Marcus Voß

M.Sc. Marcus Voß
Büro: TEL 1307

Vita

Marcus Voß ist seit seinem Masterstudium der Wirtschaftsinformatik an der Humboldt Universität Berlin in 2014 Doktorand der Energieinformatik und wissenschaftlicher Mitarbeiter am DAI-Labor. Dort koordinierte und arbeitete er an mehreren Forschungsprojekten, in denen untersucht wurde, wie Digitalisierung und KI die Energiewende unterstützen können, z.B. durch Modellierung, Prognose und Optimierung verschiedener nachfrageseitiger Prozesse wie Elektrofahrzeuge, Gebäude- und Haushaltslasten und erneuerbare Erzeugung. In seiner Doktorarbeit analysiert er Smart-Meter-Daten auf Niederspannungsebene unter Verwendung nicht-Euklidischer Abstandsmaße mit Anwendungen in der Lastprognose und dem Lastprofil-Clustering. Derzeit koordiniert er das Application Center "Smart Energy Systems".

Forschungsschwerpunkte

  • Analyse von Smart-Meter-Daten im Niederspannungsnetz
  • Gebäude- und Quartierslastprognosen mit Maschinellem Lernen
  • E-Mobilität und Gebäude als Flexibilität im Smart Grid

Kernkompetenzen

  • Lastprognosen mit Maschinelles Lernen
  • Maschinelles Lernen
  • Data Science
  • Optimierung und Simulation

Akademische Laufbahn

  • M.Sc. in Wirtschaftsinformatik an der Humboldt University zur Berlin
  • Visiting Researcher at OpenUniversity Knowledge Media Institute
  • ERASMUS an der Universität Kopenhagen
  • B.Sc. in Wirtschaftsinformatik an der Hochschule für Wirtschaft und Recht

Lehrveranstaltungen

  • PJ Smart Energy Systems
  • PJ Application System Project
  • Bachelor and Master Theses in applied Machine Learning for the Energy System

Publikationen