Die Forschungsgruppe
Die Forschungsgruppe Energie ¨C Digital & Dezentral analysiert Prozesse und Auswirkungen von Digitalisierung und Dezentralisierung im Energiesektor mit einem Fokus auf Stromerzeugung und Stromf¨¹hrung.
Der Ausstieg aus der Kohleverstromung stellt Herausforderungen auf technischer, informationstechnischer und sozialer Ebene dar: eine dekarbonisierte Energieerzeugung erfolgt in zunehmendem Ma?e dezentral, besonders im Strombereich auf Grundlage dezentraler Stromerzeugungs- und Speichereinheiten (DER). Die Steuerung dieser DER erfordert Anpassungen im technischen Bereich: Im Kraftwerkspark und der Energieerzeugung, im Netzbetrieb und der Lastplanung, sowie durch direkte und indirekte Lastf¨¹hrung erfolgt eine Digitalisierung, um Versorgungssicherheit und Netzstabilit?t auch in zunehmend dekarbonisierten und dezentralisierten Energiesystemen zu gew?hrleisten.
Angesiedelt an der ÑÇ‘_ÌåÓýapp¹ÙÍø_ÑDz©ÊÓÑ¶ÕæÈË£¤ÊÖ»ú°æÏÂÔØ nimmt sie vor allem das Mitteldeutsche Revier und die hier installierte/zur Installation vorgesehene Energietechnik im Rahmen des Kohleausstiegs und der Energiewende in den Blick und stellt eine anwendungsorientierte Forschung inklusive des Transfers der Forschungsergebnisse sicher.
Aktuelles / Termine
- Energie: Digital & Dezentral Conference 2025 - At the Intersection
- Prof. Dr. habil. Katja M¨¹ller ¨¹bernimmt erste Heisenberg-Professur an Hochschulen in Sachsen-Anhalt
Forschungsthemen
Shamim Ahmed erforscht Last- und Produktionsschwankungen in Netzen mit Virtual Power Plant (VPP). Insbesondere interessiert er sich f¨¹r die Arbeit an den Vorhersagemodellen f¨¹r das Mittelspannungsnetz.
Martin M?hring erforscht in seinem Promotionsprojekt, wie die Energiewende aus soziotechnischer Perspektive mit einer Digitalisierung und Automatisierung im Verteilnetz einhergeht (?smart grid¡°). Dabei interessiert einerseits, welche Ver?nderungen sich in der Art und Wertigkeit von Elektronen-/ bzw. Datenstr?men ergeben. Verteilnetzbetreiber leisten nicht mehr nur die Distribution von Elektrizit?t, sondern erheben und verarbeiten immer gr??ere Daten- und Informationsmengen um Netzstabilit?t zu gew?hrleisten. Dies erfolgt zunehmend automatisiert und hat Auswirkungen auf die Mitarbeitenden im Distributionssystem, da es zu einer De- oder Reevaluierung (i.S. einer Wertung) von Arbeit kommt. Es geht damit auch um die Frage, welche ethischen Bedenken im Zuge der Digitalisierung des Stromnetzes, das kritische Infrastruktur darstellt, auftreten und bei einer zunehmenden Automatisierung etwa in der Entscheidungsfindung in der Systemf¨¹hrung (z.B. Regelung von EEG-Anlagen vs fossile-Produktionseinheiten) zu erwarten sind.
Katja M¨¹ller untersucht, ob und wie VPPs bestehende Stromerzeugungs- und Steuerungssysteme herausfordern und inwieweit die Dezentralisierung der Erzeugung und die ?konomische, gemeinschaftliche oder ?kologische Motivation dahinter sich in der konkreten Ausgestaltung und Umsetzung ¨C der Programmierung des Energy Management Systems mit seinen Zugriffsberechtigungen ¨C wiederfindet. Wichtig ist hierbei, die Umstellung auf erneuerbare Energien, die digital gesteuert werden, nicht nur als eine klimapolitisch-technische Notwendigkeit, sondern im Sinne einer Doppelwende als einen weitreichenden Transformations- und Entscheidungsprozess zu verstehen, in dem neue Infrastrukturen den Rahmen f¨¹r zuk¨¹nftige energietechnische Steuerungen und daraus induzierte gesellschaftliche Kontrollmechanismen setzen. (EnergieDigital)
Kolja Schumacher untersucht im Kontext des datenbasierten Energiehandels die Ver?nderungen heterogener Daten externer Quellen. Sein Fokus liegt auf der Erkennung von Ver?nderungen in Struktur und Bedeutung dieser Daten sowie darauf, die eigenen Anwendungen automatisch oder semi-automatisch anzupassen. Das Ziel ist, trotz dieser Ver?nderungen eine kontinuierliche und fehlerfreie Datenverarbeitung sicherzustellen. Um diese Herausforderungen zu meistern, besch?ftigt er sich in seiner Forschung mit der Frage, welche automatisierten Methoden am effektivsten f¨¹r die Anpassung an Daten-Schema-?nderungen bei externen Datenquellen sind. Dabei untersucht er insbesondere, ob gro?e Sprachmodelle die Erkennung und Anpassung an sich ?ndernde Daten verbessern k?nnen. Diese Ans?tze vergleicht und kombiniert er beispielsweise im Webkontext mit traditionellen Methoden wie strukturellen HTML-Vergleichen, Differenzanalysen und Mustererkennungsverfahren.
Personen
F?rderung
Das Vorhaben wird aus Mitteln der Europ?ischen Union (JTF) gef?rdert.