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ZDIN-Zahlen im Detail

ZDIN-Zahlen im Detail

Das umfangreiche ZDIN-Netzwerk aus Wissenschaft und Wirt­schaft spannt sich über ganz Niedersachsen. Gemeinsam verzeichnen die Zukunftslabore und die Koordinierungsstelle beeindruckende Projekterfolge, die auf dieser Seite im Detail vorgestellt werden.

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Wissenschaftliche Veröffentlichungen Wissenschaftliche Vorträge Außerwissenschaftliche Beiträge Messebeiträge Technologiedemonstratoren Transfer-Workshops Fort- und Weiterbildungen Studienabschlussarbeiten
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Wissenschaftliche Veröffentlichungen

Privacy-preserving Self-organization in Algorithmic-level Decomposed Predictive Scheduling

Cooperative algorithmic-level decompositions are a parallel computation method that executes several local algorithms. These local algorithms in turn exchange information to find better or more robust ...

Cooperative algorithmic-level decompositions are a parallel computation method that executes several local algorithms. These local algorithms in turn exchange information to find better or more robust solutions. In energy management, this paradigm is used for multi-agent systems to manage generation and/or consumption of electric power within coalitions of energy resources. The exchanged data contains operational schedules of other group members. Such data can be aggregated and exploited by agents to find better solutions and derive sensitive information. It is thus desirable to keep the data private. We apply the Paillier cryptosystem to the use case of distributed predictive scheduling in virtual power plants or energy districts. We had to extend the interaction protocol as simply securing the communication channel between the agents is not targeted for this type of algorithm. Calculations of the global objective function are now done as a joint distributed task with homomorphic encryption. We show that the privacy version has a competitive performance in terms of solution quality with only a constant increase in message exchange for larger scenarios.

Autor*innen
  • Dr. Jörg Bremer
  • Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Energieinformatik)
Veröffentlichung
  • Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 17.06.2025
  • Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
Ten Recommendations for Engineering Research Software in Energy Research

Energy research software (ERS) is a central cornerstone to facilitate energy research. However, ERS is developed by researchers who, in many cases, lack formal training in software engineering. This r ...

Energy research software (ERS) is a central cornerstone to facilitate energy research. However, ERS is developed by researchers who, in many cases, lack formal training in software engineering. This reduces the quality of ERS, leading to limited reproducibility and reusability. To address these issues, we developed ten central recommendations for the development of ERS, covering areas such as conceptualization, development, testing, and publication of ERS. The recommendations are based on the outcomes of two workshops with a diverse group of energy researchers and aim to improve the awareness of research software engineering in the energy domain. The recommendations should enhance the quality of ERS and, therefore, the reproducibility of energy research.

Autor*innen
  • M. Sc. Stephan Ferenz (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik)
  • M. Sc. Emilie Frost (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • M. Sc. Rico Schrage (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • M.Sc. Thomas Wolgast (OFFIS Institut für Informatik)
  • Inga Beyers
  • Oliver Karras
  • M.Sc. Oliver Werth (Leibniz Universität Hannover, Institut für Wirtschaftsinformatik)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Veröffentlichung
  • Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 17.06.2025
  • Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
Smart Grid Assistive AI in Requirement Engineering: Improving the Modeling of Use Cases and Architecture Models with LLMs

The IEC 62559 Use Case Methodology and Smart Grid Architecture Model (SGAM) Framework are crucial for fostering a shared understanding in the development of ICT-based power systems and their component ...

The IEC 62559 Use Case Methodology and Smart Grid Architecture Model (SGAM) Framework are crucial for fostering a shared understanding in the development of ICT-based power systems and their components within energy-related Requirements Engineering. However, discrepancies in interpretation among diverse stakeholders often diminish the quality of IEC 62559 Use Cases and SGAM Models, potentially leading to errors and costly setbacks in later project stages. This paper introduces the Smart Grid Assistive AI in Requirements Engineering (SGAAIRE), an intelligent system that leverages Large Language Models to enhance the quality of IEC 62559 Use Case descriptions and SGAM Models. Through a demonstration scenario featuring built-in quality defects, SGAAIRE is shown to effectively address common issues as an extension to a Use Case Management Repository. The proposed system supports the improvement of IEC 62559 Use Cases and SGAM Models, enabling the development of third-party tools aimed at advancing research in AI for energy-related requirements management.

