Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik

Herr Silas Selzer

Wissenschaftlicher Mitarbeiter

Biografie

2015-2019 Bachelor-Studium der Technischen Physik an der Technischen Universität Ilmenau
2019-2022 Master-Studium der Technischen Physik an der Technischen Universität Ilmenau
2022-2023 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Fachgebiet Energieeinsatzoptimierung an der Technischen Universität Ilmenau
seit 12/2023 Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Elektrische Energieversorgungstechnik

AUSZEICHNUNGEN

  • 07/2023 Best Paper Award im Rahmen der 9th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2023), 12-14 Juli 2023, Meloneras (Gran Canaria)
  • 02/2023 Auszeichnung anlässlich der Absolventenfeier für den Masterabschluss in Technischer Physik

FORSCHUNGSSCHWERPUNKTE

  •   AHtra Advanced - Alterungsverhalten von Hochspannungstransformatoren (Link)

PUBLIKATIONEN

  • Meisenbacher S; Selzer S.; Dado M.; Beichter M.; Martin T.; Zdrallek M.; Bretschneider P.; Hagenmeyer V.; Mikut R.:
    AutoWP: Automated wind power forecasts with limited computing resources using an ensemble of diverse wind power curves
    Proceedings - 34. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 21.-22. November 2024
  • Meisenbacher S; Selzer S.; Dado M.; Beichter M.; Martin T.; Zdrallek M.; Bretschneider P.; Hagenmeyer V.; Mikut R.:
    On autoregressive deep learning models for day-ahead wind power forecasting with irregular shutdowns due to redispatching
    arXiv preprint, arXiv:2412.00423, 2024
  • Schmidt, N.; Selzer, S.; Zdrallek, M.; Babizki, A.; Lindl, K.:
    Comprehensive Analysis of the Condition of Power Transformers in the DACH Region: A Focus on Typical Gas Levels for TSOs and DSOs
    VDE Hochspannungstechnik 2024, Berlin (2024)
  • Silas Aaron Selzer, Fabian Bauer und Peter Bretschneider:
    Increasing the Performance and Plausibility of Machine Learning via Data Analysis Techniques
    9th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2023), 12.-14. Juli 2023, Meloneras (Gran Canaria, Spanien). (Beitrag wird im Springer-Buch „Contributions of Statistics“ veröffentlicht.)
  • Silas Aaron Selzer, Fabian Bauer, Sebastian Bohm, Erich Runge und Peter Bretschneider:
    Physics-guided machine learning techniques for improving temperature calculations of highvoltage transmission lines
    Proceedings of the International ETG Congress 2023, Kassel (2023)
  • Fabian Bauer, Silas Aaron Selzer und Peter Bretschneider: 
    Datenanalysemethoden zur Erhöhung der Erklärbarkeit und Optimierung von Machine Learning Modellen 
    6. Regenerative Energietechnik Konferenz: Nordhausen, 09.-10. Februar 2023
  • Tobias Merlin Fischer, Fabian Bauer, Silas Aaron Selzer und Peter Bretschneider:
    Weißes Rauschen basierte Verlustfunktion zur verbesserten Zeitreihenprognose mit künstlichen neuronalen Netzen
    Proceedings - 32. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 01.-02. Dezember 2022
  • Silas Aaron Selzer, Fabian Bauer, Sebastian Bohm, Peter Bretschneider und Erich Runge:
    Physik-geführte NARXnets (PGNARXnets) zur Zeitreihenvorhersage 
    Proceedings - 31. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 25.-26. November 2021
  • Tobias Merlin Fischer, Fabian Bauer, Silas Aaron Selzer und Peter Bretschneider:
    Genetische Algorithmen zur Hyperparameteroptimierung künstlicher neuronaler Netze für die Energiezeitreihenprognose
    Proceedings - 31. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 25.-26. November 2021

VORTRÄGE

  • Silas Aaron Selzer: 
    Increasing the Performance and Plausibility of Machine Learning via Data Analysis Techniques 
    9th International Conference on Time Series and Forecasting (ITISE 2023), 12.-14. Juli 2023, Meloneras (Gran Canaria, Spanien)
  • Silas Aaron Selzer:
    Physics-guided machine learning techniques for improving temperature calculations of highvoltage transmission lines
    ETG Congress 2023, Kassel (2023)
  • Silas Aaron Selzer:
    Physik-geführte NARXnets (PGNARXnets) zur Zeitreihenvorhersage 
    31. Workshop Computational Intelligence: Berlin, 25.-26. November 2021

Weitere Infos über #UniWuppertal: