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  4. Distributed Artificial Intelligence
  5. Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse

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.

Freiheit und Offenheit sind wesentliche Merkmale der Wissenschaft. Ohne einen offenen Austausch von Ideen und einen unbeschränkten Zugang zu wissenschaftlichen Vorarbeiten können keine fundierten wissenschaftlichen Fortschritte – und damit auch keine Innovationen – entstehen. Und der freie Zugang zu Ergebnissen unter anderem in Form von Softwareartefakten, Daten und Publikationen entscheidet langfristig über die Qualität und die Anschlussfähigkeit von wissenschaftlichen Arbeiten. Gerade für die Nachvollziehbarkeit von wissenschaftlichen Ergebnissen ist der Zugang zu den zugrundeliegenden Daten sowie den für die Datenerzeugung und -auswertung genutzten oder entwickelten Softwaretools unerlässlich.

Insbesondere wenn wissenschaftliche Ergebnisse in Projekten mit öffentlichen Fördermitteln entstehen, sollten sie nach unserer Überzeugung 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 veröffentlichten Forschungsergebnissen im Sinne der Richtlinien zur guten wissenschaftlichen Praxis der DFG.

Nachfolgend stellen wir einige unserer veröffentlichten Ergebnisse dar. Unsere Softwaretools, Frameworks, Daten, Modelle und andere Artefakte sind in der Regel in unserer Gitlab-Gruppe veröffentlicht.

mango – Modular Python Agent Framework

mango ist ein Python Framework für die Entwicklung von Multiagentensystemen. Es stellt ein Grundgerüst für den Aufbau eines einzelnen intelligenten Softwareagenten zur Verfügung, bietet einfache Schnittstellen für die Kommunikation zwischen Agenten und ermöglicht die Modularisierung von komplexen Agenten. Ein Container-Mechanismus dient der Beschleunigung des Nachrichtenaustausches für Agenten, die sich innerhalb eines dedizierten Prozesses befinden.

Mit mango können sowohl große Simulationen durchgeführt als auch Agenten für den Einsatz im Feld entwickelt werden. Die Software wird seit 2019 am OFFIS und an der Uni Oldenburg entwickelt, ist als Open Source verfügbar und umfangreich dokumentiert. Weiterhin existiert eine öffentliche “mango library”, in der verschiedene Referenzimplementierungen von mango Agenten verfügbar sind.

cosima – Kommunikationssimulation für Agenten in Energiesystemen

In smarten Energiesystemen wird Co-Simulation verwendet, um heterogene Simulatoren wie z. B. Erzeugungsanlagen, Steuerungsalgorithmen und Analysewerkzeuge miteinander zu komplexen Szenarien zu verbinden und diese Szenarien für verschiedene Ziele zu untersuchen. In diesen Szenarien wurden bisher die für den Informationsaustausch zwischen den Simulatoren notwendige Kommunikation als ungestört und unverzögert angenommen. Die Wechselwirkung zwischen Energie- und Kommunikationssystem wurde daher vernachlässigt.

In cosima wird daher der Kommunikationssimulator OMNeT++ in das Co-Simulationsframework mosaik eingebunden, um eine kombinierte Betrachtung von Energie- und Kommunikationssystemen zu ermöglichen und IKT-gestützte Überwachungs- und Steuerungsanwendungen (wie bspw. Multiagentensysteme) im Energiesystem zu untersuchen. Durch die OMNeT++-Einbindung können konkrete Kommunikationstechnologien (LTE, 5G) simuliert werden und die Auswirkung von Topologieänderungen und gestörten und ungestörten Nachrichtenverkehrs auf bspw. Latenz, Bandbreite und Paketverlusten erfasst werden.

Weitere Informationen sind unter https://cosima.offis.de/ zu finden.

Amplify – Abstract Multi-Purpose-Limited Flexibility Model

Um den mit Batteriespeichern erwirtschafteten Ertrag zu erhöhen, ist es sinnvoll, sie für mehr als eine Anwendung einzusetzen. Dies ist möglich, weil sich herausgestellt hat, dass sie nur durch z.B. Spitzenlastkappung oder Eigenverbrauchsmaximierung häufig nicht voll ausgelastet werden.