Autor*innen
  • René Kuchenbuch
  • Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung Energieinformatik)
  • apl. Prof. Dr.-Ing. Jürgen Sauer (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik)
Veröffentlichung
  • Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: E-Energy '25: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 16.06.2025
  • Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow

Reinforcement learning (RL) algorithms are increasingly used to solve the optimal power flow (OPF) problem. Yet, the question of how to design RL environments to maximize training performance remains ...

Reinforcement learning (RL) algorithms are increasingly used to solve the optimal power flow (OPF) problem. Yet, the question of how to design RL environments to maximize training performance remains unanswered, both for the OPF and the general case. We propose a general approach for automated RL environment design by utilizing multi-objective optimization. For that, we use the hyperparameter optimization (HPO) framework, which allows the reuse of existing HPO algorithms and methods. On five OPF benchmark problems, we demonstrate that our automated design approach consistently outperforms a manually created baseline environment design. Further, we use statistical analyses to determine which environment design decisions are especially important for performance, resulting in multiple novel insights on how RL-OPF environments should be designed. Finally, we discuss the risk of overfitting the environment to the utilized RL algorithm. To the best of our knowledge, this is the first general approach for automated RL environment design.

Autor*innen
  • M.Sc. Thomas Wolgast (OFFIS Institut für Informatik)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Veröffentlichung
  • Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 16.06.2025
  • Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.
Robustness in Multi-Agent Energy Systems: The Trade-Off between Decentralization and Security

This short paper aims to shed light on the impact of malicious agents in multi-agent energy systems controlled in a decentralized fashion, and present an effective method to address this vulnerability ...

This short paper aims to shed light on the impact of malicious agents in multi-agent energy systems controlled in a decentralized fashion, and present an effective method to address this vulnerability.

Autor*innen
  • M. Sc. Emilie Frost (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • Afia Afrin
  • Omid Ardakanian
Veröffentlichung
  • Im Rahmen des Buches/Journals bzw. Konferenz: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 16.06.2025
  • Link zur Veröffentlichung
Diese Veröffentlichung entstand aufbauend auf der ZDIN Förderung.

Wissenschaftliche Vorträge

Sustainability in Data Centers
Referent*innen
  • Fernando Andres Penaherrera Vaca (OFFIS Institut für Informatik, FuE-Bereich Energie)
Vortrag
  • Im Rahmen der Veranstaltung: Circular Economy for the Energy Transition, Summer School, Padova University
  • Datum: 04.07.2025
A General Approach of Automated Environment Design for Learning the Optimal Power Flow
Referent*innen
  • M.Sc. Thomas Wolgast (OFFIS Institut für Informatik)
Vortrag
  • Im Rahmen der Veranstaltung: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 18.06.2025
Privacy-preserving Self-organization in Algorithmic-level Decomposed Predictive Scheduling
Referent*innen
  • Dr. Jörg Bremer
Vortrag
  • Im Rahmen der Veranstaltung: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 18.06.2025
Robustness in Multi-Agent Energy Systems: The Trade-Off between Decentralization and Security
Referent*innen
  • M. Sc. Emilie Frost (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Vortrag
  • Im Rahmen der Veranstaltung: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 18.06.2025
Smart Grid Assistive AI in Requirement Engineering: Improving the Modeling of Use Cases and Architecture Models with LLMs
Referent*innen
  • René Kuchenbuch
Vortrag
  • Im Rahmen der Veranstaltung: E-Energy '25: Proceedings of the 16th ACM International Conference on Future and Sustainable Energy Systems
  • Datum: 18.06.2025

