Forschungsschwerpunkt: Energiemanagement & Monitoring

  • Energieeneffizienz durch Digitalisierung / Industrie 4.0
  • Messsysteme und IKT-Infrastruktur zur Energiedatenerfassung
  • Machine Learning zur Entwicklung von Assistenzsystemen für das Energiemanagement
  • Machine Learning zur Prognose von Energiesystemen

Studentische Arbeiten, ADPs, Forschungsseminare, Hiwi-Stellen

Veröffentlichungen und Vorträge

Springe zu: 2019 | 2018
Anzahl der Einträge: 4.

2019

Walther, Jessica ; Spanier, Dario ; Panten, Niklas ; Abele, Eberhard (2019):
Very Short-Term Load Forecasting on Factory Level — A Machine Learning Approach.
In: Procedia CIRP, 26th CIRP Conference on Life Cycle Engineering Purdue University, West Lafayette, IN (USA), Elsevier B.V., S. 705-710, 80, DOI: 10.1016/j.procir.2019.01.060,
[Artikel]

Sossenheimer, Johannes ; Walther, Jessica ; Fleddermann, Jan ; Abele, Eberhard (2019):
A Sensor Reduced Machine Learning Approach for Condition-based Energy Monitoring for Machine Tools.
In: Procedia CIRP, 52nd CIRP Conference on Manufacturing Systems, Ljubljana (Slovenia), Elsevier B.V., S. 570-575, 81, DOI: 10.1016/j.procir.2019.03.157,
[Artikel]

Weber, Thomas ; Sossenheimer, Johannes ; Schäfer, Steffen ; Ott, Moritz ; Walther, Jessica ; Abele, Eberhard (2019):
Machine Learning based System Identification Tool for data-based Energy and Resource Modeling and Simulation.
In: Procedia CIRP, 26th CIRP Conference on Life Cycle Engineering (LCE) Purdue University, West Lafayette, IN (USA), Elsevier B.V., S. 683-688, 80, DOI: 10.1016/j.procir.2018.12.021,
[Artikel]

2018

Völker, Daniel ; Walther, Jessica (2018):
PHI-Factory – Flexible Fabriknetzführung.
In: VDE Tec Summit, 13. und 14. November 2018, Berlin, [Konferenzveröffentlichung]

Diese Liste wurde am Mon Oct 14 05:08:26 2019 CEST generiert.
Bild: PTW