#
#
Institutt for informatikk koen.v.greevenbroek@uit.no +4777660377 Tromsø REALF A 238

Koen van Greevenbroek


Stipendiat

Stillingsbeskrivelse

Eg har ein 4-års stipendiatstilling (2020-2024) som fører til ein doktorgrad i informatikk. Forskinga mi er i energisystemmodellering (sjå forsking og undervisings-fanen) med eit fokus på matematisk optimering. Ein fjerdedel av stillinga består av pliktarbeid (undervising).


  • Desen Kirli, Johannes Hampp, Koen van Greevenbroek, Rebecca Grant, Matin Mahmood, Maximilian Parzen m.fl.:
    PyPSA meets Africa: Developing an open source electricity network model of the African continent
    IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) 2021 ARKIV / DOI
  • Koen van Greevenbroek, Jonathan Jedwab :
    A new structure for difference matrices over abelian p-groups
    Walter de Gruyter (De Gruyter) 2019 DOI
  • Koen van Greevenbroek, Lars-Stephan Klein :
    Opportunities for thermal energy storage in Longyearbyen
  • Koen van Greevenbroek, Chiara Bordin, Sambeet Mishra :
    Flexible time aggregation for energy systems modelling
    Energy Informatics 2021 ARKIV / DOI
  • Koen van Greevenbroek :
    Averaging curves under the dynamic time warping distance
    2020 FULLTEKST

  • De 50 siste resultatene fra Cristin vises på siden. Se alle arbeider i Cristin her →


    Forskningsinteresser

    Eg forskar i energiinformatikk, eit breitt emne som handlar om smarte, effektive energisystem og skiftet til fornybar energi. Frå før har eg ein bakgrunn i optimalisering og diskret matematikk.

    Fokuset mitt er matematisk modellering og optimalisering av fornybare energisystem. Kva er kombinasjonen av teknologiar som skal til for å realisere energisystem utan karbonutslepp? Kor mykje slingringsmon har me i høve til økonomisk optimale løysingar? Kor sensitive er framtidas energisystem for endringar i teknologi, vær, pris, politikk og andre faktorar?

    Ein høg andel av sol- og vindkraft byr på nye utfordringar i modellering, og blant anna krevst det større oppløysing i rom og tid enn før. Dette gjer at modellane tøyar grensene for kva som mogleg med dagens reknekraft. Eit sentralt spørsmål i forskinga mi er korleis me kan få fram best moglege resultat med den reknekrafta me har. Akkurat no ser eg på korleis ein kan modellere ulike komponentar med ulik detaljnivå.

    Samstundes har eg stor interesse for utviklingane i opne modeller og open data i energifeltet, som har skote fart dei siste par åra. For tida brukar eg modellen PyPSA, og vektlegger samarbeid over isolerte eksperiment. På denne måten byggjar me på ein solid plattform som effektivt kan støtte viktig og relevant forsking.

    Undervisning

    • Vår 2021: gruppelærar i INF-1101 - Datastrukturar og Algoritmar.
    • Haust 2021: gruppelærar i INF-3210 - Green Computing.
    • Vår 2022: gruppelærar i INF-1101 - Datastrukturar og Algoritmar.

    Medlem i forskningsgruppe


    CV

    • 2020 - 2024: Doktorgrad i energiinformatikk, UiT Norges arktiske universitet
    • 2018 - 2020: Mastergrad i matematikk, Universität Bonn, Tyskland
    • 2014 - 2017: Bachelorgrad i matematikk, Simon Fraser University, Canada