Peter Bazan

Dr.-Ing. Peter Bazan

Gruppenleiter – Smart Energy

Department Informatik (INF)
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)

Raum: Raum 06.134
Martensstr. 3
91058 Erlangen

Kurzvita

Peter Bazan studierte Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg (FAU) und erhielt sein Diplom mit einer Arbeit auf dem Gebiet der Leistungsbewertung von Rechensystemen. Er arbeitete mehrere Jahre als angestellter Berater für Industrieprojekte, dann als selbständiger Consultant. Während seiner selbständigen Tätigkeit arbeitete er auch in der Gruppe für Analytische Modellbildung und Prozeßautomatisierung an der FAU. Seit 2001 arbeitet er auf verschiedenen Positionen am Lehrstuhl für Rechnernetze und Kommunikationssysteme, an dem auch seine Promotion erfolgte. Seine Forschungsinteressen liegen in der Modellierung und Analyse komplexer Systeme. Dies umfasst die Leistungsbewertung von Rechnernetzen, Kommunikations- und Produktionssystemen, sowie die hybride Simulation erneuerbarer Energiesysteme und Smart Grids.

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  • Hybride Simulation vernetzter Energiesysteme

    (Projekt aus Eigenmitteln)

    Laufzeit: seit 2017-01-01
    Abstract
    Der Zubau von erneuerbaren Energieträgern und der wachsende Anteil dezentraler und stark fluktuierender Energieerzeuger stellen moderne Energiesysteme vor komplexe Herausforderungen. Auch Speichersysteme wie KWK-Anlagen mit Wärmespeichern, reine Stromspeicher oder weitere Technologien, spielen eine entscheidende Rolle. Des Weiteren ist Kommunikation zwischen den Erzeugern, Verbrauchern und Speichern sowie die intelligente Steuerung der Stromerzeuger und Verbraucher für die Stabilität und Effizienz des Energiesystems entscheidend.

    Ziel des Projekts ist die Entwicklung von Methoden und Werkzeugen zur umfassenden Analyse der zunehmend auf erneuerbaren Energien basierenden Energiewirtschaft auf der Ebene einzelner Häuser und Hausverbünde. Im Rahmen des Teilprojekts entsteht der Simulationsbaukasten i7-AnyEnergy der die schnelle Entwicklung hybrider Simulationsmodelle vernetzter intelligenter Energiesysteme ermöglicht. Dazu werden Methoden wie die diskrete Ereignissimulation (z.B. für Verbraucher-, Wetter- und Steuermodelle) und System Dynamics Modelle (z.B. für Energie- und Kostenflüsse) in einem Simulationsmodell verbunden. Aus den Basiskomponenten für den Energiebedarf (elektrisch und thermisch), für die Energieerzeugung (z.B. Gasheizung, Kraft-Wärme-Kopplung mit Brennstoffzellen), für erneuerbare Energien (Photovoltaik), für die Energiespeicherung (Batterien, chemische Speicher wie z.B. basierend auf LOHC), sowie für die Steuerung können Hausmodelle erstellt und zu Verbünden mit einem gemeinsamen Wettermodell und einem Kommunikationsnetz gekoppelt werden.

  • Dynamische Simulation der Energieflüsse und Speicherung der Abwärme von Rechenzentren und der Integration großer Speicher in Nahwärmenetze

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Energie Campus Nürnberg 2
    Laufzeit: 2017-01-01 - 2019-12-31
    Mittelgeber: Bayerische Staatsministerien
    Abstract
    Der Anteil an Strom aus Photovoltaik am Strommix in Deutschland wurde in den letzten Jahren stark ausgebaut. Auch in naher Zukunft wird die Stromerzeugung aus Erneuerbaren Energien und damit auch der solar erzeugte Strom weiter steigen. Bei hoher Sonneneinstrahlung führt dies schon heute zu einem lokalen Überangebot im Stromnetz, während die Photovoltaik in der Nacht naturgemäß nicht zur Stromversorgung beitragen kann. Die Sicherstellung der nächtlichen Grundlast bei Nacht wird daher zu einem großen Teil durch fossile Erzeugung aus Kohle und Braunkohle mit entsprechender CO2-Emission gewährleistet.