Mit Amplify kann überschüssige Flexibilität von Batteriespeichern beschrieben und kompakt versendet werden, nachdem eine lokale Anwendung bereits erfüllt und keine weitere Flexibilität für diese benötigt wird. Das Modell zeichnet sich dadurch aus, dass es sehr schnell berechnet werden kann und über eine integrierte Problemerkennung verfügt. Damit kann es detektiert werden, wenn die Beiträge des Batteriespeichers für die verschiedenen Anwendungen sich entgegenlaufen. Außerdem benötigt ein Aggregator kein weiteres Wissen über den Batteriespeicher und kann trotzdem Beiträge für z.B. Strommarktgeschäfte dimensionieren.

Amplify ist auf Pypi als “amplify-model” und als Open Source auf Gitlab.com veröffentlicht.

Ansprechpersonen

  • Dr. Martin Tröschel
  • Stefanie Holly
  • Marvin Nebel-Wenner
  • Frauke Oest
  • Paul Hendrik Tiemann
  • Co-Simulation multimodaler Energiesysteme
  • Distributed Artificial Intelligence
    • Transparenz und Akzeptanz von Self-X-Systemen
    • Modellierung und agentenbasiertes Management von Flexibilität
    • Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse
  • Datenintegration und Verarbeitung
  • Energieeffiziente Smart Cities
  • Intelligenz in Energiesystemen
  • Resiliente Überwachung und Steuerung
  • Entwurf und Bewertung standardisierter Systeme
  • Smart Grid Testing

Personen

F

Emilie Frost

E-Mail: Emilie.Frost(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-582, Raum: E62

G

Dr. rer. nat. Benjamin Giesers

E-Mail: benjamin.giesers(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-747, Raum: E128

H

Stefanie Holly

E-Mail: stefanie.holly(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-732, Raum: E63

Jan Philipp Hörding

E-Mail: jan.philipp.hoerding(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-573, Raum: E63

O

Frauke Oest

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

R

Malin Radtke

E-Mail: malin.radtke(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-125, Raum: E128

S

Jens Sager

E-Mail: jens.sager(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-561, Raum: E62

Sanja Stark

E-Mail: sanja.stark(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-436, Raum: E63

T

Paul Hendrik Tiemann

E-Mail: paul.hendrik.tiemann(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-289

Dr. rer. nat. Martin Tröschel

E-Mail: martin.troeschel(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-150, Raum: E128

W

Torge Wolff

E-Mail: torge.wolff(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-216, Raum: E63

Alle Personen aus dem Bereich Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse

Projekte

D

DEER

Dezentraler Redispatch (DEER): Schnittstellen für die Flexibilitätsbereitstellung

Laufzeit: 2022 - 2025

I

Int2Grids

Integration von intelligenten Quartiersnetzen in Verbundnetze

Laufzeit: 2020 - 2023

R

REMARK

Resilienz im digitalisierten Stromsystem: Toolbox zur Bewertung von Systemdienstleistungsmärkten

Laufzeit: 2022 - 2024

W

WWNW

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

Laufzeit: 2021 - 2025

Publikationen

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

DOI BIB
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

URL BIB
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

DOI BIB

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

BIB
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

BIB
Balancing grid islands with distributed energy resources

Tiemann, Paul Hendrik; Abstracts of the 10th DACH+ Conference on Energy Informatics; 2021

DOI BIB
Battery Storage Demonstration Projects: an Overview across Europe

Divshali, Poria Hasanpor and Mäki, Kari and Evens, Corentin and Papadimitriou, Christina and Efthymiou, Venizelos and Nieße, Astrid and Holly, Stefanie and Marinelli, Mattia and Gabderakhmanova, Tatiana and Meléndez, Joaquim and others; 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe; 2021

BIB
Distributed fitness landscape analysis for cooperative search with domain decomposition

Holly, Stefanie and Nieße, Astrid; IEEE Symposium Series on Computational Intelligence (IEEE SSCI 2021); 2021

BIB
Dynamic communication topologies for distributed heuristics in energy system optimization algorithms

Stefanie Holly and Astrid Nieße; 2021 16th Conference on Computer Science and Intelligence Systems (IEEE FedCSIS); 2021

URL DOI BIB
Elektrische Verteilnetze resilient ausbauen – Herausforderungen und Handlungsoptionen

Marius Buchmann, Sanja Stark, Marita Blank-Babazadeh, Christoph Mayer; Zeitschrift für Energiewirtschaft; 12 / 2021

URL DOI BIB
Alle Publikationen aus dem Bereich Open Science – freie und quelloffene wissenschaftliche Ergebnisse
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