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Prof. Dr. Javier Valdes

Energiewende und Energiemodellierung BigGeoData und räumlich-zeitliche Analyse Digitale Technologien für nachhaltige Entwicklung Geoinformatik und Regionalentwicklung

Fakultät Angewandte Informatik

Professorinnen und Professoren

Professor

  • HTA Forschungsprofessor BigGeoData und Spatial AI.
  • Leiter der Gruppe BigGeoData and Spatial AI Forschungsgruppe am Technologie-Campus Freyung.
  • Mitglied im Promotionszentrum “Digitale Technologien und ihre Anwendung” (DigiTech) der TH Deggendorf, TH Augsburg und HaW Landshut.

TCF Campus Deggendorf ITC2 2.50b

08551/91764-40

Bürozeiten

Tag der offenen Tür: jeden Montag von 9h 00 bis 11h 00

Sprechzeiten

Dienstags, von 8:00 bis 10:00 Uhr nach Vereinbarung. Gerne auch über MS Teams möglich.

Aktuelle Projekte: 2025-2028 STORCITO: Sustainable Transformation Of Rural Communities via Technical, social and Organizational innovations (HORIZON - Europe). 2024-2027 RENvolveIT: Regional Energy Networking – cross-sectional involvement through a modular interactive toolbox (CET Partnerships - Europe). Ab 2022 Koordinator der Grow4Energy Summer School (Multiple funding sources: AHK Chile, Universidad de Concepcion, Chilean-german Energy Partnership, Freistaat Bayern).

Vergangene Projekte: 2021-2024 CrossChargePoint: Integrated Multi-Energy Storages Coupling the Power Network to the Transportation. (ERA-Net Smart Energy Systems - Europe). 2021-2024 H2in: Multidimensional and comprehensive value chain assessment for green hydrogen in Chile (Anillos - ANID Chile). 2018-2021 S6ET: Spatial Screening for Small Storage Systems to Solve the Energy Transition (BMBF - Germany).

Als Senior Scientists: 2019-2021 Wilda: Dynamische Wildunfallwarnung unter Verwendung heterogener Verkehrs-, Unfall- und Umweltdaten sowie Big Data Ansätze - WilDa (mFUND - Germany). 2018-2020 e-road: Entwicklung des Elektromobilitätskonzeptes in den Grenzregionen (INTERREG Bayern - Tschechien). 2018-2020 INCREASE: INCREASing renewable Energy penetration in industrial production and grid integration through optimized CHP energy dispatch scheduling and demand side management (BMBF - Germany).

Sortierung:

Projekte

Meine Forschung wird im Rahmen der High-Tech Agenda Bayern gefördert

Labore

Geoinformatik-Labor im ITC2+ 0.24

Kernkompetenzen

Spezialisiert auf die Modellierung und Analyse von Energiesystemen, nutze ich künstliche Intelligenz und data-driven Methoden zur Optimierung nachhaltiger Energiestrategien. Ich konzentriere mich auf Energiesicherheit, erneuerbare Energien und Energiepolitik sowie auf die Schnittstelle zwischen Technologie, Wirtschaft und Nachhaltigkeit. Meine Forschung untersucht die Auswirkungen der Digitalisierung und KI auf die Energiewende, die Sektorkopplung und die Optimierung von Energiesystemen. Ich entwickle innovative Lösungen für lokale Energiewenden, Energiespeicherung und integrierte Energieinfrastrukturen. Besonders interessiert mich, wie neue Technologien neuartige Formen der Organisation und Systemkoordination im Energiesektor ermöglichen. Meine neuesten Projekte konzentrieren sich auf Elektromobilität, insbesondere auf deren Integration in intelligente Energiesysteme und ihre Rolle bei der Gestaltung nachhaltiger urbaner Infrastrukturen. Derzeit basieren meine Projekte auf der Verbesserung der Koordination zwischen verschiedenen Akteuren durch den Einsatz von Simulationstools. Ich interessiere mich besonders für Bürgerbeteiligung und den ethischen Einsatz von Technologie. Um diese Konzepte weiterzuentwickeln und zu testen, bauen wir ein Labor auf, in dem neue Ansätze für nachhaltige Energiesysteme erforscht und erprobt werden können.

Forschungs- und Lehrgebiete

Lehrgebiete Geostatistik (AI-B) Publizieren in wissenschaftlichen Journals (MAPR- PhD) Geodatenprozessierung und Automatisierung (AI-B) Wissenschaftliches Schreiben (AIN) Ethik und Nachhaltigkeit in der Künstlichen Intelligenz (AIN) Datenvisualisierung (LSI-M) Einführung in die Künstliche Intelligenz (AIN)

Sonstiges

Verfügbare Abschlussarbeitsthemen zur Betreuung:

Synthetische Netze und Modellierung verschiedener Arten von Unsicherheiten in Verteilnetzen (Synthetic grids and modelling of different types of uncertainty in distribution grid networks)

Design Roadmapping: Eine Fallstudie zur Entwicklungsplanung für eine modulare Software zur Gestaltung und Planung von Energiesystemen (Design roadmapping: A case study on planning development for a modular energy systems design & planning software)

Bewertung des Potenzials der Modularisierung und Integration von Simulationswerkzeugen für Bottom-up-Ansätze in Energiesystemen (Evaluating the potential of modularization and integration of simulation tools for bottom-up approaches in energy systems)

Analyse von Potenzialflächen für Photovoltaikanlagen/Batteriespeicher mittels Geodaten: Entwicklung von Methoden zur Identifizierung geeigneter Flächen für Photovoltaikanlagen durch Geodatenanalyse, u. a. Integration von kommunalen Bebauungsplänen

Kommunale Wärmeplanung unter Nutzung erneuerbarer Energien – wie wird eine „gute“ Planung definiert? Erstellung eines Katalogs an Kriterien, die eine gute Planung auszeichnen, analyse bisherige Arbeiten und deren Umsetzung, learnings aus best practice Beispielen.

Automatisierte Trassenplanung mit KI-gestützten Algorithmen – Untersuchung des Einsatzes von künstlicher Intelligenz zur Optimierung der Breitbandtrassenplanung.

Wärmenetzplanung der Zukunft: Wie können Transformationspläne und Machbarkeitsstudien nach BEW mittels Automatisierungen/KI im GIS optimiert werden

Analysis of Potential Areas for Photovoltaic Systems/Battery Storage Using Geodata: Development of methods to identify suitable areas for photovoltaic systems through geodata analysis, including the integration of municipal development plans.

Municipal Heat Planning Using Renewable Energy – What Defines “Good” Planning? Creation of a catalogue of criteria that characterize good planning, analysis of previous work and its implementation, and lessons learned from best practice examples.

Automated Route Planning with AI-Based Algorithms: Examination of the use of artificial intelligence to optimize broadband route planning.

Future Heat Network Planning: How can transformation plans and feasibility studies according to BEW be optimized in GIS through automation/AI?