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.Certeau
(2021)
Im April 2000 wurde das Erneuerbare-Energien-Gesetz (EEG) in Deutschland beschlossen, mit dem ein Rechtsrahmen für die Förderung von regenerativen Stromerzeugungstechnologien geschaffen wurde. Zum 31.12.2020 sind erstmalig ca. 19.000 Anlagen aus dem zwanzigjährigen Förderzeitraum gefallen. Mit jedem Jahreswechsel folgt ein weiterer Jahrgang. Mit der EEG-Novelle 2021 wurden die Voraussetzungen für einen möglichen Weiterbetrieb der ausgeförderten Anlagen geschaffen.
In dieser Masterarbeit wird untersucht, welche Optionen betroffene Anlagenbetreiber von Photovoltaikanlagen mit maximal zehn Kilowattpeak haben und aufgezeigt, welche rechtlichen und technischen Vorgaben bestehen. Zu Beginn wird in die Grundlagen der Photovoltaikinstallation und die Regulatorik des EEG eingeführt. Der Anlagenbestand mit Inbetriebnahme im Zeitraum 2000 bis 2008 wird quantifiziert, die Regionalverteilung sowie bisherige Stilllegungen analysiert. Mit einer Systemsimulation wird ein Weiterbetriebsjahr einer Photovoltaikanlage zur Bewertung der Erlöse bei Umstellung auf Überschusseinspeisung mit teilweisem Eigenverbrauch des Solarstroms berechnet. Abschließend werden die Erlöse für die Weiterbetriebsvarianten unter der Preissituation des Jahres 2021 verglichen.
Es zeigt sich, dass der Großteil der Photovoltaikanlagen maximal zehn Kilowattpeak aufweist und sich in Bayern und Baden-Württemberg befindet. Die Mehrheit der bereits betroffenen Anlagen wird aktuell weiterbetrieben. Die höchsten finanziellen Überschüsse lassen sich mit der Umstellung auf Eigenverbrauch erzielen. Am einfachsten umzusetzen ist dahingegen der Weiterbetrieb in Volleinspeisung. Die sonstige Direktvermarktung kann eine Alternative zur Volleinspeisung darstellen. Mit einem Neubau ist eine deutliche Leistungssteigerung auf gleicher Dachfläche möglich, ohne einer Weiterbetriebsperspektive verbleibt die Demontage der Anlage.
In this paper, we propose and simulate a new type of three-dimensional (3D) optical splitter based on multimode interference (MMI) for the wavelength of 1550 nm. The splitter was proposed on the square basis with the width of 20 x 20 µm2 using the IP-Dip polymer as a standard material for 3D laser lithography. We present the optical field distribution in the proposed MMI splitter and its integration possibility on optical fiber. The design is aimed to the possible fabrication process using the 3D laser lithography for forthcoming experiments.
We present a new concept of 3D polymer-based 1 × 4 beam splitter for wavelength splitting around 1550 nm. The beam splitter consists of IP-Dip polymer as a core and polydimethylsiloxane (PDMS) Sylgard 184 as a cladding. The splitter was designed and simulated with two different photonics tools and the results show high splitting ratio for single-mode and multi-mode operation with low losses. Based on the simulations, a 3D beam splitter was designed and realized using direct laser writing (DLW) process with adaptation to coupling to standard single-mode fiber. With respect to the technological limits, the multi-mode splitter having core of (4 × 4) μm 2 was designed and fabricated together with supporting stable mechanical construction. Splitting properties were investigated by intensity monitoring of splitter outputs using optical microscopy and near-field scanning optical microscopy. In the development phase, the optical performance of fabricated beam splitter was examined by splitting of short visible wavelengths using red light emitting diode. Finally, the splitting of 1550 nm laser light was studied in detail by near-field measurements and compared with the simulated results. The nearly single-mode operation was observed and the shape of propagating mode and mode field diameter was well recognized.
This thesis aims to support the product development process. Therefore, an approach is developed, implemented as a prototype and evaluated, for automated solution space exploration of formally predefined design automation tasks holding the product knowledge of engineers. For this reason, a classification of product development tasks related to the representation of the mathematical model is evaluated based on the parameters defined in this thesis. In a second step, the mathematical model should be solved. A Solver is identified able to handle the given problem class.
Due to the context of this work, System Modelling Language (SysML) is chosen for the product knowledge formalisation. In the next step the given SysML model has to be translated into an object-oriented model. This translation is implemented by extracting information of a ".xml"-file using the XML Metadata Interchanging (XMI) standard. The information contained in the file is structured using the Unified Modelling Language (UML) profile for SysML. Afterwards a mathematical model in MiniZinc language is generated. MiniZinc is a mathematical modelling language interpretable by many different Solvers. The generated mathematical model is classified related to the Variable Type and Linearity of the Constraints and Objective of the generated mathematical model. The output is stored in a ".txt"-file.
To evaluate the functionality of the prototype, time consumption of the different performed procedures is measured. This data shows that models containing Continuous Variables need a longer time to be classified and optimised. Another observation shows that the transformation into an object-oriented model and the translation of this model into a mathematical representation are dependent on the number of SysML model elements. Using MiniZinc resulted in the restriction that models which use non-linear functions and Boolean Expressions cannot be solved. This is because the implementation of non-linear Solvers at MiniZinc is still in the development phase. An investigation of the optimally of the results, provided by the Solvers, was left for further work.
The Digital Factory Vorarlberg is the youngest Research Center of Vorarlberg University of Applied Sciences. In the lab of the research center a research and learning factory has been established for educating students and employees of industrial partners. Showcases and best practice scenarios for various topics of digitalization in the manufacturing industry are demonstrated. In addition, novel methods and technologies for digital production, cloud-based manufacturing, data analytics, IT- and OT-security or digital twins are being developed. The factory comprises only a minimum core of logistics and fabrication processes to guarantee manageability within an academic setup. As a product, fidget spinners are being fabricated. A webshop allows customers to individually design their products and directly place orders in the factory. A centralized SCADA-System is the core data hub for the factory. Various data analytic tools and methods and a novel database for IoT-applications are connected to the SCADA-System. As an alternative to on premise manufacturing, orders can be pushed into a cloud-based manufacturing platform, which has been developed at the Digital Factory. A broker system allows fabrication in distributed facilities and offers various optimization services. Concepts, such as outsourcing product configuration to customers or new types of engineering services in cloud-based manufacturing can be explored and demonstrated. In this paper, we present the basic concept of the Digital Factory Vorarlberg, as well as some of the newly developed topics.
