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Einrichtungen >> Technische Fakultät (TF) >> Department Informatik (INF) >>
Lehrstuhl für Informatik 7 (Rechnernetze und Kommunikationssysteme)
Anschrift: Martensstr. 3, 91058 Erlangen
Tel.:+49 9131 85 27411Fax:+49 9131 85 27409
E-Mail:sekretariat@i7.informatik.uni-erlangen.de
www:https://www.cs7.tf.fau.de/

Der Lehrstuhl beschäftigt sich mit allen Fragen rund um Protokolle und Architekturen zur Kommunikation in vernetzten Systemen. Eine besondere Ausrichtung liegt hierbei in der Bewertung der Dienstgüte (Quality-of-Service, QoS) zur Beurteilung der Leistungsfähigkeit, Zuverlässigkeit und Echtzeitfähigkeit von Systemen. Hierfür werden Verfahren zur Modellierung, zur Simulation, zur Analyse, zum Test und zur Messung eingesetzt sowie eigene Werkzeuge entwickelt und in folgenden Anwendungsgebieten eingesetzt: Fahrzeugkommunikation, vernetzte Energiesysteme (Smart Grid), industrielle Kommunikation und Sensor-Aktor-Netze.

Forschungsschwerpunkte

Fahrzeugkommunikation
Der Bereich der Fahrzeugkommunikation kann in die zwei Teilgebiete interne und externe Fahrzeugkommunikation unterteilt werden.

Interne Fahrzeugkommunikation
Die interne Fahrzeugkommunikation befasst sich mit der Vernetzung von Steuergeräten und deren Peripherie. Zum einen liegt der Fokus auf der Auslegung und Bewertung von Bussystemen im Fahrzeug. Zum anderen befassen wir uns mit der Entwicklung und dem Test von Steuergeräten einzeln und im Verbund. Viele Themen werden im Rahmen von INI.FAU-Projekten bearbeitet.

Externe Fahrzeugkommunikation
Betrachtet man die Kommunikation mehrerer Fahrzeuge untereinander, so beschäftigt man sich mit Fragestellungen der externen Fahrzeugkommunikation. Aktuelle Themen der Car-2-X-Kommunikation beschäftigen sich mit Protokollen für den Austausch von Daten zwischen Fahrzeugen und Infrastruktur am Fahrbahnrand, der Wahrung und Evaluation der Privatssphäre in Fahrzeugnetzen, sowie Fragestellungen der Sicherheit. Die am Lehrstuhl entwickelte Simulationsumgebung Veins, welche Straßenverkehrssimulation mit Netzwerksimulation koppelt, ist weltweit verbreitet und stellt ein mächtiges Werkzeug zur realistischen Untersuchung von Fahrzeugnetzen dar. Die Entwicklung und Verbesserung von Simulationsmodellen um die Aussagekraft von Simulationen noch weiter zu erhöhen, ist ein ständiger Schwerpunkt am Lehrstuhl.
Im Projekt Schaufenster Elektromobilität in Verbund mit der AUDI AG und der N-ERGIE AG werden mit dieser Simulationsumgebung die Auswirkungen der verstärkten geschäftlichen Nutzung von Elektrofahrzeugen untersucht.

