FB18 Elektrotechnik und Informationstechnik

Digitale Lehre
Der Kurs wird im Sommersemester 2020 weitgehend online angeboten. Neue und aktualisierte Materialien werden regelmäßig über den Moodle-Kurs zur Verfügung gestellt.
Interaktive Sitzungen werden wöchentlich zur Diskussion der Kursinhalte statt. Die Einladungen mit Zugangsdaten werden ebenfalls über Moodle verteilt.

Voraussetzungen
Empfohlen wird das Modul „Terminologie, Morphologie und Angewandte Anatomie“ und „Na-turwissenschaftliche Grundlagen für Medizintechnik“

Online-Angebote
Moodle

Lehrinhalte
Drehstromnetz und symmetrische Komponenten; Freileitungen; Kabel; Transformatoren; Kurzschlussstromberechnung; Schaltgeräte; Schaltanlagen
Für alle Informationen bezüglich der Online-Angebote im SoSe2020, schauen Sie bitte auf den Webseiten des Fachgebiets nach: URL der Veranstaltung auf den Fachgebiets-Webseiten:
[url]http://www.e5.tu-darmstadt.de/lehre_5/sommersemester_1/sose_start.de.jsp[/url]

 

Literatur
Skript, Vorlesungsfolien, Leitfragen, Übungsaufgaben

Voraussetzungen
Stoff der Lehrveranstaltung Energietechnik

Weitere Informationen
Für alle Informationen bezüglich der Online-Angebote im SoSe2020, schauen Sie bitte auf den Webseiten des Fachgebiets nach: URL der Veranstaltung auf den Fachgebiets-Webseiten:
[url]http://www.e5.tu-darmstadt.de/lehre_5/sommersemester_1/sose_start.de.jsp[/url]

 

Online-Angebote
Moodle

Stammraum Informationen
S306/052

Digitale Lehre
Für alle Informationen bezüglich der Online-Angebote im SoSe2020, schauen Sie bitte auf den Webseiten des Fachgebiets nach: URL der Veranstaltung auf den Fachgebiets-Webseiten:
[url]http://www.eins.tu-darmstadt.de/eins/teaching/energiemanagement-optimierung/[/url]
 

Lehrinhalte
Die Vorlesung gibt einen Überblick über die verschiedenen Ebenen des Energiemanagements und fokussiert dann auf die ökonomische Einsatzplanung. Zuerst werden die verschieden Anwendungs-formen wie zum Beispiel Eigenverbrauchsoptimierung, virtuelle Kraftwerke, Elektroauto-Lademanagement, Redispatch oder multimodale Quartiersenergieoptimierungen vorgestellt. Rele-vante Grundlagen der gesteuerten Komponenten sowie der adressierten Märkte werden wiederholt.
Im zweiten Teil werden die methodischen Grundlagen erlernt. Verschiedene mathematische Formu-lierungen der hinter der Einsatzplanung liegenden Optimierungsprobleme (LP, MILP, QP, stochasti-sche Optimierung) werden vorgestellt. Parallel vermittelt die Vorlesung einen praxisorientierten Einstieg in die Methoden der numerische Optimierung (Abstiegsverfahren, Konvergenz, Konvexität, Beschreibungssprachen für Optimierungsprobleme). Zusätzlich werden auch einfache Verfahren zur Berechnung benötigter Prognosewerte (lineare Regression) diskutiert.
Alle methodischen Schritte werden in Übungen / einem Praktikum mit den Softwaretools Mat-lab/Octave und der Modellierungssprache GAMS/AMPL vertieft.

Literatur
Boyd, Vandenberghe: Convex Optimization, Cambridge University Press, 2004A GAMS Tutorial by Richard E. Rosenthal, https://www.gams.com/24.8/docs/userguides/userguide/_u_g__tutorial.html

Voraussetzungen
Kenntnisse in der linearen Algebra & multivariaten Analysis, Grundkenntnisse in der Nutzung von Matlab/Octave. Kenntnisse der Module „Kraftwerke & EE“ oder „Energiewirtschaft“ vorteilhaft aber nicht zwingend.

Online-Angebote
Moodle

Stammraum Informationen
S306/052

Digitale Lehre
Für alle Informationen bezüglich der Online-Angebote im SoSe2020, schauen Sie bitte auf den Webseiten des Fachgebiets nach: URL der Veranstaltung auf den Fachgebiets-Webseiten:
[url]http://www.spg.tu-darmstadt.de/studenten_2/lectures/index.en.jsp[/url]
 

Lehrinhalte
Die Lernveranstaltung behandelt folgende Themen:
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[*]Die Grundbegriffe der Stochastik
[*]Das Abtasttheorem
[*]Zeitdiskrete Rauschprozesse und deren Eigenschaften
[*]Beschreibung von Rauschprozessen im Frequenzbereich
[*]Linear zeitinvariante Systeme: FIR und IIR Filter
[*]Filterung von Rauschprozessen: AR, MA und ARMA Modelle
[*]Der Matched Filter
[*]Der Wiener-Filter
[*]Eigenschaften von Schätzern
[*]Die Methode der kleinsten Quadrate
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Literatur
Ein Vorlesungsskript bzw. Folien können heruntergeladen werden:
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[*][url]http://www.spg.tu-darmstadt.de[/url]
[*]Moodle Platform
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Vertiefende Literatur:
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[*]A. Papoulis: Probability, Random Variables and Stochastic Processes. McGraw-Hill, Inc., third edition, 1991.
[*]P. Z. Peebles, Jr.: Probability, Random Variables and Random Signal Principles. McGraw-Hill, Inc., fourth edition, 2001.
[*]E. Hänsler: Statistische Signale; Grundlagen und Anwendungen. Springer Verlag, 3. Auflage, 2001.
[*]J. F. Böhme: Stochastische Signale. Teubner Studienbücher, 1998.
[*]A. Oppenheim, W. Schafer: Discrete-time Signal Processing. Prentice Hall Upper Saddle River,1999.
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