A covariance matrix self-adaptation evolution strategy for optimization under linear constraints
(2018)
A modified matrix adaptation evolution strategy with restarts for constrained real-world problems
(2020)
In combination with successful constraint handling techniques, a Matrix Adaptation Evolution Strategy (MA-ES) variant (the εMAg-ES) turned out to be a competitive algorithm on the constrained optimization problems proposed for the CEC 2018 competition on constrained single objective real-parameter optimization. A subsequent analysis points to additional potential in terms of robustness and solution quality. The consideration of a restart scheme and adjustments in the constraint handling techniques put this into effect and simplify the configuration. The resulting BP-εMAg-ES algorithm is applied to the constrained problems proposed for the IEEE CEC 2020 competition on Real-World Single-Objective Constrained optimization. The novel MA-ES variant realizes improvements over the original εMAg-ES in terms of feasibility and effectiveness on many of the real-world benchmarks. The BP-εMAg-ES realizes a feasibility rate of 100% on 44 out of 57 real-world problems and improves the best-known solution in 5 cases.
A multi-recombinative active matrix adaptation evolution strategy for constrained optimization
(2019)
A novel calorimetric technique for the analysis of gas-releasing endothermic dissociation reactions
(2020)
In engineering design, optimization methods are frequently used to improve the initial design of a product. However, the selection of an appropriate method is challenging since many
methods exist, especially for the case of simulation-based optimization. This paper proposes a systematic procedure to support this selection process. Building upon quality function deployment, end-user and design use case requirements can be systematically taken into account via a decision
matrix. The design and construction of the decision matrix are explained in detail. The proposed
procedure is validated by two engineering optimization problems arising within the design of box-type boom cranes. For each problem, the problem statement and the respectively applied optimization methods are explained in detail. The results obtained by optimization validate the use
of optimization approaches within the design process. The application of the decision matrix shows the successful incorporation of customer requirements to the algorithm selection.
A systemic-constructivist approach to the facilitation and debriefing of simulations and games
(2010)
Abseits - aside - à'lécart
(2012)
Purpose: The purpose of this qualitative phenomenological study is to explore the of self-initiated expatriates prior to and during acculturation to life in a smaller periphery region such as Vorarlberg, Austria. By providing insights into their lived experience this research aims to fill in the gaps of missing information on motivators, success factors to adjustment, issues, and stressors, and more that SIEs experience when adjusting. Specifically, what items promote adjustment and what items hinder adjustment.
Findings: Developed a better understanding of how and what motivational factors lead to expatriation. Furthermore, that opportunities arise by chance. During acculturation, language factors (dialect), cultural differences act as stressors. While social support, and organizational support, learning of the language act as promoters of acculturation.
Further Research could be done including ethnicities, SIEs moving from developed to developing countries, adjustment in regions with dialect vs no dialect.
Key words: self-initiated expatriates, expatriation, acculturation, adjustment, promoting acculturation, hindering acculturation.
Issues with professional conduct and discrimination against Lesbian, Gay, Bisexual, Transgender (LGBT+) people in health and social care, continue to exist in most EU countries and worldwide.
The project IENE9 titled: “Developing a culturally competent and compassionate LGBT+ curriculum in health and social care education” aims to enable teacher/trainers of theory and practice to enhance their skills regarding LGBT+ issues and develop teaching tools to support the inclusion of LGBT+ issues within health and social care curricula. The newly culturally competent and compassionate LGBT+ curriculum will be delivered though a Massive Open Online Course (MOOC) which is aimed at health and social care workers, professionals and learners across Europe and worldwide.
We have identified educational policies and guidelines at institutions teaching in health and social care, taken into account for developing the learning/teaching resources. The MOOC will be an innovative training model based on the Papadopoulos (2014) model for “Culturally Competent Compassion”. The module provides a logical and easy to follow structure based on its four constructs 'Culturally Aware and Compassionate Learning', 'Culturally Knowledgeable and Compassionate Learning', 'Culturally Sensitive and Compassionate Learning', 'Culturally Competent and Compassionate Learning'.
Specific training may result in better knowledge and skills of the health and social care workforce, which helps to reduce inequalities and communication with LGBT+ people, as well as diminishing the feelings of stigma or discrimination experienced.
Active demand side management with domestic hot water heaters using binary integer programming
(2013)
Adaptive indirect fieldoriented control of an induction machine in the armature control range
(2012)
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.
Diese Arbeit hat die Untersuchung der Frage, wie Mitarbeiter:innen agile Führung inmitten der COVID-19-Krise wahrnehmen, zum Ziel. Die leitende Forschungsfrage lautet: „Wie erfolgreich ist agile Führung in Zeiten der COVID-19-Pandemie aus Mitarbeitendensicht?“ Hierbei wird die Führungssituation anhand der aktuellen Veränderungstreiber und der COVID-19-Pandemie kontextualisiert. Daraufhin wird nach einem Aufriss der Historie verschiedener Führungstheorien, die agile Führung näher betrachtet. Im Rahmen dieser Aufarbeitung wird agiles Führungsverhalten definiert, welches für die fortführende quantitative Empirie von zentraler Bedeutung ist. Anschließend werden die erlangten Daten aus einer durchgeführten Onlinebefragung ausgewertet und analysiert. Als Gegenstand der Untersuchung werden verschiedene Hypothesen im Hinblick auf Wirkungszusammenhänge zwischen agilem Führungsverhalten und der Zufriedenheit der Mitarbeitenden aufgestellt.
