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Studienüberblick

Die Energiewirtschaft unterliegt, getrieben von der Energiewende, aktuell einem starken Wandel. Der Anteil regenerativer Energiequellen wie bspw. Photovoltaik oder Windkraft wächst beständig, Verbraucher sind immer häufiger gleichzeitig Erzeuger. Die zunehmende Dezentralisierung der Anlagen und gesteigerte Volatilität der Energieerzeugung, z.B. durch wechselnde Sonneneinstrahlung, macht eine intelligente Vernetzung notwendig. Nur die Digitalisierung wird langfristig sowohl die Umstellung auf ein wirtschaftliches und erneuerbares Energiesystem als auch die Versorgungssicherheit ermöglichen.

Hierzu werden interdisziplinär ausgebildete Expertinnen und Experten benötigt, die über ein profundes Fachwissen im Bereich Energiewissenschaften und digitale Technologien wie auch Kompetenzen zur organisatorischen Umsetzung unter wirtschaftlichen, rechtlichen und ökologischen Gesichtspunkten verfügen.

Dazu lernen die Studierenden im internationalen und englischsprachigen Masterstudiengang SES die verschiedenen Erzeuger- und Verbrauchertechnologien in modernen, dezentralen Energienetzen kennen und zu simulieren. Sie beschäftigen sich insbesondere mit dem Informationsaustausch zwischen den einzelnen Teilnehmern und den zugehörigen Übertragungswegen sowie dem sich daraus ergebenden Zusammenspiel des Gesamtsystems. Es werden zudem Kenntnisse aus dem Bereich der Künstlichen Intelligenz (KI) und Optimierung vermittelt, verbunden mit den jeweiligen Möglichkeiten aus dem Bereich Informations- und Kommunikationstechnik zum sicheren und zuverlässigen Datenaustausch. Ziel ist es, das Verständnis für die einzelnen Erzeuger- und Verbrauchertechnologien zu schärfen und insbesondere im Hinblick auf den optimalen Betrieb eines gesamten Energiesystems Wissen und Fähigkeiten zu vermitteln.

Die Studierenden erwerben so Kenntnisse über Auslegung, Betrieb und Optimierung intelligenter, dezentraler Energiesysteme durch die Anwendung innovativer und digitaler Technologien. Die wachsende Komplexität und Kopplung der Energiesektoren macht SES- Absolventinnen und Absolventen zu idealen Fach- und Führungskräften nicht nur im Bereich der Energieerzeugung und –vermarktung, sondern auch in der Immobilienwirtschaft und Gebäudetechnik, der Automobilindustrie oder in der Energieintensiven Industrie (Baustoffe, Chemie, Glas, Nichteisen-Metalle, Papier und Stahl).

Kurzform	SES
Studienart	Vollzeit
Regelstudienzeit	3 Semester
Abschluss	Master of Engineering (M.Eng.)
Studienstart	Wintersemester
Zulassungsbeschränkung	spezifisch
Vorlesungsort	Feuchtwangen
Unterrichtssprache	Englisch
Studiengangleitung	Prof. Dr. Mathias Moog
Studienfachberatung	Prof. Dr. Mathias Moog Prof. Dr.-Ing. Georg Rosenbauer
Studierendenservice	studierendenservice.ses(at)hs-ansbach.de
Bewerbungszeitraum	1. Mai – 15. September

Studiengangflyer

Modulhandbuch

Key data

Informationen zu Bewerbung und Zulassung

Studien- und Prüfungsordnung für alle Jahrgänge

Beispiel für ein energetisch intelligent vernetztes System:

Wohnhaus mit PV-Anlage, Batteriespeicher, Wärmepumpe und Ladestation für ein Elektroauto.

Wintermorgen, es ist kalt draußen, aber die Sonne scheint, die PV-Anlage liefert Strom. Die Bewohner sind in der Schule oder zur Arbeit. Die KI erkennt die durchweg sonnige Wetterprognose und gibt die Waschmaschine frei. Da für die kommende Nacht zudem strenger Frost angekündigt ist läuft außerdem die Wärmepumpe um den Wärmepuffer ausreichend zu laden. Mit überschüssigem Strom wird der Batteriespeicher geladen.

