Qualitätssicherung von Energiedaten über Domänenwissen in Kombination mit Verfahren des maschinellen Lernens

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Energiedaten produzierender Unternehmen bieten vielfältige Möglichkeiten wirtschaftlichen Mehrwert zu generieren. Dennoch scheitern die meisten KI Projekte, was auf eine unzureichende Datenqualität in den Produktionsprozessen zurückzuführen ist. Das künstliche Füllen fehlender Werte sowie das Bereinigen von Ausreißern bietet die Möglichkeit die Datenqualität erheblich zu verbessern, allerdings muss in vielen Fällen neben den rein datenbasierten Verfahren zusätzlich Expertenwissen bezüglich der Sinnhaftigkeit künstlich generierter Werte bzw. bereinigter Ausreißer herangezogen werden. Im Rahmen einer Masterarbeit ist deshalb ein Verfahren für Energiedaten zu entwickeln, welches Domänenwissen aus den Energiesystemen mit datenbasierten Verfahren kombiniert, um den Prozess der Datenqualitätssicherung zu automatisieren.

Weitere Informationen zu den konkreten Arbeitspaketen auf Anfrage.

Kontakt: Thomas Weber (thomas.weber@etalytics.de)