Flexible Lasten am Energiemarkt

Im Energiesystem der Zukunft werden Flexible Lasten zunehmend wichtiger. Diese werden preissensitiv im Stromhandel agieren, damit ist eine Grundannahme vieler Modelle hinfällig und wir werden in diesem Schwerpunkt hierfür neue Lösungen entwickeln.

Die Integration der Flexibilität erfordert ebenso neue mathematische Algorithmen, die wir gemeinsam mit energiewirtschaftlicher Expertise entwickeln.

Beispiel-Projekte

 

AGENS: Neuronale Netze sagen Energieverbrauch voraus

Im Projekt AGENS entwickeln wir gemeinsam mit Partnern aus Industrie und Forschung smarte Prognosemodelle. 

 

Quantencomputing für die Energiewirtschaft

Im Projekt EnerQuant entwickeln wir Algorithmen für Quantencomputer zur Lösung eines energiewirtschaftlichen Fundamentalmodells mit stochastischen Einflussgrößen.

 

Risikocontrolling

Energieunternehmen sind Risiken ausgesetzt, deren Kontrolle und Steuerung elementare Bestandteile der Unternehmensführung sind. Wir bieten Ihnen eine Risiko-Controlling Software, die sich nicht auf Standards beschränkt.

 

Vermarktung von Flexibilität am Energiemarkt

Im Projekt FlexEuro entwickeln wir Methoden für die optimale Vermarktung von Lastflexibilitäten an Strommärkten.

 

Marktmodelle

Mit der Deregulierung von Strom- und Gas-Märkten entwickelt sich die Notwendigkeit Strom- und Gas-Preise mathematisch zu modellieren.

 

BMBF-Projekt ENets

Das Projektteam von ENets erstellt mathematische Prognosemodelle, wie sich der Bedarf an Strom im Jahresverlauf entwickelt, um das Stromnetz der Zukunft optimal zu gestalten.

 

Predictive Maintenance

Vorausschauende Wartung ist eine unserer abteilungsübergreifenden Kernkompetenzen und das auf verschiedenen Ebenen. Schlagworte sind hier Künstlicher Intelligenz, Maschinelles Lernen, Neuronale Netze und das Internet der Dinge.

Passende Themen unserer Doktorandinnen und Doktoranden sowie Post-Docs

Stochastische Optimierungsprobleme beim Handel mit erneuerbaren Energien

Es forschte Ria Grindel.