
M. Sc. Armin Gießler
- Wissenschaftlicher Mitarbeiter
- Gruppe:
- Raum: 202
- Tel.: +49 721 608-43179
- Fax: +49 721 608-42707
- armin giessler ∂does-not-exist.kit edu
Karlsruher Institut für Technologie (KIT) Campus Süd
Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme
Geb. 11.20 (Engler-Villa)
Kaiserstr. 12
D-76131 Karlsruhe
Lebenslauf
Studium der Elektro- und Informationstechnik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT) mit Auslandssemester an der Linköping Universität in Schweden. Praktische Tätigkeiten bei der Pepperl+Fuchs GmbH in Mannheim im Bereich Identifikationssysteme für Fabrikautomation (2017). Bachelorarbeit bei der Vector Informatik GmbH in Stuttgart zum Thema „Optimierung von parallelisierten Flash-Abläufen innerhalb eines Fahrzeuges“ (2019).
Anschließendes Masterstudium am KIT mit der Vertiefungsrichtung Regelungs- und Steuerungstechnik und Auslandsemester an dem Instituto Superior Técnico in Portugal. Masterarbeit am Institut für Regelungs- und Steuerungssysteme (IRS) zum Thema „Distributed Optimization for Distributed Model Predictive Control“ (2021).
Seit Januar 2022 wissenschaftlicher Mitarbeiter am IRS.
Forschung
Technoökonomisches Energiemanagement
Im Kampf gegen den Klimawandel und aus Gründen der Nachhaltigkeit nimmt der Anteil von regenerativen Energiequellen in der elektrischen Energieversorgung immer weiter zu. Die steigende Anzahl an volatilen Energieträgern (z.B. Solarenergie und Windkraft) und die begrenzten Speichermöglichkeiten von elektrischer Energie stellen die Stromnetze vor eine große Herausforderung.
Eine wichtige Rolle in der Energiewirtschaft nimmt der Bilanzkreisverantwortliche ein, welcher die Einspeisungen und Entnahmen in seinem Bilanzkreis bzw. Verteilnetz (z.B. Microgrid) prädiziert und diese Prognose an den Übertragungsnetzbetreiber (ÜNB) weiterleitet. Auf Grundlage dieser Prognosen erstellt der ÜNB sein Fahrplanmanagement, welches für Stabilität im Stromnetz sorgt. Bei Prognoseabweichungen werden Ausgleichsenergiekosten fällig, die teilweise an den Endkunden über Nutzentgelte weitergegeben werden. Im Zuge meiner Forschung entwickle ich Methoden für ein smartes Energiemanagement von kooperierenden Bilanzkreisen, welches die Prognosetreue von Bilanzkreisen verbessert und die erneuerbaren Energien optimal ausnutzt. Ziel ist es die Ökonomie, Ökologie und die Energieeffizienz des Energienetzes zu verbessern, bei gleichbleibender Stabilität und Zuverlässigkeit.
Da die Energiewirtschaft sehr stark reguliert ist, finden die Betrachtungen in einem technoökonomischen Framework statt, welches das Zusammenspiel aus Politik, Wirtschaft, Wissenschaft und Nachhaltigkeit berücksichtigt. Des Weiteren stelle ich mir die Frage, wie der Netzbetrieb (Netzarchitektur und Regularien) der zukünftigen Stromwirtschaft aussehen müssen, damit eine sichere, preisgünstige, effiziente und umweltverträgliche Versorgung der Allgemeinheit mit Elektrizität sichergestellt werden kann.
Titel | Typ |
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Reinforcement Learning für die zentrale Regelung von DC Microgrids | Masterarbeit |
Reinforcement Learning für die primäre Regelung von DC Microgrids | Masterarbeit |
Passivity-based Reinforcement Learning | Masterarbeit |
Titel | Typ | Bearbeitung |
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Entwurf einer technoökonomischen Methode zur Forcierung von erneuerbaren Energien in Bilanzkreisen | Masterarbeit | |
Bilanzkreismanagement für eine höhere ökonomische Effizienz | Bachelorarbeit |