• Navigation überspringen
  • Zur Navigation
  • Zum Seitenende
Organisationsmenü öffnen Organisationsmenü schließen
Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 7 CS7
  • FAUZur zentralen FAU Website
  1. Friedrich-Alexander-Universität
  2. Technische Fakultät
  3. Department Informatik
Suche öffnen
  • English
  • Campo
  • StudOn
  • FAUdir
  • Stellenangebote
  • Lageplan
  • Hilfe im Notfall
  1. Friedrich-Alexander-Universität
  2. Technische Fakultät
  3. Department Informatik
Friedrich-Alexander-Universität Lehrstuhl für Informatik 7 CS7
Menu Menu schließen
  • Lehrstuhl
  • Forschung
  • Publikationen
  • Lehre
  • Kooperationspartner
  1. Startseite
  2. Forschung
  3. Smart Energy
  4. Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen

Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen

Bereichsnavigation: Forschung
  • Quality-of-Service and Connected Mobility
  • Network Security
  • Smart Energy
    • Forschungsprojekte
    • Gruppenmitglieder
    • Publikationen
  • Frühere Projekte

Steuerung von Energiesystemen auf Basis selbstlernender Algorithmen


Reinforcement Learning control algorithm for a PV-Battery system
Reinforcement Learning control algorithm for a PV-Battery system

Projektbeschreibung

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.

Projektdauer

    2017-05-16 –

Projektleitung

    Marco Pruckner

Projektmitglieder

    Niklas Ebell

Verwandte Publikationen

  •  
  • Ebell N., Pruckner M.:
    Coordinated Multi-Agent Reinforcement Learning for Swarm Battery Control
    2018 IEEE Canadian Conference on Electrical & Computer Engineering (CCECE) (Quebec Stadt, Quebec, 2018-05-21 - 2018-05-23)
    In: 2018 IEEE Canadian Conference on Electrical Computer Engineering (CCECE) 2018
    DOI: 10.1109/CCECE.2018.8447851
    BibTeX: Download
  • Ebell N., Heinrich F., Schlund J., Pruckner M.:
    Reinforcement Learning Control Algorithm for a PV-Battery-System Providing Frequency Containment Reserve Power
    2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) (Aalborg, 2018-10-29 - 2018-10-31)
    In: 2018 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) 2018
    DOI: 10.1109/SmartGridComm.2018.8587480
    BibTeX: Download
  • Ebell N., Gütlein M., Pruckner M.:
    Sharing of Energy Among Cooperative Households Using Distributed Multi-Agent Reinforcement Learning
    2019 IEEE Innovative Smart Grid Technologies Europe (Bucharest, 2019-09-29 - 2019-10-02)
    DOI: 10.1109/ISGTEurope.2019.8905520
    URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/8905520
    BibTeX: Download
  • Tuchnitz F., Ebell N., Schlund J., Pruckner M.:
    Development and Evaluation of a Smart Charging Strategy for an Electric Vehicle Fleet Based on Reinforcement Learning
    In: Applied Energy 285 (2021)
    ISSN: 0306-2619
    DOI: 10.1016/j.apenergy.2020.116382
    BibTeX: Download
  • Ebell N., Pruckner M.:
    Benchmarking a Decentralized Reinforcement Learning Control Strategy for an Energy Community
    2021 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm) (Aachen, 2021-10-25 - 2021-10-28)
    DOI: 10.1109/smartgridcomm51999.2021.9632323
    BibTeX: Download
Lehrstuhl Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)
Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

Martensstr. 3
91058 Erlangen
  • Kontakt
  • Impressum
  • Datenschutz
  • Barrierefreiheit
  • RSS-FEED Kolloquium
  • Facebook
  • RSS Feed
  • Twitter
  • Xing
Nach oben