Rösch, Dennis:
Ein Beitrag zur Echtzeit-Co-Simulation der Stationsautomatisierung
#!ilm_mods_00079669!#
Ilmenau : Universitätsverlag Ilmenau, 2026
(Ilmenauer Beiträge zur elektrischen Energiesystem-, Geräte- und Anlagentechnik: IBEGA ; 41)
DOI: https://doi.org/10.22032/dbt.69031
Winkelkotte, Martin; Flemming, Sebastian; Bretschneider, Peter:
Modelling of efficiency maps for optimised energy storage scheduling
#!ilm_mods_00079884!#
In: IET conference proceedings, vol. 2025 (2026), no. 45, pp. 692–697
[24. Wind & Solar Integration Workshop (WISO) (Berlin, 07.-10.10.2025)]
DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2025.4371
Schreiber, Moritz; Bretschneider, Peter:
Energy demand optimization with respect to uncertainties based on historical time series information
#!ilm_mods_00079877!#
In: IET conference proceedings, vol. 2025 (2026), no. 45, pp. 652–657
[24. Wind & Solar Integration Workshop (WISO) (Berlin, 07.-10.10.2025)]
DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2025.4365
Meisenbacher, Stefan; Selzer, Silas Aaron; Dado, Mehdi; Beichter, Maximilian; Martin, Tim; Zdrallek, Markus; Bretschneider, Peter; Hagenmeyer, Veit; Mikut, Ralf:
On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasts with irregular shutdowns due to redispatching
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In: Automatisierungstechnik: AT, vol. 73 (2025), no. 10, pp. 752–766
DOI: https://doi.org/10.1515/auto-2024-0171
Richter, Lucas; Lenk, Steve; Bretschneider, Peter:
Advancing electric load forecasting: leveraging federated learning for distributed, non-stationary, and discontinuous time series
#!ilm_mods_00019277!#
In: Smart cities, vol. 7 (2024), no. 4, pp. 2065–2093
DOI: https://doi.org/10.3390/smartcities7040082
Richter, Lucas; Bender, Tom; Lenk, Steve; Bretschneider, Peter:
Generating synthetic electricity load time series at district scale using probabilistic forecasts
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In: Energies: open-access journal of related scientific research, technology development and studies in policy and management, vol. 17 (2024), no. 7, art. 1634
DOI: https://doi.org/10.3390/en17071634
Kummerow, André:
Robuste Identifikation und Lokalisierung von Betriebsstörungen in elektrischen Netzen
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Ilmenau, 2024
DOI: https://doi.org/10.22032/dbt.62463
Bauer, Fabian; Selzer, Silas Aaron; Bretschneider, Peter:
Datenanalysemethoden zur Erhöhung der Erklärbarkeit und Optimierung von Machine Learning Modellen
#!ilm_mods_00002857!#
In: RET.Con 2023: 6. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen, 09.-10. Februar 2023 : Tagungsband (ISBN 978-3-940820-21-1), (2023), pp. 118–137
Selzer, Silas Aaron; Bauer, Fabian; Bohm, Sebastian; Runge, Erich; Bretschneider, Peter:
Physics-guided machine learning techniques for improving temperature calculations of high-voltage transmission lines
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In: Die Energiewende beschleunigen: ETG-Kongress 2023 : 25.-26. Mai 2023 in Kassel (ISBN 978-3-8007-6108-1), (2023), pp. 353–360
Winkelkotte, Martin; Naumann, Steffi; Flemming, Sebastian; Bretschneider, Peter:
Machine learning based model fitting concept for energy system components in energy management
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In: Proceedings 33. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 23.-24. November 2023 (ISBN 978-3-7315-1324-7), (2023), pp. 53–59
DOI: https://doi.org/10.22032/dbt.59184
Multaheb, Samim; Bauer, Fabian; Bretschneider, Peter; Niggemann, Oliver:
Learning physically meaningful representations of energy systems with variational autoencoders
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In: 2022 27th IEEE International Conference on Emerging Technologies and Factory Automation (ETFA) (ISBN 978-1-6654-9997-2), (2022)
DOI: https://doi.org/10.1109/ETFA52439.2022.9921550
Eckner, Stefanie; Bretschneider, Peter:
Multiagent-system based smart charging algorithm for a time-variant set of electric vehicles
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In: 5th E-Mobility Power System Integration Symposium (EMOB 2021): Berlin, Germany and online, 27 September 2021 (ISBN 978-1-7138-5221-6), (2022), pp. 104–108
DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2021.2512