Dynamische Veränderungen, steigende Wettbewerbsintensität und ein hohes Maß an Komplexität charakterisieren das aktuelle Marktumfeld, in dem Unternehmen agieren müssen. Das Prozessmanagement muss diesen Veränderungen sowohl auf der strategischen, als auch auf der operativen Ebene begegnen. Eine Adaption des Konzepts der Agilität durch das Prozessmanagement wird daher zunehmend relevant, um die originären Ziele des Prozessmanagements zu erreichen. Allerdings gilt dies unter der Prämisse, dass die agilen Konzepte die Fähigkeiten des Prozessmanagements, auf Veränderungen nachhaltig zu reagieren, stärken. In diesem Zusammenhang sind in der Literatur Arbeiten und Texte zu unterschiedlichen Anwendungen der agilen Konzepte im Prozessmanagement zu finden. Unklar bleibt dabei sowohl, ob diese Texte auf einem gemeinsamen Verständnis des Konzepts basieren, als auch der Zusammenhang und die Vereinbarkeit mit traditionellen Methoden des Prozessmanagements. Unter diesen Voraussetzungen ist es das Ziel der vorliegenden Arbeit den Kontext aufzuzeigen, in welchem agile Konzepte im Prozessmanagement diskutiert werden, und wie diese mit Modellen des traditionellen Prozessmanagements zusammenhängen. Dazu werden ausgewählte Texte auf ihre Verwendung agiler Konzepte als Lösungsstrategien für das allgemeine Handlungsfeld der dynamischen Veränderungen der „VUCA Welt“ analysiert. Die identifizierten Konzepte werden in Bezug zu traditionellen Konzepten, wie dem BPM Life-cycle, kritisch hinterfragt. Die Erkenntnisse der Arbeit belegen, dass die aktuelle Marktsituation ein Umdenken im Prozessmanagement erfordert. Agile Konzepte können das Prozessmanagement dabei unterstützen und Alternativen zu traditionellen Vorgehensweisen aufzeigen. Dabei fehlen jedoch bisher standardisierte Anwendungskonzepte und ein einheitliches Verständnis des Begriffs der Agilität im Prozessmanagement. Ferner erfordern die ganzheitliche Betrachtungsweise und die originären Ziele des Prozessmanagements weiterhin den Einsatz traditionellerer Methoden als Fundament für die Einführung von agilen Konzepten im Prozessmanagement.
Akademische Lehre 2.0
(2014)
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.
Alter und Recruiting
(2020)
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Problematik von Arbeitssuchenden 45 plus in Vorarlberg.
Zum Verständnis werden die Fachbegriffe Diversity, Generationen und Altersklassen, Altersdiskriminierung und Work Ability Index erläutert. Die Umfeld- und Einflussfaktoren beschäftigen sich mit den demografischen Grundlagen, den Potenzialen älterer Arbeitnehmender, dem alter(n)s-gerechten Arbeiten, möglicher Herausforderungen im Recruiting und Ideen anderer Länder.
Im Abschnitt Methodologie und Methodik werden Grundlagen der qualitativen Forschung behandelt. Die Datenerhebung erfolgte durch Experteninterviews. Die Details dazu finden sich in den Passagen Sampling, Auswahl der Interviewpartner, Interview-Leitfaden, Auswertungsmethode und Gütekriterien. Die Arbeit fokussiert sich auf Industrieunternehmen in Vorarlberg sowie das AMS, die AK und die Caritas.
Die Antworten aus den Leitfaden-Interviews führen schlussendlich zu potenziellen Reformansätzen, um die Situation für Arbeitnehmende 45 plus zu verbessern. Es ergeben sich mehrere Aspekte, welche wider das Einstellen von älteren Bewerbenden vorliegen.
With Cloud Computing and multi-core CPUs parallel computing resources are becoming more and more affordable and commonly available. Parallel programming should as well be easily accessible for everyone. Unfortunately, existing frameworks and systems are powerful but often very complex to use for anyone who lacks the knowledge about underlying concepts. This paper introduces a software framework and execution environment whose objective is to provide a system which should be easily usable for everyone who could benefit from parallel computing. Some real-world examples are presented with an explanation of all the steps that are necessary for computing in a parallel and distributed manner.
An electrochemical study with three redox substances on a carbon based nanogap electrode array
(2020)
Bubble column humidifiers (BCHs) are frequently used for the humidification of air in various water treatment applications. A potential but not yet profoundly investigated application of such devices is the treatment of oily wastewater. To evaluate this application, the accumulation of an oil-water emulsion using a BCH is experimentally analyzed. The amount of evaporating water vapor can be evaluated by measuring the humidity ratio of the outlet air. However, humidity measurements are difficult in close to saturated conditions, as the formation of liquid droplets on the sensor impacts the measurement accuracy. We use a heating section after the humidifier, such that no liquid droplets are formed on the sensor. This enables us a more accurate humidity measurement. Two batch measurement runs are conducted with (1) tap water and (2) an oil-water emulsion as the respective liquid phase. The humidity measurement in high humidity conditions is highly accurate with an error margin of below 3 % and can be used to predict the oil concentration of the remaining liquid during operation. The measured humidity ratio corresponds with the removed amount of water vapor for both tap water and the accumulation of an oil-water emulsion. Our measurements show that the residual water content
in the oil-water emulsion is below 4 %.
An implementation approach of the gap navigation tree using the TurtleBot 3 Burger and ROS Kinetic
(2020)
The creation of a spatial model of the environment is an important task to allow the planning of routes through the environment. Depending on the number of sensor inputs different ways of creating a spatial environment model are possible. This thesis introduces an implementation approach of the Gap Navigation Tree which is aimed for usage with robots that have a limited amount of sensors. The Gap Navigation Tree is a tree structure based on depth discontinuities constructed from the data of a laser scanner. Using the simulated TurtleBot 3 Burger and ROS kinetic a framework is created that implements the theory of the Gap Navigation Tree. The framework is structured in a way that allows using different robots with different sensor types by separating the detection of depth discontinuities from the building and updating of the Gap Navigation Tree.
