Distributed Artificial Intelligence Der resiliente und optimierte Betrieb von vollständig erneuerbaren und digitalisierten Energiesystemen erfordert neue Paradigmen in der Systemführung. Intelligente Agentensysteme mit Self-X-Eigenschaften stehen daher im Mittelpunkt der Arbeiten der Gruppe Distributed Artificial Intelligence (DAI).
Die vollständige Umstellung unserer Energieversorgung auf erneuerbare Energien ist eine zentrale gesellschaftliche Herausforderung unserer Zeit und ein unerlässlicher Beitrag zum Klimaschutz und zur Energieautonomie. Dazu müssen nicht nur Erzeugung und Verbrauch von Energie am Markt in Einklang gebracht, sondern auch Energiesysteme zuverlässig und effizient betrieben werden. Mit der zunehmenden Digitalisierung wird aus den historisch gewachsenen Energieversorgungsstrukturen ein komplexes und dynamisches cyber-physisches Energiesystem, in dem tausende Komponenten miteinander interagieren. Dabei müssen sich die eingesetzten digitalen Systeme unterschiedlichen Einsatzbedingungen anpassen sowie Störungen im Betrieb möglichst eigenständig ausgleichen können und dabei den Anforderungen und Bedürfnissen der menschlichen Nutzer:innen vertrauenswürdig gerecht werden.
Vision: Selbst-organisierende, selbst-optimierende und selbst-heilende cyber-physische Energiesysteme
Die Gruppe DAI arbeitet deshalb daran, die verteilten Komponenten eines cyber-physischen Energiesystems mit Intelligenz und Autonomie auszustatten und basierend auf Konzepten des sogenannten Organic Computing untereinander zu vernetzen. In Forschungs- und Entwicklungsprojekten untersuchen wir die Möglichkeiten und Grenzen selbst-organisierender, selbst-optimierender und selbst-heilender cyber-physischer Energiesysteme.
In ihrem TEDxTalk erklärt Prof. Dr. Astrid Nieße, Mitglied im Bereichsvorstand Energie des OFFIS, was wir vom Schwarmverhalten von Fischen und Radfahrer*innen für intelligente dezentrale Energiesysteme lernen können.
Unsere Themenschwerpunkte
Im Kontext dieser zusammenfassend als „Self-X-Eigenschaften“ bezeichneten Charakteristika von digitalisierten Systemen befassen wir uns mit den folgenden Schwerpunktthemen:
Resiliente Self-X-Systeme
Resilienz ist Fähigkeit eines Systems, schnell einen stabilen Systembetrieb wiederherstellen zu können und langfristig gegenüber Störungen robuster zu werden.
Lernen in Self-X-Systemen
Die Lernfähigkeit von Agenten ist eine Grundvoraussetzung für eine Adaption des Systemverhaltens an neue oder veränderliche Rahmenbedingungen.
Transparenz und Akzeptanz von Self-X-Systemen
Die Akzeptanz von autonom entscheidenden, digitalisierten Systemen hängt auch von deren Fähigkeit ab, Entscheidungen transparent und nachvollziehbar erklären zu können. Erfahren Sie mehr..
Modellierung und agentenbasiertes Management von Flexibilität
Flexibilität ist die Grundlage fast aller Entscheidungsprozesse in digitalisierten Energiesystemen, gerade beim Einsatz von dezentralen Energieanlagen im Verteilnetz. Erfahren Sie mehr..
Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse
Als Forschungsgruppe bekennen wir uns zur transparenten und offenen Wissenschaft – Open Science, die Ergebnisse aus der Forschung frei und quelloffen zur Verfügung stellt. Die von uns erarbeiteten Artefakte, Daten und Publikationen sollen gemeinschaftlich und ohne Hürden genutzt werden können, um die Qualität der Forschung zu verbessern und zum gesamtgesellschaftlichen Fortschritt beizutragen. Ein wesentlicher Aspekt ist dabei auch die Möglichkeit zur Reproduktion von Forschungsergebnissen. Weitere Informationen..
