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Traditional power grids are mainly based on centralized power generation and subsequent distribution. The increasing penetration of distributed renewable energy sources and the growing number of electrical loads is creating difficulties in balancing supply and demand and threatens the secure and efficient operation of power grids. At the same time, households hold an increasing amount of flexibility, which can be exploited by demand-side management to decrease customer cost and support grid operation. Compared to the collection of individual flexibilities, aggregation reduces optimization complexity, protects households’ privacy, and lowers the communication effort. In mathematical terms, each flexibility is modeled by a set of power profiles, and the aggregated flexibility is modeled by the Minkowski sum of individual flexibilities. As the exact Minkowski sum calculation is generally computationally prohibitive, various approximations can be found in the literature. The main contribution of this paper is a comparative evaluation of several approximation algorithms in terms of novel quality criteria, computational complexity, and communication effort using realistic data. Furthermore, we investigate the dependence of selected comparison criteria on the time horizon length and on the number of households. Our results indicate that none of the algorithms perform satisfactorily in all categories. Hence, we provide guidelines on the application-dependent algorithm choice. Moreover, we demonstrate a major drawback of some inner approximations, namely that they may lead to situations in which not using the flexibility is impossible, which may be suboptimal in certain situations.
Alleviating the curse of dimensionality in minkowski sum approximations of storage flexibility
(2023)
Many real-world applications require the joint optimization of a large number of flexible devices over some time horizon. The flexibility of multiple batteries, thermostatically controlled loads, or electric vehicles, e.g., can be used to support grid operations and to reduce operation costs. Using piecewise constant power values, the flexibility of each device over d time periods can be described as a polytopic subset in power space. The aggregated flexibility is given by the Minkowski sum of these polytopes. As the computation of Minkowski sums is in general demanding, several approximations have been proposed in the literature. Yet, their application potential is often objective-dependent and limited by the curse of dimensionality. In this paper, we show that up to 2d vertices of each polytope can be computed efficiently and that the convex hull of their sums provides a computationally efficient inner approximation of the Minkowski sum. Via an extensive simulation study, we illustrate that our approach outperforms ten state-of-the-art inner approximations in terms of computational complexity and accuracy for different objectives. Moreover, we propose an efficient disaggregation method applicable to any vertex-based approximation. The proposed methods provide an efficient means to aggregate and to disaggregate typical battery storages in quarter-hourly periods over an entire day with reasonable accuracy for aggregated cost and for peak power optimization.
Die Suche nach geeigneten Maßnahmen im Kampf gegen den Pflegefachkräftemangel geht lange Zeit zurück. Immer mehr schnelle und nicht abgestimmte Lösungen kommen dabei auf. Um wirksam die Personallücke schließen zu können, muss an den Problemursachen angeknüpft werden.
In dieser Masterthesis wird der Personalmangel aus einer neuartigen Perspektive betrachtet. Mit Hilfe des Prozessfokus werden die existierenden Ideen mit folgender Fragestellung näher begutachtet: „Inwieweit spielt Business Process Management (BPM) eine Rolle bei den bisherigen Ideen? Kann BPM einen Beitrag zur Arbeitsentlastung der Pflegekräfte und damit zur Linderung des Personalmangels leisten?“
Um diese Frage beantworten zu können, ist eine zweiteilige Methodik erforderlich. Die Literaturrecherche wird mit dem Wissen aus einer Prozessbegehung ergänzt. Da die Kombination verschiedener Methoden ein Basisfachwissen voraussetzt, ist die Zielgruppe durch dieses Faktum definiert.
Am Ende kann die Digitalisierung in Verbindung mit organisatorischen Umstrukturierungen als geeigneter BPM-Lösungsansatz betitelt werden. Dieser knüpft an den Basisanforderungen an, um auf lange Sicht den Pflegemangel beherrschbar machen zu können.
Lohngerechtigkeit ist ein Thema, mit dem jede Person im Laufe des Lebens mehrmals konfrontiert wird. Sehr häufig wird dieses Thema auch in der Öffentlichkeit debattiert, vor allem wenn es um die „Gender Pay Gap“ geht, also die Lohnlücke zwischen Mann und Frau. Das Ziel dieser Masterthesis ist es deshalb herauszufinden, welche Faktoren für die Bestimmung eines fairen Entgelts laut unselbstständig erwerbstätiger Personen in Vorarlberg berücksichtigt werden sollen. Dabei wird nicht nur auf die gängigen Faktoren Berufserfahrung und Ausbildung eingegangen, sondern eine Vielzahl an Faktoren berücksichtigt. Mit Hilfe eines Fragebogens wurde dann hauptsächlich die Meinung von Angestellten mit einem Durchschnittsalter von 32,4 Jahren erhoben. Dabei hat sich gezeigt, dass die bedeutendsten vier Faktoren Leistung, Berufserfahrung, Position (inklusive der damit verbundenen Aufgaben und Verantwortung) und Ausbildung sind. Am unbedeutendsten werden Geschlecht, Unternehmensgröße und Familienstand erachtet. Außerdem konnte belegt werden, dass sich das Lohngerechtigkeitsempfinden stark an den eigenen Lebensumständen orientiert.
