Aktuelles Semester


Sommersemester 2018

Automotive Systems & Software Engineering (ASSE)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:

Credits

  • 5

Zusätzliche Informationen

  • Maximale Anzahl an Studenten: 20
  • www

Dozenten

Dienstguete von Kommunikationssystemen (DKS)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Zusätzliche Informationen

Dozenten

Fahrzeugkommunikation (FzK)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:

Credits

  • 2,5 + 2,5

Zusätzliche Informationen

Dozenten

Informatik 2 für Nebenfachstudierende - Aufbaumodule (Inf2NF)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:

Credits

  • 5 + 2,5

Zusätzliche Informationen

Dozenten

Introduction to Data Structures and Algorithms (DSA)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung
  • Sprache: englisch
  • Kurse:
    • Täglich (2018-09-10 - 2018-10-05), 7:00 - 18:00, H4

Credits

  • 5

Dozenten

Rechnerkommunikation (RK)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:
    • Donnerstag, 14:15 - 15:45, HG

Credits

  • 2,5 + 2,5

Zusätzliche Informationen

Dozenten

Simulation and Modeling 2 (SaM 2)

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:
    • Donnerstag, 16:15 - 17:45, 04.137

Credits

  • 2,5 + 5

Zusätzliche Informationen

Dozenten

Smart Grids und Elektromobilität

Details

  • Vorlesungstyp: Vorlesung + Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:
    • Mittwoch, 10:15 - 11:45, H14

Credits

  • 2,5 + 2,5

Zusätzliche Informationen

  • Maximale Anzahl an Studenten: 50

Dozenten

Übungen Zukunft der Automobiltechnik (ÜZAT)

Details

  • Vorlesungstyp: Übung
  • Sprache: deutsch
  • Kurse:

Credits

  • 2,5

Zusätzliche Informationen

  • Maximale Anzahl an Studenten: 20

Dozenten

Neuigkeiten aus der LehreRSS

Teaching Übersicht

Kolloquiumsvortrag: 10. Juli reserviert (2 Vorträge), Zapf/Müller

Veröffentlicht am 2018-06-15 09:43:09 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 17. Juli 2018, Roman Stöhr

Einführung in Distributed Ledger Technologien basierend auf Directed Acyclic Graphs

Die Arbeit im Rahmen des Forschungspraktikums behandelt Distributed-Ledger-Technologien neuerer Generation und deren Tauglichkeit für den Einsatz im Kontext des Internets-der-Dinge. Zunächst wird hierfür die Funktionsweise klassischer Distributed Ledger basierend auf der Blockchain-Technologie erläutert. Nach einer Darstellung der damit einhergehenden Probleme, dargestellt am Beispiel des Bitcoin-Netzwerkes, werden neuere Alternativen und deren Vorteile erläutert. Diese erweitern allesamt die klassische, lineare Blockchain zu Datenstrukturen, welche auf Directed Acyclic Graphs (DAGs) beruhen. Drei spezifische Umsetzungen dieses neuen Ansatzes (RaiBlocks, Byteball und IOTA) werden vorgestellt und untereinander verglichen. Zum Abschluss wird das Projekt des Praktikums vorgestellt und die Umsetzung besprochen. Dieses hat das Ziel sichere Kommunikation über den Distributed Ledger (IOTA-MAM) auf IoT-Hardware (RuuviTag) zu realisieren und Eigenschaften und Leistungsmerkmale dieser Kombination zu untersuchen.   Ort: Raum 4.137, Martensstr. 3, Erlangen

Veröffentlicht am 2018-06-15 09:40:15 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 7. August 2018, Ingrid Münch

reserviert

Veröffentlicht am 2018-06-11 14:00:16 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 26. Juni 2018, Felix Heinrich

„Aufbau eines Batteriemanagementsystems auf Basis selbstlernender neuronaler Netze„

„Battery-storage-control based on self learning neural networks “

The composition of the german electricity production is changing significantly. The goal is protect the environment by replacing old climate-damaging power plants with renewable energy sources. The decentralized structure and volatile power feed of renewable energy sources causes an increased need of storage systems and power-flexibility. The integration of large battery-storage-systems can be helpful to balance the energy flow and support a stable operating electric power system. Therefore a battery-storage-system was implemented into an household. Including a photovoltaic system, the household is able to reduce its power-feed of the electric grid as well as to improve power system stability by offering primary control to the grid. The controllable power flows are strongly dependent on time, weather and frequency and are tough to manage with an rule-based control system. Machine Learning with Reinforcement Learning algorithms are offering new interesting opportunities to improve this kind of power flows in such an uncertain environment. The advantage of control systems based on Machine Learning is the independent learning of complex patterns and rules, by just receiving simple rewards. Later on those power flows can be compared and analyzed to data of a similar project called SWARM.   Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen

Veröffentlicht am 2018-06-04 09:15:43 (Permalink)

Kolloquiumsvortrag: 19. Juni 2018, Carlos Silva Segovia

Electrical simulation of a low-voltage distribution grid with energy storage and power supply from solar panels

  The use of decentralized energy generation is growing with the aim of replacing traditional fossil fuels and carbon emissions into the environment. Therefore the installation of renewables energies in the electrical grid has also increased. This type of energy is not always available, particularly with sun and wind. There are periods in which the energy generation is higher as the energy consumption and vice versa. One alternative for a later usage of energy is the implementation of energy storage systems In this project a simulation with energy storage systems (ESS) is made in a household network area including photovoltaic systems where real measures were carried out. The energy in the electrical grid is also supplied by an energy supply company. Different scenarios with various ESS technologies and control strategies are evaluated. Parameters like capacities and position of the ESS are also evaluated. The results are later analyzed and utilized for the calculation of parameters that allows making a comparison between the used energy storage systems.   Ort: Raum 04.137, Martensstr. 3, Erlangen

Veröffentlicht am 2018-05-29 08:36:47 (Permalink)