Energy Systems Analysis

  • Prof. Dr. Valentin Bertsch
  • Leonie Plaga
  • Sophie Pathe
  • Vorlesung (3 SWS)
  • Übung (1 SWS)
  • jedes Wintersemester
  • englisch

Arbeitsaufwände:
90 h Selbststudium

Kontaktzeit:
60 h (4 SWS)

Prüfung:

  • Klausur
    (90 Minuten)

Voraussetzungen für die Vergabe von Credits

  • Bestandene Klausur
    (Hinweis: Die Note ergibt sich ausschließlich aus der Klausur)
  • Erfolgreiches Absolvieren der Rechnerübungen
    (Details werden am Anfang des Semesters bekanntgegeben)

 

Energy Systems Analysis

Inhalte

  • Modellierung und Simulation von Energiesystemen
    • Einführung in die Energiesystemanalyse
    • Fundamentale Optimierungsmodelle für Elektrizitätssysteme
      • Kraftwerkseinsatzoptimierung (kurz- und mittelfristige Planung)
      • Kraftwerksinvestitionsoptimierung (langfristige Planung)
      • Ansätze der Szenarioplanung
          • Einführung in Szenarioplanung
          • Kombination von Szenarioplanungsansätzen und Energiesystemmodellierug
      • Investitionsrechnung
      • Ausgewählte Fallstudien
  • Entscheidungsanalyse und Bewertung alternativer Handlungsoptionen
    • Arten von Entscheidungsproblemen und -modellen
    • Problemstrukturierung
      • Ermittlung von Zielen und Hierarchien
      • Ermittlung und Vorselektion von Alternativen
      • Präferenzermittlung
      • Aggregationsfunktionen und Sensitivitätsanalysen
      • Ausgewählte Fallstudien

Während der Übungen arbeiten die Studierenden an konkreten Fallstudien unter Verwendung eines Open-Source-Energiesystemmodells, das auf ihren (mobilen) Computern installiert werden soll, und trainieren das Aufbereiten von Eingabedaten und Modellergebnissen sowie das Ziehen von Schlussfolgerungen aus den Ergebnissen.

 

Lernziele und Kompetenzen

Nach erfolgreichem Abschluss des Moduls, sind die Studierenden in der Lage,

    • Kategorien von Energiesystemmodellen zu benennen und die methodischen Konzepte hinter den verschiedenen Kategorien zu erklären.
    • Ansätze zur strukturierten Bereitstellung von Input(daten) für Energiesystemmodelle zu benennen und anzuwenden.
    • ausgewählte Methoden und Modelle auf praktische Probleme anzuwenden (z.B. Kraftwerkseinsatzoptimierung).
    • Ergebnisse aus Energiesystemmodellen zu interpretieren und Schlussfolgerungen zu ziehen, um die Entscheidungsfindung zu unterstützen.
    • Stärken und Schwächen der eingesetzten Methoden und Modelle zu diskutieren und Verbesserungspotenziale zu diskutieren und abzuleiten.

Die Studierenden haben

  • die Fähigkeit zu vernetztem und kritischem Denken ausgebaut und sind in der Lage etablierte Methoden und Verfahren auszuwählen und anzuwenden,
  • vertiefte, auch interdisziplinäre Methodenkompetenz erworben und können diese situativ angepasst anwenden.

Die Studierenden praktizieren wissenschaftliches Lernen und Denken und können

  • sich komplexe Problemstellungen in technischen Systemen strukturiert erschließen und fachübergreifend mit geeigneten Methoden lösen,
  • Erkenntnisse/Fertigkeiten auf konkrete systemtechnische Problemstellungen übertragen.