Running Theses

Running theses and research assistant jobs

Project seminar

Student: Isabella Grieser
Supervisor: Allan Santos
Time period: 05/01/2021 - 11/01/2021
Type: Project Seminars Bachelor


In the context of network virtualization, the virtual network embedding (VNE) problem consists of mapping interconnected functional blocks, so-called Virtual Network Requests (VNR), onto physical communication networks, the substrate networks (SN). VNE is a widely studied problem and several algorithms have been proposed in the last years. The goal of this project seminar is to extend a recent algorithm for VNE to the Virtual Power Plant (VPP) formation problem. In a commercial VPP, several Distributed Energy Resources (DER) are logically aggregated and are controlled by the VPP coordinator. DERs using solar and wind energy have a highly variable and not-fully predictable power output, which can cause the VPP to not meet agreed generation. Based on the reliability paradigm of the considered algorithm and given the probability distribution of the DERs’ power output, it is possible to guarantee with a certain reliability that the VPP will indeed output at least the agreed power with minimal cost.

Bachelor theses

Student: Yannick Rößling
Supervisor: Andreas Bott
Time period: 04/01/2021 - 07/01/2021
Type: Bachelor Theses


Im Zuge der Energiewende stellt der Wärmesektor als größter Endenergieverbraucher ein immer wichtiger werdendes Handlungsfeld dar. Wärme ist vergleichsweise einfach und kostengünstig speicherbar. Eine Elektrifizierung der Wärmeerzeugung zusammen mit dem flexibleren Betrieb von Fernwärmenetzen verspricht daher sowohl eine CO2-reduktion im Wärmesektor, als auch Flexibilität im Stromsektor um auf schwankende Einspeisung aus erneuerbaren Quellen reagieren zu können.

Die Grundlage für eine flexiblere Wärmeerzeugung sowie die Bewertung damit verbundener Potentiale sind Standardlastverläufe, wie sie beispielsweise in der VDI-4655 definiert sind.

In dieser Arbeit sollen reale Verbrauchsdaten aus dem Fernwärmenetz Darmstadt Nord statistisch untersucht und mit Standartlastverläufen verglichen werden. In einer explorativen Datenanalyse soll die Varianz der Lastverläufe für verschiedene Tage und Verbraucher mit den Abweichungen zu den entsprechenden Standartlastverläufen verglichen werden und eigene Standartlastverläufe für neue Verbrauchertypen entwickelt werden.

Student: Sebastian Perle
Supervisor: Mario Beykirch
Time period: 06/07/2021 - 09/08/2021
Type: Bachelor Theses


To generate reliable forecasts of the thermal load of a building it is important to understand the dynamics that effect its heat load. Unfortunately, it is mostly not feasible to simulate an existing building in detail since this would require extensive knowledge about actual building parameters such as thermal transmittance of all the building parts. However, a building can be abstracted as a simple closed thermodynamic system that exchanges heat with the environment e.g. in the winter it loses heat to the environment, while gaining heat from the heat grid and solar radiation. This model would only have few unknown parameters which could be inferred from measured heat load and weather data.


The goal of this Bachelor Thesis is to learn a simple thermodynamic model of a building based on available data from the campus Lichtwiese using Bayesian inference methods. The data basis will be heating data of the last 3 years as well as estimated building parameters. This thesis will contribute to the research project “EnEff: Campus Lichtwiese” which aims to improve energy efficiency on the campus by creating a digital twin of the campus energy system.

Student: Christian Galda
Supervisor: Martin Pietsch
Time period: 04/15/2021 - 09/15/2021
Type: Bachelor Theses


In order to enable the participation of citizens during crisis situations, one mission of the novel emergenCITY center develops a virtual platform that enables citizens to self-organize. We want to investigate how such a platform could be used for supplying limited amounts of electricity from decentral sources in such emergency situations.

For improving life during power outages this thesis shall develop a web based platform for neighborhoods that share a common subsection of the electric grid. Disconnected from the main grid, decentralized resources can form local microgrids in such grid sections. Knowing that the total amount of power production is typically not sufficient to supply all loads, citizens are to determine a schedule for their most urgent power needs, in a discrimination free-way. To obtain demand side flexibility we can assume the existence of many smart home devices that are externally switchable.

The planned work comprises the development of a backend for the platform as well as a web-based user frontend. It also includes the formulation of the underlying resource allocation optimization problem and an evaluation of all elements with simulated scenarios.

Master theses

Student: Jonas Seng
Supervisor: Jonas Hülsmann
Time period: 03/01/2021 - 08/03/2021
Type: Master Theses


Energiesystemmodelle finden so-wohl in der täglichen Einsatz-planung als auch der langfristigen Ausbauplanung Einsatz. Modelle reichen von einzelnen technischen Anlagen bis zu komplexen Erzeuger-/ Verbrauchernetzwerke auf (inter-)nationaler Ebene. Bereits kleine Modelle können trotz ihres mathematisch simplen Aufbaus komplexe Zusammenhänge abbilden und sich daher dem Verständnis von nicht-Expertenentziehen. Häufig sind es jedoch solche nicht-Experten (z.B. Manager, Politiker oder Bürger), die auf Grundlage der Modellergebnisse wichtige Entscheidungen treffen müssen. Entscheidungen können von der Auslegung der eigenen Heimerzeugung, über den Bau neuer Großkraftwerke, bis hin zur Subventionierung gewisser Energietechnologien (Synthetische Kraftstoffe) reichen.


Da mit einer Fehlentscheidung oft ein persönliches Risiko einhergeht, ist es wichtig, dass Entscheider die Implikationen, die mit einem Energiesystemmodell einhergehen, verstehen. Hierzu kann es sinnvoll sein das Modell in ein anderes, einfacher verständlicheres Modell zu überführen, beispielsweiße einen kausalen Graphen. Bei einem kausalen Graphen handelt es sich um einen gerichteten Graphen, dessen Kanten die Beziehungen von Variablen in einem System abbilden.


Um solche kausalen Graphen aus Daten zu extrahieren gibt es bereits verschiedene Algorithmen [1], welche als Teil dieser Master/Projektseminararbeit implementiert werden sollen. Die implementierten Algorithmen sollen anhand bekannter Datensätze (z.B. aus dem Bereich der Bioinformatik [2]) validiert werden und dann auf neue Daten von Energiesystemmodellen angewendet werden.


Folgende Voraussetzungen sollten erfüllt sein:
Programmierkenntnisse (vorzugsweise Python)
Besuch der Veranstaltung Machine Learning and Energy oder Energiemanagement und Optimierung sind hilfreich

Student: Khalil Tounsi
Supervisor: Tim Janke
Time period: 03/15/2021 - 09/14/2021
Type: Master Theses


The traditional local approach to forecasting groups of (related) time series is to fit separate models to every single series, i.e. these models share the same functional form but a different parameter set is learned per time series. The global approach considers all series as the same regression task, i.e. only a single function is fit to all series. This results in larger parameter efficiency and allows to fit more complex functions. Empirical evidence suggests that the global approach often outperforms the local approach.

This thesis aims to empirically compare the local and the global approach to probabilistic heat demand forecasting using data from the TU Darmstadt Lichtwiese campus. The thesis builds on previous work on probabilistic heat load forecasting for the same data set.