DW
Dirk Werth
Author with expertise in Existence and Dynamics of Monetary Equilibrium Models
Achievements
This user has not unlocked any achievements yet.
Key Stats
Upvotes received:
0
Publications:
9
(0% Open Access)
Cited by:
0
h-index:
17
/
i10-index:
34
Reputation
Biology
< 1%
Chemistry
< 1%
Economics
< 1%
Show more
How is this calculated?
Publications
0

Developing an Ontology on Battery Production and Characterization with the Help of Key Use Cases from Battery Research

Vincent Nebel et al.Nov 19, 2024
Materials science research faces challenges due to diverse and evolving measurements, materials, and methods. Managing research data in a way that is understandable, comparable, and reproducible is essential for high data quality, particularly for data science and machine learning applications. In Li‐ion batteries research data storage concepts and structures vary widely between institutions and researchers, leading to difficulties in data comparison and understanding. To address the issue of data structuring, battery production and characterization ontology (BPCO) is developed. The ontology builds on existing ontologies like the Platform MaterialDigital core ontology and quantities, units, dimensions, and types ontology to model standard battery production processes, characterization methods, and materials. The BPCO is based on a workflow structure to be accessible to nonexperts and, unlike highly specialized existing ontologies, models the whole production process removing the need for separate data structures and enabling the identification of dependencies between parameters. This work builds upon a previously published paper in which the taxonomy and fundamental strategies for ontology development are established. The article presents the developed ontology and its use for structuring research data in three key use cases, that is, different experiments performed to validate the ontology's capabilities, provide feedback, and ensure its applicability.
0

The impact of inhabitant traits and house types on the electricity load forecasting of private households

Anna Vocke et al.Jan 1, 2025
The propagation of digital infrastructure and intelligence within the electricity grids opens the door to new methods of residential electricity load forecasting: away from the usage of aggregated and standardized load profiles to an individual load prediction at the single-household level. Given the highly individual nature of residential load data, the performance of state-of-the-art forecasting techniques, such as the employment of artificial neural networks (ANNs), is expected to differ among certain household types. In this work, we study the impact of different household types, characterized by inhabitant traits and household composition, on the predictive power of a multilayer perceptron (MLP) trained to forecast the household's electricity load in 15-minute intervals. To investigate the influence of large electric installations such as photovoltaic systems or heatpumps on the MLP's forecasting performance, we perform the same analysis for different groups of house types. We find the number of household inhabitants to have the largest effect on the predictive power of the studied MLP. Among the investigated categories, only the impact of the household's average age on the MLP is not significant.