Development of thermo-analytical prediction and classification models for food in thermal devices using a multi sensor system and artificial neural networks

Die thermische Verarbeitung von Lebensmitteln beeinflusst deren Qualität und ernährungsphysiologischen Eigenschaften. Im Haushalt ist die Überwachung der Temperatur innerhalb des Lebensmittels sehr schwierig. Zudem ist das Wissen über optimale Temperatur- und Zeitparameter für die verschiedenen Speisen oft unzureichend. Die optimale Steuerung der thermischen Zubereitung ist maßgeblich abhängig von der Art des Lebensmittels und der äußeren und inneren Temperatureinwirkung während des Garvorgangs. Das Ziel der Arbeiten war die Entwicklung eines automatischen Backofens, der in der Lage ist, die Art des Lebensmittels zu erkennen und die Temperatur im Inneren des Lebensmittels während des Backens zu errechnen. Die für die Temperaturberechnung benötigten Daten wurden mit mehreren Sensoren erfasst. Hierzu kam ein Infrarotthermometer, ein Infrarotabstandssensor, eine Kamera, ein Temperatursensor und ein Lambdasonde innerhalb des Ofens zum Einsatz. Ferner wurden eine Wägezelle, ein Strom- sowie Spannungs-Sensor und ein Temperatursensor außerhalb des Ofens genutzt. Die während der Aufheizphase aufgenommen Datensätze ermöglichten das Training mehrerer künstlicher neuronaler Netze, die die verschiedenen Lebensmittel in die entsprechenden Kategorien einordnen konnten, um so das optimale Backprogram auszuwählen. Zur Abschätzung der thermische Diffusivität der Nahrung, die von der Zusammensetzung (Kohlenhydrate, Fett, Protein, Wasser) abhängt, wurden mehrere künstliche neuronale Netze trainiert. Mit Ausnahme des Fettanteils der Lebensmittel konnten alle Komponenten durch verschiedene KNNs mit einem Maximum von 8 versteckten Neuronen ausreichend genau abgeschätzt werden um auf deren Grundlage die Temperatur im inneren des Lebensmittels zu berechnen. Die durchgeführte Arbeit zeigt, dass mit Hilfe verschiedenster Sensoren zur direkten beziehungsweise indirekten Messung der äußeren Eigenschaften der Lebensmittel sowie KNNs für die Kategorisierung und Abschätzung der Lebensmittelzusammensetzung die automatische Erkennung und Berechnung der inneren Temperatur von verschiedensten Lebensmitteln möglich ist.

Entwicklung eines Windleistungprognosemodells zur Verbesserung der Kraftwerkseinsatzplanung

Die Maßnahmen zur Förderung der Windenergie in Deutschland haben wichtige Anstöße zur technologischen Weiterentwicklung geliefert und die Grundlagen für den enormen Anlagenzubau geschaffen. Die installierte Windleistung hat heute eine beachtliche Größenordnung erreicht und ein weiteres Wachstum in ähnlichen Dimensionen ist auch für die nächsten Jahre zu erwarten. Die aus Wind erzeugte elektrische Leistung deckt bereits heute in einigen Netzbereichen die Netzlast zu Schwachlastzeiten. Dies zeigt, dass die Windenergie ein nicht mehr zu vernachlässigender Faktor in der elektrischen Energieversorgung geworden ist. Im Rahmen der Kraftwerkseinsatzplanung sind Betrag und Verlauf der Windleistung des folgenden Tages mittlerweile zu wichtigen und zugleich schwierig zu bestimmenden Variablen geworden. Starke Schwankungen und falsche Prognosen der Windstromeinspeisung verursachen zusätzlichen Bedarf an Regel- und Ausgleichsleistung durch die Systemführung. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Prognosemodell liefert die zu erwartenden Windleistungen an 16 repräsentativen Windparks bzw. Gruppen von Windparks für bis zu 48 Stunden im Voraus. Aufgrund von prognostizierten Wetterdaten des deutschen Wetterdienstes (DWD) werden die Leistungen der einzelnen Windparks mit Hilfe von künstlichen neuronalen Netzen (KNN) berechnet. Diese Methode hat gegenüber physikalischen Verfahren den Vorteil, dass der komplexe Zusammenhang zwischen Wettergeschehen und Windparkleistung nicht aufwendig analysiert und detailliert mathematisch beschrieben werden muss, sondern anhand von Daten aus der Vergangenheit von den KNN gelernt wird. Das Prognosemodell besteht aus zwei Modulen. Mit dem ersten wird, basierend auf den meteorologischen Vorhersagen des DWD, eine Prognose für den Folgetag erstellt. Das zweite Modul bezieht die online gemessenen Leistungsdaten der repräsentativen Windparks mit ein, um die ursprüngliche Folgetagsprognose zu verbessern und eine sehr genaue Kurzzeitprognose für die nächsten drei bis sechs Stunden zu berechnen. Mit den Ergebnissen der Prognosemodule für die repräsentativen Standorte wird dann über ein Transformationsmodell, dem so genannten Online-Modell, die Gesamteinspeisung in einem größeren Gebiet berechnet. Das Prognoseverfahren hat seine besonderen Vorzüge in der Genauigkeit, den geringen Rechenzeiten und den niedrigen Betriebskosten, da durch die Verwendung des bereits implementierten Online-Modells nur eine geringe Anzahl von Vorhersage- und Messstandorten benötigt wird. Das hier vorgestellte Prognosemodell wurde ursprünglich für die E.ON-Netz GmbH entwickelt und optimiert und ist dort seit Juli 2001 im Einsatz. Es lässt sich jedoch auch leicht an andere Gebiete anpassen. Benötigt werden dazu nur die Messdaten der Leistung ausgewählter repräsentativer Windparks sowie die dazu gehörenden Wettervorhersagen, um die KNN entsprechend zu trainieren.

