Cross-sektorale Energiesysteme

Einsatz von KI-Methoden und Modelle im Energiemanagement

  • Zeitreihenanalyse und Identifikation von Optimierungspotenzialen
  • Datenaufbereitung - Anomalie- und Störungserkennung von Zeitreihendaten
  • Vorhersage (Medienübergreifend für Verbrauch, Einspeisung und spezielle Anwendungsfälle)
  • Optimierung und Modellierung cross-sektoraler Energiesysteme (u. A. Kraftwerks und Ressourceneinsatzplanung, Beschaffung, Direktvermarktung, Speicherbewirtschaftung, Virtuelle Kraftwerke, Gesteuertes Laden von Elektrofahrzeugen)
  • Einsatz von KI zur Automatisierung und Skalierung
  • Aufbau einer Fraunhofer Wissensbasis

Unser Angebot für Sie:

  • Forschungskooperationen
  • Beratungsleistungen
  • Entwurf, Entwicklung und Erprobung spezifischer Vorhersage- und Optimierungsmodelle
  • Erprobung, Entwurf und Entwicklung Use Case spezifischer KI-Anwendungen zur Automatisierung und Skalierung energiewirtschaftlich relevanter Prozesse 
  • Weiterbildungen zum Energy Data Scientist

Das könnte Sie ebenfalls Interessieren!

Unsere Weiterbildungsangebote:

 

Präsenzseminar / 6.3.2023

Energy Data Analyst

Im Rahmen dieses Seminars erlangen die Teilnehmenden einen Überblick über die aktuell in der Forschung diskutierten Methoden der Zeitreihenanalyse und -prognose und erhalten einen Einblick in den praktischen Einsatz in der Energiewirtschaft.

Dauer: 3 Tage Präsenz

 

Präsenzseminar mit Online-Sessions / 9.3.2023

Energy Data Science for Optimization

In diesem Seminar werden die Grundlagen für die Optimierung der sektorenübergreifenden Energieeinsatzplanung vermittelt und an einfachen Beispielen erprobt. Das Seminar schließt thematisch an das Seminar Energy Data Analyst an, beruht aber inhaltlich nicht auf diesem.

Dauer: 2 Tage Präsenz und 2 Online Sessions

 

Präsenzseminar mit Online-Sessions / 17.4.2023

Basics for Energy Economics

Dieses Seminar vermittelt den Teilnehmenden einen Überblick über gesetzliche Grundlagen der nationalen und europäischen Energiewirtschaft und einzelner energielogistischer Prozesse sowie über Energiesystemmodellierung und den dazu gehörigen Szenarioanalysen. Das wird ergänzt um Einblick in Förderprogramme, welche diese Transformation zu einem klimafreundlichen Energiesystem anreizen und begleiten.

Dauer: 2 Tage Präsenz und 2 Online Sessions