Außerwissenschaftliche Beiträge

Vorstellung Zukunftslabor Energie
Referent*innen
  • Fernando Andres Penaherrera Vaca (OFFIS Institut für Informatik, FuE-Bereich Energie)
Beitrag
  • Anlass: Kickoff Event: Entwicklung eines Konzeptes zur Reduktion der Energiekosten bei energieintensiven KMU am Beispiel von Druckguss - EKoREK
  • Datum: 01.07.2025
NFDI4Energy – Forschungsdateninfrastruktur für die interdisziplinäre Energiesystemforschung
Referent*innen
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Beitrag
  • Anlass: Jahrestreffen 2025 des Forschungsnetzwerks Energiesystemanalyse
  • Datum: 07.05.2025
Energiesysteme der Zukunft
Referent*innen
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Beitrag
  • Anlass: Energie-Tagung fair:agro
  • Datum: 02.04.2025
Die digitale Transformation verändert die Energiesysteme - und was noch?
Referent*innen
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Beitrag
  • Anlass: 37. Oldenburger Rohrleitungsforum
  • Datum: 05.02.2025
Das ganze Gewusel – Wie Informatik und Künstliche Intelligenz unsere Energiesysteme verändern
Referent*innen
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Beitrag
  • Anlass: 13. Wissenschaftssoiree
  • Datum: 27.09.2024 - 27.09.2024

Messebeiträge

Hannover Messe

Das Zukunftslabor Energie präsentierte auf dem Gemeinschaftsstand Niedersachsen das Webtool NESSI (Nano Energy System Simulator). Es unterstützt Hauseigentümer*innen, Vermieter*innen und Unternehmen dabei, passende erneuerbare Energietechnologien zu finden, um Energie im Gebäude- und Mobilitätssektor einzusparen.

Beteiligte ZDIN-Einrichtungen
  • Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
  • Department für Informatik
  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
  • Institut für vernetzte Energiesysteme e.V. (Oldenburg)
  • Hochschule Emden/Leer
  • Fachbereich Technik
  • Leibniz Universität Hannover
  • Institut für Wirtschaftsinformatik
  • Technische Universität Braunschweig
  • elenia Institut für Hochspannungstechnik und Energiesysteme
  • Ostfalia Hochschule für angewandte Wissenschaften
  • Institut für Energieoptimierte Systeme (EOS)
  • OFFIS Institut für Informatik
  • FuE-Bereich Energie
Beitrag
  • Art des Beitrags: Demonstratoren
  • Datum: 17.04.2023
  • Ort: Hannover
TECHTIDE 2022

Prof. Dr. Sebastian Lehnhoff (Carl von Ossietzky Universität | OFFIS – Institut für Informatik) nahm neben weiteren Teilnehmer*innen an der Podiumsdiskussion zum Thema "Digitale Transparenz stärken – mit KI! Beispiele aus der Energie-, Gesundheits- und Produktionsbranche" teil.

Beteiligte ZDIN-Einrichtungen
  • OFFIS Institut für Informatik
  • FuE-Bereich Energie
Beitrag
  • Art des Beitrags: Podiumsdiskussion
  • Datum: 13.09.2022
  • Ort: Hannover
Techtide

Auf der TECHTIDE diskutieren führende Köpfe aus Unternehmen, Wissenschaft, Zivilgesellschaft und Politik Thesen zur Digitalisierung von heute, morgen und übermorgen. TECHTIDE fragt nach den unternehmerischen und gesellschaftlichen Auswirkungen der digitalen Transformation. Prof. Dr. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg) hielt im Rahmen der TECHTIDE einen Vortrag über „Verteilte vertrauenslose Systeme in zukünftigen Energiesystemen – Vom vollautomatisierten verteilten Engpassmanagement bis zur digitalen Maschinenidentität”.

Beteiligte ZDIN-Einrichtungen
  • Carl von Ossietzky Universität Oldenburg
Beitrag
  • Art des Beitrags: Vortrag
  • Datum: 02.12.2021
  • Ort: Hannover
Hannover Messe 2021

Mit einem Gemeinschaftsstand zum Thema Künstliche Intelligenz (KI) war das Zentrum für digitale Innovationen Niedersachsen (ZDIN) auf der digitalen Hannover Messe Industrie (HMI) vertreten. Anhand konkreter Anwendungsbeispiele präsentierten die sechs Zukunftslabore Ziele, Chancen und Nutzen Künstlicher Intelligenz in ihren verschiedenen Branchen. Das Zukunftslabor Energie präsentierte in mehreren Livestreams ein Beispiel aus der verteilten Künstlichen Intelligenz. Es zeigt, wie die Digitalisierung der Energieforschung das Zusammenspiel von Wirtschaft, Öffentlichkeit und Wissenschaft zum Erfolg führen kann.

