Durch den erheblichen Zubau Erneuerbarer Energien im europ\u00c3\u00a4ischen in den vergangenen Jahren hat sich der Anteil volatiler und wetterabh\u00c3\u00a4ngiger Stromerzeugung deutlich erh\u00c3\u00b6ht. Zudem hat sich durch den Umstieg auf ein System mit einem hohen Anteil Erneuerbarer Energien die Anzahl der Akteure im deutschen Stromsystem erh\u00c3\u00b6ht. W\u00c3\u00a4hrend bei herk\u00c3\u00b6mmlichen Stromsystemen die Stromerzeugung von einer kleinen Anzahl an gro\u00c3\u0178en Kraftwerken bereitgestellt wurde, erzeugen dezentrale Energieerzeuger wie beispielsweise private Haushalte mit Photovoltaikanlagen Strom.\u00c2\u00a0<\/p>\n
F\u00c3\u00bcr die operative und strategische F\u00c3\u00bchrung des Stromsystems f\u00c3\u00bchren diese Entwicklungen zu deutlichen Ver\u00c3\u00a4nderungen. Da keine ausreichenden Speicherm\u00c3\u00b6glichkeiten absehbar sind, k\u00c3\u00b6nnen unvorhergesehenen Zust\u00c3\u00a4nde nicht durch die Bereitstellung von Energie ausgeglichen werden. F\u00c3\u00bcr die korrekte Modellierung des Stromsystems bedarf es daher Methoden, die komplexe Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl an Variablen l\u00c3\u00b6sen sowie die systemimmanente Stochastizit\u00c3\u00a4t ber\u00c3\u00bccksichtigen k\u00c3\u00b6nnen. Da die Qualit\u00c3\u00a4t der Vorhersagen von Randbedingungen wie Wetterverh\u00c3\u00a4ltnissen abh\u00c3\u00a4ngt, sollten meteorologische Unsicherheiten f\u00c3\u00bcr die Vorhersagen quantifizierbar sein und in gro\u00c3\u0178skaligen Energiesystemodellen nutzbar sein. Zudem bedarf es neuer Modellierungsm\u00c3\u00b6glichkeiten, die auch das Nutzerverhalten kleinerer Gruppen in einem dezentralen Stromsystem ber\u00c3\u00bccksichtigen.\u00c2\u00a0\u00c2\u00a0 \u00c2\u00a0 \u00c2\u00a0\u00c2\u00a0\u00c2\u00a0 \u00c2\u00a0 \u00c2\u00a0 \u00c2\u00a0<\/p>\n
Die Promotion zielt auf die Methodenentwicklung f\u00c3\u00bcr eine bessere Planung, Bewertung und Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten im heutigen stochastischen Stromsystem. Hierbei werden Situationen erh\u00c3\u00b6hter Vorhersageunsicherheit identifiert basierend klassischen Methoden der Meteorologie und anhand von Deep Learning. Basierend auf diesen Situationen, sollen Vorhersagen durch die Nutzung von maschinellem Lernen verbessert werden. Im letzten Schritt werden probabilistische Vorhersagen durch mehrstufige stochastische Energiesystemmodelle integriert. Hier soll unter anderem auch untersucht werden, welchen Mehrwert spieltheoretische Ans\u00c3\u00a4tze haben, um das Verhalten einzelner Marktakteure zu modellieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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