Neben klassischen Kennzahlen, welche nach einem anerkannten Rechnungslegungsstandard (z.B. IFRS) berechnet werden, sind häufig auch sogenannte alternative Leistungskennzahlen in Geschäftsberichten oder Investor-Relations Unterlagen mit ausgewiesen. Diese erfreuen sich zunehmender Beliebtheit bei börsennotierten Unternehmen, da unternehmensspezifische Anpassungen vorgenommen werden können. Folglich wird eine unternehmensübergreifende Vergleichbarkeit erschwert, wodurch zunehmend Regulierungen durch entsprechende Institutionen erfolgen. In dieser Arbeit kann aufgezeigt werden, dass die gewünschte Transparenz länderübergreifend sehr stark abweicht und diese Regelungen noch nicht vollumfänglich durch die Unternehmen umgesetzt wurden.
Neben der tatsächlichen Verwendung von alternativen Leistungskennzahlen ist es von Interesse ob diese Kennzahlen zusätzlichen Erklärungsgehalt für den Unternehmenswert beinhalten. Dabei kann innerhalb der Arbeit aufgezeigt werden, dass das EBITDA, der Free Cash-Flow oder die Nettoverschuldung einen Mehrwert in der Analyse bieten können. Je nach länder-, regionalen-, branchen- oder währungsspezifischen Charakteristika haben unterschiedliche Kennzahlen einen signifikanten Einfluss auf den Unternehmenswert und können somit einen Mehrwert in der Analyse bieten.
Diese Arbeit analysiert mithilfe von Umfragen allgemeine Themen über Erneuerbare-Energie-Gemeinschaft (EEG) und deren Verrechnungs-Visualisierung. Sie befasst sich im speziellen mit der Verrechnungs-Visualisierungsplattform der Firma Exnaton. Diese wird von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis für die Proformarechnung verwendet.
Die Umfrageergebnisse werden grafisch und in Textform dargestellt und präsentiert. Auf Basis einer eigenen Interpretation und einer SWOT-Analyse wurde die Bewertung durchgeführt. Es soll eine strategische Entscheidungsmöglichkeit, für die Anwendung einer Verrechnungs-Visualisierungsplattform, geschaffen werden.
Die meistgewählten Erwartungen bzw. Wünsche an eine EEG (Klimaschutz, Umweltschutz und Stärkung der regionalen Gemeinschaft) werden als großes Potential der Energiewende gesehen. Mit knapp 78 % kann sich die Mehrheit der Befragten „Gut“ bis „Sehr gut“ vorstellen, sich an einer EEG zu beteiligen. Die nutzerfreundliche Gestaltung der relevanten Daten und die einfache Anwendung werden als Stärke der Exnaton-Verrechnungs-Visualisierungsplattform angesehen. Von den Teilnehmenden der Pilot-EEG-Schnifis bestehen schon 50 % der Befragten im Jahr 2021 auf eine 15-minütige Visualisierung ihrer EEG-Daten. Dies lässt auf ein großes Potential an EEGs und den damit benötigten Verrechnungs-Visualisierungsplattformen schließen.
Obwohl der Energiebedarf eines Krankenhauses nur ca. 1,2% der Gesamtkosten ausmacht, werden Energieeinsparmaßnahmen und -optimierungen immer wichtiger. Neben dem steigenden Umweltbewusstsein wird auch der Kostendruck in diesem Dienstleistungssektor immer größer. Trotz der in vielen Krankenhäusern vorhandenen und gut ausgebauten Gebäudeleittechnik fehlt oft das Detailwissen über den Energieverbrauch und deren Verursacher.
Aufgrund der großen Anzahl an verwendeten Geräten und Kleinverbrauchern sowie der vielen gebäudetechnischen Großgeräte ist eine genaue Ursachensuche kein leichtes Unterfangen. Auch im Krankenhaus Feldkirch sind eine Vielzahl automatischer Stromzähler installiert und im Energiemonitoringsystem aufgeschaltet. Dennoch ist aktuell nur der Gesamtstromverbrauch bekannt und verwertbar. Analysen auf Gebäude oder Anlagen-Ebene werden nur sehr wenige durchgeführt.
In dieser Arbeit soll untersucht werden, wie die wesentlichen Einflussfaktoren auf den Stromverbrauch mithilfe der installierten automatischen Zähler identifiziert werden können.
Um herauszufinden, mit welchen Methoden der größte Informationsgehalt gewonnen werden kann, kommen verschiedene Methoden wie Kennzahlenvergleiche, die Darstellung als Sankey-Diagramm, objektspezifische Vergleiche und statistische Analysen sowie Energieganganalysen zur Anwendung.
Die erarbeiteten Auswertungen und Darstellungen zeigen sehr schnell, dass ohne eine Vielzahl an Subzählern keine sinnvollen Analysen möglich sind. Die große Anzahl an angeschlossenen Verbrauchern und deren variables Regelverhalten lassen aus den Daten (z. B. Summenzählern) anhand zusammengefasster Stromverläufe kaum Schlüsse für einzelne Gebäude zu. Es zeigt sich auch, dass eine einzelne Darstellungsform für alle Auswertungen keinen Sinn macht. In dieser Arbeit werden mögliche Einbauorte für die Stromzähler vorgeschlagen sowie Verfahren für eine durchdachte Auswertung der Energieverbräuche und Umsetzung in die Praxis angeführt.
Das Management eines Unternehmens kann Mithilfe von bilanzpolitischen Maßnahmen bewusst Einfluss auf das Unternehmensergebnis nehmen. Durch Ausnutzung von Ermessenspielräumen bei der Bildung und Auflösung von Rückstellungen können stille Reserven gebildet und in späteren Perioden wieder aufgelöst werden.
In dieser Masterarbeit wurde untersucht ob die Unternehmen des M-DAX mithilfe der Big-Bath-Accounting-Methode oder der Income-Smoothing-Methode bewusst Einfluss auf das Jahresergebnis genommen haben. Hierfür wurden die Geschäftsberichte der Zielgruppe im Zeitraum von 2009 – 2018 empirisch untersucht. Um die Gültigkeit der Hypothesen zu überprüfen wurde das ausgewiesene EBIT mit einem bereinigten EBIT verglichen. Für die Ermittlung des bereinigten EBITs wurden die tatsächlichen Rückstellungsbildungen bzw. Rückstellungsauflösungen durch die über den Betrachtungszeitraum durchschnittlichen Rückstellungsbildung bzw. Rückstellungsauflösung ersetzt.
