Seminare & Workshops für Promovierende

Das Graduiertenzentrum MSE bietet regelmäßig Seminare und Workshops für Promovierende an. Die Teilnahme ist für alle Promovierenden der TUM kostenlos möglich.

A Primer on Microgrids (postponed)

Content:

The subject of microgrids is becoming increasingly important as power systems shift from a centralized operation paradigm to adaptive grids that can operate either connected to the bulk power network or in a stand-alone mode. The course will cover basic concepts of design and operation of microgrids. Furthermore, the course will focus on dynamic behavior of the system and its modeling. Using the standard dynamic models, the stability characteristics of the systems will be analyzed and the appropriate control schemes that ensures stable operation will be presented.

Requirements:

A basic understanding of operation of electrical power systems is assumed. This includes good understanding of operation of basic power systems components such as generators, power lines, load, transformers etc. and basic understanding of analysis algorithms such as load flow calculations. The course heavily rely on the theory of differential equations and numerical methods for their solution.

The course is postoned until further notice.

Lecturer:

The course will be held by Prof. Dr. Rodrigo Ramos (University of Sao Paulo at Sao Carlos)

Participants:

The course will be limited to 20 participants.

The course will be recognized as a subject-specific course by the Graduate Centre MSE.

Please register by sending an e-mail to: graduiertenzentrum@mse.tum.de

 

Using R for Regression Analysis (summer semester)

Content:

This learning-by-doing course will show how to use R in the context of the ANOVA model, (generalised) linear regression, ordinal regression and the linear mixed model.

Requirements:

If needed, all participants should refresh their basic statistics and R knowledge by looking at e.g. the book Field, A., Miles, J. and Field Z. (2012). Discovering Statistics Using R. SAGE Publications and/or the DataCamp course www.datacamp.com/courses/free-introduction-to-r.

Participants have to bring their own laptop, which should have R (www.r-project.org) and RStudio (www.rstudio.com) installed on it. The laptop should also be able to connect to the eduroam wlan.

The course will take place on:

27.07.2020 and 28.07.2020, ZEI, Lichtenbergstraße 4 a, 85748 Garching

Lecturer:

The course will be held by Dr. Stephan Haug (TUM)

Participants:

The course will be limited to 15 participants.

The course will be recognized as a subject-specific course by the Graduate Centre MSE.

Please register by sending an e-mail to: graduiertenzentrum@mse.tum.de

Python-Workshop für Promovierende (verschoben)

Das Graduiertenzentrum organisiert für die Promovierenden der MSE einen zweitägigen Python-Workshop an: 

Wann? 14. -15. September 2020.

Wo?  ZEI / Lichtenbergstr. 4 a, 85748 Garching

Dozent: Herr Dr. Johannes Dorfner

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben. Bitte melden Sie sich verbindlich bei graduiertenzentrum@mse.tum.de (Graduiertenzentrum MSE).

Optimization under Uncertainty with Applications in Energy Markets

Content:

The course introduces the principles of decision making under uncertainty with a focus on stochastic optimization and robust optimization. The theory will be complemented by numerous illustrative classical examples such as the newsvendor problem and examples from the field of energy markets. The course consists of a lecture part, where the basic principles from stochastic optimization and robust optimization are presented as well as student presentations. Students either present an academic paper that uses the methods covered in the course or methods that build on the presented material.

Syllabus:

a. Two stage stochastic optimization: concepts and tools
b. Multi-stage stochastic optimization: scenario trees and decomposition
c. Introduction to robust optimization: concepts and standard uncertainty sets
d. Robust counterparts and tractable reformulations.
e. Distributionally Robust Optimization

Tools & Requirements:

- The course is aimed at students with a clearly quantitative focus
- Knowledge about basic linear algebra, probability, and optimization is a plus
- Proficiency in MATLAB or a similar high level programming language is an advantage

Place and date:

 

It will take place on the downtown campus during the summer semester 2020.

Schedule: To be announced mid-February.

Lecturer:

The course will be held by Prof. Wozabal (TUM)

Participants:

The course will be limited to 20 participants.

The course will be recognized as a subject-specific course by the Graduate Centre MSE.