Beteiligte ZDIN-Einrichtungen
Beitrag
  • Art des Beitrags: Demonstratoren
  • Datum: 16.04.2021
  • Ort: Online
SNIC Innovationstage

Die Zukunftslabore und die Koordinierungsstelle des ZDIN nahmen an der digitalen Innovationsmesse „SNIC Innovationstage” teil. Mit virtuellen Messeständen und zahlreichen Vorträgen bieten die Wissenschaftler*innen des ZDIN Einblicke in ihre Forschungstätigkeiten. In einem Livestream führte das Zukunftslabor Energie einen Vortrag zum Thema „Digitalisierung und IT machen Niedersachsen klimaneutral!” durch. Dieser zeigte, wie die Digitalisierung und IT im Zusammenspiel Niedersachsen klimaneutral machen kann. Zusätzlich wurden mit dem Online-Tool NESSI (Nano Energie System Simulator) Fallbeispiele aufgezeigt und erläutert sowie mit den
Zuhörer*innen diskutiert.

Beteiligte ZDIN-Einrichtungen
Beitrag
  • Art des Beitrags: Video
  • Datum: 26.01.2021
  • Ort: Online

Technologiedemonstratoren

Ein komplexes System mit drei roten Knöpfen
SCADA unterstützt die Komponenten-Emulation für Co-Simulationen im Laborumfeld. Das System ermöglicht eine Emulation von Erzeugern und Verbrauchern in elektrischen Energiesystemen. Daneben bietet es über standisierte Schnittstellen die Möglichkeit reale Teilnehmer wie Wärmepumpen oder Ladesäulen zu integrieren. Das Ziel ist ein möglichst genaues Verhalten vo...
Bild des Wärmepumpen Web-Tool mit Balkendiagrammen
Das Open Source Web-Tool visualisiert den Einfluss konkreter Wärmepumpen-Typen auf PV-Wärme-Systemen in Wohngebäuden.
Collage des physischen und digitalen Netzmodells
Das System SCADA dient zur Fernüberwachung und -steuerung verschiedener Komponenten im Hochschulverteilnetz. Es überwacht Lasten und Erzeugungsanlagen von vier Hochschulgebäuden. Weitere Funktionen sind die Visualisierung mithilfe der Plattform zenon und die Steuerung des Netzmodells im RE-Lab in Emden.
Screenshot des Energiemanagers eines Hauses
Für das Verständnis und zum Aufzeigen der Möglichkeiten eines Energiemanagements auf Haushaltsebene wurde am elenia Institut für Hochspannungstechnik und Energiesysteme das interaktive Spiel „EManager“ entwickelt. Jede*r Spieler*in kann ein Gebäude mit innovativen Komponenten (PV-Anlage, Batteriespeicher, Elektroauto) steuern und für einen Tag simulieren. Da...
Drei Personen sitzen mit einem Spiel und Mikrofon am Tisch
Klimaziele für ein fiktives Quartier erreichen und Wissen vermitteln – das sind die Ziele des Spiels „Changing the Game – Neighbourhood”. Das Spiel wurde in einem iterativen und partizipativen Prozess im Rahmen des Projektes ENaQ (Energetisches Nachbarschaftsquartier) entwickelt. ENaQ ist eines der Quartiere, welches das Zukunftslabor Energie untersucht. Bei...

Transfer-Workshops

The 6th International Workshop on Energy Data and Analytics (EDA)

The design of efficient, eco-friendly, and scalable energy systems is critical to addressing the environmental impacts of current energy practices, with renewable energy offering vast untapped potential. This workshop focuses on leveraging data-driven approaches and FAIR principles to enhance energy system innovation, addressing challenges in data availability, processing, and applications such as supply-demand predictions, predictive maintenance, and privacy-conscious analysis. With a special focus on FAIR data and the challenges and opportunities of research data and software for 2025, we invite experts from academia and industry to discuss their experiences and best practices in this domain.

Workshop
  • Datum: 17.06.2025
  • Ort: Rotterdam
Workshop on Engineering of Energy Research Software

In our workshop, we will explore how software engineering of ERS can be improved and which best practices are the most important ones for energy researchers. The intended target group are researchers that develop and handle research software in the energy domain.

