@phdthesis{Muench2026, author = {M{\"u}nch, Justin}, title = {Mehrwert von Methoden des Maschinellen Lernens f{\"u}r die simulative Bewertung der Versorgungssicherheit mit Elektrizit{\"a}t}, publisher = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, address = {D{\"u}sseldorf}, doi = {10.20385/opus4-5830}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-58306}, school = {Hochschule D{\"u}sseldorf}, pages = {126}, year = {2026}, abstract = {Politik und Wirtschaft sind auf eine fundierte, schnelle und flexible Bewertung der Ver-sorgungssicherheit mit Elektrizit{\"a}t als Grundlage strategischer Entscheidungen angewiesen. Dazu werden komplexe probabilistische Simulationsmodelle unter Einbeziehung einer hohen Anzahl m{\"o}glicher Zukunftsszenarien verwendet. Allerdings schr{\"a}nken die langen Rechenlaufzeiten von mehreren Stunden pro Szenario die Analysetiefe ein. Zudem werden die Analysen durch die Prognose der zeitlich aufgel{\"o}sten zuk{\"u}nftigen Randbedingungen erschwert. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass sich mit Methoden aus dem Bereich des Maschinellen Lernens (ML) in Kombination mit angepassten Methoden des Design of Experiments die Kennzahlen der Versorgungssicherheit mit Elektrizit{\"a}t aus einem komplexen Simulationsmodell auf Basis rekursiver Faltungen sehr gut approximieren lassen. Die Zeitreduktion im Vergleich zum nativen Simulationsmodell ist sehr hoch, bei gleichzeitig hoher Genauigkeit. Auch im Bereich der Prognose zeitlich aufgel{\"o}ster Randbedingungen demonstrieren die Ergebnisse ein erhebliches Verbesserungspotenzial von ML-Methoden im Vergleich zu klassischen Verfahren. Zusammengefasst sind die untersuchten und vorgeschlagenen ML-Methoden in der Lage, die Versorgungssicherheit mit Elektrizit{\"a}t komplexit{\"a}tsgerecht (tausende von Zukunftsszenarien) in praktikabel kurzer Zeit (weniger als eine Stunde) detailliert zu analysieren.}, subject = {Deep Learning}, language = {de} } @article{MuenchPriesmannReichetal.2024, author = {M{\"u}nch, Justin and Priesmann, Jan and Reich, Marius and Tillmanns, Marius and Praktiknjo, Aaron and Adam, Mario}, title = {Uplifting the Complexity of Analysis for Probabilistic Security of Electricity Supply Assessments using Artificial Neural Networks}, series = {Energy and AI}, journal = {Energy and AI}, publisher = {Elsevier}, issn = {2666-5468}, doi = {10.1016/j.egyai.2024.100401}, url = {http://nbn-resolving.de/urn:nbn:de:hbz:due62-opus-45359}, year = {2024}, abstract = {The energy sector faces rapid decarbonisation and decision-makers demand reliable assessments of the security of electricity supply. For this, detailed simulation models with a high temporal and technological resolution are required. When confronted with increasing weather-dependent renewable energy generation, probabilistic simulation models have proven. The significant computational costs of calculating a scenario, however, limit the complexity of further analysis. Advances in code optimization as well as the use of computing clusters still lead to runtimes of up to eight hours per scenario. However ongoing research highlights that tailor-made approximations are potentially the key factor in further reducing computing time. Consequently, current research aims to provide a method for the rapid prediction of widely varying scenarios. In this work artificial neural networks (ANN) are trained and compared to approximate the system behavior of the probabilistic simulation model. To do so, information needs to be sampled from the probabilistic simulation in an efficient way. Because only a limited space in the whole design space of the 16 independent variables is of interest, a classification is developed. Finally it required only around 35 minutes to create the regression models, including sampling the design space, simulating the training data and training the ANNs. The resulting ANNs are able to predict all scenarios within the validity range of the regression model with a coefficient of determination of over 0.9998 for independent test data (1.051.200 data points). They need only a few milliseconds to predict one scenario, enabling in-depth analysis in a brief period of time.}, language = {en} }