Person

Florian Stinner

M. Sc.
Florian Stinner
Lehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik

Adresse

Gebäude: E.ON ERC, Geb.Nr. 4120

Raum: 20.05

Mathieustraße 10

52074 Aachen

Kontakt

workPhone
Telefon: +49 241 80 49623
Fax: +49 241 80 49769
 

Informationen

Arbeitsgebiet

Florian Stinner arbeitet im Team der Gebäudeautomation auf dem Gebiet der Regelstrategien in Gebäuden und Datenmodellierung, sowie effizienten Datenspeicherung von momentanen und zukünftigen Energiesystemen. Hierbei legt er den Fokus auf eine Verknüpfung der verschiedenen Analyseansätze von der Datenverarbeitung aktueller und historischer gemessener Daten über die Simulation von Energiesystemen bis hin zur Implementierung innovativer Regelstrategien.

Lebenslauf

Florian Stinner studierte Wirtschaftingenieurwesen FR Maschinenbau mit den Vertiefungsrichtungen Energietechnik, Operations Research und Wirtschaftsinformatik an der RWTH Aachen. Während seines Studiums arbeitete er in verschiedenen Projekten im Bereich des Klimaschutzes und Energiemonitorings. Seit 2016 forscht er am Lehrstuhl für Gebäude- und Raumklimatechnik im Bereich der Gebäudeautomation, im Speziellen an den Themen Regelstrategien und Big Data Datenmodellierung.

 

Publikationen

Titel Autor(en)
Simulation-based assessment of an easy-to-apply, automated control tuning method for typical PID control loops in building energy systems
Buchbeitrag, Beitrag zu einem Tagungsband (2016)
Fütterer, Johannes Peter
Stinner, Florian
Müller, Dirk
Structuring building monitoring and automation system data
Fachzeitschriftenartikel (2018)
Stinner, Florian
Kornas, Alina
Baranski, Marc
Müller, Dirk
Ein flexibles lebendes Labor für die Entwicklung und Erprobung von Cloud-basierten Regelungsalgorithmen für die Gebäudeautomation
Beitrag zu einem Tagungsband (2018)
Baranski, Marc
Kümpel, Alexander
Schild, Thomas Peter
Schraven, Markus Hans
Stinner, Florian
Storek, Thomas Peter Bruno
Müller, Dirk
Fütterer, Johannes
Standardisierte digitale Daten für den energieeffizienten Betrieb von Anlagen der technischen Gebäudeausrüstung
Beitrag zu einem Tagungsband (2018)
Stinner, Florian
Kornas, Alina
Baranski, Marc
Müller, Dirk
Réhault, Nicolas
Rist, Tim
A Representative Simulation Model for Benchmarking Building Control Strategies
Beitrag zu einem Tagungsband (2019)
Kümpel, Alexander
Stinner, Florian
Gauch, Bastian
Baranski, Marc
Müller, Dirk
Generating Generic Data Sets for Machine Learning Applications in Building Services Using Standardized Time Series Data
Beitrag zu einem Tagungsband (2019)
Stinner, Florian
Yang, Yingying
Schreiber, Thomas Bruno
Bode, Gerrit Thorben
Baranski, Marc
Müller, Dirk
From plans to programs : a holistic toolchain for building data applications
Beitrag zu einem Tagungsband, Fachzeitschriftenartikel (2019)
Bode, Gerrit Thorben
Stinner, Florian
Baranski, Marc
Brümmendorf, Erik
Cai, Xiaoye
Kümpel, Alexander
Schraven, Markus Hans
Schreiber, Thomas Bruno
Stoffel, Phillip
Storek, Thomas Peter Bruno
Müller, Dirk
Künstliche Intelligenz für Kennzeichnungssysteme nach VDI 3814 in Bestandsanlagen
Abstract, Beitrag zu einem Tagungsband (2019)
Stinner, Florian
Neißer-Deiters, Paul
Baranski, Marc
Kümpel, Alexander
Müller, Dirk
Aikido: Structuring data point identifiers of technical building equipment by machine learning
Beitrag zu einem Tagungsband, Fachzeitschriftenartikel (2019)
Stinner, Florian
Neißer-Deiters, Paul
Baranski, Marc
Müller, Dirk
Takeshi: Application of unsupervised machine learning techniques for topology detection in building energy systems
Beitrag zu einem Tagungsband, Fachzeitschriftenartikel (2019)
Stinner, Florian
Raßpe-Lange, Lukas
Baranski, Marc
Müller, Dirk
Natural Language Processing für Kennzeichnungssysteme im Bestand am Beispiel von VDI 3814
Buchbeitrag (2020)
Stinner, Florian
Neißer-Deiters, Paul-Werner
Baranski, Marc
Müller, Dirk
 

Ausgeschriebene Abschlussarbeiten

Titel der Arbeit Art der Arbeit Fach- bereich WEB PDF
Automatisierte Strukturierung von komplexen Energiesystemen zu Smart Buildings auf Basis künstlicher Intelligenz (unsupervised learning)Masterarbeit F3;F4;F6
[419510]
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Entwicklung eines Bewertungsverfahrens von KI-basierten Algorithmen zur Informationsextraktion von komplexen Energiesystemen in Smart BuildingsBachelorarbeit Masterarbeit ForschungslaborF3;F4;F6
[419510]
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Labeling von energiesystemtechnischen Daten für die Anwendung von künstlicher Intelligenz im GebäudeBachelorarbeit Masterarbeit Projektarbeit F3;F4;F6
[419510]
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Anwendung von Künstlicher Intelligenz zur Strukturierung von komplexen Energiesystemen und Transformation zu einem Smart BuildingBachelorarbeit Masterarbeit F3;F4;F6
[419510]
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Skalierbare Ermittlung von Optimierungspotentialen des Energieeinsatzes von komplexen Energiesystemen in Smart BuildingsBachelorarbeit Masterarbeit F3;F4;F6
[419510]
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Detektion der Zusammenhänge von komplexen Energiesystemen mit Hilfe von Supervised Learning aus dem Bereich der Künstlichen IntelligenzBachelorarbeit Masterarbeit F3;F4;F6
[419510]
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