Andreas Weigert

Raum: WE5/02.061

Telefon: +49 951 863 2272

E-Mail: andreas.weigert(at)uni-bamberg.de

Sprechstunde: nach Vereinbarung

Werdegang

  • 2021:
  • 2018 - heute: Doktorand am Lehrstuhl für Wirtschaftsinformatik, insb. Energieeffiziente Systeme an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  • 2017 - heute: Analyst im Bits-to-Energy Lab
  • 2016 - 2018: Masterstudium der Wirtschaftsinformatik an der Otto-Friedrich-Universität Bamberg
  • 2013: Auslandssemester an der St. Cloud State University in Minnesota, USA
  • 2012 - 2016: Bachelorstudium der Wirtschaftsinformatik an der Technischen Hochschule Ingolstadt
    • Praxissemester bei der MAN Diesel & Turbo SE in Augsburg (heute MAN Energy Solutions SE)
    • Bachelorarbeit in Kooperation mit der Gigatronik Ingolstadt GmbH (heute Akka)
  • 2008 - 2011: Ausbildung zum Fachinformatiker Systemintegration bei der response informationsdesign GmbH & Co. KG

Auszeichnungen

  • Best Paper Nominee Award (DACH+ Energieinformatik 2020)

Forschungsinteressen

  • Datenanalyse und maschinelle Lernverfahren
  • Energieeffizienz und Optimierung von Wärmepumpen
  • Informationssysteme und Anwendungen der Energieinformatik, im Bereich Smart Grid und Smart Meters

Forschungsprojekte

Publikationen

Weigert, Andreas, Konstantin Hopf, Sebastian A. Günther und Thorsten Staake. 2022. Heat pump inspections result in large energy savings when a pre-selection of households is performed: A promising use case of smart meter data. Energy Policy 169, Nr. October: 1–15. doi:10.1016/j.enpol.2022.113156, .

Brudermüller, Tobias, Florian Wirth, Andreas Weigert und Thorsten Staake. 2022. Automatic Differentiation of Variable and Fixed Speed Heat Pumps With Smart Meter Data. In: 2022 IEEE International Conference on Communications, Control, and Computing Technologies for Smart Grids (SmartGridComm), 412–418. IEEE. doi:10.1109/SmartGridComm52983.2022.9961055, .

Weigert, Andreas, Konstantin Hopf, Thorsten Staake, André Rast und Jan Marckhoff. 2020. SmartLoad: Smart Meter Data Analytics for Enhanced Energy Efficiency in the Residential Sector. Bern: Bundesamt für Energie, Sektion Energieforschung und Cleantech.

Weigert, Andreas, Konstantin Hopf und Thorsten Staake. 2019. A Cognitive Computing Solution to Foster Retailing of Renewable Energy Systems. In: . doi:10.20378/IRB-47040, .

Hopf, Konstantin, Andreas Weigert und Thorsten Staake. 2022. Value creation from analytics with limited data: a case study on the retailing of durable consumer goods. Journal of Decision Systems, Nr. Published online: 07 Apr 2022: 1–37. doi:10.1080/12460125.2022.2059172, .

Weigert, Andreas, Konstantin Hopf, Nicolai Weinig und Thorsten Staake. 2020. Detection of heat pumps from smart meter and open data. In: Energy Informatics, 3:14. Springer Science and Business Media {LLC}. doi:10.1186/s42162-020-00124-6, .

Software-Bibliotheken

Hopf, K., Weigert, A., Kozlovskiy, I., Staake, T. (2020). SmartMeterAnalytics: Methods for Smart Meter Data Analysis, Bibliothek für die Statistikumgebung GNU R, https://cran.r-project.org/package=SmartMeterAnalytics

Hopf, K., Weigert, A., Weinig, N., Staake, T., (2020). ResidentialEnergyConsumption: Residential Energy Consumption Data, Bibliothek für die Statistikumgebung GNU R, https://cran.r-project.org/package=ResidentialEnergyConsumption

Vorträge

  • Detection of heat pumps from smart meter and open data, Inspirational talk at the Innovation Days workshop of the Danish energy provider Andel, 15.03.2021
  • Detection of heat pumps from smart meter and open data, 9th DACH+ Energy Informatics Conference 2020, Online, 29-30.10.2020
  • Design of cognitive computing systems to support the sales process for durable goods on the example of renewable energy systems, ECIS Workshop on Energy Informatics, Online, 15.06.2020
  • A Cognitive Computing Solution to Foster Retailing of Renewable Energy Systems, SIGGreen Pre-Workshop der Internationalen Konferenz für Wirtschaftsinformatik (ICIS), München, 15.12.2019
  • Datenanalyse mit R - Führungskräfte-Workshop für ein Energieversorgungsunternehmen, Universität Bamberg, 23-25.04.2018