Publikationen - Netze für Erneuerbare Energien
Patrick Lehnen, Ziel dieser Masterarbeit ist es, die Möglichkeiten zur Nutzung von neuronalen Netzwerken zur Topologieschätzung in Stromnetzen aufzuzeigen. Eingebettet ist die Arbeit in eine Reihe weiterer Forschungsarbeiten zur dezentralen Steuerung von Energiesystemen in „swarm grids“. Im Mittelpunkt der Masterthesis steht die Anwendung und Evaluation von neun Methoden des „supervised learnings“ sowie des „reinforcement learnings“ im Kontext der Topologieschätzung. Dabei erwiesen sich die meisten Algorithmen unter den eingeschränkten Mess- und Informationsbedingungen als unzureichend genau. Mithilfe eines für diese Arbeit entwickelten Monte-Carlo-Simulations-Algorithmus mit neuronalen Netzwerken konnten Genauigkeiten von 99,8% erreicht werden, was ungefähr einem Fehler pro Stromnetz entspricht. Downloads> Abschlussarbeit: PDF-Dokument (2,2 MB) Themen> Forschungsprojekt Progressus |
Skizze des Admittanzapproximation-Netzwerks zur Topologieschätzung mit neuronalen Netzwerken. |
E.Waffenschmidt, 28.Apr.2022