Energie OFFIS

Energie

Der weltweite CO2-Ausstoß muss massiv gesenkt und die Abhängigkeit von fossilen Energieträgern verringert werden. Die Lösung des Klimaproblems ist eine der zentralen gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Aufgaben unserer Zeit. Drei Ansätze werden verfolgt: Einsatz erneuerbarer Energieträger, Energieeinsparung und die Steigerung der Energieeffizienz.

Wie ist die Energieversorgung durch neue Informationstechnologien so zu gestalten, dass die nicht steuerbaren und in der Regel nicht bedarfsgerechten, aus regenerativen Quellen eingespeisten Energien eine verlässliche Versorgung unterstützen? Wie kann zum Beispiel eine große Anzahl hocheffizienter Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen zuverlässig in ein Energiemanagement eingebunden werden? Oder wie kann der ständig steigende Energieverbrauch der IT selbst verringert werden?

Eine weitere Herausforderung stellt sich durch politische Vorgaben: Die früher für die Versorgungssicherheit notwendigen Energiemonopole werden durch die Gesetzgebung zunehmend aufgebrochen. Dies bedingt neue Geschäftsprozesse und erlaubt neuen Akteuren den Marktzutritt.

OFFIS als Gestalter

Seit vielen Jahren erforscht und entwickelt OFFIS IKT-basierte Konzepte und prototypische Systeme für die Energiewirtschaft und Energieeffizienz. So wurden zum Beispiel maßgebliche Beiträge geleistet zur standardkonformen IT-Integration dezentraler Erzeugereinheiten in ein Energiemanagement, zur Energieeffizienz in der IT vom Computer-Chip bis zum Rechenzentrum und für das Management großer IT-Systemlandschaften in der Energieversorgung. Im Vordergrund aller technologischen Arbeiten steht der Beitrag zu den gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Herausforderungen der Energiefragestellungen von morgen. Dabei nutzen wir bei diesen interdisziplinären Fragestellungen unser Netzwerk von Partnern aus anderen Disziplinen sowie unsere langjährigen Kooperationen mit Herstellern und Anwendern.

Konkrete Anwendungen

Unsere konkreten Anwendungen in der Energie IKT-Forschung und –Entwicklung haben wir in folgende FuE-Gruppen unterteilt:

Energie - Ausschreibungen

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Mitarbeiter*in Vertriebsinnendienst (w/m/d)

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Personen

N

Prof. Dr.-Ing. Astrid Nieße

E-Mail: astrid.niesse(at)offis.de

S

Michael Sonnenschein

E-Mail: Michael.Sonnenschein(at)offis.de

Jürgen Sauer

E-Mail: juergen.sauer(at)uni-oldenburg.de, Telefon: +49 441 9722-122, Raum: O46

R

Dr. Ing. Sebastian Rohjans

E-Mail: sebastian.rohjans(at)offis.de

L

Prof. Dr. rer. nat. Sebastian Lehnhoff

E-Mail: sebastian.lehnhoff(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-240, Raum: O50

K

Carsten Krüger

E-Mail: carsten.krueger(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-733, Raum: Flx-E

M

Prof. Dr.-Ing. habil. Jorge Marx Gómez

E-Mail: jorge.marx-gomez(at)offis.de, Telefon: +49 441 798 - 4470, Raum: A4-3-315

Dr. Ing. Jürgen Meister

E-Mail: juergen.meister(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-170, Raum: I6-E01

V

Dr.-Ing Eric Veith

E-Mail: eric.veith(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-739, Raum: E68

U

Dr. Ing. Mathias Uslar

E-Mail: mathias.uslar(at)offis.de, Telefon: +49 441 9722-128, Raum: O26

Alle Personen aus dem Bereich Energie

Projekte

J

Jade-Prof

Qualifizierungsprogramm Jade Professuren am OFFIS

Laufzeit: 2024 - 2027

P

Process Mining

Verfahren und Werkzeuge zur Extraktion von Prozessmodellen aus ereignisbasierten Daten

Laufzeit: -0001 - -0001

S

SSBV

Visualisierung von Sichten auf Schnittstellenbeschreibungen

Laufzeit: 2011 - -0001

U

UMLbaT

UML based Transformation

Laufzeit: 2012 - -0001

Publikationen

2025

Amplify: Multi-purpose flexibility model to pool battery energy storage systems

Paul Hendrik Tiemann, Marvin Nebel-Wenner, Stefanie Holly, Emilie Frost and Astrid Nieße; Applied Energy; 2025

BIB

Communication Modeling Approaches in Energy System Applications: A Systematic Overview

Radtke, Malin and Frost, Emilie and Nieße, Astrid and Lehnhoff, Sebastian; IEEE Access; 2025

DOI BIB

Enhancing Software Sustainability: Transferring Open-Science Solutions from ZLE to NFDI4Energy

Manzek, Luca and Niemann, Laura and Steinert, Alexandro and Wagner, Henrik and Werth, Oliver and Penaherrera, Fernando and Lier, Sarah K.; February / 2025

DOI BIB

Hybrid pathfinding optimization for the Lightning Network with Reinforcement Learning

Danila Valko and Daniel Kudenko; Engineering Applications of Artificial Intelligence; April / 2025

DOI BIB

Predictors of Sustainable Investment Motivation: An Interpretable Machine Learning Approach

Sergey Sosnovskikh and Danila Valko and Raphael Meyer-Alten; Sustainable Development; February / 2025

DOI BIB

Quantification of Data Imbalance

Wibbeke, Jelke and Rohjans, Sebastian and Rauh, Andreas; Expert Systems; 2025

URL DOI BIB