Die Ergebnisse der empirischen Untersuchung haben gezeigt, dass die Unternehmen der Zielgruppe Mithilfe von Rückstellungen großen Einfluss auf das EBIT nehmen können. Weiter konnte belegt werden, dass die meisten Unternehmen bei der Rückstellungsbewertung grundsätzlich vorsichtig agieren und höhere Beträge in Rückstellungen bilanzieren.
Die EU-Ziele umfassen die Steigerung des Anteils an erneuerbaren Energien an der Energieerzeugung um 32 % bis 2030. Doch erneuerbare Energien bringen neben den Vorteilen für den Umweltschutz auch Probleme mit sich. Ihre Schwankungen und Unkontrollierbarkeit stellen große Herausforderungen für das Stromnetz dar. Um die Netz- und damit die Versorgungssicherheit weiterhin gewährleisten zu können, braucht es Lösungen, die weder das Stromnetz, die Verbraucher noch die Energieversorger benachteiligen. Eine Möglichkeit wäre es, zusätzliche Kraftwerke und Infrastruktur (Redundanzen) aufzubauen, welche potenzielle Schwankungen ausgleichen können. Dieser Lösungsansatz gilt als traditioneller Weg, der hohe Kosten und negative Umweltauswirkungen mit sich bringt. Demand Side Management hat das Potenzial, effiziente Lösungen diesbezüglich anzubieten. Welche Vorteile der Einsatz von DSM auf Ebene der Haushaltsverbraucher für die Energieversorger in Bezug auf den Abruf von Ausgleichsenergie bringt, wird in dieser Arbeit behandelt. Dafür wurde ein agentenbasiertes Modell entwickelt, welches darauf abzielt, die Abweichung zwischen dem von dem Energieversorger prognostizierten Verbrauch und dem realen Verbrauch seiner Haushaltskunden zu verringern. Jeder Haushalt in dem vorgestellten Modell ist mit einer Flexibilität in Form eines Batteriespeichers ausgestattet. Die Speicherbewirtschaftung wird basierend auf einem Signal, welches der Energieversorger übermittelt, automatisch vom Haushalt für jeden Tag im Betrachtungszeitraum optimiert. Jede Abweichung zwischen der vom Energieversorger erstellten Prognose und der tatsächlich bezogenen Strommenge stellt dabei einen Bezug von Ausgleichsenergie dar. Untersucht werden die Auswirkungen der Anzahl an Haushalten sowie ein unterschiedlicher Wissensstand auf die Prognose. Weiters werden zwei unterschiedliche Arten von Demand Side Management analysiert. Einmal die Einflussnahme auf die Last der Haushalte durch ein Preissignal, einmal durch das Vorgeben eines Lastgangs. Um die Effektivität der beiden Varianten bestimmen zu können, wird auch die Menge an Ausgleichsenergie erhoben, welche ohne das Vorhandensein eines Batteriespeichers (also ohne Steuerung) anfallen würde. Das Modell wurde entwickelt, um einen Trend aufzuzeigen und keine spezifische Einsparungsmenge zu ermitteln, da dies von der jeweiligen Situation des Energieversorgers abhängt. Die Erstellung der unterschiedlichen Wissensstände basiert auf den österreichischen rechtlichen Vorgaben bezüglich der Datenübertragung bei intelligenten Messgeräten. Dabei ist einmal der Jahresverbrauch, einmal der Tagesverbrauch und einmal die stündlichen Verbrauchswerte bekannt. Das Preissignal ist negativ korreliert zu den am Day-Ahead-Markt gehandelten Mengen und das Lastsignal basiert auf einer der Prognosen des Energieversorgers, je nach Variante, die untersucht wird. Es zeigte sich, dass ein besserer Wissensstand nur teilweise eine Verbesserung der Prognose erzielte. Wobei die unterschiedlichen Wissensstände auf den realen Werten der nicht verwendeten Haushalte aus dem gleichen Datensatz aufbauen und so beispielsweise Wettereinflüsse in der Prognose schon bekannt waren, was die Prognose basierend auf Jahreswerten sehr genau machte. Der Aggregationseffekt von mehreren Haushalten beeinflusst die Prognose positiv. Auf einzelner Haushaltsebene schneiden die Vorhersagen deutlich schlechter ab als bei Prognosen des Gesamtverbrauchs aller Haushalte. Die Optimierung basierend auf dem Lastsignal generiert eine geringere Menge an Ausgleichsenergie als das Preissignal. Das liegt unter anderem daran, dass die Prognose nur die Verbräuche der Haushaltskunden berücksichtigt und nicht die Mengen, die am Markt gehandelt werden. In den untersuchten Varianten stellte sich heraus, dass am wenigsten Ausgleichsenergie über alle Haushalte erzeugt wird, wenn kein Demand Side Management betrieben wird, also keine Batteriespeicher vorhanden sind und die Prognose des Energieversorgers auf Stundenwerten basiert. Auf einzelner Haushaltsebene fällt bei der Optimierung mittels Lastsignal am wenigsten Ausgleichsenergie an.
Weltweit hatten 2017 840 Millionen Menschen keinen Zugang zu Strom. Hinzu kommen Millionen weitere Menschen, die an unzuverlässige Stromquellen angeschlossen sind. Für das Wirtschaftswachstum, die menschliche Entwicklung und ökologische Nachhaltigkeit ist eine zuverlässige Stromversorgung jedoch von großer Bedeutung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich daher mit der Konzeptionierung einer zuverlässigen Stromversorgung für eine Hochschule in Benin (Westafrika), die sich mit einem unzuverlässigen Netzanschluss konfrontiert sieht. Die Konzeptionierung erfolgt mithilfe der Software HOMER.
