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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.

 

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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..

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Gruppenleitung

Dr. rer. nat. Stefanie Holly
Dr. rer. nat.
Stefanie Holly

Personen

F

Dr. rer. nat. Lars Fischer

E-Mail: lars.fischer(at)offis.de

Emilie Frost

E-Mail: Emilie.Frost(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-582, Raum: Flx-E

T

Dr. rer. nat. Martin Tröschel

E-Mail: martin.troeschel(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-150, Raum: Flx-E

O

Frauke Oest

E-Mail: frauke.oest(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-137, Raum: E88

H

Dr. rer. nat. Stefanie Holly

E-Mail: stefanie.holly(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-732, Raum: Flx-E

Jan Philipp Hörding

E-Mail: jan.philipp.hoerding(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-573, Raum: Flx-E

S

Dr. rer. nat. Sanja Stark

E-Mail: sanja.stark(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-436, Raum: Flx-E

Jens Sager

E-Mail: jens.sager(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-561, Raum: Flx-E

Rico Schrage

E-Mail: rico.schrage(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-340

R

Malin Radtke

E-Mail: malin.radtke(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-125, Raum: Flx-E

G

Dr. rer. nat. Benjamin Giesers

E-Mail: benjamin.giesers(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-747, Raum: Flx-E

K

Michael Krah

E-Mail: michael.krah(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-363

Alle Personen aus dem Bereich Distributed Artificial Intelligence

Projekte

D

DEER

Dezentraler Redispatch (DEER): Schnittstellen für die Flexibilitätsbereitstellung

Laufzeit: 2022 - 2025

N

NFDI4Energy

National Research Data Infrastructure for the Interdisciplinary Energy System Research

Laufzeit: 2023 - 2028

T

TEN.efzn

Transformation des Energiesystems Niedersachsen

Laufzeit: 2024 - 2029

W

WWNW

WärmewendeNordwest – Digitalisierung zur Umsetzung von Wärmewende- und Mehrwertanwendungen für Gebäude, Campus, Quartiere und Kommunen im Nordwesten

Laufzeit: 2021 - 2025

Publikationen

2025

Amplify: Multi-purpose flexibility model to pool battery energy storage systems

Paul Hendrik Tiemann, Marvin Nebel-Wenner, Stefanie Holly, Emilie Frost and Astrid Nieße; Applied Energy; 2025

BIB
Communication Modeling Approaches in Energy System Applications: A Systematic Overview

Radtke, Malin and Frost, Emilie and Nieße, Astrid and Lehnhoff, Sebastian; IEEE Access; 2025

DOI BIB
Simulative Analysis of Multi-Agent Systems in Energy Systems: Impact of Communication Networks

Radtke, Malin and Frost, Emilie; Proceedings of the 17th International Conference on Agents and Artificial Intelligence (ICAART 2025) - Volume 1; 01 / 2025

URL DOI BIB

2024

A Digital Infrastructure for Integrating Decentralized Assets Into Redispatch : Decentralized Redispatch (DEER): Interfaces for providing flexibility

Körner, Marc-Fabian and Nolting, Lars and Heeß, Paula and Schick, Leo and Lautenschlager, Jonathan and Zwede, Till and Ehaus, Marvin and Wiedemann, Stefanie and Babel, Matthias and Radtke, Malin; 2024

BIB
cosima-mango: Investigating Multi-Agent System robustness through integrated communication simulation

Emilie Frost and Malin Radtke and Marvin Nebel-Wenner and Frauke Oest and Sanja Stark; SoftwareX; 2024

DOI BIB
Enabling Moral Agency in Distributed Energy Management An Ethics Score for Negotiations in Multi-Agent Systems

Malte Stomberg; Martin Tröschel; ACM SIGENERGY Energy Informatics Review; October / 2024

URL BIB
Enhancing Cyber-Physical Energy Systems Simulations Through Communication Behavior Classification

Radtke, Malin and Lehnhoff, Sebastian; European Simulation and Modelling Multiconference (ESM '24); Oktober / 2024

BIB
Mango.jl: A Julia-Based Multi-Agent Simulation Framework

Sager, Jens and Schrage, Rico; Journal of Open Source Software; October / 2024

DOI BIB
mango: A modular python-based agent simulation framework

Rico Schrage and Jens Sager and Jan Philipp Hörding and Stefanie Holly; SoftwareX; 2024

DOI BIB
Poster Abstract: Towards Online Meta-Modeling of Communication Networks in Energy Systems

Malin Radtke; ACM SIGEnergy Energy Informatics Review; Oktober / 2024

URL BIB
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