Workshop
  • Datum: 12.11.2024
  • Ort: Hannover
Energy Research LUHxLUT

Das Zukunftslabor Energie baut im EULiST-Kontext eine Zusammenarbeit im Bereich der Energieforschung mit der Lappeenranta-Lahti University of Technology/Finnland (LUT) auf.

Workshop
  • Datum: 20.09.2024
  • Ort: Onlinel
Wissenstransfer zwischen dem Zukunftslabor Energie und NFDI4Energy

Wissenschaftler*innen des Zukunftslabors Energie und der Nationalen Forschungsdateninfrastruktur für die interdisziplinäre Energiesystemforschung (NFDI4Energy) tauschten sich zu Forschungsplattformen im Energiebereich aus. Dieser Transfer spielt eine bedeutende Rolle bei der Förderung der Digitalisierungsforschung.

Workshop
  • Datum: 15.03.2024
  • Ort: Online
ZLE Energy Co-Laboratories - RE-LAB (HSEL) Living Lab SESA (OFFIS) & NESTEC (DLR)

Nach dem Workshop im letzten Jahr wurden die Erfahrungen aus der Laborkopplung RE-LAB (HSEL) und NESTEC (DLR) in den erfolgten Konstellationen und Einrichtungen von laborverbindender Hard- und Software sowie Testmethoden zu deren funktionalen Überprüfung diskutiert. Die Simulations- und Kopplungsframeworks und anbindungsfähige Hardwareemulation wurde für eine erweiternde Kopplung abgeglichen und bestimmt. Die wissenschaftlichen Laborverantwortlichen aus den ZLE Partnerinstitutionen diskutierten und vereinbarten einen engeren Austausch und Arbeitsschritte für die gezielte Kopplung von NESTEC mit dem Living LAB SESA (OFFIS).

Nach den erfolgreichen Testes zwischen HS-EL und DLR wird nun die Einbindung des Living Lab SESA vom OFFIS vorangetrieben. Aufbauend auf bisherige Erfahrungen wurde sich auf eine Auswahl genutzter Tools und Frameworks und geeinigt. Ein Folgeworkshop findet nach ersten Vorarbeiten und Tests im Frühjahr 2023 statt.

Workshop
  • Datum: 20.07.2022
  • Ort: online

Fort- und Weiterbildungen

Data Analytics Seminar: Data Acquisition and Analysis at the RE-Lab and the Research Project ZLE
Referent*in
  • Sarah Fayed (Hochschule Emden/Leer)
Angebot
  • Angebotsart: Seminar
  • Datum: 13.11.2023 - 15.01.2024

Studienabschlussarbeiten

Controller-Architekturen
Betreuer*innen
  • M. Sc. Emilie Frost (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Abschlussarbeit
  • Art: Master
  • Themencluster: Modellierung und Simulation
  • Datum: 20.06.2025 - 20.12.2025
StudyCards - ein digitales Spiel zu Erleichterung der Studieneingangsphase
Betreuer*innen
  • Ute Vogel-Sonnenschein
Abschlussarbeit
  • Art: Bachelor
  • Themencluster: Mensch-Computer-Interaktion
  • Datum: 12.06.2025 - 16.10.2025
RDM für Bakum
Betreuer*innen
  • M. Sc. Emilie Frost (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Abschlussarbeit
  • Art: Bachelor
  • Themencluster: Datenmanagement und -analyse
  • Datum: 01.06.2025
Automating Metadata Extraction from Research Software using AI and NLP
Betreuer*innen
  • M. Sc. Stephan Ferenz (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Department für Informatik)
  • Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße (Carl von Ossietzky Universität Oldenburg, Abteilung für Digitalisierte Energiesysteme)
Abschlussarbeit
  • Art: Master
  • Themencluster: Datenmanagement und -analyse
  • Datum: 27.05.2025 - 27.11.2025
Umsetzung und simulative Bewertung variabler Netzentgelte für Prosumer-Haushalten hinsichtlich Netzdienlichkeit und Wirtschaftlichkeit
Betreuer*innen
  • Prof. Dr.-Ing. Bernd Engel (Technische Universität Braunschweig, elenia Institut für Hochspannungstechnik und Energiesysteme)
Abschlussarbeit
  • Art: Studienarbeit (min. 14 Credits)
  • Themencluster: Modellierung und Simulation
  • Datum: 01.05.2025 - 31.07.2025

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