Durch den erheblichen Zubau Erneuerbarer Energien im europ\u00e4ischen in den vergangenen Jahren hat sich der Anteil volatiler und wetterabh\u00e4ngiger Stromerzeugung deutlich erh\u00f6ht. Zudem hat sich durch den Umstieg auf ein System mit einem hohen Anteil Erneuerbarer Energien die Anzahl der Akteure im deutschen Stromsystem erh\u00f6ht. W\u00e4hrend bei herk\u00f6mmlichen Stromsystemen die Stromerzeugung von einer kleinen Anzahl an gro\u00dfen Kraftwerken bereitgestellt wurde, erzeugen dezentrale Energieerzeuger wie beispielsweise private Haushalte mit Photovoltaikanlagen Strom.\u00a0<\/p>\n
F\u00fcr die operative und strategische F\u00fchrung des Stromsystems f\u00fchren diese Entwicklungen zu deutlichen Ver\u00e4nderungen. Da keine ausreichenden Speicherm\u00f6glichkeiten absehbar sind, k\u00f6nnen unvorhergesehenen Zust\u00e4nde nicht durch die Bereitstellung von Energie ausgeglichen werden. F\u00fcr die korrekte Modellierung des Stromsystems bedarf es daher Methoden, die komplexe Optimierungsprobleme mit einer Vielzahl an Variablen l\u00f6sen sowie die systemimmanente Stochastizit\u00e4t ber\u00fccksichtigen k\u00f6nnen. Da die Qualit\u00e4t der Vorhersagen von Randbedingungen wie Wetterverh\u00e4ltnissen abh\u00e4ngt, sollten meteorologische Unsicherheiten f\u00fcr die Vorhersagen quantifizierbar sein und in gro\u00dfskaligen Energiesystemodellen nutzbar sein. Zudem bedarf es neuer Modellierungsm\u00f6glichkeiten, die auch das Nutzerverhalten kleinerer Gruppen in einem dezentralen Stromsystem ber\u00fccksichtigen.\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0\u00a0\u00a0 \u00a0 \u00a0 \u00a0<\/p>\n
Die Promotion zielt auf die Methodenentwicklung f\u00fcr eine bessere Planung, Bewertung und Entscheidungsfindung unter Unsicherheiten im heutigen stochastischen Stromsystem. Hierbei werden Situationen erh\u00f6hter 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\u00e4tze haben, um das Verhalten einzelner Marktakteure zu modellieren.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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