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Forschung 2019
(2019)
Confidence in results of an Artificial Neural Networks (ANNs) is increased by preferring to reject data, that is not trustful, instead of risking a misclassification. For this purpose a model is proposed that is able to recognize data, which differs significantly from the training data, during inference. The proposed model observes all activations of the hidden layers, as well as input and output layers of an ANN in a grey-box view. To make ANNs more robust in safety critical applications, this model can be used to reject flawed data, that is suspected to decrease the accuracy of the model. If this information is logged during inference, it can be used to improve the model, by training it specifically with the missing information. An experiment on the MNIST dataset is conducted and its results are discussed.
Die vorliegende Studie befasst sich mit der Ermittlung des Bedarfs an Blindleistung für das gesamte deutsche Stromnetz auf Grundlage des NEP 2030 (2019) bis zum Jahr 2035. Die Verteilungsnetze werden dabei in ihrem Blindleistungsverhalten möglichst realitätsnah nachgebildet. Neben Maßnahmen zur Senkung des Blindleistungsbedarfs werden Möglichkeiten zur effizienten Deckung aufgezeigt. Darüber hinaus werden die mit der Blindleistungsbereitstellung verbundenen Kosten sowie die Methodik der Be-darfsermittlung beleuchtet.
