Kontaktperson für Abschlussarbeiten

Laufende Arbeiten

Untersuchung und Charakterisierung von Marktdaten verschiedener Energiemärkte anhand des FAIR-Prinzips

Bachelorarbeit

Motivation

Im Kontext verschiedener Open Data Strategien, u.a. im Rahmen der nationalen Forschungsdateninfrastrukturinitiative (NFDI) der DFG, spielen offene Forschungsdaten eine zunehmend wichtige Rolle in der Wissenschaft. Dabei sollen Daten möglichst nach dem FAIR1-Prinzip vorliegen. FAIR steht dabei für Findable, Accessible, Interoperable und Re-usable.
Im Rahmen der Energieforschung werden häufig ökonomische Aspekte z.B. von Energiespeichern anhand von historischen Marktdaten verschiedener Energiemärkte analysiert. Darunter fallen einerseits die Märkte zur Energiebeschaffung, wie der Intra-Day-Markt und der Day-Ahead-Markt und andererseits auch Märkte für Systemdienstleistung wie die Regelleistungsmärkte für primäre, sekundäre und tertiäre Regelleistung. Dabei ist es für die Forschung essentiell, auf solche Marktdaten einfach zugreifen zu können. Im Rahmen der offenen Forschung ist es also erstrebenswert, diese Marktdaten möglichst öffentlich zugänglich und einfach nutzbar zur Verfügung zu stellen.

1 Wilkinson, M., Dumontier, M., Aalbersberg, I. et al. The FAIR Guiding Principles for scientific data manage-ment and stewardship. Sci Data 3, 160018 (2016). https://doi.org/10.1038/sdata.2016.18

Zielsetzung

Bei der Aufbereitung sollen nach Möglichkeit ebenfalls die FAIR-Prinzipien zur Anwendung kommen, sodass eine Nachnutzung durch Wissenschaftler*innen einfach möglich ist.
Die Aufgabe teilt sich in folgende Arbeitspakete:

  1. Einarbeiten in die FAIR-Kriterien
  2. Analyse der Marktdaten bzgl. der FAIR-Kriterien
  3. Sammeln der aktuellen Marktdaten sowie der Marktdaten der letzten Jahre
  4. Aufbereitung der Marktdaten unter Berücksichtigung der FAIR-Kriterien

 

Voraussetzungen

  • Lust darauf energiewirtschaftliche Zusammenhänge kennen zu lernen
  • Idealerweise Grundkenntnisse in einer Skriptsprache (z.B. Python)

Beginn:

Wintersemester 2020/2021

 Beschreibung als pdf

Kontakt und Betreuer

Stephan Ferenz, M. Sc.

FAIRe Energiesoftwaresysteme

Bachelorarbeit

Hintergrund der Arbeit:

Im Kontext verschiedener Open Data Strategien, u.a. im Rahmen der nationalen Forschungsdaten-infrastrukturinitiative (NFDI) der DFG, spielen offene Forschungsdaten eine zunehmend wichtige Rolle in der Wissenschaft. Dabei sollen Daten möglichst nach dem FAIR-Prinzip vorliegen. FAIR steht dabei für Findable, Accessible, Interoperable und Re-usable. [1]

Neben den Forschungsdaten ist es auch sinnvoll, dass die Veröffentlichung von Forschungssoftware sich ebenfalls an den FAIR-Kriterien orientiert. [2]

Im Bereich der Energieforschung gibt es verschiedene Software-Suiten, die Open Source sind und von verschiedenen Forscher:innen eingesetzt werden. mosaik ist ein Co-Simulationstool, das zur Kopplung von verschiedenen Simulationen entwickelt wurde. [3]

Zielsetzung der Arbeit:

Gegenstand der Bachelorarbeit soll zunächst die Charakterisierung von verschiedenen Energieforschungssoftware, u.a. Mosaik, bzgl. ihrer Offenheit anhand der FAIR-Kriterien sein. In einem nächsten Schritt sollen Vorschläge entwickelt werden, wie die Forschungssoftware offener und einfach nutzbarer werden kann.

Bei den Vorschlägen sollen nach Möglichkeit ebenfalls die FAIR-Prinzipien zur Anwendung kommen, sodass eine Nachnutzung durch Wissenschaftler*innen einfach möglich ist.

Die Aufgabe teilt sich in folgende Arbeitspakete:

  1. Einarbeiten in die FAIR-Kriterien
  2. Analyse der Forschungssoftware bzgl. der FAIR-Kriterien
  3. Entwicklung von Vorschlägen zur FAIReren Darstellung der Forschungssoftware

Voraussetzungen:

  • Grundkenntnisse der Informatik
  • Idealerweise Grundkenntnisse in einer Skriptsprache (z.B. Python)

Beginn:                Sommersemester 2021

Kontakt:

Stephan Ferenz, M.Sc.

+49(0)511 762-18366

 

Literatur:

[1]          M. D. Wilkinson u. a., „The FAIR Guiding Principles for scientific data management and stewardship“, Sci Data, Bd. 3, Nr. 1, Art. Nr. 1, März 2016, doi: 10.1038/sdata.2016.18.

[2]          W. Hasselbring, L. Carr, S. Hettrick, H. Packer, und T. Tiropanis, „From FAIR research data toward FAIR and open research software“, it - Information Technology, Bd. 62, Nr. 1, S. 39–47, Feb. 2020, doi: 10.1515/itit-2019-0040.

[3]          S. Schütte, S. Scherfke, und M. Tröschel, „Mosaik: A framework for modular simulation of active components in Smart Grids“, in 2011 IEEE First International Workshop on Smart Grid Modeling and Simulation (SGMS), Brussels, Belgium, Okt. 2011, S. 55–60, doi: 10.1109/SGMS.2011.6089027.

(Stand: 30.04.2021)