Liebe Studierende, an unserem Lehrstuhl findet Ihr an vielfältiges Angebot an verschiedenen Arbeiten. Neue Themen werden regelmäßig ausgeschrieben und hier veröffentlicht. Solltet Ihr selber Ideen und Wünsche haben, zögert nicht unsere Mitarbeiter:innen selbst anzusprechen.
Folgende Arbeiten stehen derzeit zur Verfügung:
M: Area-of-Interest Selection for RMS-EMT Co-Simulation Using Automated Simulation Workflows
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Bernd Schweinshaut
Keywords: RMS-EMT co-simulation, power system dynamics, python
Background:
Electromagnetic transient (EMT) simulation is essential for analyzing fast dynamic phenomena in power systems, but it is computationally expensive for large-scale networks. To make such studies feasible, EMT–RMS co-simulation is commonly applied, where only selected parts of the system are modeled in EMT, while the remaining network is represented using RMS models.
A key challenge in EMT–RMS co-simulation is the determination of the area of interest (AoI) that must be simulated in EMT in order to achieve sufficient accuracy. In practice, the selection of the AoI is often based on expert knowledge and manual trial-and-error. Systematic and quantitative methods to identify suitable EMT regions and to assess their impact on simulation accuracy are largely missing.
Although tools such as SINCAL support EMT–RMS co-simulation, the lack of automated workflows for scenario generation, fault analysis, and comparison with monolithic EMT simulations makes it difficult to investigate AoI selection in a reproducible and scalable manner.
Content:
The objective of this thesis is to develop a Python-based automation and evaluation framework for EMT–RMS co-simulation in SINCAL, with a particular focus on the systematic determination of the area of interest for EMT modeling.
- Analysis of EMT–RMS co-simulation concepts with emphasis on AoI selection and interface placement
- Implementation of an automated framework for generating and executing co-simulation scenarios with varying EMT regions and fault locations
- Development of quantitative methods to evaluate the influence of the AoI on simulation accuracy by comparison with monolithic EMT simulations
- Investigation of criteria and indicators for identifying suitable EMT areas based on disturbance propagation and sensitivity analysis
Prerequisites:
- Independent and structured way of working
- Motivation for electrical power engineering and power system analysis
- Beneficial but not mandatory: experience with Python programming and power system simulation tools (e.g., SINCAL, PowerFactory, PSCAD, MATLAB®/Simulink)
M: Power Oscillation Damping (POD) auf Anlagenebene mit Power Plant Controller (PPC)
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Niloofar Kamalhosseini
Keywords: Power Plant Control, Grid-forming, Power Oscillation Damping, Hardware-in-the-Loop
Beschreibung:
Leistungsoszillationen, insbesondere niederfrequente elektromechanische Schwingungen, sind ein natürlicher Bestandteil von Wechselstrom-Verbundnetzen. Eine wirksame Dämpfung dieser Oszillationen ist entscheidend, um die Stabilität des Gesamtsystems sicherzustellen. In konventionellen Kraftwerken mit synchronen Generatoren wird die Dämpfung üblicherweise durch Power System Stabilizer (PSS) erreicht.
Mit der zunehmenden Integration umrichterbasierter Erzeuger müssen Strategien zur Power Oscillation Damping (POD) jedoch neu gedacht und an die Eigenschaften moderner leistungselektronischer Systeme angepasst werden.
In großen Hybridkraftwerken gewinnt dabei die Implementierung der POD-Funktionalität auf Anlagenebene an Bedeutung.
