Energy Technologies

Digital Modelling and Big Data Simulation

Integrierte Lehrveranstaltung, 4.00 ECTS

 

Lehrinhalte

Diese integrierte Lehrveranstaltung führt in das digitale Systemdenken (Grundprinzipien, Systemanalyse etc.) ein, erläutert Definitionen (u.a. Modell, Simulation, Daten, Datenanalyse), Modellierungskonzepte (Modelldesign, Klassifizierung, Überprüfung), Simulationen (Randbedingungen, numerische Gleichungslöser, statische und dynamische Simulation etc.), Optimierungen (u.a. Zielfunktion, Lösungsalgorithmen) und Monitoring (Aufbau, Datenvalidierung). Ergänzend werden Big Data Strategien mit den Studierenden erarbeitet (Analysestrategien, Fehlerquellen, Fehlermanagement) und anhand von praktischen Beispielen auf unterschiedlichen Software-Plattformen vertieft.

Lernergebnisse der LV

Das Modul IT1 vermittelt Kenntnisse für wissenschaftlich fundierte Datenanalysen mit großen Datenmengen. Die Studierenden erarbeiten dabei unterschiedliche Modellierungsansätze (Design, Klassifizierung, Verifikation, Validierung) und leiten daraus unterschiedliche Simulationsarten (statisch, dynamisch, Solvers etc.) ab. Aus diesem Wissen werden Optimierungsansätze und -strategien erarbeitet, Konzepte von Big Data Analysen entwickelt und die Studierenden in die Lage versetzt, selbstständig Simulationsprojekte abzuwickeln (Definition, Modellierung, Simulation, Ergebnisanalyse, Dokumentation).

Empfohlene oder verpflichtende Fachliteratur und andere Lernressourcen bzw. –instrumente

Bücher:Bungartz/Zimmer et al: "Modellbildung und Simulation", Springer-Verlag, 2009
Shannon: "Introduction to the Art and Science of Simulation", Proceedings of the 1998 Winter Simulation Conference, December 13-16, 1998, ACM Press, 1998
Kossiakoff/Sweet: "Systems Engineering – Principles and Practice", John Wiley & Sons, 2003
Boyd: "Systems Analysis and Modeling", Academic Press, 2001
Bertalanffy: "General System Theory", George Braziller Inc., 1968
Haberfellner/Nagel et al.: "Systems Engineering", 8th edition, Verlag Industrielle Organisation, 1994
Paez: "Introduction to Model Validation", Proceedings of the IMAC-XXVII, February 9-12, 2009
Thacker/Doebling et al.: "Concepts of Model Verification and Validation", Los Alamos National Laboratory, 2004
Macal/North: "Introduction to Agent-based Modeling and Simulation", Argonne National Laboratory, MCS LANS Informal Seminar November 29, 2006
Bode: "MATLAB-SIMULINK Analyse und Simulation dynamischer Systeme", 2nd edition, Teubner, 2006
Japkowicz/Stefanowski: "Big Data Analysis: New Algorithms for a New Society", Springer, 2015
Mehta: "Big Data Analytics with Java", Packt Publishing, 2017
Mishra/ Dehuri et al.: "Techniques and Environments for Big Data Analysis: Parallel, Cloud, and Grid Computing", Springer, 2016
Mishra/Yang et al.: "Data Science and Big Data Analytics", Springer, 2018
Fachzeitsc hriften:

Art der Vermittlung

ILV

Voraussetzungen und Begleitbedingungen

Bachelor Know-How "Energie-, Mobilitäts- und Umweltmanagement" oder vergleichbar

Prüfungsmethode und Beurteilungskriterien

sm ("schriftlich und / oder mündlich")