We have investigated the ablation behaviour of single crystal SrTiO3 <100> with focus on the influence of the pulse duration at a wavelength of 248 nm. The experiments were performed with KrF-excimer lasers with pulse durations of 34 ns and 500 fs, respectively. Femtosecond-ablation turns out to be more efficient by one order of magnitude and to eliminate the known problem of cracking of SrTiO3 during laser machining with longer pulses. In addition, the cavities ablated with femtosecond pulses display a smoother surface with no indication of melting and well-defined, sharp edges. These effects can be explained by the reduced thermal shock effect on the material by using ultrashort pulses.
Die Digitalisierung und Mediatisierung haben einen bedeutenden Einfluss auf das Leben von Ju- gendlichen. Obwohl ihnen aufgrund ihrer Generationszugehörigkeit oft eine hohe digitale Kom- petenz zugeschrieben wird, ist dies nur teilweise zutreffend. Um Jugendlichen eine erfolgreiche Bewältigung ihres digitalen Lebens, vor allem in Bezug auf krisenhafte Situationen, zu ermögli- chen, sind Unterstützungsangebote auf allen Ebenen der digitalen Lebenswelt erforderlich. In Vorarlberg hat sich der medienpädagogische Stammtisch gegründet, um wertvolle Unterstüt- zungsangebote für Jugendliche in diesem Bereich eine Vernetzungs- und Kooperationsplattform zu bieten. Die Forschungsfrage dieser Masterarbeit lautet: Wie gestaltet sich das Unterstützungsnetzwerk für die Bewältigung von Krisensituationen in der digitalen Lebenswelt von Jugendlichen in Vorarlberg? Um diese Frage möglichst umfassend zu beantworten, werden verschiedene Unterfragen untersucht, da- runter die Zugangsmöglichkeiten für bestimmte Zielgruppen, die beteiligte Akteur*innen, die Be- ziehungen zwischen den Angeboten sowie die Expert*innenwahrnehmungen zur Vorarlberger Soziallandschaft. Als Ausgangspunkt der Forschung dient der medienpädagogische Stammtisch, welcher im No- vember 2020 gegründet wurde, um den Bedarf an medienpädagogischen Angeboten für junge Menschen in Vorarlberg zu ermitteln und um eine Vernetzungsplattform zu bieten. Vertreter*in- nen verschiedener Einrichtungen schlossen sich zusammen, um die durch die Coronamaßnah- men verschärfte Situation zu verbessern. Der Stammtisch dient als Netzwerk und ermöglicht den Austausch zwischen den Akteur*innen. Die Bedeutung digitaler Unterstützungsnetzwerke für Jugendliche wird durch verschiedene Studien untermauert. So ermöglichen Digitale Netzwerke den Aufbau sozialer Beziehungen, den Austausch von Erfahrungen und Interessen sowie die Verbesserung der psychischen Gesundheit von Jugendlichen. Sowohl die Angebotslandschaft Vorarlbergs als auch die Unterstützungsangebote in krisenhaften Lebenssituation wurde durch die Unterstützung von Netzwerkkarten erhoben und bieten damit eine Visualisierung der Ak- teur*innen und deren Beziehungen als Unterstützungsnetzwerk. Im Rahmen der Forschungserkenntnisse betonen die Expert*innen, dass der medienpädagogi- sche Stammtisch eine wertvolle Ressource ist und Unterstützung in der Entwicklung digitaler Kompetenzen bietet. Sie sehen die digitale Lebenswelt als Erweiterung der realen Lebenswelt und plädieren für eine ganzheitliche Betrachtung beider Räume. Die Expert*innen betonen die Bedeutung einer Vernetzung von Akteur*innen auf verschiedenen Ebenen und die Notwendig- keit einer gemeinsamen Bewältigung der digitalen Herausforderungen. Digitale Unterstützungs- netzwerke können Jugendlichen in Krisensituationen helfen und ihre psychische Gesundheit stärken. Eine enge Zusammenarbeit zwischen den Akteur*innen, die Verbesserung der digitalen Bildung und Qualifizierung von Fachkräften sowie präventive Maßnahmen sind entscheidend, um Jugendliche im digitalen Raum zu unterstützen. Insgesamt zeigt sich, dass eine ganzheitliche und koordinierte Herangehensweise erforderlich ist, um Jugendlichen in der digitalen Lebenswelt effektive Unterstützung zu bieten. Die Evaluation und Weiterentwicklung des Unterstützungsnetzwerks sind von großer Bedeutung, um den sich wandelnden Bedürfnissen gerecht zu werden. Zudem ist die Einbeziehung des sozialen Umfelds der Jugendlichen ebenfalls unerlässlich. Die Digitalisierung bringt sowohl Risiken als auch Chancen mit sich, was maßgeblich zur Rele- vanz beiträgt, ein starkes und effektives Unterstützungsnetzwerk aufzubauen, das Jugendliche auf ihrem Weg durch das digitale Zeitalter begleitet und unterstützt.