Inhalt:
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung und Bewertung einer bestehenden POD-Funktion auf Anlagenebene in einem PV+BESS-Hybridkraftwerk. Die folgenden Schwerpunkte stehen im Vordergrund:
- Einarbeitung in die Grid-Forming Konzept, PPC und POD Regelung
- Analyse, inwieweit die inhärente Dämpfung von gridforming-Invertern die POD-Performance unterstützt
- Untersuchung von Synergien zwischen PPC-basiertem POD und netzbildenden Eigenschaften
- Analyse der inhärenten Dämpfung durch gridforming-Inverter
- Bewertung der Effektivität beider Ansätze in schwachen Netzen und bei Störungen
- Optional: Hardware-in-the-Loop Testing
Voraussetzungen:
- Grundlegende Kenntnisse der elektrischen Energietechnik
- Verständnis von Regelungstechnik und Systemdynamik
- Eigenmotivierte und strukturierte Arbeitsweise
- Vorteilhaft: Erfahrung mit Hardware-in-the-Loop
M: Implementierung einer netzbildenden PRP-Regelung für ein Batteriespeichersystem und Hardware-in-the-Loop Tests
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Artur Takhtaganov
Keywords: Phase Restoring Principle, Grid-forming, Batterieenergiespeichersysteme, Hardware-in-the-Loop
Beschreibung:
Am Lehrstuhl für Elektrische Energiesysteme wurde eine innovative netzbildende Regelung nach dem Phase Restoring Principle (PRP) entwickelt. Ziel der Arbeit ist es, in Zusammenarbeit mit der Fluence Energy GmbH, diese Regelung in das Simulink Framework von Fluence zu integrieren. Anschließend soll das Regelungsverhalten für das BESS in verschiedenen Szenarien getestet werden. Von besonderem Interesse sind Untersuchungen zur Netzkonformität.
Abschließend soll die Regelung mittels Hardware-in-the-Loop (HiL) getestet werden und die vorherigen Simulationen validiert werden. Die Arbeiten hierzu erfolgen im Labor von Fluence.
Inhalt:
- Einarbeitung in die PRP-Regelung und das Simulink Framework von Fluence
- Integration und Tests der Regelung in Simulink
- Code-Generierung für DSP, Entwicklung und Durchführung von Hardware-in-the-Loop Tests
- Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
Voraussetzungen:
- Grundlegende Kenntnisse der elektrischen Energietechnik (GEEV, BVE) und der Regelung von Umrichtern
- Eigenmotivierte und strukturierte Arbeitsweise
- Erfahrung mit MATLAB®/Simulink erforderlich
- Vorteilhaft: Erfahrung mit Hardware-in-the-Loop und Mikrocontroller-Programmierung
M: Vergleich und Erweiterung des Zustandschätzungsverfahren im Projekt EOS
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Timo Wagner, Florian Zier
Keywords: State Estimation, Kalman Filter
Beschreibung:
Im Rahmen dieser Arbeit soll die bestehende auf Weighted Least Squares (WLS) basierende Zustandschätzung eines Niederspannungsnetzes systematisch untersucht und bewertet werden. Hierzu steht ein Echtzeitsimulator zur Verfügung, über den sowohl reale Messdaten als auch synthetische Referenzszenarien bereitgestellt werden können, um reproduzierbare und vergleichbare Ergebnisse zu ermöglichen. Aufbauend auf der bestehenden WLS-Zustandsschätzung soll ein Kalman-Filter-basiertes Zustandschätzungsverfahren umgesetzt und integriert werden. Anschließend erfolgt ein quantitativer Vergleich beider Verfahren.
Inhalt:
- Benchmarking einer exisitierenden WLS-Zustandsschätzung mithilfe des Echtzeitsimulators
- Implementierung einer Zustandschätzung auf Basis des Kalman-Filters
- Systematischer Vergleich und Bewertung beider Verfahren
Voraussetzungen:
- Grundkenntnisse in Elektrotechnik
- Vorkenntnisse im Programmieren, speziell Python
- Sehr gute Deutsch oder Englisch Kentnisse
M: Untersuchung der Anwendbarkeit von Large Language Models zur Konfiguration von Schutzrelais
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Georg Kordowich
Keywords: LLMs, Schutztechnik
Beschreibung:
Die Konfiguration von Schutzrelais in elektrischen Netzen ist eine komplexe und zeitaufwendige Aufgabe, die umfangreiches Fachwissen und Erfahrung erfordert. In jüngster Zeit haben Large Language Models (LLMs) erhebliche Fortschritte gemacht und zeigen Potenzial, auch in spezialisierten technischen Bereichen eingesetzt zu werden. Diese Masterarbeit untersucht, inwieweit LLMs zur Automatisierung und Unterstützung der Konfiguration von Schutzrelais verwendet werden können. Die Arbeit wird in Kooperation mit einer Expert-Consulting Abteilung der Siemens AG durchgeführt.