    Durch den Einsatz grundlastfähiger Speichersysteme mit Niedertemperatur-Speichern soll der Einsatz umweltbelastender thermischer Kraftwerke reduziert werden. Tagsüber wird mit überschüssigem Strom aus der Photovoltaik mittels Wärmepumpen (HP) Wärme aus Geothermie oder industriellen Prozessen aufgewertet und in einem Niedertemperatur-Speicher gespeichert. Zur Erzeugung von nächtlichem Grundlaststrom wird dann diese Wärmeenergie über einen Organic Rankine Cycle (ORC)-Prozess dem Speicher entzogen.

    Ziel des Projekts ist die dynamische Simulation der Energieflüsse von HP-ORC-Wärmespeichern, die in das Energiesystem integriert sind und überschüssige Wärme und Strom nutzen. Mit den Simulationsmodellen sollen die Dimensionierung und geeignete Betriebsweisen für den wirtschaftlichen Betrieb von Niedertemperatur-Speichern untersucht werden.

  • Modellierung und Analyse komplexer Systeme

    (Projekt aus Eigenmitteln)

    Laufzeit: seit 2016-01-01
    Abstract
    Die heutige Computertechnologie unterstützt Forscher und Wissenschaftler bei der Entwicklung ihrer komplexen Ideen und innovativen Technologien. Der Einsatz solcher neuen Ideen und Technologien in einem immer komplexer werdenden technischen und ökologischen Gesamtsystem wird in diesem Projekt untersucht. Dabei kann es sich um Produktionssysteme, Transportsysteme, Computernetzwerke, Smart Grids oder auch eine Kombination solcher Systeme handeln.

    Die Modellierung und Analyse solcher komplexen Systeme wird durch leistungsfähige Datenstrukturen und Algorithmen unterstützt, welche erst den Einsatz gängiger PCs für die Berechnungen ermöglichen. Dabei werden zum Beispiel Datenstrukturen wie Multi-Valued Decision Diagrams (MDDs), analytische Verfahren aus der Warteschlangentheorie, hybride Simulation, gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung und auch auf das System zugeschnittene Kombinationen eingesetzt.

  • Hybride Simulation intelligenter Energiesysteme

    (Drittmittelfinanzierte Gruppenförderung – Teilprojekt)

    Titel des Gesamtprojektes: Energie Campus Nürnberg
    Laufzeit: 2011-10-01 - 2016-12-31
    Mittelgeber: Bayerische Staatsministerien
    Abstract
    Entwicklung des Simulationsbaukastens i7-AnyEnergy für vernetzte intelligente Energiesysteme. Dazu werden Methoden wie die diskrete Ereignissimulation (z.B. für Verbraucher-, Wetter- und Steuermodelle) und System Dynamics Modelle (z.B. für Energie- und Kostenflüsse) in einem Simulationsmodell verbunden. Er stellt vorgefertigte Komponenten zur Verfügung, aus denen komplexere Energiesystemmodelle flexibel zusammengesetzt werden. Aus den Basiskomponenten für den Energiebedarf (elektrisch und thermisch), für die Energiewandlung (z.B. Gasheizung, Kraft-Wärme-Kopplung mit Brennstoffzellen), für erneuerbare Energien (Photovoltaik), für die Energiespeicherung (Batterien, chemische Speicher), sowie für die Steuerung können Hausmodelle erstellt und zu Verbünden mit einem gemeinsamen Wettermodell und einem Kommunikationsnetz gekoppelt werden.

  • WinPEPSY-QNS - Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks

    (Projekt aus Eigenmitteln)

    Laufzeit: 2004-11-01 - 2005-12-31
    Abstract
    In einer Kooperation mit dem Lehrstuhl 4 (Verteilte Systeme und Betriebssysteme) wird das Warteschlangenanalysetool WinPEPSY-QNS (Windows Performance Evaluation and Prediction System for Queueing Networks) entwickelt. Als Analyseverfahren dienen u.a. die Mittelwertanalyse (MVA) und die Methode von Marie. Zur Validierung und zur Analyse von Nichtproduktformnetzen wird eine Simulationskomponente in WinPEPSY-QNS integriert. Außerdem wird zur Analyse von offenen Produktformnetzen die Jacksonmethode und für offene Nichtproduktformnetzen eine Dekompositionsmethode implementiert. Hervorzuheben ist die Möglichkeit, die Ergebnisse tabellarisch oder in graphischer Form sehr übersichtlich darzustellen und in einfacher Weise auch umfangreiche Experimente für ein gegebenes Warteschlangennetz durchzuführen.

