EPN-V2

PENG9620 Smart cities for a Sustainable Energy Future - From Design to Practice Course description

Course name in Norwegian
Smart cities for a Sustainable Energy Future - From Design to Practice
Study programme
PhD Programme in Engineering Science
Weight
5.0 ECTS
Year of study
2019/2020
Curriculum
FALL 2019
Schedule
Course history

Introduction

Ingen forkunnskapskrav.

Recommended preliminary courses

Anbefalt forkunnskap tilsvarer ØAMET1000 Matematikk 1 i 1. studieår.

Required preliminary courses

Studenten skal etter å ha fullført emnet ha følgende totale læringsutbytte definert i kunnskap, ferdigheter og generell kompetanse:

Kunnskap

Studenten har

  • elementære kunnskaper i lineæralgebra og differensiallikninger
  • kunnskaper i matematisk analyse utover Matematikk 1

Ferdigheter

Studenten kan

  • regne med vektorer, matriser og determinanter
  • løse systemer av lineære likninger med eliminasjonsmetoder og med Cramers formler
  • finne inversmatriser
  • finne inverse funksjoner
  • beregne grenser og bruke L-Hopitals regel
  • standard integrasjonsmetoder
  • løse enkle separable differensiallikninger
  • løse enkle førsteordens lineære differensiallikninger
  • undersøke homogenitet for funksjoner av flere variable
  • implisittderivere og differensiere ikkelineære systemer av likninger

Generell kompetanse

Studenten kan

  • lese mer avansert matematisk formulert faglitteratur og har fått trening i logisk og analytisk tenkning

Learning outcomes

Det undervises i plenumsforelesninger. Studentene må i tillegg arbeide med oppgaver som blir gjennomgått.

Undervisningen samkjøres med ØAMET4300.

Content

The course is divided into three modules.

The first module covers lectures on economic interactions for the energy market, focusing mainly on applications such as demand response management (DRM), and vehicle-to-grid (V2G), etc.

The second module consists of lectures on current and emerging approaches such as machine learning and blockchain for energy intelligence and network security.

The third module will be a seminar which will include a hands-on session on tools such as optimisation and machine learning for solving specific problems in future energy information networks, and will conclude with a project assignment to be submitted by a given deadline.

Teaching and learning methods

For å kunne framstille seg til eksamen må studenten ha følgende godkjente arbeidskrav:

  • Arbeidskrav 1: En individuell innleveringsoppgave. Oppgavens omfang tilsvarer i arbeidsmengde omtrent det samme som en skriftlig eksamen i emnet.

Formålet med arbeidskravet er at studentene skal få trening i å arbeide med problemstillinger knyttet til sentrale deler av pensum, bl.a. trening i å bruke teknikkene og teorien som er pensum i emnet.

Arbeidskravet må være gjennomført og godkjent innen fastlagt frist for at studenten skal kunne framstille seg til eksamen. Dersom arbeidskravet ikke blir godkjent, gis det anledning til å kunne levere en forbedret versjon én gang innen angitt frist.

Course requirements

Eksamen i emnet er en skoleeksamen på 4 timer.

Assessment

Følgende hjelpemidler er tillatt:

  • Alle skriftlige hjelpemidler
  • Kalkulator (se programplan for regler som gjelder bruk av kalkulator)

Permitted exam materials and equipment

Gradert skala A - F

Grading scale

Det benyttes intern og ekstern sensor til sensurering av besvarelsene.

Et uttrekk på minst 25% av besvarelsene sensureres av to sensorer. Karakterene på disse samsensurerte besvarelsene skal danne grunnlag for å fastsette nivå på resten av besvarelsene.

Examiners

Bjørnar Larssen