Vernetzte Energiesysteme (Smart Grid)
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt des Lehrstuhls ist das Energiesystem der Zukunft. Im Rahmen des Energie Campus Nürnberg (EnCN) entwickeln wir Methoden und Werkzeuge zur umfassenden Analyse der zunehmend auf erneuerbaren Energien basierenden Energiewirtschaft.
Im Projekt Hybride Simulation intelligenter Energiesysteme werden die technischen und ökonomischen Auswirkungen der sich wandelnden Energieversorgung untersucht. Dazu werden Methoden wie die diskrete Ereignissimulation (für Verbraucher-, Wetter- und Steuermodelle) und System Dynamics Modelle (für Energie- und Kostenflüsse) in einem Simulationsmodell verbunden.
Das hierbei entstandene Werkzeug i7-AnyEnergy ermöglicht die schnelle Entwicklung solcher hybrider Simulationsmodelle für vernetzte intelligente Energiesysteme. Es stellt vorgefertigte Komponenten zur Verfügung, aus denen komplexere Energiesystemmodelle flexibel zusammengesetzt werden: Aus den Basiskomponenten für den Energiebedarf (elektrisch und thermisch), für die Energieerzeugung (z.B. Gasheizung, Kraft-Wärme-Kopplung mit Brennstoffzellen), für erneuerbare Energien (Photovoltaik), für die Energiespeicherung (Batterien, chemische Speicher) sowie für die Steuerung können Hausmodelle erstellt und zu Verbünden mit einem gemeinsamen Wettermodell und einem Kommunikationsnetz gekoppelt werden. Damit wurde ein interaktives Hausmodell mit einer PV-Anlage, einem Batteriespeicher und verschiedener Betriebsstrategien erstellt, das den Kostenvergleich mit einem Haus ohne diese Komponenten ermöglicht. Die Größe der PV-Anlage, der Batterie, der Einspeisevergütung und des Strompreises sind frei dimensionierbar. Weitere Modelle entstanden für die Simulation Virtueller Großspeicher und die Simulation von Industrieprozessen mit erneuerbaren Energien.
Weiterhin beschäftigt sich die Forschungsgruppe mit der Energiesystem-Analyse auf Bundesland-Ebene. Durch den Kernenergieausstieg und den starken Ausbau erneuerbarer Energien steht das elektrische Energiesystem in Bayern vor großen Herausforderungen. Im Projekt Energiesystemanalyse für den Energieumstieg in Bayern wird mit der Entwicklung eines hybriden Simulationsmodells der Energieumstieg begleitet. Mittels Simulation unterschiedlicher Szenarien werden die Auswirkungen möglicher Handlungsoptionen auf die Energiebilanz, den Energieverbrauch und die Umwelt aufgezeigt. Dazu werden die wichtigsten Komponenten entlang der Energiekette (Erzeugung, Transport, Speicherung und Nutzung) aus technischer und wirtschaftlicher Sicht nachgebildet. Ein Schwerpunkt ist die Modellierung stark fluktuierender Erzeuger, wie Windenergieanlagen oder Photovoltaikanlagen, um das Zusammenspiel mit konventionellen Kraftwerken, Energiespeichern und der Nachfrage zu untersuchen. Das Projekt wird in Kooperation mit den Lehrstühlen für Wirtschaftsmathematik und Elektrische Energiesysteme durchgeführt.
Ein weiterer Forschungsschwerpunkt der Gruppe ist die optimierte Betriebsführung im Haus in Abhängigkeit der Marktdynamik und der Verfügbarkeit von regenerativen Energien. Das Projekt Smart Grid Dienste verbindet Energiesysteme mit Informations- und Kommunikationstechnologien zu Smart Grids. Smart Grids ermöglichen den bidirektionalen Austausch von Informationen und elektrischer Energie und damit eine effiziente Integration der dezentralen Stromerzeugung aus Windenergie- und Photovoltaikanlagen in das Stromnetz. Darüber hinaus werden Smart Grids neue Anwendungen erschließen, wie z.B. Lastmanagement, virtuelle Kraftwerke oder Netze mit Selbstorganisations-Mechanismen. Da das Testen neuer Methoden in realen Stromnetzen schwierig ist, nimmt die integrierte Simulation bei der Entwicklung und Bewertung eine Schlüsselrolle ein.

Industrielle Kommunikation und Sensornetze
In der Kommunikation von Automatisierungsanlagen werden spezielle Bussysteme und auch Ethernet eingesetzt und es bestehen besondere Anforderungen z.B. an Latenzen beim Versenden von Nachrichten. Neben Simulationsmodellen für drahtlose Kommunikation gemäß IEEE 802.15.4 und ZigBee setzen wir Network Calculus ein, um Echtzeitgarantien für leitungsgebundene Kommunikation zuzusichern.
In mobilen Ad-Hoc Netzwerken (MANETs) werden Aufgaben verteilt und ohne einen zentralen Koordinator bearbeitet. Aufgabe des Netzwerkes ist es, Informationen zuverlässig von der Daten-Quelle zur Daten-Senke zu übertragen und dabei die transportierten Inhalte gegebenenfalls anzupassen. Dabei müssen gewisse Bedingungen, wie z.B. der Energieverbrauch, berücksichtigt und eingehalten werden. Um die Verfügbarkeit zu maximieren, müssen kontinuierlich Routingtabellen und Nachbarschaftsinformationen aktualisiert werden. Gerade in mobilen batteriebetriebenen Netzwerken ohne feste Teilnehmerinformationen stellt dies eine große Herausforderung dar. MANETs sind meistens für 2D Anwendungen mit eingeschränkter Mobilität (d.h. Netzwerkknoten müssen sich nicht kontinuierlich bewegen) ausgelegt. Wir am Lehrstuhl forschen an komplexen hochgradig mobilen 3D Netzwerken, die sich kontinuierlich in Bewegung/Veränderung befinden.