Inhalt:
- Aufbau einer Toolchain zum schnellen Verarbeiten der Daten
- Entwicklung und Durchführung von Tests zur Evaluierung der LLMs
- Dokumentation und Bewertung der Ergebnisse
Voraussetzungen:
- Grundkenntnisse in Elektrotechnik sind wichtig
- Vorkenntnisse im Programmieren, speziell Python, sind wünschenswert
B/PA: Development and Extension of a UCTE-to-ePHASORSIM Converter for Dynamic Power System Simulation
Allgemeine Information
Zeitraum: Ab sofort
Betreuer: Bernd Schweinshaut
Keywords
Dynamisierung, Echtzeitsimulation, Python
Background
Large-scale European transmission system models are commonly exchanged using the UCTE format, which provides a standardized representation of steady-state network data. For dynamic and stability studies, these static models must be converted into formats compatible with dedicated simulation tools such as ePHASORSIM. A previous bachelor thesis implemented a converter from the UCTE format to the ePHASORSIM Excel-based input format and introduced several functional improvements. However, important dynamic modeling aspects, particularly detailed transformer representations and control systems of synchronous machines, are not yet sufficiently supported.
Content:
The objective of this thesis is to further develop and enhance the existing Python-based UCTE-to-ePHASORSIM converter in order to enable more realistic dynamic simulations. The work will include:
- Reviewing the UCTE format and the current state of the existing converter
- Extending the data processing pipeline to support two-winding block transformer models for generator connections
- Implementing dynamic models for synchronous machines, including: GOV, AVR, PSS
- Validating the extended converter using a representative European test network
Prerequisites
- Independent and structured way of working
- Motivation for electrical power engineering and power system analysis
- Beneficial but not mandatory: experience with Python programming and power system simulation tools (e.g., ePHASORSIM, PowerFactory, SINCAL, MATLAB®/Simulink)
B/FP/PA Datenanalyse im Projekt EOS
Allgemeine Information
Zeitraum: Ab sofort
Betreuer: Timo Wagner
Keywords
Messdaten, Niederspannung, Python, Projekt EOS
Hintergrund
Im Rahmen des Projekts Energetische Optimierung einer Energie-Plus-Siedlung auf Systemebene (EOS) wird eine Neubausiedlung über einzelne Haushaltsgrenzen hinweg systemisch optimiert. Das EOS-Netzgebiet dient dabei als exemplarisches Abbild des strukturellen Wandels im Verteilnetz. Der Anteil volatiler und dezentraler Erzeugungsanlagen nimmt kontinuierlich zu, während gleichzeitig die elektrische Last durch Power-to-Heat-Anwendungen sowie Elektromobilität steigt. Daraus ergeben sich neue Herausforderungen für das Monitoringsystem, insbesondere im Hinblick auf den notwendigen Digitalisierungsgrad sowie die damit verbundene Datenverarbeitung und -analyse.
Beschreibung
Ziel dieser Arbeit ist es, mithilfe von Python automatisiert eine Datenbank auszulesen sowie die enthaltenen Daten aufzubereiten und zu analysieren. Die Datengrundlage umfasst sowohl elektrische als auch thermische Kenngrößen. Ein besonderer Fokus liegt auf der automatisierten Zustandsdetektion, beispielsweise zur Erkennung der aktuellen Betriebszustände von Batteriespeichern oder des elektrischen Leistungsbezugs von Wärmepumpen sowie dem Vergleich der Messdaten untereinander.
Arbeitsinhalte
- Einarbeitung in Python und SQL
- Entwicklung und Implementierung von automatisierten Auslese- und Speicherfunktionen
- Muster- bzw. Fehlererkennung beim Abgleich der Messdaten untereinander
Voraussetzungen
- Grundlagen der elektrischen Energieversorgung (GEEV)
- Programmierkenntnisse (Python)
- Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
FP/PA: Power Oscillation Damping (POD) auf Anlagenebene mit Power Plant Controller (PPC)
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Niloofar Kamalhosseini
Keywords: Power Plant Control, Grid-forming, Power Oscillation Damping, Hardware-in-the-Loop
Beschreibung:
Leistungsoszillationen, insbesondere niederfrequente elektromechanische Schwingungen, sind ein natürlicher Bestandteil von Wechselstrom-Verbundnetzen. Eine wirksame Dämpfung dieser Oszillationen ist entscheidend, um die Stabilität des Gesamtsystems sicherzustellen. In konventionellen Kraftwerken mit synchronen Generatoren wird die Dämpfung üblicherweise durch Power System Stabilizer (PSS) erreicht.
