Advertisement

Energiesystemanalyse

  • Wolfgang SchellongEmail author
Chapter
  • 6.1k Downloads

Zusammenfassung

Die Planung, Auslegung, Steuerung und Optimierung der Anlagen eines Energieverbunds erfordern eine Analyse des Energiesystems. Die Analyse wird durchgeführt, um Antworten auf bestimmte Fragen zu erhalten, die der Vorhersage, der Steuerung von Abläufen oder zum besseren Verstehen des Prozesses dienen. Die Simulation energietechnischer Prozesse hilft dabei, Energiesysteme unter vereinfachenden Modellannahmen nachzubilden. Mathematische Modelle beschreiben reale Aufgaben aus Natur, Technik oder Wirtschaft auf der Basis von mathematischen Strukturen. Das Kapitel stellt die wesentlichen Schritte der mathematischen Modellbildung für Energiesysteme und numerische Lösungsalgorithmen dar. Schwerpunkte sind dabei die Regressionsanalyse als universell einsetzbare Methode für die Modellierung von Ursache-Wirkungs-Beziehungen und die Simulation mithilfe von neuronalen Netzen. Darüber hinaus werden Indikatoren für die Modellüberprüfung vorgestellt.

Literatur

  1. 1.
    Gesetz über die Elektrizitäts- und Gasversorgung (Energiewirtschaftsgesetz – EnWG) (2005) Bundesgesetzblatt, BerlinGoogle Scholar
  2. 2.
    Deutsche Übertragungsnetzbetreiber (2013) Szenariorahmen für die Netzentwicklungspläne Strom 2014. Bundesnetzagentur, BonnGoogle Scholar
  3. 3.
    Epple E, Leithner R, Linzer W, Walther H (2009) Simulation von Kraftwerken und wärmetechnischen Anlagen. Springer, HeidelbergCrossRefGoogle Scholar
  4. 4.
    Konstantin P (2009) Praxisbuch Energiewirtschaft: Energieumwandlung, -transport und -beschaffung im liberalisierten Markt. Springer, BerlinGoogle Scholar
  5. 5.
    Nollau R (2009) Modellierung und Simulation technischer Systeme: Eine praxisnahe Einführung. Springer, BerlinCrossRefGoogle Scholar
  6. 6.
    Ortlieb C, Dresky C, Gasser I, Günzel S (2009) Mathematische Modellierung: Eine Einführung in zwölf Fallstudien. Verlag Vieweg+Teubner, WiesbadenGoogle Scholar
  7. 7.
    Preuß W, Wenisch G (2001) Numerische Mathematik, Lehr- und Übungsbuch. Fachbuchverlag, LeipzigGoogle Scholar
  8. 8.
    Eck C, Garcke H, Knabner P (2008) Mathematische Modellierung. Springer, BerlinGoogle Scholar
  9. 9.
    Knorrenschild M (2013) Numerische Mathematik: Eine beispielorientierte Einführung. Fachbuchverlag, LeipzigCrossRefGoogle Scholar
  10. 10.
    Backhaus K, Erichson B, Plinke W, Weiber R (2011) Multivariate Analysemethoden. Springer, Berlin HeidelbergCrossRefzbMATHGoogle Scholar
  11. 11.
    Schwetlick H, Kretzschmar H (1991) Numerische Verfahren für Naturwissenschaftler und Ingenieure. Fachbuchverlag, LeipzigGoogle Scholar
  12. 12.
    Moore W (1990) Grundlagen der Physikalischen Chemie. Verlag de Gruyter, BerlinCrossRefGoogle Scholar
  13. 13.
    Anscombe F (1973) Graphs in statistical analysis. Am Statistician 27(1):17–21Google Scholar
  14. 14.
    Zell A (2000) Simulation neuronaler Netze. Oldenbourg Verlag, MünchenGoogle Scholar
  15. 15.
    Klüver C, Klüver J, Schmidt J (2012) Modellierung komplexer Prozesse durch naturanaloge Verfahren. Springer, BerlinCrossRefGoogle Scholar

Copyright information

© Springer-Verlag Berlin Heidelberg 2016

Authors and Affiliations

  1. 1.Technische Hochschule KölnKölnDeutschland

Personalised recommendations