Frank Hellmann

Die Rolle von netzbildenden Wechselrichtern für die Stabilität zukünftiger Stromnetze untersuchen.

Untersuchung von einzelnen Zuständen und ihrem Verhalten in vernetzten Oszillatornetzwerken.

Die Forschung untersucht, wie die Netzwerkstruktur mit Stabilität zusammenhängt, und zwar mit fortschrittlichen Methoden.

Analyse der Auswirkungen erneuerbarer Energien auf die Stabilität des Stromnetzes mithilfe von Machine-Learning-Techniken.

DBGNNs verbessern den Informationsfluss und die Vorhersagefähigkeiten im maschinellen Lernen.

Eine neue Methode zur Modellierung der Dynamik von Wechselrichtern für eine stabile Integration erneuerbarer Energien.

Ein Blick auf adaptive Netzwerke und ihre Rolle bei der Systemstabilität.

Lern was über die Klein-Signal-Stabilität und warum sie in modernen Stromnetzen so wichtig ist.

Innovative Methoden machen die komplexen Dynamiken des Stromnetzes einfacher für ein besseres Energiemanagement.