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Kevin-Martin Aigner

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Kevin-Martin Aigner

M.Sc. Kevin-Martin Aigner

Kevin-Martin Aigner
Kevin-Martin Aigner
UnivIS-Beauftragte

Department of Data Science (DDS)
Professur für Optimization under Uncertainty & Data Analysis

Raum: Raum 03.377
Cauerstraße 11
91058 Erlangen
  • Telefon: +49 9131 85-67181
  • E-Mail: kevin-martin.aigner@fau.de
  • Webseite: https://www.datascience.nat.fau.eu/research/groups/ouda/members/kevin-martin-aigner/

Projekte

  • Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Gesamtprojekt)

    Laufzeit: 01-05-2021 - 30-04-2024
    Mittelgeber: Bundesministerium für Wirtschaft und Technologie (BMWi)
    URL: https://www.esm-regio.de
    Abstract
    Die Reduktion des Primärenergieeinsatzes und der Treibhausgase sind zentrale Ziele der Energiewende. Allerdings reicht die Umstellung von fossilen auf regnerative Energieträger nicht aus, um sie zu erreichen. Eine übergreifende Betrachtung und Optimierung der unterschiedlichen Sektoren des Energiesystems - Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr - kann die Weiterentwicklung des Energiesystems in Deutschland wesentlich vorantreiben. Potenziale bestehen vor allem auf der regionalen Ebene.

    Ziel des Projekts ESM-Regio - kurz für "Mehrsektorale gekoppelte Energiesystemmodellierung auf regionaler Ebene" - ist es, ein zeitlich hochaufgelöstes Energiesystemmodell in der Größenordnung von Landkreisen zu erstellen, das die vier Sektoren Elektrizität, Gas, Wärme und Verkehr sowie die benötigten Schnittstellentechnologien berücksichtigt. Ein wesentliches Merkmal des Vorhabens besteht in einer sektorübergreifenden Modelllogik. Geeignete Simulationsverfahren ermöglichen eine ganzheitliche Analyse und Optmierung des Systembetriebs unter Betrachtung der vier maßgeblichen Sektoren des Energiesystems.

    →Mehr Informationen
  • Optimierung der Netzeingriffe

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Flächenbezogene Modellierung, Simulation und Optimierung von Solar-Einspeisung, Lastfluss und Steuerung für Stromverteilnetze, unter Berücksichtigung von Einspeisungsunsicherheiten
    Laufzeit: 01-01-2018 - 31-12-2021
    Mittelgeber: Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)
    URL: https://en.www.math.fau.de/edom/projects-edom/analytics/optimal-control-of-electrical-distribution-networks-with-uncertain-solar
    →Mehr Informationen

Publikationen

2023

  • Aigner KM., Burlacu R., Liers F., Martin A.:
    Solving AC Optimal Power Flow with Discrete Decisions to Global Optimality
    In: Informs Journal on Computing (2023)
    ISSN: 1091-9856
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/searchtype/all/docId/323/start/0/rows/10
    BibTeX: Download
    (Techreport)
  • Aigner KM., Bärmann A., Braun K., Liers F., Pokutta S., Schneider O., Sharma K., Tschuppik S.:
    Data-driven Distributionally Robust Optimization over Time
    In: INFORMS Journal on Optimization (2023)
    ISSN: 2575-1484
    DOI: 10.1287/ijoo.2023.0091
    URL: https://opus4.kobv.de/opus4-trr154/frontdoor/index/index/docId/496
    BibTeX: Download

2022

  • Aigner KM., Clarner JP., Liers F., Martin A.:
    Robust Approximation of Chance Constrained DC Optimal Power Flow under Decision-Dependent Uncertainty
    In: European Journal of Operational Research (2022)
    ISSN: 0377-2217
    DOI: 10.1016/j.ejor.2021.10.051
    URL: https://www.sciencedirect.com/science/article/abs/pii/S0377221721009000
    BibTeX: Download
    (online publication)
  • Aigner KM., Schaumann P., von Loeper F., Martin A., Schmidt V., Liers F.:
    Robust DC Optimal Power Flow with Modeling of Solar Power Supply Uncertainty via R-Vine Copulas
    In: Optimization and Engineering (2022)
    ISSN: 1389-4420
    DOI: 10.1007/s11081-022-09761-0
    URL: https://link.springer.com/article/10.1007/s11081-022-09761-0
    BibTeX: Download

2021

  • Dienstbier J., Aigner KM., Rolfes J., Peukert W., Segets D., Pflug L., Liers F.:
    Robust Optimization in Nanoparticle Technology: A Proof of Principle by Quantum Dot Growth in a Residence Time Reactor
    In: Computers & Chemical Engineering (2021)
    ISSN: 0098-1354
    DOI: 10.1016/j.compchemeng.2021.107618
    URL: http://www.optimization-online.org/DB_HTML/2021/02/8262.html
    BibTeX: Download

Forschungsaktivitäten

  • Aussois Combinatorial Optimization Workshop 2023
    (Sonstige FAU-externe Aktivität)
    09-01-2023 - 13-01-2023, URL: http://www.iasi.cnr.it/aussois/web/home
  • Chance constrained DC optimal power flow with discrete curtailment of renewables
    (Vortrag)
    08-12-2022, Veranstaltung: International Conference on Operations Research - OR 2022, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), URL: https://www.or2022.de/index.php
  • Solving AC Optimal Power Flow with Discrete Decisions to Global Optimality
    (Vortrag)
    13-07-2021, Veranstaltung: 31st European Conference on Operational Research, URL: https://euro2021athens.com/
  • Robust Approximation of Chance Constrained DC Optimal Power Flow under Decision-Dependent Uncertainty
    (Vortrag)
    09-11-2020, Veranstaltung: INFORMS Annual Meeting 2020, URL: http://meetings2.informs.org/wordpress/annual2020/
  • Optimization of Electricity Networks under Uncertain Solar Feed-In
    (Vortrag)
    11-03-2019, Veranstaltung: TOR-Workshop 2019, URL: http://www.gor-ev.de/6-tor-workshop-vom-11-bis-11-maerz-2019
Friedrich-Alexander-Universität
Department Mathematik

Cauerstraße 11
91058 Erlangen
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