Mit der zunehmenden Integration umrichterbasierter Erzeuger müssen Strategien zur Power Oscillation Damping (POD) jedoch neu gedacht und an die Eigenschaften moderner leistungselektronischer Systeme angepasst werden.
In großen Hybridkraftwerken gewinnt dabei die Implementierung der POD-Funktionalität auf Anlagenebene an Bedeutung.
Inhalt:
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Implementierung und Bewertung einer bestehenden POD-Funktion auf Anlagenebene in einem PV+BESS-Hybridkraftwerk. Die folgenden Schwerpunkte stehen im Vordergrund:
- Einarbeitung in die Grid-Forming Konzept, PPC und POD Regelung
- Analyse, inwieweit die inhärente Dämpfung von gridforming-Invertern die POD-Performance unterstützt
- Untersuchung von Synergien zwischen PPC-basiertem POD und netzbildenden Eigenschaften
- Analyse der inhärenten Dämpfung durch gridforming-Inverter
- Bewertung der Effektivität beider Ansätze in schwachen Netzen und bei Störungen
- Optional: Hardware-in-the-Loop Testing
Anforderungen:
Selbstständige und strukturierte Arbeitsweise
Grundkenntnisse der elektrischen Energietechnik
Verständnis von Regelungstechnik und Systemdynamik
FP: Auslegung von Power Oscillation Damping Reglern für hybride Kraftwerke in PowerFactory
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Artur Takhtaganov
Keywords: Power Oscillation Damping, Hybride Kraftwerke, PowerFactory
Hintergrund:
Erneuerte Anforderungen für hybride Kraftwerke sehen vor, dass diese bei der Dämpfung von Netzpendelungen mitwirken. Dafür können sogenannte Power Oscillation Damping (POD) Regler eingesetzt werden. Die korrekte Auslegung dieser Regler gestaltet sich in der Praxis oft schwierig und erfordert entweder einen hohen manuellen Aufwand oder besondere Methoden zur Parametrierung.
Herausforderung:
Es wurde am Lehrstuhl für Elektrische Energiesysteme eine Methode entwickelt, POD-Regler basierend auf einer Zustandsraumdarstellung auszulegen. Diese Methode soll näher untersucht und in PowerFactory getestet werden. Dazu muss ein hybrides Kraftwerk samt POD-Reglern modelliert werden und in einem entsprechenden Testsystem validiert und untersucht werden. Ein besonderes Augenmerk soll auf die Modulation von Wirk- und Blindleistung gelegt werden.
Inhalt:
- Einarbeitung in Zustandsraummethoden und Kleinsignalstabilität
- Aufbau eines hybriden Kraftwerksmodells in PowerFactory inkl. Reglermodellierung
- Auslegung von POD-Reglern gemäß der besagten Methodik
- Untersuchung anhand geeigneter Testszenarien und Bewertung der Ergebnisse
- Dokumentation und Präsentation der Ergebnisse
Voraussetzungen:
- Grundlagen der elektrischen Energietechnik und Regelungstechnik
- Eigenmotivierte und selbstständige Arbeitsweise
- Erfahrung mit Netzsimulationsprogrammen, insb. PowerFactory
B/FP/PA: Implementierung und Vergleich des EOS Netzmodells in Hypersim auf Basis von RSCAD
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Timo Wagner, Florian Zier
Keywords: Echtzeitsimulation, Opal-RT Hypersim, RTDS, Projekt EOS
Beschreibung:
Im Rahmen dieser Tätigkeit soll das bestehende Netzmodell des Projekts: Energetische Optimierung einer Energie-Plus-Siedlung auf Systemebene (EOS) in unterschiedlichen Echtzeitsimulationsumgebungen untersucht und weiterentwickelt werden. Ausgangspunkt ist ein bereits in RSCAD implementiertes Modell, das zur Echtzeit-Simulation auf RTDS-Systemen genutzt wird. Dieses Modell soll zunächst reproduzierbar simuliert und über eine Python-Schnittstelle ausgewertet werden. Im nächsten Schritt ist das Netzmodell auf die Opal-RT Hypersim Plattform zu übertragen bzw. in Hypersim weiterzuentwickeln. Anschließend erfolgt ein gezielter Vergleich der Simulationsergebnisse zwischen RSCAD und Hypersim.