Personen 
F
G
Dr. rer. nat. Benjamin Giesers
E-Mail: benjamin.giesers(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-747, Raum: E128
H
O
R
S
T
Dr. rer. nat. Martin Tröschel
E-Mail: martin.troeschel(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-150, Raum: E128
W
Projekte
D
DEER
Dezentraler Redispatch (DEER): Schnittstellen für die Flexibilitätsbereitstellung
Laufzeit: 2022 - 2025I
N
NFDI4Energy
National Research Data Infrastructure for the Interdisciplinary Energy System Research
Laufzeit: 2023 - 2028R
REMARK
Resilienz im digitalisierten Stromsystem: Toolbox zur Bewertung von Systemdienstleistungsmärkten
Laufzeit: 2022 - 2024W
WWNW
WärmewendeNordwest – Digitalisierung zur Umsetzung von Wärmewende- und Mehrwertanwendungen für Gebäude, Campus, Quartiere und Kommunen im Nordwesten
Laufzeit: 2021 - 2025 Publikationen
2023
A Multi-Criteria Metaheuristic Algorithm for Distributed Optimization of Electric Energy Storage
Schrage, Rico and Tiemann, Paul Hendrik and Niesse, Astrid; SIGENERGY Energy Inform. Rev.; feb / 2023
Applied Digital Twin Concepts Contributing to Heat Transition in Building, Campus, Neighborhood, and Urban Scale
Lesnyak, Ekaterina and Belkot, Tabea and Hurka, Johannes and Hörding, Jan Philipp and Kuhlmann, Lea and Paulau, Pavel and Schnabel, Marvin and Schönfeldt, Patrik and Middelberg, Jan; Big Data and Cognitive Computing; 2023
Coupling OMNeT++ and mosaik for integrated Co-Simulation of ICT-reliant Smart Grids
Frauke Oest, Emilie Frost, Malin Radtke, Sebastian Lehnhoff; ACM SIGENERGY Energy Informatics Review; 03 / 2023
Dynamic Overlapping Coalition Formation in Electricity Markets: An Extended Formal Model
Wolff, Torge and Nieße, Astrid; Energies; 08 / 2023
2022
Choosing the right model for unified flexibility modeling
Brandt, Jonathan and Frost, Emilie and Ferenz, Stephan and Tiemann, Paul Hendrik and Bensmann, Astrid and Hanke-Rauschenbach, Richard and Nieße, Astrid; Energy Informatics; 2022
Constraint-based Modeling of Smart Grid Services in ICT-Reliant Power Systems
Oest, Frauke and Lehnhoff, Sebastian; ENERGY 2022, The Twelfth International Conference on Smart Grids, Green Communications and IT Energy-aware Technologies; Mai / 2022
Operational flexibility for multi-purpose usage of pooled battery storage systems
Tiemann, Paul Hendrik and Nebel-Wenner, Marvin and Holly, Stefanie and Frost, Emilie and Jimenez Martinez, Adrian and Nieße, Astrid; Energy Informatics; 2022
2021
A Sketch of Unwanted Gaming Strategies in Flexibility Provision for the Energy System
Buchholz, Sebastian and Tiemann, Paul Hendrik and Wolgast, Thomas and Scheunert, Alexandra and Gerlach, Jana and Majumdar, Neelotpal and Breitner, Michael and Hofmann, Lutz and Nieße, Astrid and Weyer, Harmut; Energy Informatics and Electro Mobility ICT; 2021
Assumptions on a Distributed and Hierarchical Market Concept for Balancing Reserve Aggregation
Tiemann, Paul Hendrik and Nieße, Astrid; Energy Informatics and Electro Mobility ICT; 2021
Balancing grid islands with distributed energy resources
Tiemann, Paul Hendrik; Abstracts of the 10th DACH+ Conference on Energy Informatics; 2021
