Datenintegration und Verarbeitung Wie können Technologien und Werkzeuge aus dem Themenfeld Big Data auf die Energiedomäne übertragen, erprobt, optimiert und dort gewinnbringend etabliert werden?
Mit zunehmender Digitalisierung und Automatisierung steigt die zu verarbeitende Datenmenge in allen Domänen stetig an, unter dem Stichwort Internet of Things (IoT) nimmt zusätzlich die sichere Kommunikation zwischen Maschinen einen erhöhten Stellenwert ein. Damit einhergehend werden die Zeiträume, in denen diese Daten verarbeitet und analysiert werden müssen, immer kürzer. Aus dieser Entwicklung heraus haben sich in den letzten Jahren neue Technologiezweige im Bereich Datenhaltung und -management wie bspw. Datenstrommanagementsysteme, Distributed Ledger Technologien und In-Memory Datenbanken ergeben, die zunehmend in der Domäne Energie Einzug finden.
Die zentrale Fragestellung, mit der sich die Gruppe beschäftigt lautet daher: „Wie können Technologien und Werkzeuge aus dem Themenfeld Big Data auf die Energiedomäne übertragen, erprobt, optimiert und dort gewinnbringend etabliert werden?“. Die Gruppe betrachtet dabei Technologien in der gesamten Kette von Datenerfassung/-generierung über die Verarbeitung und Analyse bis hin zur Archivierung und Visualisierung. Zielgruppe sind dabei alle Teilnehmer des Energiemarkts, von einzelnen Verbrauchern, über Netzbetreiber und Lieferanten bis hin zu Erzeugern, insbesondere im Bereich der Erneuerbaren Energien.
Personen
A
B
D
F
I
R
Dr. rer. nat.
Jan Reinkensmeier
E-Mail: jan.reinkensmeier(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-227, Raum: I6-E04
S
Projekte
D
dashPORT
Port Energy Management Dashboard: Digitale Leitwarte zur Analyse und Steuerung von Energieflüssen in Häfen
Laufzeit: 2019 - 2022E
F
FRESH
Flexibilitätsmanagement und Regelenergiebereitstellung von Schwerlastfahrzeugen im Hafen
Laufzeit: 2019 - 2021I
IHJO
Innovative Hochschule Jade-Oldenburg! Dynamische Transferpartnerschaft zwischen Weser-Ems und Küste
Laufzeit: 2018 - 2022N
NetzDatenStrom
Standardkonforme Integration quelloffener Big Data-Lösungen in existierende Netzleitsysteme
Laufzeit: 2016 - 2020
Publikationen
2019
Virtual power plant architecture using OpenADR 2.0b for dynamic charging of automated guided vehicles
Mitja Kolenc and Norman Ihle and Christoph Gutschi and Peter Nemček and Thomas Breitkreuz and Karlheinz Gödderz and Nermin Suljanović and Matej Zajc; International Journal of Electrical Power & Energy Systems; 2019
2018
Distributed ledger technology for fully automated congestion management
Nieße, Astrid and Ihle, Norman and Balduin, Stephan and Postina, Matthias and Tröschel, Martin and Lehnhoff, Sebastian; Energy Informatics; Oct / 2018
Smart grid digitalization in Germany by standardized advanced metering infrastructure and green button
Jürgen Meister, Norman Ihle, Sebastian Lehnhoff & Mathias Uslar; Application of Smart Grid Technologies; 05 / 2018
2017
Energetic Data Centre Design Considering Energy Efficiency Improvements during Operation
Stefan Janacek, Wolfgang Nebel; Engineering and Management of Data Centers: An IT Service Management Approach; 12 / 2017
Extending Energetic Potential of Data Centers to Participate in Smart Grid Networks
Alexander Borgerding, Sven Rosinger; International Conference on Smart Energy Research; September / 2017
M2DC: Modular Microserver Datacentre with Heterogeneous Hardware
Ariel Oleksiak, Michal Kierzynka, Wojciech Piatek, Micha Vor Dem Berge, Wolfgang Christmann, Stefan Krupop, Mario Porrmann, Jens Hagemeyer, René Griessl, Meysam Peykanu, Lennart Tigges, Sven Rosinger, Daniel Schlitt, Christian Pieper, Udo Janssen, Giovanni Agosta, Carlo Brandolese, William Fornaciari, Gerardo Pelosi, Mariano Cecowski, Robert Plestenjak, Justin Cinkelj, Loïc Cudennec, Thierry Goubier, Jean-Marc Philippe, Chris Adeniyi-Jones, Luca Ceva and Holm Rauchfuss; Microprocessors and Microsystems Volume 52; July / 2017
2016
Case Representation and Adaptation for Short-Term Load Forecasting at a Container Terminal
Norman Ihle; 24th International Conference on Case-Based Reasoning (ICCBR) 2016 - Workshop Proceedings; 10 / 2016
Data Center Performance Model for Evaluating Load Dependent Energy Efficiency
Daniel Schlitt, Wolfgang Nebel; Proceedings of ICT for Sustainability 2016; 8 / 2016
Data Centres for IoT Applications: the M2DC Approach
Ariel Oleksiak, Michal Kierzynka, Micha vor dem Berge, Wolfgang Christmann, Stefan Krupop, Mario Porrmann, Jens Hagemeyer, René Griessl, Meysam Peykanu, Lennart Tigges, Sven Rosinger, Daniel Schlitt, Christian Pieper, Udo Janssen, Giovanni Agosta, Carlo Brandolese, William Fornaciari, Gerardo Pelosi, Mariano Cecowski, Robert Plestenjak, Justin Činkelj, Cudennec, Loïc Thierry Goubier, Philippe, Jean-Marc Chris Adeniyi-Jones, Luca Ceva; Embedded Computer Systems: Architectures, Modeling, and Simulation (SAMOS); 7 / 2016
The M2DC Project: Modular Microserver DataCentre
Sven Rosinger, Daniel Schlitt, Christian Pieper, Ariel Oleksiak, Michal Kierzynka,Giovanni Agosta, Carlo Brandolese, William Fornaciari, Gerardo Pelosi, Micha vor dem Berge, Wolfgang Christmann, Stefan Krupop, Mariano Cecowski, Robert Plestenjak, Justin Cˇ inkelj, Mario Porrmann, Jens Hagemeyer, Ren´e Griessl, Meysam Peykanu, Lennart Tigges, Lo¨ıc Cudennec, Thierry Goubier, Jean-Marc Philippe, Udo Janssen, Chris Adeniyi-Jones; Proceedings of the 19th Euromicro Conference on Digital System Design; 8 / 2016