Inhalt:
- Simulation des EOS Netzmodell in RSCAD und Python
- Weiterentwicklung und Implementierung des Netzmodells in Hypersim
- Vergleich der Netzsimulationen zwischen Opal-RT Hypersim und RSCAD
Voraussetzungen:
- Grundkenntnisse in Elektrotechnik
- Vorkenntnisse im Programmieren, speziell Python
- Sehr gute Deutsch oder Englisch Kentnisse
B/FP/PA: Überführung eines Verteilnetzmodells von PowerFactory nach ePHASORSIM für Netzwiederaufbaustudien
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Simon Linnert, Bernd Schweinshaut
Keywords: Netzwiederaufbau, Echtzeitsimulation, DIgSILENT PowerFactory, Opal-RT ePHASORSIM, Projekt Gridassist
Hintergrund:
Für die Durchführung dynamischer Netzwiederaufbaustudien soll ein bestehendes RMS‑Netzmodell eines 110 kV Verteilnetzes aus DIgSILENT PowerFactory in die Echtzeitsimulationsumgebung ePHASORSIM von OPAL‑RT überführt werden. Dies ermöglicht die Untersuchung von Wiederaufbaustrategien in Vorbereitung auf einen möglichen Blackout.
Herausforderung:
Die zentrale Herausforderung liegt in der Modelltransformation und Adaptierung von Regelungsmodellen, da PowerFactory und ePHASORSIM unterschiedliche Modellierungs- und Simulationsparadigmen nutzen. Darüber hinaus ist eine transparente Visualisierung der Netzwiederaufbauprozesse in ePHASORSIM mit Dashboards wünschenswert.
Arbeitsinhalte:
- Entwicklung eines Python-Skripts zur Modellüberführung nach ePHASORSIM
- Transformation und Anpassung von Regelungsmodellen (z.B. GOV, AVR)
- Simulative Validierung des Modells in ePHASORSIM
- Erstellung von Dashboards zur Visualisierung des Netzwiederaufbaus
Voraussetzungen:
- Grundlagen der elektrischen Energieversorgung
- Betriebsverhalten elektrischer Energiesysteme
- Erfahrung mit Programmierung in Python sowie Simulationstools wünschenswert
FP: Integration eines Schutzalgorithmus in Echtzeit auf RTDS Simulatoren
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Jonathan Löbel
Keywords: Echtzeit, Netzsimulation, Schutztechnik
Hintergrund:
Der Anteil von Erneuerbaren Energien nimmt massiv zu. Der Großteil der Anlagen ist über Umrichter an das elektrische Netz angeschlossen. Das Verhalten dieser Umrichter unterscheidet sich grundsätzlich von dem klassischer Synchrongeneratoren. Auch in dem Fall eines Kurschlusses ist dies der Fall. Schutztechnik ist auf das Verhalten klassischer Einspeiser ausgelegt. Um auch in diesen Fällen einen sicheren und stabilen Betrieb zu gwwährleisten werden neue Schutzalgorithmen entwickelt, oder bestehende erweitert. Diese müssen in Echtzeit validiert werden, um ihre Performance zu gewährleisten.
Herausforderung:
Die am EES entworfenen Schutzalgorithmen liegen in MATLAB Simulink vor. Diese sollen in die Echtzeitumgebung von RTDS überführt werden. Hierfür stehen mehrere Optionen zur Verfügung. Einserseits die direkte Integration in das Simulationsprogramm RSCAD oder die parallele Simulation auf Opal-RT-Echtzeitrechnern in MATLAB. Im Zuge der Arbeit soll mindestens eine der beiden Optionen realisiert werden.