Am Abend kommt die Familie nach Hause, das Elektroauto wird angeschlossen. Der von der KI erwartete erhöhte Energiebedarf durch Licht und andere Verbraucher im Haus wird den Ladestand des Batteriespeichers stark senken, sodass der Ladeprozess mit Eigenstrom für das E-Auto nicht frei gegeben wird. Da für den nächsten Tag im Homeoffice keine Fahrten notwendig sind, entscheidet die KI das Auto auch nicht mit Netzstrom über Nacht zu laden, sondern wartet bis am nächsten Tag genügend Windenergie (Wettervorhersage) zur Verfügung steht.

Das klingt einfach, ist aber eine hochkomplexe Aufgabe. Denn nicht jedes System aus einzelnen Energieerzeugern, -verbrauchern und –speichern ist automatisch auch „smart“. Es müssen nicht nur Energieflüsse sondern vor allem Informationen, Prognosen und Daten ausgetauscht werden. Außerdem muss es eine intelligente Instanz geben, die diese Informationen und Daten in Entscheidungen übersetzt und diese den Teilnehmern in Echtzeit oder als Prognose bzw. Fahrplan mitteilt. In Zukunft werden immer mehr dieser hochkomplexen Energiesysteme entstehen, als wichtiger Baustein für die Energiewende und eine nachhaltige und regenerative Energieversorgung.

Zulassungsvoraussetzungen und Bewerbung zum Studium

Du kannst den Master-Studiengang SES im Wintersemester starten. Wie für alle Studiengänge, ist auch für diesen Studiengang eine rechtzeitige Bewerbung über das Online-Bewerberportal erforderlich. Bitte beachte, dass die regulären Fristen Ausschlussfristen sind. Deine Bewerbung muss daher spätestens mit Ablauf des letzten Tages der jeweiligen Frist bei uns eingegangen sein.

Alle Informationen zur Bewerbung findest du HIER.

Darüber hinaus ist ein erfolgreich abgeschlossenes Hochschulstudium in einem einschlägigen Studiengang oder ein gleichwertiger in- oder ausländischer Abschluss mit einer Prüfungsgesamtnote von mind. 2,3, dessen Umfang in der Regel 210 ECTS-Punkte, mindestens jedoch 180 ECTS-Punkte umfasst, nötig. Als einschlägig gelten Studiengänge, die auf Grundlagen aus den Bereichen Ingenieurwissenschaften (z.B. Angewandte Ingenieurwissenschaften), Elektrotechnik, Maschinenbau, Physik, Informatik, Versorgungstechnik oder vergleichbar aufbauen.

Masterbewerbungen aus dem Ausland Masterbewerber mit relevantem Vorstudium außerhalb Deutschlands benötigen eine VPD von uni-assist und müssen sich mit dieser im PRIMUSS-Bewerberportal der Hochschule Ansbach bewerben. Wir empfehlen grundsätzlich eine möglichst frühzeitige Beantragung. Die Beantragung ist nicht an die Bewerbungszeiträume der Hochschule Ansbach geknüpft. Planen Sie aber bitte so, dass Sie die VPD bis spätestens Ende des Bewerbungszeitraums unserer Hochschule in Händen halten. In der Regel benötigt uni-assist 4 bis 6 Wochen nach Eingang des vollständigen Antrages (inklusive Zahlung) um die VPD auszustellen. Über die aktuellen Bearbeitungszeiten (nach Herkunftsregion) informiert uni-assist auch immer aktuell auf der Seite von uni-assist.de.

Studienaufbau

Der englischsprachige Master-Studiengang "Smart Energy Systems" umfasst 90 ECTS, die in drei Semestern durchlaufen werden können. Wenn du mit einem Abschluss, der weniger als 210 ECTS umfasst, einsteigst, musst du ggf. zusätzliche Zeit für das Nachholen von Modulen/ECTS einplanen.