Aufgrund unsicherer Systembedingungen wurden mehrere Szenarien und der Einfluss verschiedener Systemparameter untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass eine zuverlässige Stromversorgung durch die Implementierung eines Mini-Grids erreicht werden kann. Dabei hat die Ausgangssituation einen bedeutenden Einfluss auf die Systemauslegung. Für das untersuchte Szenario, in dem die Hochschule keine Stromkosten bezahlte, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterien-Mini-Grid als geeignet. Dabei entstehen Stromkosten von mindestens 0,013 USD pro kWh, was leicht erhöhte Kosten gegenüber den Bezugskosten bedeutet. Dieser Kostenzuwachs lässt sich aber mit der erhöhten Zuverlässigkeit rechtfertigen. Auch unter der Annahme, dass die offiziellen Bezugskosten bezahlt werden müssen, erwies sich ein PV/Dieselgenerator/Batterie-Mini-Grid als geeignet. Die Größe der PV-Anlage fällt in diesem Fall deutlich größer aus, was zu einem reduzierten Einsatz des Dieselgenerators führt. Ein untersuchtes Off-Grid erwies sich als unwirtschaftlich.
Somit enthält die Arbeit wichtige Erkenntnisse darüber, wie sich verschiedene Parameter auf ein geeignetes System auswirken. Zudem wurde ein Systemvorschlag ausgearbeitet. Diese Informationen sollen nicht nur den beteiligten Personen vor Ort helfen, sondern auch als Grundlage für zukünftige Projekte dienen.
Diese Arbeit beschäftigt sich mit der Analyse von Blasenindikatoren speziell des Immobilienbereichs, aber auch von Aktienmärkten. Im ersten Teil der Arbeit wird versucht, vergangene Blasenbildungen aufzuzeigen und zu erläutern, weshalb sich diese bilden konnten und schlussendlich geplatzt sind. Dies soll einem besseren Verständnis der restlichen Arbeit dienen. Weiters werden Indikatoren, die üblicherweise genutzt werden, um einen Markt einzuschätzen aufgezeigt und erläutert. Ebenfalls werden diese teilweise zueinander in Relation gestellt, um Zusammenhänge der einzelnen Indikatoren zu erkennen. Im Anschluss dieser Aufstellung werden bekannte, vom internationalen Markt anerkannte, Indikatoren aufgezeigt und erläutert und mit Beispielen unterlegt. Den Abschluss der Arbeit bildet das Einsetzen von ausgewählten Indikatoren für die Märkte Schweiz und Österreich und ein daraus abgeleitetes Fazit, ob eine Blase in diesen Ländern als Wahrscheinlich gilt oder nicht. Auch wird erläutert, dass ein einzelner Indikator wenig bis keine Aussagekraft zur Einschätzung einer Blasensituation hat, sondern Indikatorensets dazu benötigt werden.
Risikomanagement wird in einem sicheren Software-Entwicklungs-Lebenszyklus angewendet, um bei Produkten mögliche Risiken bereits in den frühen Entwicklungsphasen zu entdecken. Diese Arbeit ist aus Sicht eines Zulieferers für die elektrische Energiewirtschaft geschrieben.
Das Ziel dieser Forschung ist es, bestehende Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse zu untersuchen. Dazu wurde die folgende Forschungsfrage gestellt: Welche Methoden zur Bedrohungsidentifikation und Metriken zur Risikoanalyse sollen verwendet werden, um im Produktentwicklungsprozess den Anforderungen an Unternehmen, die als Zulieferer für die elektrische Energiewirtschaft fungieren, zu entsprechen und potentielle Bedrohungen im Anfangsstadium eines Projektes zu identifizieren? Um diese Forschungsfrage zu beantworten, wurden Methoden zur Bedrohungsidentifikation (STRIDE, Angriffsbäume und Angriffsbibliotheken) und Metriken (aus CVSS, OWASP und Literatur entnommen) zur Risikoanalyse in die theoretische Wissensgrundlage aufgenommen, in Bezug auf den Kontext und die Anforderungen analysiert und ein Ergebnis hergeleitet. Die Analyse basiert auf dem Kontext und der definierten Anforderungen aus Standards und Normen, wie IEC 62443-4-1 (Anforderungen an den Lebenszyklus für eine sichere Produktentwicklung), spezielle Publikationen von dem National Institute of Standards and Technology 800-30 (Guide for Conducting Risk Assessments) und 800-82 (Guide to Industrial Control Systems Security). Zusätzlich wurden noch Empfehlungen von der UP KRITIS (Öffentlich-Private Partnerschaft zum Schutz kritischer Infrastrukturen) aufgenommen.
Anhand der Analyse der Methoden zur Bedrohungsidentifikation wurde deduziert, dass aufgrund der Anforderungen keine konkreten Methoden empfohlen werden können. Basierend auf die Anforderungen an die Risikoanalyse konnten in dieser Arbeit die folgenden Schadensmetriken abgeleitet werden: Funktionale, lebensgefährliche oder -bedrohliche Auswirkungen, geschäftliche Auswirkungen, sowie Auswirkungen auf Daten und Informationsressourcen.
Mit dem entwickelten, gemischt-ganzzahligen linearen Optimierungsmodell wird ein grosser Beitrag geleistet, das die wichtigen Betriebskennzahlen einer PV-Speicheranlage, wie der Eigenverbrauchsanteil um bis zu 89 % und der Autarkiegrad um bis zu 73 % durch eine variable Grenzkostenoptimierung bei zusätzlicher E-Auto Berücksichtigung gesteigert werden können. Der Eigenverbrauch der PV-Erzeugung wird durch den stationären Batteriespeicher auf 71 % mehr als verdoppelt. Das beispielhafte Szenario hat einen Haushaltsverbrauch von 5 MWh pro Jahr und besteht aus einer 5 kWp PV-Anlage, mit einem 5 kWh Batteriespeicher und dem Tesla Model 3 mit einer Jahresfahrleistung von 16778 km.
Das erstellte Softwareprogramm kann einfach auf weitere verschiedene Anlagenkonstellationen und mit eigenen Eingangszeitreihenprofile der Haushaltslast, der PV-Erzeugung und der E-Auto Nutzung parametriert werden. Neben der Kennzahlenberechnung des konkreten Szenarios wird der jeweilige Einfluss einer Anlagenkomponente, wie PV, Batterie und Last bei deren Variation, auf die Kennzahlen grafisch gut sichtbar dargestellt.
