Verteilnetze		Steven de Jongh, M.Sc.
Metalernen zur Optimierung von Netzberechnungsverfahren		Steven de Jongh, M.Sc.
Probabilistische Lastflussberechnungen in elektrischen Energienetzen		Steven de Jongh M.Sc., Frederik Gielnik, M.Sc.

Laufende Arbeiten
Titel	Betreuer	Bearbeiter
Zustandsschätzung in elektrischen Verteilnetzen	Steven de Jongh, M.Sc.	Loris Schmit
Optimierung unter Unsicherheiten am Beispiel des ESHL Versuchsumgebung	Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh, M.Sc.	Lea Braun
Neuronale Prädiktive Regler zur Optimierung elektrischer Energienetze	Steven de Jongh M.Sc.	Baha Hashim
Probabilistic Graphical Models for Non-linear Energy System State Estimation	Steven de Jongh M.Sc., Felicitas Müller M.Sc.	Gökhan Demirel
Zustandsschätzung in elektrischen Netzen basierend auf Probabilistischen Graphischen Modellen	Steven de Jongh M.Sc.	Emiliano Aldrett
Probabilistische Lastflussberechnung mittels Probabilistischer Graphischer Modelle	Steven de Jongh M.Sc.	Songtao Xu

Abgeschlossene Arbeiten
Titel	Betreuer	Bearbeiter
Ansteuerung von verschiedenen Komponenten in der Energy Smart Home Lab Umgebung	Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh, M.Sc.	Xuanhao Mu
Implementierung und Vergleich von Modellierungsmethoden für Gasverteilnetze	Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Victor Weise
Deep Reinforcement Learning zur Netzspeicheroptimierung	Steven de Jongh M.Sc.	David Freund
Lastflussuntersuchungen unter Berücksichtigung verschiedener Netzkupplungen zwischen benachbarten Mittelspannungsnetzen	Frederik Gielnik M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Firas Moatemri
Stochastische Optimierung am Beispiel des Energy Smart Home Lab	Steven de Jongh M.Sc., Felicitas Müller M.Sc.	Haoze Song
Reduzierung von Polradwinkelpendelungen mittels Künstlicher Intelligenz (K.I.)	Steven de Jongh M.Sc., Timo Nowak M.Sc.	Yamen Guermazi
Geometric Deep Learning for Grid Calculation and Optimization	Steven de Jongh M.Sc.	Fares Kallel
K.I. basierte Parameteroptimierung von Regelungsstrukturen für Umrichter der Modularen Multilevel Technologie	Carolin Hirsching M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Pingda Shen
Imitationslernen zur Prädiktivregelung elektrischer Verteilnetze	Steven de Jongh M.Sc., Sina Steinle M.Sc.	Anna Hlawatsch
Vorhersage der kurzfristigen PV-Einspeisung im Raum Karlsruhe	Steven de Jongh, M.Sc.	Ala Eddine Yacoub
Automatisierte Topologieerkennung und Parameteridentifikation in Verteilnetzen	Steven de Jongh, M.Sc., Felicitas Müller, M.Sc.	Mohamed Mezghanni
Zustandsschätzung in sektorengekoppelten Verteilnetzen mittels neuronalen Netzen	Felicitas Müller M.Sc, Steven de Jongh M.Sc.	Hongfei Li
Implementierung und Vergleich von Modellierungsmethoden für Gasverteilnetze	Felicitas Müller M.Sc., Steven de Jongh M.Sc.	Tomás López
Entwicklung eines Zustandsschätzers für gekoppelte Gas- und Stromnetze basierend auf maschinellem Lernen	Felicitas Müller M.Sc, Steven de Jongh M.Sc.	Boyana Georgieva

Veröffentlichungen

Proceedingsbeiträge

Spatio-Temporal Short Term Photovoltaic Generation Forecasting with Uncertainty Estimates using Machine Learning Methods.
de Jongh, S.; Riedel, T.; Mueller, F.; Yacoub, A. E.; Suriyah, M.; Leibfried, T.
2020. 2020 55th International Universities Power Engineering Conference (UPEC), Torino, Italy, 1-4 Sept. 2020, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/UPEC49904.2020.9209764

Congestion Management of the German Transmission Grid through Sector Coupling: A Modeling Approach.
Mueller, F.; Hentschel, P.; de Jongh, S.; Held, L.; Suriyah, M.; Leibried, T.
2020. 55th International Universities Power Engineering Conference (UPEC). 2020, 1–6, Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE). doi:10.1109/UPEC49904.2020.9209822

Machine learning based state-estimation in sector coupled energy distribution systems.
de Jongh, S.; Müller, F.; Georgieva, B.; Suriyah, M.; Leibfried, T.
2019. 5th International Conference on Smart Energy Systems in Copenhagen, on 10-11 September 2019. Aalborg Universitet. Book of Abstracts. Ed.: H. Lund, 232