COMET - Collaborative Machine Learning for the Energy Transition

Zukünftige Energiesysteme werden riesige Datenmengen produzieren, die im Besitz vieler verschiedener Parteien und weit verteilt sind. Die effektive Nutzung dieser Daten sowohl für maschinell lernende Prognosen (z. B. zur Erzeugung erneuerbarer Energien) als auch für steuerungsrelevante Aufgaben (z. B. Betrieb von Verteilnetzen oder Haushaltsheizungen) ist für die Bewältigung der Energiewende von entscheidender Bedeutung. Variable Stromerzeugung, Elektrifizierung der Energienutzung und Sektorkopplung profitieren von präzisen Prognose- und Steuerungsmethoden. COMET erforscht fortschrittliche intelligente Methoden, um diese Ziele an der Schnittstelle von Energiemanagement und Datenmärkten zu erreichen.

COMET ist Teil von JADS (Joint Academy of Doctoral Studies), die Flaggschiff-Partnerschaft der TUM und des Imperial College London. Sie ist Teil der Kohorte 2022/2023: „Kreislaufwirtschaft und Übergang zu Null-Schadstoff“.