Die Entwicklungen im Bereich der Algorithmen, Machine Learning und Künstlicher Intelligenz sind rasant und halten Einzug in immer mehr Bereichen des alltäglichen Lebens, insbesondere in den Unternehmen. Aus diesem Grund wird in dieser Arbeit der Frage nachgegangen, inwiefern dieser Trend Auswirkungen auf die benötigten Management-Kompetenzen hat. Zur Beantwortung dieser Frage wird zuerst die klassische Management-Lehre mit ihren zentralen Begrifflichkeiten und bestehenden Kompetenzmodellen beleuchtet und basierend auf diesen Erkenntnissen ein Analyse-Hilfsmodell entwickelt. Im Anschluss werden die wichtigsten Grundlagen zum Themenkomplex Algorithmus, Machine Learning und Künstliche Intelligenz behandelt und auf dieser Basis benötigte Management-Kompetenzen abgeleitet. Zusätzlich werden aktuelle Studien großer Beratungsunternehmen und Fachartikel analysiert und ebenfalls Kompetenzen für den Einsatz von Machine Learning und Künstlicher Intelligenz identifiziert. Schliesslich wird eine Gap-Analyse durchgeführt mit dem Resultat, dass keine grundsätzlich neuen Kompetenzen notwendig sind, diese jedoch teils erweitert werden müssen und sich deren Wichtigkeit verschiebt.
This thesis evaluates the feasibility of conducting visual inspection tests on power industry constructions using object detection techniques. The introduction provides an overview of this field’s state-of-the-art technologies and approaches. For the implementation, a case study is then conducted, which is done in collaboration with the partner company OMICRON Electronics GmbH, focusing on power transformers as an example. The objective is to develop an inspection test using photographs to identify power transformers and their subcomponents and detect existing rust spots and oil leaks within these components. Three object detection models are trained: one for power transformers and sub-components, one for rust detection, and one for oil leak detection. The training process utilizes the implementation of the YOLOv5 algorithm on a Linux-based workstation with an NVIDIA Quadro RTX 4000 GPU. The power transformer model is trained on a dataset provided by the partner company, while open-source datasets are used for rust and oil leak detection. The study highlights the need for a more powerful GPU to enhance training experiments and utilizes an Azure DevOps Pipeline to optimize the workflow. The performance of the power transformer detection model is satisfactory but influenced by image angles and an imbalance of certain sub-components in the dataset. Multi-angle video footage is a proposed solution for the inspection test to address this limitation and increase the size of the dataset, focusing on reducing the imbalance. The models trained on open-source datasets demonstrate the potential for rust and oil leak detection but lack accuracy due to their generic nature. Therefore, the datasets must be adjusted with case-specific data to achieve the desired accuracy for reliable visual inspection tests. The results of the case study have been well-received by the partner company’s management, indicating future development opportunities. This case study will likely be a foundation for implementing visual inspection tests as a product.
Die schnelllebige und sich verändernde Welt, in der die Menschen gegenwärtig leben, stellt Unternehmen ständig vor neue Herausforderungen. Der Wettbewerb wird immer anspruchsvoller und das Hervorstechen in jeder Branche ist von zahlreichen Faktoren abhängig. Einer davon, der zweifellos einen der grundlegenden Schlüssel zum Erfolg darstellt, ist die Entscheidungsfindung. Um letztere zu unterstützen, werden verschiedene Systeme geschaffen. Unter diesen Systemen lassen sich Business-Analytics-Systeme finden, deren Aufgabe sich auf die Umwandlung von Daten in Informationen konzentriert, um Evidenzen zu schaffen, die es den Managern ermöglicht, Entscheidungen auf der Grundlage von Daten – und nicht auf derjenigen von Intuition – zu treffen. Es ist jedoch Folgendes festzustellen: Obwohl diese Systeme immer besser werden, ist die Mehrheit der Manager in vielen Unternehmen nicht in der Lage, effektive Entscheidungen zu treffen.
Daher ist es das Ziel dieser Arbeit, den Personen in der Wirtschaftswelt eine Untersuchung und Analyse der kognitiven verhaltenspsychologischen Phänomene zur Verfügung zu stellen, um festzulegen, welche dieser Phänomene beim Treffen von Entscheidungen im Rahmen von Business Analytics auftreten und ein Problem verursachen können. Dazu wird die folgende Forschungsfrage gestellt: Welchen Einfluss haben die kognitionspsychologischen Phänomene des Verhaltens in der Business Analytics?
Um diese zu beantworten, ist eine systematische Literaturrecherche durchgeführt worden. Die Analyse der Phänomene anhand eines Data-Mining-Vorgehensmodells (CRISP-DM) zeigte, dass der Einfluss der Phänomene auf Business Analytics signifikant ist und sich auf mehrere Aspekte der Analytik bezieht.