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Frederik vom Scheidt

Frederik vom Scheidt

Sprechstunden: Sprechstunden: nach Vereinbarung/ by appointment
Raum: 284
Tel.: +49 (721) 608-48381
frederik scheidtEsf4∂kit edu

Karlsruhe Institute of Technology (KIT)
Fakultät für Wirtschaftswissenschaften
Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing
Kaiserstraße 89, 76133 Karlsruhe


Tätigkeiten

Forschungsinteressen & -methoden

  • Data Analytics in the Electricity Sector
  • Electricity Tariff Engineering
  • Economic Analyses of Power-to-Gas
  • Socio-economic impact analyses

 

Vorlesungen, Übungen, Seminare

WS 2019/20

  • Seminar "Smart Grid Economics"

SS 2019

  • Vorlesung “Energy Market Engineering“
  • Seminar "Smart Grid Economics"

WS 2018/19

  • Übung “Smart Grid Applications”
  • Seminar "Smart Grid Economics"

 

Lebenslauf

Seit 10 / 2018

Wissenschaftlicher Mitarbeiter am Institut für Informationswirtschaft und Marketing (IISM), Forschungsgruppe "Smart Grids & Energy Markets"

04 / 2019 Forschungsaufenthalt am Massachusetts Institute of Technology (MIT), USA

09 / 2018

M. Sc. Wirtschaftsingenieurwesen, Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Master Thesis: Residential Electricity Tariff Design: A data-driven analysis of socio-economic impacts and implications

08 / 2018

Forschungsaufenthalt am Massachusetts Institute of Technology (MIT), USA

01 / 2017

Auslandsstudium an der Königlich Technischen Hochschule (KTH) Stockholm, Schweden

10 / 2015

Studentische Hilfskraft für Smart Grid Integration, Forschungszentrum Informatik

08 / 2015

Studentische Hilfskraft für Dezentrale Energiesysteme und Netze, KIT

04 / 2015

B. Sc. Wirtschaftsingenieurwesen, KIT

Bachelor Thesis: Development and implementation of a charging strategy that reduces CO2 emissions caused by electric cars in France and Germany

Publikationsliste


The Efficiency and Distributional Effects of Alternative Residential Electricity Rate Designs.
Burger, S. P.; Knittel, C. R.; Pérez-Arriaga, I. J.; Schneider, I.; vom Scheidt, F.
2019. National Bureau of Economic Research, Cambridge (MA). doi:10.3386/w25570
Smart Peak Shaving für Industriekunden – Lastspitzen-Vorhersage mit Maschinellem Lernen.
vom Scheidt, F.; Becker, J.; Huber, J.
2019. FZI Open Innovation (2019), Karlsruhe, Deutschland, 16. Oktober 2019
DER Adopter Analysis using Spatial Autocorrelation and Information Gain Ratio under different Census-data Aggregation Levels.
Heymann, F.; Lopes, M.; vom Scheidt, F.; Silva, J. M.; Duenas Martinez, P.; Soares, F.; Miranda, V.
2019. IET Renewable power generation. doi:10.1049/iet-rpg.2019.0322
Assessing the Economics of Residential Electricity Tariff Selection.
Vom Scheidt, F.; Staudt, P.; Weinhardt, C.
2019. Proceedings of the 2nd International Conference on Smart Energy Systems and Technologies (SEST), Porto, Portugal, 9 - 11 September 2019, Article No.8849143, IEEE, Piscataway (NJ). doi:10.1109/SEST.2019.8849143
Behavioral Studies In Energy Economics: A Review And Research Framework.
Staudt, P.; Golla, A.; Richter, B.; Schmidt, M.; Scheidt, F. vom; Weinhardt, C.
2019. 42nd IAEE International Conference: Local Energy, Global Markets (IAEE 2019), Montreal, CDN, May 29 - June 1, 2019
Towards Smart Distribution Grids: A Structured Market Engineering Review.
Dauer, D.; Scheidt, F. vom; Weinhardt, C.
2017. Proceedings of the Second KSS Research Workshop : Karlsruhe, Germany, February 2016. Ed.: P. Hottum, 47–58, KIT, Karlsruhe
Towards Smart Distribution Grids: A Structured Market Engineering Review.
Dauer, D.; Scheidt, F. vom; Weinhardt, C.
2016. Proceeings of the Second Karlsruhe Service Summit Research Workshop, Karlsruhe, 25. - 26. Februar 2016

Betreute Abschlussarbeiten

Data Analytics in the Electricity Sector – A Data Mining driven Review [Master Thesis]

Probabilistic Forecasting of Individual Electrical Load Using GRU Considering Weather Effects [Master Thesis]

Optimal Selection of Time-varying Electricity Tariffs – A Multi-Classification Problem [Master Thesis]

Industry peak load forecasting with machine learning [Master Thesis]