Rechenmodelle und Informationssysteme zur Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung

In dieser Arbeit werden verschiedene Computermodelle, Rechenverfahren und Methoden zur Unterstützung bei der Integration großer Windleistungen in die elektrische Energieversorgung entwickelt. Das Rechenmodell zur Simulation der zeitgleich eingespeisten Windenergie erzeugt Summenganglinien von beliebig zusammengestellten Gruppen von Windenergieanlagen, basierend auf gemessenen Wind- und Leistungsdaten der nahen Vergangenheit. Dieses Modell liefert wichtige Basisdaten für die Analyse der Windenergieeinspeisung auch für zukünftige Szenarien. Für die Untersuchung der Auswirkungen von Windenergieeinspeisungen großräumiger Anlagenverbünde im Gigawattbereich werden verschiedene statistische Analysen und anschauliche Darstellungen erarbeitet. Das im Rahmen dieser Arbeit entwickelte Modell zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie aus online gemessenen Leistungsdaten repräsentativer Windparks liefert wertvolle Informationen für die Leistungs- und Frequenzregelung der Netzbetreiber. Die zugehörigen Verfahren zur Ermittlung der repräsentativen Standorte und zur Überprüfung der Repräsentativität bilden die Grundlage für eine genaue Abbildung der Windenergieeinspeisung für größere Versorgungsgebiete, basierend auf nur wenigen Leistungsmessungen an Windparks. Ein weiteres wertvolles Werkzeug für die optimale Einbindung der Windenergie in die elektrische Energieversorgung bilden die Prognosemodelle, die die kurz- bis mittelfristig zu erwartende Windenergieeinspeisung ermitteln. In dieser Arbeit werden, aufbauend auf vorangegangenen Forschungsarbeiten, zwei, auf Künstlich Neuronalen Netzen basierende Modelle vorgestellt, die den zeitlichen Verlauf der zu erwarten Windenergie für Netzregionen und Regelzonen mit Hilfe von gemessenen Leistungsdaten oder prognostizierten meteorologischen Parametern zur Verfügung stellen. Die softwaretechnische Zusammenfassung des Modells zur Berechnung der aktuell eingespeisten Windenergie und der Modelle für die Kurzzeit- und Folgetagsprognose bietet eine attraktive Komplettlösung für die Einbindung der Windenergie in die Leitwarten der Netzbetreiber. Die dabei entwickelten Schnittstellen und die modulare Struktur des Programms ermöglichen eine einfache und schnelle Implementierung in beliebige Systemumgebungen. Basierend auf der Leistungsfähigkeit der Online- und Prognosemodelle werden Betriebsführungsstrategien für zu Clustern im Gigawattbereich zusammengefasste Windparks behandelt, die eine nach ökologischen und betriebswirtschaftlichen Gesichtspunkten sowie nach Aspekten der Versorgungssicherheit optimale Einbindung der geplanten Offshore-Windparks ermöglichen sollen.