Die Ergebnisse bestätigen bisherige Arbeiten, dass die Dimensionierung der Anlagenkomponenten nach der einfachen Faust-Formel 1:1:1 erfolgen soll: Der stationäre Batteriespeicher und die PV-Anlage sollen gleich gross sein und ihre Grösse in kWh soll der Jahreslast in MWh entsprechen. Damit wird nahezu schon ein gutes Optimum von Eigenverbrauch, Eigenverbrauchsanteil und Autarkiegrad bei minimalen Energiekosten gefunden und die Netzbelastung durch Bezug und Einspeisung kann reduziert werden.
Die vorliegende Masterarbeit befasst sich mit der Analyse von Unterstützungsverfahren, um mithilfe eines Roboters einen Fügeprozess kombiniert mit einer Fügeachse durchführen zu können. Durch das Führen der Bauteile durch den Roboter während des Fügevorgangs entsteht eine Überbestimmung zwischen Fügeachse und Roboter. Die auftretenden Kräfte und Momente, die dadurch auf den Roboter wirken, sind zu untersuchen. Mithilfe der Analysen soll ermittelt werden, ob der Roboter während der Fügeprozesse innerhalb seiner Leistungsgrenzen betrieben wird und ob eine ausreichend genaue Kompensation der Kräfte möglich ist. Ein dazu erstellter Versuchsaufbau soll diese Analysen ermöglichen. Nach dem Erarbeiten von Grundlagen der Roboterregelung wird speziell auf die, bei diesem Versuchsaufbau zu Verfügung stehenden, Unterstützungsverfahren des Roboters eingegangen. Die Eigenschaften und Anwendung des jeweiligen Verfahrens werden beleuchtet und dargestellt. Dem folgt eine Übersicht der geplanten Fügeversuche, um das Verhalten des Roboters während der Fügeprozesse zu analysieren. Die Auswertung einer durchgeführten Messsystemanalyse und der Fügeversuche stellt die Verwendbarkeit und die erreichbaren Toleranzen sowie die Stärken und Schwächen der Unterstützungsverfahren dar.
Analysis of the (μ/μI,λ)-CSA-ES with repair by projection applied to a conically constrained problem
(2019)
In contrast to fossil energy sources, the supply by renewable energy sources likewind and photovoltaics can not be controlled. Therefore, flexibilities on the demandside of the electric power grid, like electro-chemical energy storage systems, are usedincreasingly to match electric supply and demand at all times. To control those flex-ibilities, we consider two algorithms that both lead to linear programming problems.These are solved autonomously on the demand side, i.e., by household computers.In the classic approach, an energy price signal is sent by the electric utility to thehouseholds, which, in turn, optimize the cost of consumption within their constraints.Instead of an energy price signal, we claim that an appropriate power signal that istracked in L1-norm as close as possible by the household has favorable character-istics. We argue that an interior point of the household’s feasibility region is neveran optimal price-based point but can result in a L1-norm optimal point. Thus, pricesignals can not parametrize the complete feasibility region which may not lead to anoptimal allocation of consumption.We compare the price and power tracking algorithms over a year on the base ofone-day optimizations regarding different information settings and using a large dataset of daily household load profiles. The computational task constitutes an embarrassingly parallel problem. To this end, the performance of the two parallel computation frameworks DEF [1] and Ray [2] are investigated. The Ray framework is used to run the Python applications locally on several cores. With the DEF frameworkwe execute our Python routines parallelly in a cloud. All in all, the results providean understanding of when which computation framework and autonomous algorithmwill outperform the other.
In einer Zeit, in der Daten eine immer größere Rolle spielen, nehmen Schlagwörter wie Big Data, Data Analytics oder Data Mining auch in Organisationen eine große Rolle ein. Daten werden zum neuen digitalen Öl, das durch alle Systeme der Unternehmen und externe Quellen fließt. Richtig eingesetzt, unterstützen sie bei der Strategiefindung, bei der Umsetzung neuer Geschäftsmodelle, beim Gestalten neuer Abläufe und Prozesse und insbesondere bei der Entscheidungsfindung.
Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit den Themen Daten und Unternehmenssystemen. Von diesen Themen ausgehend wird versucht, eine Brücke zu den Themenfeldern Prozessmanagement und Prozessinnovation zu schlagen. Die Arbeit soll aufzeigen, welche strategischen und operativen Ansätze die Nutzung von Daten als Treiber für Prozessinnovation zulassen. Aufbauend auf einer theoretischen Einordnung der vier skizzierten Gebiete, bildet ein empirischer Teil das Herzstück dieser Arbeit. In diesem Teil werden Aussagen von ExpertInnen darüber zusammengetragen, welche Ansätze zur datengetriebenen Prozessinnovation sie in ihren jeweiligen Unternehmen anwenden. Diese Aufarbeitung ist gegliedert in die drei Ebenen Rahmenbedingungen, Faktoren und Ansätze. Abgeschlossen wird diese Arbeit durch konkrete Handlungsempfehlungen für Unternehmen.
