Simulation und Machine Learning im Energiemanagement

Maschinenbau, Bachelor (PO-2023)

Modulnummer / Modulcode WP-SMLE
Modulname Simulation und Machine Learning im Energiemanagement
Art des Moduls Wahlpflicht
Lernergebnisse, Kompetenzen, Qualifikationsziele

In diesem Modul erlernen die Studierenden die grundsätzliche Methodik bzw. das Methodenwissen für Simulationstechniken und Machine Learning im Energiemanagement. Anhand einfacher praktischer Beispiele werden ihnen die Modellbildung und die Datenanalyse nahegebracht. Neben der Modellierung von Energie­systemen werden typische Algorithmen des Machine Learnings (z. B. Linear Regression) betrachtet. Darüber hinaus sind die Studierenden in der Lage, kleine Projektaufgaben eigenständig zu bearbeiten. Die Studierenden sind nach Absolvierung der Lehrveranstaltung in der Lage, einfache Aufgaben zu modellieren bzw. zu analysieren.
Lehrveranstaltungsarten VLmP 2 SWS, Ü 2 SWS
Lehrinhalte
  • Grundlagen des Energiemanagements und Energiedaten­managements
  • Grundlagen der Modellbildung und der kontinuierlichen Simulation
  • Grundlagen des Machine Learnings anhand typischer Algorithmen
  • Einführungen in die verwendeten Softwaresysteme (z. B. Python, SciKitLearn)
  • Übungen zu den einzelnen Themenbereichen
  • Bearbeitung einer Projektaufgabe
Titel der Lehrveranstaltungen Simulation und Machine Learning im Energiemanagement
Lehr- und Lernmethoden (Lehr- und Lernformen) Vorlesung, Übung, Projektaufgaben
Verwendbarkeit des Moduls
Dauer des Moduls Ein Semester
Häufigkeit des Angebotes jährlich im Sommersemester
Sprache deutsch
Empfohlene (inhaltliche) Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul Energieeffiziente Produktion, Informationstechnik, Thermodynamik, programmiertechnische Vorkenntnisse
Voraussetzungen für die Teilnahme am Modul
Studentischer Arbeitsaufwand 2 SWS VL (30 Std.), 2 SWS Ü (30 Std.) Selbststudium (120 Std.)
Studienleistungen
Voraussetzung für Zulassung zur Prüfungsleistung
Prüfungsleistungen Bearbeitung und Präsentation einer Projektaufgabe
Anzahl Credits (ECTS) 6 cp
Lehreinheit Maschinenbau
Modulverantwortliche/r Prof. Dr.-Ing. Marc Junge
Lehrende Prof. Dr.-Ing. Marc Junge
Medienformen PowerPoint-Präsentationen
Literatur
  • Banks J (1998) Principles of simulation. In: Banks J (Hrsg) Handbook of simulation. John Wiley, New York.
  • Junge; Simulationsgestützte Entwicklung und Optimierung einer energieeffizienten Produktionssteuerung; kassel university press, ISBN: 978-3-89958-301-9, 2007, (Produktion & Energie 1), Zugl.: Kassel, Univ., Diss. 2007.
  • Rabe, S. Spieckermann, S. Wenzel, M. Junge, T. Schmuck; Verifikation und Validierung für die Simulation in Produktion und Logistik; Springer-Verlag, Berlin Heidelberg, 2008.
  • A. Müller: Einführung in Machine Learning mit Python. O’Reilly. 2017