Abschlussarbeiten

Gerne betreuen wir Sie sowohl bei Bachelor als auch Master Abschlussarbeiten. Wir haben einige Themenvorschläge, sind aber grundsätzlich bei der Themenwahl sehr offen. Sprechen Sie uns einfach an oder schreiben Sie uns eine eMail.

Bitte beachten Sie, dass Prof. Dr. Remke aufgrund ihres Forschungssemesters in diesem Sommersemester nur bedingt Abschlussarbeiten betreut. Für die Betreuung von Abschlussarbeiten steht sie ab dem Wintersemester wieder voll zur Verfügung.

Offene Themen


Thema Kurzbeschreibung
SCADA Security (Bachelor / Master)

Sowohl in sicherheitskritischen zentralen als auch in dezentralen Infrastrukturen wie Gasnetzwerken oder Stromnetzen werden SCADA-Systeme für die Überwachung, Visualisierung und Steuerung verwendet. SCADA-Systeme implementieren eine verteilte Datenbasis die Datenpunkte beinhaltet. Die Ein- und Ausgabewerte dieser Datenpunkte werden analysiert und in möglichen Ausnahmesituationen Maßnahmen initiiert um Ausfälle zu vermeiden. 

Viele Theorien - auch aus anderen Fachbereichen - z.B. für die Kommunikation, Datenaggregation und Datenintegrität können für die Erweiterung der SCADA Security-Fähigkeit genutzt werden. In diesen Arbeiten soll die aktuelle Security-Fähigkeit von SCADA untersucht und eine Erweiterung vorgeschlagen und getestet werden.   

E-Mobility: Ladestrategien für Plug-In Electric Vehicles (Master)

Es hat sich gezeigt das der Ladevorgang von Plug-in Electric Vehicles (PEVs) aufgrund der Batteriegröße und der Tendenz zu parallelen Lastzeiten eine große Belastung für das Stromnetz darstellt. Es gilt Ladestrategien zu entwickeln die, beispielsweise durch Koordination, das Powernetz entlasten. Gleichermaßen müssen solche Strategien ebenfalls sicherstellen, dass die PEVs möglichst vollständig geladen sind wenn der Besitzer zurückkehrt. 

In unserer Arbeitsgruppe wird modellbasiert das Laden von PEVs analysiert. Die Themen in diesem Arbeitsgebiet sind vielfältig. Generell geht es darum, relevante Ladestrategien in Modellen zu implementieren und deren Nutzen und Auswirkungen zu erforschen. Dabei ist vor allem die Betrachtung von vielen, gleichzeitigen Belastungen durch PEVs interessant. Hierfür sollen die theoretischen Grundlagen der Analysealgorithmen unserer Modelle erweitert werden. 

Machine Learning für Smart Homes (Master) Die Entwicklung von Smart Homes und smarten Haushaltsgeräten gewinnt zunehmend an Bedeutung. Um die Sicherheit von Stromnetzen zu gewährleisten, werden Lösungen benötigt, die es ermöglichen, den Stromverbrauch (und ggf. auch Produktion) vorherzusagen. Für automatisierte Vorhersagen gibt es verschiedene bestehende Ansätze des Machine Learnings.

In Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Prof. Dr. Jiang soll untersucht werden, wie sich bestehende Machine Learning Verfahren (Schätzer, Clustering, Hidden Markov Modelle etc.) anwenden lassen, um den Stromverbrauch smarter Haushaltsgeräte zu modellieren und vorherzusagen. Zusätzlich kann die Stromproduktion von Photovoltaikanlagen in Abhängigkeit des Wetters untersucht werden.
Scheduler Sampling für hybride Petri Netze (Bachelor / Master)

Hybride Systeme mit zufälligem Verhalten lassen sich als hybride Petri-Netzen mit General Transitions (HPnGs) modellieren. Für die Simulation und das Statistical Model Checking von HPnGs haben wir ein Java Tool entwickelt, in dem Nicht-Determinismus durch Gewichte aufgelöst wird. Alternativ lässt sich Nicht-Determinismus durch den Einsatz sogenannter Scheduler auflösen. Im Rahmen dieser Arbeit soll untersucht werden, wie existierende Scheduler Sampling Ansätze in der Simulation von HPnGs angewendet werden können und wie darauf aufbauend der bestehende Simulator entsprechend erweitert werden kann.

Analyse von Nicht-Determinimus für hybride Petri Netze (Bachelor / Master)

Hybride Systeme mit zufälligem Verhalten lassen sich als hybride Petri-Netzen mit General Transitions (HPnGs) modellieren. Für die Analyse und das Model Checking von HPnGs wurde ein C++ Tool entwickelt, in dem Nicht-Determinismus durch Gewichte aufgelöst wird. In unserer aktuellen Forschung haben wir einen Ansatz entwickelt um Nicht-Determinismus mithilfe sogenannter Scheduler aufzulösen, was zu einem linearen Optimierungsproblem führt. Eine Lösung für dieses Problem wurde für Einzelfälle untersucht und implementiert. Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll dieses Optimierungsproblem für allgemeinere Fälle weiter untersucht und bisherige Implementierungen entsprechend erweitert werden.

JANI Modellformat für HPnGs (Bachelor) Das JANI Modellformat wurde basierend auf Automaten entwickelt und implementiert. Es dient als Schnittstelle für eine Reihe von Modelformalismen und Model Checking Tools. Im Rahmen unserer Forschung arbeiten wir mit hybriden Petri-Netzen mit General Transitions (HPnGs), deren Transformation in Hybride Automaten kürzlich untersucht wurde. Es soll darauf aufbauend untersucht werden, ob und wie unser Eingabeformat für HPnGs in das JANI Format und umgekehrt transformiert werden kann .