Daniel Bayer M. Sc.
Telefon | (0931) 31-89632 |
daniel.bayer@uni-wuerzburg.de | |
Raum | 01.019 (Gebäude M4) |
Anschrift | Lehrstuhl für Informatik III Am Hubland D-97074 Würzburg |
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Forschungsinteressen
Daniel Bayer arbeitet als wissenschaftlicher Mitarbeiter bei der Professur für Informatik (Modellierung und Simulation). Er studierte zunächst Mathematik mit dem Abschluss Bachelor of Science, danach Informatik an der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg.
Seine Tätigkeit fokussiert sich auf die Bearbeitung des Forschungsprojektes von DigiSWM. Hierbei ist eines der zentralen Ziele, dass umfangreiche Energiedaten mit KI-Verfahren kombiniert werden, um neue Energiedienstleistungen zu simulieren und zu evaluieren.
Zu seinen Forschungsinteressen gehören digitale Zwillinge und datengesteuerte Simulationen lokaler Energiesysteme inklusive des Gebäudesektors, um eine langfristig nachhaltige und klimaneutrale Energieversorgung durch die optimale Dimensionierung sowie Steuerung der Heiz- und Energieversorgungssysteme zu gewährleisten. Des Weiteren befasst er sich mit den Themen Multi-Agent Reinforcement Learning und Sustainable Computing.
Forschungsprojekte
Neuste Veröffentlichungen
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Modeling of Annual and Daily Electricity Demand of Retrofitted Heat Pumps based on Gas Smart Meter Data. . In Proceedings of the 10th ACM International Conference on Systems for Energy-Efficient Buildings, Cities, and Transportation, of BuildSys ’23. ACM, 2023.
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A digital twin of a local energy system based on real smart meter data. . In Energy Informatics, 6(1). Springer Science and Business Media {LLC}, 2023.
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Enhancing the Performance of Multi-Agent Reinforcement Learning for Controlling HVAC Systems. . In 2022 IEEE Conference on Technologies for Sustainability (SusTech), pp. 187–194. 2022.