Im ersten Semester wird mit dem Modul „Energy Systems and Energy Economy“ elementares technisches Wissen über die Bestandteile und Teilnehmer des Energiesystems vermittelt. Die „Simulation of Energy Systems“ ist einer von insgesamt fünf digitalen Bausteinen des ersten Semesters, in dem die Wechselwirkung der einzelnen Teilnehmenden im Energiesystem untereinander behandelt wird. In „IoT Technologies and Data Interfaces“ lernen die Studierenden, wie durch Sensorik und Internetanbindung digital vernetzte, intelligente Anlagen entstehen. Mit „LabVIEW Programming“, einer einfach zu erlernenden grafischen Programmierumgebung, sowie Grundlagen der Künstlichen Intelligenz steht computergestützte Problemlösung und Analyse im Vordergrund. Ein „Elective Course“ erlaubt im ersten wie auch zweiten Semester den Blick auf andere spannende Themen.

Das zweite Semester behandelt in „Virtual Power Plants“ einen weiteren essentiellen Bestandteil für die Energiesysteme der Zukunft, nämlich den Zusammenschluss dezentraler Energieerzeuger mit Systemen zur Speicherung oder anderweitigen Nutzung überschüssiger Energie in sogenannten Power-to-X-Anlagen für eine zuverlässige Versorgung. Wie solche Systeme untereinander sicher kommunizieren und autonom – ohne menschlichen Eingriff – Entscheidungen treffen, ist Thema des Moduls „AI Applications in Energy Systems“. Unternehmerisches Denken und Handeln beleuchtet „Energy Entrepreneurship“ – neue Geschäftsmodelle durch Digitalisierung. Ausgewählte Gastdozierende aus der Wirtschaft stellen ihre persönliche Erfolgsgeschichte als Unternehmende dar und ermutigen die Studierenden, eigene Ideen bspw. in Start-ups zu realisieren. „Optimization of Energy Systems“ greift das Wissen und die Werkzeuge aus dem ersten Semester auf, um selbst komplexe Systeme mittels Simulation optimal auszurichten und betreiben zu können. „Hands on!“ heißt es in der „Project Course – Smart Energy Systems“, bei der die Studierenden ihr eigenes Projekt planen, umsetzen und vorstellen – eine ideale Vorbereitung für das spätere Berufsleben.

Das dritte Semester ermöglicht die Vertiefung ausgewählter Themen im Rahmen der Masterarbeit, die in Kooperation mit verschiedenen Unternehmen vorgesehen ist. Das „Master´s seminar Scientific Work“ begleitet die „Master´s Thesis“, eröffnet den Austausch der Studierenden untereinander in Form von Vorträgen und gibt das Rüstzeug für eine solide wissenschaftliche Arbeitsweise an die Hand.

Du schließt das Masterstudium in drei Semestern ab. Nach erfolgreichem Abschluss wird dir der international anerkannte akademische Grad Master of Engineering (M.Eng.) verliehen.

Berufsaussichten

Aktuell besteht hoher und weiter steigender Bedarf an Fachkräften im Themenbereich der intelligenten Vernetzung dezentraler Energieerzeuger und –verbraucher. Durch die zunehmende Komplexität und Kopplung der Sektoren steigt der Bedarf an qualifizierten Fach- und Führungskräften mit tiefgreifendem Verständnis für intelligente Energiesysteme. Es ergeben sich durch die Vernetzung neue Geschäftsfelder und Geschäftsmodelle, die von SES-Absolventinnen und -Absolventen identifiziert und umgesetzt werden können.

Branchen

Energieversorger/Stadtwerke/Direktvermarkter
Immobilienwirtschaft und Gebäudetechnik
Automobilbranche
Erneuerbare Erzeuger (PV, Wind, Biogas, Geothermie)
Konventionelle/Flexible Erzeugung (KWK, Fernwärme)
Speicherung (Batterien, Wasserstoff)
Energieintensive Industrie

Tätigkeitsfelder

Führungspositionen
Entwicklung
Implementierung
Business Development
Vertrieb
Operations

Personen

Prof. Dr. Mathias Moog

Studiengangsleitung Smart Energy Systemes (SES)

0981 4877-315 92.1.44 nach Vereinbarung mathias.moog vCard

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Prof. Dr. Mathias Moog

0981 4877-315
92.1.44
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Studiengangsleitung Smart Energy Systemes (SES)

Funktionen:

Studiengangsleitung Smart Energy Systemes (SES)
Studienfachberatung Smart Energy Systemes (SES)
Studienfachberatung Sustainable Building Systems (SBS)
Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
Professor Nachhaltige Ingenieurwissenschaften (NIW)
Professor Künstliche Intelligenz und Kognitive Systeme (KIK)
Prodekan Fakultät Technik
Mitglied Fakultätsrat Technik

Lehrgebiete:

Angewandte Informatik
Ingenieurmathematik
Simulation

Vita:

Abitur and dem beruflichen Gymnasium in Marburg mit dem Schwerpunkt Elektrotechnik
Mathematik Studium an der Philipps-Universität Marburg
Diplomarbeit über singuläre Lösungen nichtlinearer Systeme
Promotion am Fraunhofer ITWM in Kaiserslautern auf dem Gebiet der numerischen Simulation von Mehrphasenströmungen
Industrie Tätigkeiten
- Entwicklung von Verfahren zur automatischen Klassifikation von Internet Inhalten (Familien Filter) bei Cobion (mittlerweile in IBM aufgegangen)
- Leiter der Produktentwicklung eines Kunststoffspritzguss Simulationsprogramms (SIGMASOFT)
Seit 2010 Professor an der Hochschule Ansbach

IT als durchgängiges Thema in der Lehre:

Der Einsatz von Software zieht sich durch meine gesamten Lehrveranstaltungen.

Dafür setze ich stark auf freie Software und populäre Entwicklungsumgebungen. Die Studierenden können das gelernte am eigenen Rechner ausprobieren und vertiefen. Hier ein paar Beispiele:

Ingenieurmathematik
- Ich nutze Octave (im PC Pool an der Hochschule auch Matlab) sowohl für numerische Berechnungen als auch für symbolische Rechnungen
- Für jeden Aufgabentyp aus der Ingenieurmathematik zeige ich exemplarisch wie diese Aufgaben in Octave / Matlab gelöste werden können
Statistik
- Ich setze Excel / LibreOffice / OpenOffice für einfache Statistische Auswertungen ein
- Octave / Matlab setze ich für komplexere Anwendungen ein
- Die Beispiele in meinem Kurs greifen Anwendungen aus Ingenieurwissenschaften auf und zeigen exemplarisch wie der Einsatz von Software die Berechnungen unterstützen kann
Informatik
Die Studierenden lernen im ersten Semester Java anhand der Netbeans Entwicklungsumgebung kennen. Auf diesen Grundlagen setzen meine Lehrveranstaltungen und Projektarbeiten auf.
- Mikrocontroller
  Ich verwende die populäre Arduino Plattform. Die Einstiegshürde ist für Studierende sehr niedrig und das Angebot an günstiger Hardware und frei verfügbarer Software ist sehr groß
- Robotik
  Wie bei den Mikrocontrollern setze ich auch hier auf die Arduino Plattform. Durch den Einsatz von 3D Druck lassen sich sehr schnell Prototypen und kleine Maschinen bauen.
Gebäudeautomation
Freie Soft- und Hardware öffnet einen Zugang der die Studierenden zu eigenen Entwicklungen angegt. Daneben setze ich in der Lehre auch auf etablierte Standards wie z.B. KNX.
- Hardware: Raspberry PI als Leitrechner, Arduinos als Sensoren / Aktoren
- Software: openHAB für die Steuerung und Automatisierung, MySQL als Datenbank

Kommerzielle Software nutze ich wenn dies für die Anwendungen und die Verbindung zu anderen Lehrveranstaltungen von Vorteil ist.

Matlab
Für meine Grundlagenfächer können die Studierenden Matlab oder Octave einsetzen.
ETS
In der Gebäudeautomation setze ich - neben freier Soft- und Hardware - auf dem KNX Standard mit der entsprechenden Software und Hardware auf.

Je nach Anwendungsgebiet setze ich auf weitere Software wie z.B. LabView, Comsol oder Berkeley Madonna.