Gesundheit
Im Projekt ProHTA des BMBF-Spitzenclusters „Exzellenzzentrum für Medizintechnik“ werden Simulationsmodelle entwickelt, die einerseits in frühem Stadium die Auswirkungen von neuen medizinischen Technologien oder Prozessen abschätzen, andererseits können Veränderungen von Auswirkungen Ideen für neue Innovationen und Prozessoptimierungen aufzeigen (Hypothesenbildung). Dafür werden hybride Modelle mittels des System-Dynamics- und des agentenbasierten Modellierungsparadigmas entwickelt und mit empirisch gesicherten Daten parametriert. Agenten bilden Patienten und medizinische Workflows ab, System-Dynamics-Modelle bilden demographische, ökonomische und epidemiologische Effekte ab. Die medizinischen Technologien und Prozesse werden durch quantitative Kenngrößen beschrieben. Ergebnisse sind gesundheitliche Kenngrößen wie Verbesserung der Lebensqualität oder Reduktion von Neuerkrankungen, die in Bezug zu den Kosten gesetzt werden können.

Testgetriebene Agile Simulation
Bei der testgetriebenen agilen Simulation werden Simulation und modellgestütztes Testen so kombiniert, dass beide voneinander profitieren und insgesamt eine neue Vorgehensweise zum System Engineering mit verbesserter Qualitätssicherung entsteht. Hierbei werden System- und benutzungsorientierte Testmodelle (kurz Benutzungsmodelle) parallel und iterativ entwickelt. Der gesamte Ansatz ist basierend auf der UML2 konzipiert.
Systemmodelle werden durch Klassen-, Kompositionsstruktur-, Zustands- und Aktivitätsdiagramme beschrieben und können gemäß des MARTE-Profils (Modeling and Analysis of Real-Time and Embedded Systems) um quantitative Aspekte (z.B. deterministische oder stochastische Ausführungszeiten, Verzweigungswahrscheinlichkeiten) erweitert werden. Ein solches Systemmodell wird in C++ übersetzt und in dem Netzwerksimulator OMNeT++ zur Ausführung gebracht, Ergebnisse werden an die UML-Ebene zurückgeliefert. Aus Sicht der Simulation besteht der Vorteil darin, dass Simulationsmodelle standardkonform entwickelt werden können, statt dem proprietären Format des Simulationswerkzeugs entsprechen zu müssen. Aus Sicht des System Engineerings besteht der Vorteil darin, dass Systemmodelle früh in einer Simulationsumgebung ausgeführt werden können. Ein weiterer Vorteil besteht darin, dass mit dem Systemmodell quantitative Auslegungen mittels Simulation erfolgen können.
Davon unabhängig können Benutzungsmodelle zum Testen beschrieben werden. Es werden Zustands- und Sequenzdiagramme verwendet, die die Benutzung des System oder von Teilen des Systems beschreiben. Benutzungsmodelle sind keine Systemmodelle und repräsentieren nur mögliche Eingaben und erwartete Ausgaben. Benutzungsmodelle können um Markow-Profile erweitert werden, um Benutzungshäufigkeiten zu beschreiben. Aus dem Benutzungsmodell können mittels verschiedener Strategien Testfälle generiert werden, die dann ebenfalls auf der Ebene des Simulationswerkzeugs OMNeT++ in Verbindung mit dem Systemmodell zur Ausführung gebracht werden können. Aus Sicht des Testens bietet dies den Vorteil, dass Testfälle bereits früh in einer Simulationsumgebung ausgeführt werden können und dass sowohl das Systemmodell als auch das Benutzungsmodell validiert wird und beide iterativ weiterentwickelt werden können. Aus Sicht der Simulation bietet dies den Vorteil, dass eine systematische Methode bereitgestellt wird, die es erlaubt, Simulationsmodelle zu validieren.
Ein später aus dem Systemmodell generiertes System besitzt eine höhere Qualitätsstufe, die Testfälle auf Simulationsebene können dann ebenfalls zum Testen des Systems verwendet werden. Dieser Ansatz kann in verschiedenen Vorgehensweisen wie z.B. das V-Modell oder agile Prozesse integriert werden.