    Die im Projekt Analysemethoden für nicht-Markowsche Modelle entwickelten Analysemethoden für Warteschlangennetze mit allgemeinen Verteilungen sollen in WinPEPSY-QNS integriert werden. Sie erlauben die approximative Analyse von Nichtproduktformnetzen auf Grundlage der Methode der zusätzlichen Variablen oder der Modellierung durch Phasentypverteilungen und vermeiden das Problem der Zustandsraumexplosion. Wartesysteme mit beliebigen Verteilungen der Bedienzeiten und Zwischenankunftszeiten können so analysiert werden. Ein Schwerpunkt soll dabei auf Heavy-tailed-Verteilungen und die deterministische Verteilung gelegt werden. Damit soll es möglich sein, den Einfluss von Verfahren und Systemen zur Geheimhaltung, zur Authentifizierung, Gewährleistung der Integrität, sowie zur Anonymisierung auf die Leistung (Durchsatz und Verzögerung) durch Wartesysteme zu untersuchen.

  • Analysemethoden für nicht-Markowsche Modelle

    (Projekt aus Eigenmitteln)

    Laufzeit: 2001-11-01 - 2004-10-30
    Abstract
    Traditionelle Ansätze zum Lösen nicht-Markowscher Modelle nutzen Phasentyperweiterungen, wenden das Verfahren der zusätzlichen Variablen an oder konstruieren eine eingebettete Markow-Kette. Alle drei Ansätze wurden auch im Zusammenhang mit Warteschlangennetzwerken und stochastischen Petri-Netzen untersucht. Der Ansatz der Phasentyperweiterung leidet unter der Vergrößerung des Zustandsraums, während die Methode der zusätzlichen Variablen und die der Konstruktion der eingebetteten Markow-Kette grundsätzlich erfordern, dass nicht-exponentiell zeitgesteuerte Aktivitäten nicht gleichzeitig auftreten können. Treten diese gleichzeitig auf, so hat dies mehrdimensionale Differentialgleichungssysteme zur Folge, die schwer zu lösen sind. Um diese Probleme zu vermeiden müssen effizientere Techniken zur Leistungsbewertung von Computernetzwerken, wie Web-Server oder Netzwerke von eingebetteten Systemen, entwickelt werden. In solchen Systemen können für Aktivitäten Zeitdauern mit großen Varianzen (Dateiübertragungen) sowie deterministische Zeitdauern (Sicherheitsaspekte) auftreten.

    Wir haben zwei neue Ansätze entwickelt, um die Modelle zur Leistungsbewertung solcher Systeme näherungsweise auszuwerten zu können. Der erste Ansatz basiert auf dem Verfahren der zusätzlichen Variablen, der zweite auf den Phasentyperweiterungen. Derzeit verbessern wir diese Ansätze und es ist geplant, sie für die Lösung großer nicht-Markowscher Modelle kombinieren. In Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl 4 (Verteilte Systeme und Betriebssysteme) wurde das Werkzeug WinPEPSY für die Leistungsbewertung und Vorhersage mittels Warteschlangennetzwerken entwickelt. Es enthält bekannte Analyseverfahren für offene und geschlossene Produktform und nicht-Produktform Netze (Mittelwert Analyse, Jackson Methode, Dekompositionsmethode, Simulation) und auch die neuen zustandsraumbasierten Analyseverfahren wurden integriert. In einer Kooperation mit der Telekommunikationslabor, Kommunikation, Elektronik und Informationstechnik Abteilung der Nationalen Technischen Universität von Athen wurden Simulationsmodelle für eingebettete Netzwerkprozessoren entwickelt. Das Ziel ist es, die oben erwähnten Verfahren zu verbessern, so dass auch die Leistungsbewertung für solche großen Modelle möglich ist.