Forschungsschwerpunkte:

Numerische Mathematik
- Einsatz von Matlab und Ocatave für ingenieurwissenschaftliche Berechnungen
- Algorithmen

Simulation
- Modellbildung
- Kopplung von Simulationsmodellen und Datenanalysen
Angewandte Informatik
- Mikrocontroller Programmierung
- Softwaretechnik
IoT, Smart Home und Gebäudeautomation
- Wissenschaftlicher Partner bei KNX
- Einsatz von openHAB in Lehre und Forschung
- Energiecontrolling

Prof. Dr.-Ing. Georg Rosenbauer

Studienfachberatung Smart Energy Systemes (SES)

0981 4877-316 92.1.44 nach Vereinbarung georg.rosenbauer vCard

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Jennifer Herud

Zentrumsassistentin Studien- und Technologiezentrum Feuchtwangen (FEU)

09852 86398-120 FEU 1.0.2 (An der Hochschule 1, 91555 Feuchtwangen) nach Vereinbarung jennifer.herud vCard

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Ralph-Peter Kappestein

Leiter Studierendenservice der School of Business and Technology (SBT)

0981 4877-143 BHS 3.02 (Brauhausstraße 15, 91522 Ansbach) nach Vereinbarung ralph-peter.kappestein vCard

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Prof. Dr. Sigurd Schacht

Professor Smart Energy Systems (SES)

0162 2304401 Retti 063 (Rettistraße 56, 91522 Ansbach) nach Vereinbarung sigurd.schacht vCard

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Prof. Dr. Sigurd Schacht

0162 2304401
Retti 063 (Rettistraße 56, 91522 Ansbach)
nach Vereinbarung
sigurd.schacht
vCard

Professor Smart Energy Systems (SES)

Funktionen:

Studiengangsleiter Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
Studienfachberatung Angewandte Künstliche Intelligenz und Digitale Transformation (KDT)
Professor Innovation und Entrepreneurship (IUE)
Professor Smart Energy Systems (SES)
Koordinator der Fakultät Wirtschaft Zentrum für angewandte KI und Transfer (AN[ki]T)
Wissenschaftliche Leitung Künstliche Intelligenz (TTZ Neustadt)

Lehrgebiete:

Angewandte Künstliche Intelligenz
Digitale Geschäftsprozesse
Digitale Transformation und Change Management

Vita:

Sigurd Schachts Lehre und Forschung ist fokussiert auf die Anwendung der Verfahren der künstlichen Intelligenz in Unternehmen und Gesellschaft. Vor seiner Tätigkeit an der HS Ansbach, war er Professor an der HS Heilbronn und langjährig bei zwei der BIG-4-Prüfungsgesellschaften tätig.

Publikationen:

Schacht, S., & Lanquillon, C. (2019). Blockchain und maschinelles Lernen. Springer Vieweg.
Schacht S. (2019): Blockchain eine Einführung. Wirtschaftsmagazin w.news der IHK Heilbronn.
Schacht S. et. al (2018): Predictive IT-Service Operation. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
Huettner O., Lanquillon C., Schacht S. (2018): Towards State of the Art in open-set Face Identification. In Loose T. (Hrsg.): Tagungsband Workshop 2018 ASIM/GI-Fachgruppe, Heilbronn 2018
Lanquillon, C; Schacht, S. (2016): A Big Data Change Detection System, in: Hertweck, D./ Decker, C. (Hrsg.): Digital Enterprise Computing 2016, Lecture Notes in Informatics (LNI), Gesellschaft für Informatik, Bonn 2016
Schacht, S., Lanquillon, C., Schmieder K., Effenberger J. (2016): Business element management as necessary part of the digital transformation in enterprises. 09/2016, DOI: 10.13140/RG.2.2.22864.00004
Schacht, S.; Küller, P. (2015): Enterprise Architecture Management und Big Data, in Dorschel, J. (Hrsg.): Praxishandbuch Big Data: Wirtschaft – Recht – Technik, Springer Gabler, 2015
Schacht, S. (2015): Von Big Data zum Wertbeitrag für das Unternehmen. Deloitte & Touche Unternehmergespräche Mai 2015, Nürnberg.
Schacht, S. (2008): Die Genossenschaften im Wettstreit der Unternehmensformen in ausgewählten EU-Staaten. Forschungsinstitut für Genossenschaftswesen an der Universität Erlangen-Nürnberg, 2008.