Inhalt:
- Einarbeitung in Echtzeitsimulation
- Einarbeitung in Echtzeit-Simulationsprogramme RSCAD oder RT-LAB
- Validierung der Schutzalgorithmen in Echtzeit
Voraussetzungen:
- Strukturierte und eigenständige Arbeitsweise
- Motivation für Elektrische Energietechnik
- Grundlagen der elektrischen Energieversorgung (GEEV)
- Planung elektrischer Energieversorgungsnetze (PEEV) oder Schutz- und Leittechnik (SLT) von Vorteil
B/FP/PA: Netzwiederaufbau nach Blackout – Simulation mit PowerFactory
Allgemeine Informationen:
Zeitraum: ab sofort
Betreuer: Simon Linnert
Keywords: Blackout, Netzwiederaufbau, Automatisierung, PowerFactory
Hintergrund:
Großflächige Stromausfälle wie auf der Iberischen Halbinsel im Frühjahr 2025 zeigen, wie kritisch eine koordinierte Wiederherstellung der Versorgung ist. Netzoperatoren müssen unter hohem Zeitdruck komplexe Entscheidungen treffen. Netzwiederaufbau-Simulatoren helfen dabei, Wiederaufbaupläne zu testen und Operatoren auf seltene Szenarien vorzubereiten.
Herausforderung:
Ziel ist es, solch einen Simulator in Python modularisiert neu aufzubauen und via PowerFactory’s Python-API auf das Netzmodell in der Simulationsumgebung zuzugreifen. Dies erlaubt flexible Erweiterbarkeit (z. B. für KI-Anwendungen) und ermöglicht die Automatisierung komplexer Simulationen.
Inhalt:
- Analyse des bestehenden DPL-basierten Simulators
- Entwicklung einer Python-basierten Architektur zur modularen Steuerung
- Implementierung zentraler NWA-Funktionen (Schalten, Laständerung,
Frequenztrigger, Zeitschritte, Logging) - Abbildung typischer Use Cases (z. B. Schwarzstart, Schutzreaktion)
- Dokumentation und Vergleich mit DPL-Vorlage
Voraussetzungen:
- Grundlegendes Verständnis der elektrischen Energietechnik (GEEV, BKE)
- Bereitschaft zur Einarbeitung in PowerFactory
- Fortgeschrittene Programmierkenntnisse in Python
B/FP/PA Untersuchungen zur Spannungshaltung im Projekt EOS
Allgemeine Information
Zeitraum: Ab sofort
Betreuer: Florian Zier, Timo Wagner
Keywords
Echtzeit-Netzsimulation, RSCAD, Niederspannungsverteilnetz, Regelbarer Ortsnetztransformator
Hintergrund
Im Rahmen des Projektes Energetische Optimierung einer Energie-Plus-Siedlung auf Systemebene (EOS) wird eine Neubausiedlung über die Haushaltsgrenzen hinweg optimiert. Das EOS-Netzgebiet steht dabei exemplarisch für den Wandel im Verteilnetz. Der Anteil volatiler, dezentraler Energieversorgung steigt. Gleichzeitig erhöht sich die Last durch Power-to-Heat Anwendungen und Elektromobilität. So entstehen neue Herausforderungen im Hinblick auf die Spannungshaltung. Durch die Implementierung eines zentralen Batteriespeichers können Leistungsspitzen bilanziert und Blindleistung bereitgestellt werden. So wird ein Beitrag zur Spannungshaltung geleistet. Kombiniert mit einem regelbaren Ortsnetztransformator lässt sich der positive Effekt verstärken.
Beschreibung
Im Rahmen dieser Arbeit soll der Nutzen eines zentralen Batteriespeichers in Kombination mit einem regelbaren Ortsnetztransformator (RONT) im EOS-Netzgebiet untersucht werden. Dazu wird das in RSCAD bestehende Echtzeit-Simulationsmodell erweitert. Die Modelle sollen anschließend mittels Szenariensimulationen verglichen werden.
Arbeitsinhalte
- Einarbeitung in die Software RSCAD und das Simulationsmodell
- Implementierung des Batteriespeichers im bestehenden Simulationsmodell
- Implementierung des RONTs im bestehenden Simulationsmodell
- Anbindung der Regelung an die vorhandene Python-Schnittstelle
- Szenariensimulation als Vergleich zum Ausgangsmodell
Voraussetzungen
- Grundlagen der Elektrotechnik
- Programmierkenntnisse (Python)
- Gute Deutsch- oder Englischkenntnisse
Bedeutung
B: Bachelorarbeit
M: Masterarbeit
PA: Projektarbeit
SA: Seminararbeit
FP: Forschungspraktikum