Kevin Förderer (M.Sc.)

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Werdegang

Kevin Förderer studierte von 2009 bis 2012 Wirtschaftsingenieurwesen und anschließend bis 2016 den Master-Studiengang Wirtschaftsmathematik am Karlsruher Institut für Technologie (KIT). Während des Studiums befasste er sich besonders mit den Themengebieten Operations Research, Statistik und Finance. Seit 2012 war er als Tutor und wissenschaftliche Hilfskraft am KIT tätig. Seine Tätigkeit umfasste unter anderem die Veranstaltungen "Einführung in das Operations Research", "Statistik" und "Algorithms for Internet Applications". In seiner Master Thesis "Optimal usage of decentralized energy in buildings" befasste sich Kevin Förderer mit Strategien zur Verwendung von dezentral erzeugter Energie in Gebäuden.

Seit 2016 ist Kevin Förderer als wissenschaftlicher Mitarbeiter am FZI Forschungszentrum Informatik im Forschungsbereich Intelligent Systems and Production Engineering (ISPE) tätig, wo er sich mit Energiemanagementsystemen für intelligente Gebäude beschäftigt.

Publikationen

Konferenzbeitrag (3)

1. Towards the Modeling of Flexibility Using Artificial Neural Networks in Energy Management and Smart Grids: NoteDetails

   Förderer, Kevin and Ahrens, Mischa and Bao, Kaibin and Mauser, Ingo and Schmeck, Hartmut, ACM, 2018

2. Demo abstract: a building energy management system in the context of the smart grid traffic light conceptInfoDetails

   Förderer, Kevin and Schmeck, Hartmut, 2017

   The BDEW smart grid traffic light concept is a framework to tackle some of the challenges posed by the transition of the energy system. In the project grid-control a system based on this concept has been implemented. This paper gives an overview of the system and outlines the building energy management system (BEMS) that will be installed and tested in a district battery storage system and five households as a part of this system. The BEMS utilizes a generic interface for exchanging and scheduling flexibility. The interface is based on an ideal battery model with time dependent constraints for power and energy. Daily, a schedule forecast for the following day is created by maximizing self-consumption utilizing consumption and production forecasts and locally available flexibility. An aggregated flexibility is then derived from this schedule forecast. The aggregated flexibility combined with the schedule forecast serve as basis for the actual schedule that is issued to the BEMS. Goal of the BEMS is schedule compliance while permitted by the traffic light phase.

3. Definition, Modeling, and Communication of Flexibility in Smart Buildings and Smart GridsDetails

   Mauser, Ingo and Müller, Jan and Förderer, Kevin and Schmeck, Hartmut, VDE, 2017

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Kontakt

Telefon: +49 721 9654-568
E-Mail: foerderer@dont-want-spam.fzi.de

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