Heutzutage gewinnen visuelle und akustische Eingabemethoden für die Interaktion mit Anwendungen oder Komponenten zunehmend an Bedeutung und sollen die klassische Maus oder Tastatur gegebenenfalls ersetzen. Abgesehen von der Sprachsteuerung benötigen jedoch auch die neuen Methoden für das Absetzen eines Befehls größtenteils die Hände. Es bleibt jedoch die Frage bestehen was passiert, wenn keine freie Hand zur Verfügung steht und ein Sprachbefehl aufgrund des Lärmpegels nicht erkannt wird. Diese Arbeit beschreibt das Konzept einer alternativen Anwendungssteuerung mit Fußgesten und verwendet dafür die Einlegesohlen ‚stapp one‘, die mit Druck- und Beschleunigungssensoren ausgestattet sind. Aufgrund der Durchführung einer Umfrage mit Mehrheitsvotum lassen sich verschiedene Fußgesten für entsprechende Aktionen der gesteuerten Komponenten definieren. Diese wirken auf die Anwender und Anwenderinnen intuitiv und weisen folglich eine hohe Akzeptanz bei der Benutzung auf. Mit einer Verbindungskombination aus Bluetooth und ‚User-Datagram-Protocol‘ (UDP) werden die Sensordaten von der Sohle, über ein Smartphone, zu einem Computer weitergeleitet, um eine Gestenerkennung mit Machine-Learning umzusetzen. Über ein Datenfluss-System werden die empfangenen Werte der Sensoren aufbereitet und eine Feature-Extraktion durchgeführt, sodass diese für eine Klassifizierung von Fußgesten dienen. Basierend auf ‚Deeplearning4j‘ wird ein Algorithmus mit ‚Long Short-Term Memory‘ implementiert und zusammen mit dem Datenfluss-System als ‚Java‘-Bibliothek zur Verfügung gestellt. Zusätzlich werden Datensätze von Fußgesten einer Person erstellt und zum Training sowie zur Evaluierung der Gestenerkennung verwendet. In einer letzten Umfrage wird die implementierte Bibliothek in zwei Applikationen integriert. Zudem wird die Funktion des definierten ‚Gesten-Aktionen-Mapping‘ in drei Anwendungsszenarien analysiert. Die Forschungsergebnisse zeigen eine zuverlässige Klassifizierung der Fußgesten mit einer Genauigkeit von 82 %, wobei unter realen Bedingungen auch Werte zwischen 85 % und 100 % erreicht werden.
The demand for managing data across multiple domains for product creation is steadily increasing. Model-Driven Systems Engineering (MDSE) is a solution for this problem. With MDSE, domain-specific data is formalized inside a model with a custom language, for example, the Unified Modelling Language (UML). These models can be created with custom editors, and specialized domains can be integrated with extensions to UML, e.g., the Systems Modeling Language (SysML). The most dominant editor in the open-source sector is Eclipse Papyrus SysML 1.6 (Papyrus), an editor to create SysML diagrams for MDSE.
In the pursuit of creating a model and diagrams, the editor does not support the user appropriately or even hinders them. Therefore, paradigms from the diagram modelling and Human Computer Interaction (HCI) domains, as well as perceptual and design theory, are applied to create an editor prototype from scratch. The changes fall into the categories of hierarchy, aid in the diagram composition, and navigation. The prototype is compared with Papyrus in a user test to determine if the changes have the effect of improving usability.
The study involved 10 participants with different knowledge levels of UML, ranging from beginners to experts. Each participant was tested on a navigation and modelling task in both the newly created editor, named Modelling Studio, and Papyrus. The study was evaluated through a questionnaire and analysis of the diagrams produced by the tasks.
The findings are that Modelling Studio’s changes to the hierarchical elements improved their rating. Furthermore, aid for diagram composition could be reinforced by changes to the alignment helper tool and adjustments to the default arrow behaviour of a diagram. Lastly, model navigation adjustments improve a link’s visibility and rating of a specialized link (best practice). The introduction of breadcrumbs had limited success in bettering navigation usability. The prototype deployed a broad spectrum of changes that found improvement already, which can, however, be further improved and tested more thoroughly.
Application of various tools to design, simulate and evaluate optical demultiplexers based on AWG
(2015)
Zeros can cause many issues in data analysis and dealing with them requires specialized procedures. We differentiate between rounded zeros, structural zeros and missing values. Rounded zeros occur when the true value of a variable is hidden because of a detection limit in whatever mechanism was used to acquire the data. Structural zeros are values which are truly zero, often coming about due to a hidden mechanism separate from the one which generates values greater than 0. Missing values are values that are completely missing for unknown or known reasons. This thesis outlines various methods for dealing with different kinds of zeros in different contexts. Many of these methods are very specific in their ideal usecase. They are separated based on which kind of zero they are intended for and if they are better suited for compositional or for standard data.
For rounded zeros we impute the zeros with an estimated value below the detection limit. The author describes multiplicative replacement, a simple procedure that imputes values at a fixed fraction of the detection limit. As a more advanced technique, the author describes Kaplan Meier smoothing spline replacement, which interpolates a spline on a Kaplan Meier curve and uses the spline below the detection limit to impute values in a more natural distribution. Rounded zeros cannot be imputed with the same techniques that would be used for regular missing values, since there is more information available on the true value of a rounded zero than there would be for a regular missing value.
Structural zeros cannot be imputed since they are a true zero. Imputing them would falsify their values and produce a value where there should be none. Because of this, we apply modelling techniques that can work around structural zeros and incorporate them. For standard data, the zero inflated Poisson model is presented. This model utilizes a mixture of a logistic and a Poisson distribution to accurately model data with a large amount of structural zeros. While the Poisson distribution is only applicable to count data, the zero inflation concept can be applied to different kinds of distributions. For compositional data, the zero adjusted Dirichlet model is introduced. This model mixes Dirichlet distributions for every pattern of zeros found within the data. Non-algorithmic techniques to reduce the amount of structural zeros present are also shown. These techniques being amalgamation, which combines columns with structural zeros into more broad descriptors and classification, which changes columns into categorical values based on a structural zero being present or not.
Missing values are values that are completely missing for various known or unknown reasons. Different imputation techniques are introduced. For standard data, MissForest imputation is introduced, which utilizes a RandomForest regression to impute mixed type missing values. Another imputation technique shown utilizes both a genetic algorithm and a neural network to impute values based on the genetic algorithm minimizing the error of an autoencoder neural network. In the case of compositional data, knn imputation is presented, which utilizes the knn concept also found in knn clustering to impute the values based on the closest samples with a value available.
All of these methods are explained and demonstrated to give readers a guide to finding the suitable methods to use in different scenarios.
The thesis also provides a general guide on dealing with zeros in data, with decision flowcharts and more detailed descriptions for both compositional and standard data being presented. General tips on getting better results when zeros are involved are also given and explained. This general guide was then applied to a dataset to show it in action.
