sada

Bachelor/Masterarbeit

Unten aufgeführt finden Sie Themenvoschläge zu Bachelor-/Masterarbeiten. Nach Absprache können auch andere Themen vergeben werden.

All projects can be carried out either in English or in German.

Ich bin ab September 2017 bis April 2018 auf einem Forschungsaufenthalt im Ausland. Deswegen kann ich zur Zeit keine Themen für Bachelor/Masterarbeiten anbieten.

Spieltheorie für Smart Grids

Smart Grid (http://www.renewableenergymexico.com)
Smart Grid (http://www.renewableenergymexico.com)

Das Intelligente Stromnetz (Smart Grid) dient der „kommunikativen Vernetzung und Steuerung von Stromerzeugern, Speichern, elektrischen Verbrauchern und Netzbetriebsmitteln in Energieübertragungs- und -verteilungsnetzen der Elektrizitätsversorgung“ [http://www.nist.gov/smartgrid/].

Für solche Systeme müssen mathematische Methoden entwickelt werden, die einen effizienten, nachhaltigen und robusten Funktionsablauf der Smart Grids garantieren. Die Spieltheorie ist ein Teilgebiet der Mathematik, nämlich ein Satz von Analyseinstrumenten, der sich mit komplizierten Interaktionen zwischen rationalen Agenten beschäftigt, und kann deswegen eine entscheidende Methode für die Modellierung der künftigen intelligenten Stromnetze sein.

Es gibt viele Möglichkeiten für Studenten spieltheoretische Methode anzuwenden und einige neue Ideen zu entwickeln, um mit einem von folgenden aktuellen Problemen in Gebiet der Smart Grids voranzukommen:

1) Verteilte Regelung von Verbrauchern und Energieerzeugungen in kleinmaßstäblichen Energiesystemen;

2) Nachfragemanagement in Smart Grids;

3) Kommunikation in Smart Grids.

Alle theoretische Ergebnisse sollen auch in MatLab/C++ simuliert werden.

Lern-Algorithmen in verteilter Regelung

Sensor Coverage Problem
Sensor Coverage Problem

Das Kreieren von lokal begrenzten Kontrollgesetzen für Agenten, ist der zentrale Aspekt bei Multiagentensystemen, um den Zielzustand zu erreichen. Beispiele von solch einer kooperativen Kontrolle kann man z. B. in Problemen von Konsens, Network Routing, Leistungssteuerung von drahtlosen Netzwerken, Sensor Coverage finden.

Allerdings führt eine Realisierung von diesen Gesetzen zu einer enormen Komplexität, bei der Überlappung, große Interaktion und partielle Information auftreten.

Die Spieltheorie scheint eine erwartungsvolle Lösung für die oben genannten Probleme zu liefern. Der erste Schritt bei diesem Ansatz ist die Modellierung von egoistischen/selbst interessierten Agenten, deren Action- und Zustandsets und ihre individuelle Nützlichkeit Funktion. Als nächstes sollte ein Lern-Algorithmus entwickelt werden, der die Konvergenz zu einem Nash Gleichgewicht garantiert. Eine theoretische Analyse sollte erklären warum das Nash Gleichgewicht mit der globalen Lösung übereinstimmt.

Praktische Simulationen zeigen wie effektiv die Verbindung zwischen der Spieltheorie und der Kooperativen Kontrolle ist. Die Implementierung erfolgt in Matlab / Simulink / C++.

Distributed optimization in multi-agent systems

Distributed optimization is a rapidly developing sub-area of distributed computation that aims to design algorithms solving decomposable multiagent optimization problems efficiently. There many examples of such optimization problems in real world applications: optimal wind farm control, stability of power grids, model predictive control in engineering processes, data analysis in machine learning.

In this project students will choose an application of distributed optimization, investigate the properties of the corresponding environment, and develop an optimization algorithm that can be applied to this environment. The efficiency of the algorithm needs to be evoluated according to the standard criteria such as convergence to a local/global solution as well as the convergence rate. The theoretical analysis should be supported by the simulation of the optimization algorithm by means of a technical computing language (C++, Matlab, Python).

zurück zur Übersicht der am Fachgebiet angebotenen Arbeiten