Seminar: Energy Data Scientist – Automatisierte Energiewirtschaft

In diesem Seminar vermittelt das Fraunhofer IEE Ihnen Grundlagen und Anwendungen von maschinellem Lernen für eine automatisierte Energiewirtschaft. Der Fokus liegt hierbei auf Anwendung von Neuronalen Netzen mit einem besonderen Schwerpunkt auf das Deep Reinforcement Learning.

Sie lernen dabei zunächst die Grundprinzipien von Neuronalen Netzen kennen und erhalten danach einen Einblick in die unterschiedlichen Modelltypen, welche bereits in verschiedenen Szenarios eingesetzt werden. Neben den allgemeinen Neuronalen Netzen wird sich auch den Prinzipien des Reinforcement Learning gewidmet. Die zugrundeliegende Theorie wird näher gebracht und Sie setzen erste Anwendungen selbst um. Für ein gutes Verständnis und Praxisnähe wird es Fallbeispiele geben, zum einen bekannte Datensätze und betrachten den automatisierten Energiehandel im speziellen.

Mit der steigenden Komplexität der Energiewirtschaft bieten künstlich-intelligente Systeme großes Potential, um flexible Steuerungen zu ermöglichen. In diesem Kurs erhalten Sie einen Einblick in die Möglichkeiten, die solche Methoden bieten. Inhaltlich liegt der Fokus auf dem Energiehandel, insbesondere dem Intraday Markt. Die in diesem Kurs vorgestellten und genutzten Werkzeuge (Colab und Pytorch, Rllib und Tensorboard) sind bereits als OpenSource Pakete verfügbar und können direkt nach dem Seminar eingesetzt werden. Python Grundkenntnisse werden für die Teilnahme an diesem Kurs empfohlen.