Please register by sending an e-mail to: graduiertenzentrum@mse.tum.de

Modelica-Workshop für Promovierende

Inhalt:

Im Workshop werden die Grundlagen des frei verfügbaren Programms Modelica vermittelt. Modelica ist eine objektorientierte Modellierungssprache, die zur Simulation komplexer physikalischer Modelle aus unterschiedlichsten Fachbereichen (z.B. Mechanik, Elektrotechnik, Thermodynamik, Hydraulik, Regelungstechnik, Prozesstechnik) verwendet werden kann.

Neben der freien Verfügbarkeit mit ca. 1600 Modellkomponenten und 1350 Funktionen bietet Modelica einen wesentlichen Vorteil gegenüber anderen Simulationsprogrammen (z.B. Matlab/Simulink). Modelica arbeitet mit differentiellen, algebraischen und diskreten Gleichungssystemen anstatt mit Zuweisungen. Somit müssen die Modellgleichungen nicht im Voraus nach den gesuchten Variablen aufgelöst werden.

Der Modelica-Translator übersetzt die physikalischen Modelle (bzw. Modellgleichungen) eigenständig und löst diese mittels eines Lösungsalgorithmus. „Open-source“ Modelica ist zudem die Basis für darauf aufbauende (kostenpflichtige) Erweiterungen, welche häufig in der Industrie (z.B. Automobilhersteller und Kraftwerksbetreiber) eingesetzt werden.

Datum: 7. bis 9. Oktober 2020

Ort: Raum 0002 ZEI / Lichtenbergstr. 4 a, 85748 Garching

Anmeldung: Bitte melden Sie sich per Email zur Veranstaltung an: graduiertenzentrum@mse.tum.de

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben.

Abschlussarbeiten kompetent betreuen - Workshop für Promovierenden

Inhalte

Die Betreuung von Abschlussarbeiten nimmt einen Teil der Arbeit von Promovierenden ein und ist eine Aufgabe, die aufgrund der Diversität der Studierenden, Themengebiete und Ziele eine hohe Komplexität aufweist. In diesem Workshop führt das Trainerteam die TeilnehmerInnen sukzessive durch den gesamten Betreuungsprozess und reflektiert mit Ihnen gemeinsam die Betreuungsintensität und –qualität in den einzelnen Etappen – ausgehend von Inputs durch die Trainerinnen sollen die TeilnehmerInnen basierend auf der Reflexion eigener Erfahrungen und dem jeweiligen fachlichen Hintergrund praxisnahe Hilfestellungen erhalten. Zudem gibt es Raum, um an 1-2 konkreten, gegebenenfalls ‚kniffligen‘ Betreuungssituationen zu arbeiten.

Lernziele

Am Ende des Kurses sind die TeilnehmerInnen in der Lage,

• zentrale Faktoren einer erfolgreichen Betreuung von Studienarbeiten zu identifizieren.
• wichtige Etappen der Begleitung einer Studienarbeit zu definieren und den Betreuungsablauf dementsprechend zu strukturieren.
• erste Tools für das professionelle Führen von Beratungs-/Feedbackgesprächen mit Studierenden abzurufen.

Methodik

• Interaktiver Lehrvortrag
• Moderiertes Arbeiten in Kleingruppen
• Selbstreflexion

Leitung Amélie Prebeck, Ellen Taraba (ProLehre | Medien und Didaktik)

Termin wird im Laufe des Sommersemesters bekannt gegeben

Ort München, Augustenstraße 46, Erdgeschoss, S02 Eine Wegbeschreibung finden Sie hier www.prolehre.tum.de/kontakt/wegbeschreibung/

Kurssprache Deutsch

Zielgruppe Promovierende der BGU und MSE

Voraussetzung Keine

Plätze 6-12

Die Teilnahme wird als fachliche Qualifizierung durch das Graduiertenzentrum anerkannt.

Restplätze werden an Mitglieder der weiteren Graduiertenzentren der TUM vergeben.

Bitte melden Sie sich verbindlich bis zum 08.03.2019 an bei graduiertenzentrum@mse.tum.de (Graduiertenzentrum MSE).