Unser Team

Nach meinem Abitur 2014 in Friedberg habe ich mein Bachelor- und Masterstudium der Mechatronik an der TU Darmstadt absolviert.

Neben dem Studium habe ich bei einem mittelständischen Unternehmen als Werkstudent in der Programmierung von speicherprogrammierbaren Steuerungen gearbeitet und bei einem anderen Unternehmen ein Praktikum im Bereich Engineering und Qualitätsmanagement absolviert.

Meine Masterarbeit habe ich dann am Fachgebiet E5 über transiente Frequenzschätzverfahren für dynamische Netzuntersuchungen geschrieben.

Seit Februar 2022 bin ich als wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet E5 tätig.

Durch die Energiewende wandelt sich der Charakter des elektrischen Energienetzes von konventionellen, zentralen Großkraftwerken zu einer dezentralisierten Struktur mit zahlreichen kleinen, volatilen Erneuerbare-Energien-Anlagen. Die durch den Strukturwandel hervorgerufene geänderte Lastflusssituation erfordert die Anpassung von Verteilnetzen hin zu intelligenten Netzen, bei denen die Erzeuger, Verbraucher, Speicher und andere Betriebsmittel miteinander vernetzt sind. Denn wenn kritische Netzzustände auftreten, z.B. Leitungsüberlastungen, können diese effektiver identifiziert und behoben werden (z.B. durch Abregelung von Anlagen), wenn der aktuelle Netzzustand bekannt ist. Da es aus technischen und ökonomischen Gründen nicht möglich ist, ein flächendeckendes Monitoring des Verteilnetzes zu realisieren, ist die Anwendung von Algorithmen zur Schätzung des Netzzustandes bei spärlicher Messinfrastruktur notwendig.

In meiner Forschung beschäftige ich mich mit Algorithmen, die eine optimale Messstellenplatzierung für eine zuverlässige Zustandsschätzung in einem kompletten Netzgebiet ermöglichen sollen. Für die Erreichung dieses Ziels müssen drei Hauptaspekte der Netzzustandsschätzung (Schätzalgorithmen, Beobachtbarkeitsanalyse und Messstellenplatzierungsalgorithmen) betrachtet und in ein Optimierungsproblem umgewandelt werden, das es zu lösen gilt.

Zentrale Aspekte in diesem Kontext sind:

• Beobachtbarkeitsanalyse von Netzen mit unterschiedlichen Messtypen
• Optimale Messstellenplatzierung für robuste Monitoring-Systeme
• Lösung von Optimierungsproblemen (z.B. Mixed Integer Linear Programming (MILP))