Forschungsrelevante apparative Ausstattung

  • HP-Servercluster als virtuelle Umgebung für Simulationen

Kooperationsbeziehungen

  • AUDI AG, Ingolstadt
  • BMW AG, München

  • Fraunhofer Institut Integrierte Schaltungen (Erlangen-Tennenlohe)

  • Siemens AG, Erlangen

  • Bayern Innovativ GmbH, Cluster Energietechnik

  • Energie Campus Nürnberg (EnCN)

  • N-ERGIE AG, Nürnberg

  • Bayerisches Staatsministerium für Wirtschaft und Medien, Energie und Technologie (STMWI)

  • Bayerisches Zentrum für Angewandte Energieforschung (ZAE)

Im Rahmen der Energiesystemanalyse weiterhin:

  • Allgäuer Überlandwerk GmbH

  • Areva NP GmbH

  • BayWa (RENERCO AG)

  • E.ON AG

  • infra Fürth GmbH

  • Kraftanlagen München GmbH

  • OMV Power International

  • OSTWIND Verwaltungsgesellschaft mbH

  • SWU Energie Gmbh

  • TenneT TSO Gmbh

  • Thüga AG

  • VERBUND Österreich

Leitung
Prof. Dr.-Ing. Reinhard German

Juniorprofessur für Energieinformatik
Prof. Dr.-Ing. Marco Pruckner

Prof. i.R.
Prof. a. D. Dr.-Ing. Ulrich Herzog

Sekretariat
Erika Hladky

Wiss. Mitarbeiter
Dr.-Ing. Abdullah Alshraa
Anna Arestova, M. Sc.
Wojciech Baron, M. Sc.
Daniel Bayer, M. Sc.
Dr.-Ing. Peter Bazan
Alexander Brummer, M. Sc.
Dr.-Ing. Thomas Deinlein
Jörg Deutschmann, M.Sc.
Mahdi Dibaei Asl, M. Sc.
Dr.-Ing. Anatoli Djanatliev
Jonathan Fellerer, M. Sc.
Moritz Gütlein, M. Sc.
Nurbek Halikulov
Dr.-Ing. Kai-Steffen Jens Hielscher
Saeid Jahandar, M. Sc.
Lisa Maile, M. Sc.
Luigi Martino
Michael Niebisch, M. Sc.
Minhao Qiu, M. Sc.
Daniel Scharrer, M. Sc.
Dr.-Ing. Jonas Schlund
Alexander Sommer
Leo Strobel, M. Sc.

Externe Doktoranden
Dr.-Ing. Ibrahim Alagöz
Florian Bock, M.Sc.
M. Eng. Constantin Brückner
Dipl.-Inf. Anna Deitsch
Niklas Ebell, M.Sc.
Matthias Frei, M. Sc.
Christoph Funda, M. Sc.
Dusan Glavaski, M. Sc.
Bernd Huber, M. Sc.
Michael Käßmeyer, M. Sc.
Francesco Montanari, M. Sc.
Dr.-Ing. Vitali Schneider
Christoph Sippl, M. Sc.
Dr.-Ing. Christina Stadler
Christoph Stadler, M. Sc.
Dipl.-Ing.(FH) Rainer Stahlmann
Dipl.-Inf. Dirk Zitterell

Externes Lehrpersonal
Dr.-Ing. Christian Allmann
Dr. Mehdi Harounabadi
Dr.-Ing. Uwe Hehn
Dr.-Ing. Ulrich Klehmet
Dr.-Ing. Uwe Koser

Nichtwiss. Personal
Erika Hladky
Stephanie Przygoda
Matthias Schäfer

Laufende und vor kurzem beendete Forschungsprojekte (aus dem Berichtszeitraum 1.1.2018-31.12.2018)

Ältere Forschungsprojekte

In Kooperation mit anderen Einrichtungen der Friedrich-Alexander-Universität Erlangen-Nürnberg

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