Hönle, Benedikt; Sommer, Henrik; Gnehr, Wolf-Michael; Bretschneider, Peter:
Deep Neural Networks for short-term multivariate solar power predictions from various meteorological forecast data
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In: PESS + PELSS 2022: Power and Energy Student Summit : 2-4 Nov. 2022 (ISBN 978-3-8007-6013-8), (2022), pp. 118–123
URL: https://ieeexplore.ieee.org/document/10104238
Fischer, Tobias; Bauer, Fabian; Selzer, Silas; Bretschneider, Peter:
Weißes Rauschen basierte Verlustfunktion zur verbesserten Zeitreihenprognose mit künstlichen neuronalen Netzen
#!ilm_mods_00001940!#
In: Proceedings 32. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 1.-2. Dezember 2022 (ISBN 978-3-7315-1239-4), (2022), pp. 111–118
DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000151141
Bauer, Fabian; Hagner, Jessica; Bretschneider, Peter; Klaiber, Stefan:
Improvement of the prediction quality of electrical load profiles with artificial neural networks
#!ilm_mods_00009481!#
In: Machine Learning for Cyber Physical Systems: selected papers from the International Conference ML4CPS 2020 (ISBN 978-3-662-62745-7), (2021), pp. 13–21
DOI: https://doi.org/10.1007/978-3-662-62746-4
Sommer, Henrik; Winkelkotte, Martin; Bretschneider, Peter:
Optimierung eines parametrischen Fundamentalmodells zur Kraftwerkseinsatzplanung
#!ilm_mods_00009435!#
In: RET.Con 2021: 4. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen, 18.-19. Februar 2021 : Tagungsband (ISBN 978-3-940820-17-4), (2021), pp. 162–170
Sommer, Henrik; Winkelkotte, Martin; Bretschneider, Peter:
Optimization of a parametric fundamental model for unit commitment modeling
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In: Von Komponenten bis zum Gesamtsystem für die Energiewende: ETG-Kongress 2021 : 18.-19. March 2021, Online (ISBN 978-3-8007-5549-3), (2021), pp. 525–530
URL: https://ieeexplore.ieee.org/servlet/opac?punumber=9469514
Sommer, Henrik; Winkelkotte, Martin; Bauer, Fabian; Bretschneider, Peter:
Hybrid-approach for unit commitment simulation combining a fundamental model with a neural network
#!ilm_mods_00007754!#
In: 11th Solar & Storage Power System Integration Workshop (SIW 2021) (ISBN 978-1-83953-680-9), (2021), pp. 174–180
DOI: https://doi.org/10.1049/icp.2021.2498
Selzer, Silas Aaron; Bauer, Fabian; Bohm, Sebastian; Bretschneider, Peter; Runge, Erich:
Physik-geführte NARXnets (PGNARXnets) zur Zeitreihenvorhersage
#!ilm_mods_00007759!#
In: Proceedings 31. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 25.-26. November 2021 (ISBN 978-3-7315-1131-1), (2021), pp. 235–261
DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000138532
Fischer, Tobias Merlin; Bauer, Fabian; Selzer, Silas Aaron; Bretschneider, Peter:
Genetische Algorithmen zur Hyperparameteroptimierung künstlicher neuronaler Netze für die Energiezeitreihenprognose
#!ilm_mods_00007758!#
In: Proceedings 31. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 25.-26. November 2021 (ISBN 978-3-7315-1131-1), (2021), pp. 263–284
DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000138532
Klaiber, Stefan:
Analyse, Identifikation und Prognose preisbeeinflusster elektrischer Lastzeitreihen
#!ilm_mods_00011293!#
Ilmenau, 2020
URL: https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:gbv:ilm1-2019000719
Klaiber, Stefan; Bauer, Fabian; Bretschneider, Peter:
Verbesserung der Netzverlustprognose für Energieübertragungsnetze
#!ilm_mods_00011856!#
In: Automatisierungstechnik: AT, vol. 68 (2020), no. 9, pp. 738–749
DOI: https://doi.org/10.1515/auto-2020-0076
Klaiber, Stefan; Waczowicz, Simon; Konotop, Irina; Westermann, Dirk; Mikut, Ralf; Bretschneider, Peter:
Prognose für preisbeeinflusstes Verbrauchsverhalten
#!ilm_mods_00026100!#
In: Automatisierungstechnik: AT, vol. 65 (2017), no. 3, pp. 179–188
DOI: https://doi.org/10.1515/auto-2016-0125
Dinther, Clemens; Fey, Bernhard; Renelt, Sven; Strüker, Jens; Flath, Christoph; Terzidis, Orestis; Bretschneider, Peter:
Dient die 10-Punkte-Agenda der Bundesregierung einer erfolgreichen Energiewende?
#!ilm_mods_00026080!#
In: Energiewirtschaftliche Tagesfragen: et ; Zeitschrift für Energiewirtschaft, Recht, Technik und Umwelt, vol. 67 (2017), no. 3, pp. 17–22
URL: https://ezb.ur.de/?2709334-7
