Information & Market Engineering - Prof. Dr. Christof Weinhardt

Sektorenkopplung meets KI – Analyse von Potenzialen und Herausforderungen

  • Type:Bachelorarbeit, Masterarbeit
  • Date:vergeben
  • Supervisor:

    Bent Richter

  • Motivation
    Der Stromsektor alleine macht nur ca. 20% des deutschen Energieverbrauchs aus. Neben dem reinen Stromverbrauch haben die Sektoren Wärme (49,6%) und Verkehr (29,6%) einen weitaus höheren Energiebedarf. Die Kopplung dieser Sektoren mit dem Stromsektor ist für eine größere Dekabonisierung dringend notwendig und steckt technologisch wie auch ökonomisch noch in den Kinderschuhen.  Auf der einen Seite ist mit einer solchen wachsenden Elektrifizierung ein steigender Bedarf an Elektrizität verbunden, was wiederum als große Herausforderungen für die Versorgungssicherheit und Netzstabilität angesehen wird. Ebenso können neue Geschäftsmodelle in diesen Bereich die Probleme durch falsch gesetzte Anreize verstärken. Auf der anderen Seite können ebenfalls diese Geschäftsmodelle mit der Hilfe von digitalen Technologien und datengetriebenen Ansätzen (KI) den zusätzlichen Bedarf intelligent steuern, systemfreundliche Anreize setzen und entsprechend dienlich für die Versorgungssicherheit und Netzstabilität sein.

    Umfang der Arbeit
    Nach einer ersten Bestandsaufnahme (auf Basis von Vorarbeiten am IISM), sollen ausgewählte Geschäftsmodelle aus dem Bereich der Sektorenkopplung modelliert werden und im Rahmen einer agentenbasierten Simulation in Python programmiert werden. Intelligente Agenten können dabei mit der Hilfe eines datengetriebenen Ansatzes (KI) iterativ erlernen sich entsprechend anhand der implementierten Geschäftsmodell-Logik zu optimieren. Ziel ist es, zu analysieren, welche Auswirkungen die neuen Geschäftsmodelle auf das Verhalten der unterschiedlichen Akteure im Energiesektor haben.
    Bitte bewerben Sie sich mit einem prägnanten Motivationsschreiben, aktuellem Lebenslauf und aktuellem Notenauszug.

    Anforderungen

    • Vorkenntnisse aus der Energiewirtschaft
    • Vorkenntnisse in Python
    • Hohe Motivation

    Literatur
    Die Agentur für Erneuerbare Energien, 2020 - Endenergieverbrauch nach Strom, Wärme und Verkehrhttps://www.unendlich-viel-energie.de/mediathek/grafiken/endenergieverbrauch-nach-strom-waerme-und-verkehr
    Weidlich, Anke. Engineering interrelated electricity markets: an agent-based computational approach. Springer Science & Business Media, 2008.