373.011 Energiemodelle und Analysen
Diese Lehrveranstaltung ist in allen zugeordneten Curricula Teil der STEOP.
Diese Lehrveranstaltung ist in mindestens einem zugeordneten Curriculum Teil der STEOP.

2023S, VU, 3.0h, 4.5EC
TUWEL

Merkmale

  • Semesterwochenstunden: 3.0
  • ECTS: 4.5
  • Typ: VU Vorlesung mit Übung
  • Format der Abhaltung: Präsenz

Lernergebnisse

Nach positiver Absolvierung der Lehrveranstaltung sind Studierende in der Lage, ökonometrische Energienachfragemodelle aufzustellen und zu bewerten. Weiters sind Studierende in der Lage, Optimierungsmodelle (linear, nicht-linear, dynamisch) zu entwickeln und zu lösen.

Inhalt der Lehrveranstaltung

06.03.2023 (Haas): Einführung, Überblick von Modelltypen und Lösungsansätzen

13.03.2023 (Haas): Modellierung energiepolitischer Instrumente, Einführung in die Ökonometrie, Ökonometrische Nachfragemodelle

27.03.2023 (Perger): Fortsetzung Nachfragemodelle (Querschnitts-/Zeitreihenanalysen), Übung 1

17.04.2023 (Golab): Lineare Optimierung: Lineare Optimierung: Theorie und Grundlagen

24.04.2023 (Golab): Einführung in die Source-Code Entwicklung (Python) inkl. LP/MILP Anwendungsbeispiel in der Energiewirtschaft, Übung 2

08.05.2023 (Golab): Duales/Primales Optimierungsmodell

15.05.2023 (Golab): Anwendung der linearen Optimierung in der Kraftwerkseinsatzplanung (inkl. Berücksichtigung der Dualität), Übung 3

22.05.2023 (Zwickl-Bernhard): Nichtlineare Optimierung

05.06.2023 (Zwickl-Bernhard/Auer): Energiewirtschaftliche Anwendungsbeispiele - nichtlineare Optimierung, Übung 4 (Teil 1); Einführung in die Dynamische Optimierung

12.06.2023 (Auer): Fortsetzung Dynamische Optimierung; Energiewirtschaftliche Anwendungsbeispiele - dynamische Optimierung, Übung 4 (Teil 2)

19.06.2023 (Auer): Anwendung der dynamischen Optimierung - Theorie der optimalen Resourcennutzung (fossile, erneuerbare); Übungsbesprechnung

26.06.2023 (Auer): Schriftliche Prüfung

Methoden

Kennenlernen der Grundprinzipien und Anwendung von:

  • Ökonometrischen Methoden (Regressionsanalysen, ...)
  • Linearer Optimierung (Simplex-Algorithmus, Optimierung in Python, ...)
  • Nichtinearer Optimierung (Karush-Kuhn-Tucker Bedingungen, ...)
  • Dynamischer Optimierung (Bellman'sche Rekursionsgleichung, ...)

in Form von 

  • Vortrag der theoretischen Grundlagen
  • Diskussion mit den Studierenden
  • Erarbeiten gemeinsamer Fallbeispiele
  • Eigenständiges Rechnen von Übungsbeispielen
  • Schriftliche Ausarbeitung von Homeworks
  • Eigenständige Entwicklung von Source-Codes in Python 

Prüfungsmodus

Schriftlich

Vortragende Personen

Institut

LVA Termine

TagZeitDatumOrtBeschreibung
Mo.10:00 - 11:0006.03.2023EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorbesprechung
Mo.10:00 - 13:0006.03.2023 - 26.06.2023EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.10:00 - 13:0022.05.2023EI 1 Petritsch HS Vorlesung mit Übung
Energiemodelle und Analysen - Einzeltermine
TagDatumZeitOrtBeschreibung
Mo.06.03.202310:00 - 11:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorbesprechung
Mo.06.03.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.13.03.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.20.03.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.27.03.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.17.04.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.24.04.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.08.05.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.15.05.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.22.05.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.22.05.202310:00 - 13:00EI 1 Petritsch HS Vorlesung mit Übung
Mo.05.06.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.12.06.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.19.06.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung
Mo.26.06.202310:00 - 13:00EI 2 Pichelmayer HS - ETIT Vorlesung

Leistungsnachweis

Die Gesamnote (100% der möglichen erzielbaren Gesamtpunkte) setzt sich aus 2 Teilen zusammen:

50% der Gesamtpunkte können aus den 4 Übungsbeispielen erzielt werden, die im Laufe der Lehrveranstaltung auszuarbeiten und abzugeben sind. Die jeweilige Punkteanzahl pro Übungsbeispiel kann varrieren und wird jeweils bei der Vorstellung der Übungsaufgaben bekanntgegeben.