Adaptive Real-time Anomaly-based Intrusion Detection using Data Mining and Machine Learning Techniques

Die zunehmende Vernetzung der Informations- und Kommunikationssysteme führt zu einer weiteren Erhöhung der Komplexität und damit auch zu einer weiteren Zunahme von Sicherheitslücken. Klassische Schutzmechanismen wie Firewall-Systeme und Anti-Malware-Lösungen bieten schon lange keinen Schutz mehr vor Eindringversuchen in IT-Infrastrukturen. Als ein sehr wirkungsvolles Instrument zum Schutz gegenüber Cyber-Attacken haben sich hierbei die Intrusion Detection Systeme (IDS) etabliert. Solche Systeme sammeln und analysieren Informationen von Netzwerkkomponenten und Rechnern, um ungewöhnliches Verhalten und Sicherheitsverletzungen automatisiert festzustellen. Während signatur-basierte Ansätze nur bereits bekannte Angriffsmuster detektieren können, sind anomalie-basierte IDS auch in der Lage, neue bisher unbekannte Angriffe (Zero-Day-Attacks) frühzeitig zu erkennen. Das Kernproblem von Intrusion Detection Systeme besteht jedoch in der optimalen Verarbeitung der gewaltigen Netzdaten und der Entwicklung eines in Echtzeit arbeitenden adaptiven Erkennungsmodells. Um diese Herausforderungen lösen zu können, stellt diese Dissertation ein Framework bereit, das aus zwei Hauptteilen besteht. Der erste Teil, OptiFilter genannt, verwendet ein dynamisches "Queuing Concept", um die zahlreich anfallenden Netzdaten weiter zu verarbeiten, baut fortlaufend Netzverbindungen auf, und exportiert strukturierte Input-Daten für das IDS. Den zweiten Teil stellt ein adaptiver Klassifikator dar, der ein Klassifikator-Modell basierend auf "Enhanced Growing Hierarchical Self Organizing Map" (EGHSOM), ein Modell für Netzwerk Normalzustand (NNB) und ein "Update Model" umfasst. In dem OptiFilter werden Tcpdump und SNMP traps benutzt, um die Netzwerkpakete und Hostereignisse fortlaufend zu aggregieren. Diese aggregierten Netzwerkpackete und Hostereignisse werden weiter analysiert und in Verbindungsvektoren umgewandelt. Zur Verbesserung der Erkennungsrate des adaptiven Klassifikators wird das künstliche neuronale Netz GHSOM intensiv untersucht und wesentlich weiterentwickelt. In dieser Dissertation werden unterschiedliche Ansätze vorgeschlagen und diskutiert. So wird eine classification-confidence margin threshold definiert, um die unbekannten bösartigen Verbindungen aufzudecken, die Stabilität der Wachstumstopologie durch neuartige Ansätze für die Initialisierung der Gewichtvektoren und durch die Stärkung der Winner Neuronen erhöht, und ein selbst-adaptives Verfahren eingeführt, um das Modell ständig aktualisieren zu können. Darüber hinaus besteht die Hauptaufgabe des NNB-Modells in der weiteren Untersuchung der erkannten unbekannten Verbindungen von der EGHSOM und der Überprüfung, ob sie normal sind. Jedoch, ändern sich die Netzverkehrsdaten wegen des Concept drif Phänomens ständig, was in Echtzeit zur Erzeugung nicht stationärer Netzdaten führt. Dieses Phänomen wird von dem Update-Modell besser kontrolliert. Das EGHSOM-Modell kann die neuen Anomalien effektiv erkennen und das NNB-Model passt die Änderungen in Netzdaten optimal an. Bei den experimentellen Untersuchungen hat das Framework erfolgversprechende Ergebnisse gezeigt. Im ersten Experiment wurde das Framework in Offline-Betriebsmodus evaluiert. Der OptiFilter wurde mit offline-, synthetischen- und realistischen Daten ausgewertet. Der adaptive Klassifikator wurde mit dem 10-Fold Cross Validation Verfahren evaluiert, um dessen Genauigkeit abzuschätzen. Im zweiten Experiment wurde das Framework auf einer 1 bis 10 GB Netzwerkstrecke installiert und im Online-Betriebsmodus in Echtzeit ausgewertet. Der OptiFilter hat erfolgreich die gewaltige Menge von Netzdaten in die strukturierten Verbindungsvektoren umgewandelt und der adaptive Klassifikator hat sie präzise klassifiziert. Die Vergleichsstudie zwischen dem entwickelten Framework und anderen bekannten IDS-Ansätzen zeigt, dass der vorgeschlagene IDSFramework alle anderen Ansätze übertrifft. Dies lässt sich auf folgende Kernpunkte zurückführen: Bearbeitung der gesammelten Netzdaten, Erreichung der besten Performanz (wie die Gesamtgenauigkeit), Detektieren unbekannter Verbindungen und Entwicklung des in Echtzeit arbeitenden Erkennungsmodells von Eindringversuchen.