50% der Gesamtpunkte können bei der schriftlichen Prüfung am Ende des Semesters erzielt werden. Diese schriftliche Prüfung besteht aus 5 Fragen (zu je 10%), wobei der überwiegende Teil dieser Fragen aus einfachen (Rechen-)Beispielen besteht, bei denen die Grundprinzipien der Ökonometrie und Optimierung anzuwenden sind.

WICHTIG:

Es müssen SOWOHL bei den Übungsbeispielen ALS AUCH bei der schriftlichen Prüfung  JEWEILS die HÄLFTE der möglichen Punktanzahl erzielt werden, um eine POSITIVE Gesamtnote dieser Lehrveranstaltung zu erzielen. Es genügt nicht, in Summe mehr als 50% der möglichen Gesamtpunkte dieser Lehrveranstaltung zu erzielen, jedoch in einem der beiden Teilbereiche unter 25% zu sein.

Bei dieser Lehrveranstaltung wird großer Wert auf Verständnis der Grundprinzipien in der Modellierung allgemein und der Ökonometrie und Optimierung im speziellen gelegt.

Bei der schriftlichen Prüfung ist ein nicht-programmierbarer Taschenrechner erlaubt, aber nicht zwingend notwendig. Die (Rechnen-)beispiele sind derart konzipiert, dass die Ermittlung von umfangreichen quantitativen Ergebnissen nicht im Vordergrund steht bzw. das Runden von Ergebnissen erlaubt/erwünscht ist.

Anwesenheit bei dieser Lehrveranstaltung wird DRINGENST (!) empfohlen; nicht zuletzt deswegen, um die theoretischen Grundlagen besser zu verstehen und auch Missverständnisse bei den Aufgabenstellungen der Übungen und dem Übungsablauf zu vermeiden

Prüfungen

TagZeitDatumOrtPrüfungsmodusAnmeldefristAnmeldungPrüfung
Mo. - 24.06.2024schriftlich28.02.2024 00:00 - 23.06.2024 23:59in TISSSchriftliche Prüfung
Fr.09:00 - 11:0027.09.2024 Gusshausstr. 25, EEG Seminarraum, CF SO 29, Kellerschriftlich29.06.2024 00:00 - 26.09.2024 23:59in TISSSchriftliche Prüfung

LVA-Anmeldung

Von Bis Abmeldung bis
01.02.2023 00:00 27.03.2023 23:59

Gruppen-Anmeldung

GruppeAnmeldung VonBis
Gruppe 106.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 206.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 306.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 406.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 506.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 606.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 706.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 806.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 906.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 1006.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 1106.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 1206.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 1306.03.2023 16:0027.03.2023 23:59
Gruppe 1406.03.2023 16:0027.03.2023 23:59

Curricula

StudienkennzahlVerbindlichkeitSemesterAnm.Bed.Info
066 435 Energietechnik Keine Angabe2. Semester
066 503 Elektrische Energietechnik und nachhaltige Energiesysteme Pflichtfach2. Semester
066 506 Energie- und Automatisierungstechnik Pflichtfach2. Semester
066 507 Telecommunications Pflichtfach2. Semester
066 507 Telecommunications Gebundenes Wahlfach2. Semester

Literatur

Folgende Unterlagen stehen auf TUWEL zum Download zur Verfügung:

- Skriptum: Energiemodelle und Analysen

- Foliensatz pro Vorlesungseinheit

- Alle notwendigen Unterlagen für die Übungen (Angaben, Python-Files, Abgabe)

Vorkenntnisse

- Es werden keine speziellen Vorkenntnisse vorausgesetzt

- Analytisches Denkvermögen und Bereitschaft zum Erlernen der eigenständigen Source-Code Entwicklung in Python muss vorhanden sein

- Interesse an grundlegenden Zusammenhängen in der Energiewirtschaft sollte vorhanden sein

Sprache

Deutsch