Die Energiewirtschaft ist eine der zentralen Industrien der Zukunft, die auf der einen Seite zwingend für eine ökologisch/ökonomisch-balancierte Industriegesellschaft notwendig ist und auf der anderen Seite enorme technische Herausforderungen mit sich bringt. In diesem thematischen Umfeld ist die Dissertationsarbeit von Herrn Robert Ulbricht angesiedelt. Im Rahmen seiner Arbeit wird detailliert die Rolle eines Energie-Daten-Management Systems (EDM-System) aufgearbeitet und Methoden entwickelt, aus bestehenden Datenbeständen eine bessere Steuerung von Ein- und Verkauf von (elektrischer) Energie zu realisieren. Ein EDM-System zeichnet sich durch eine domänenspezifische Architektur aus und besteht aus mehreren Komponenten, die im Wesentlichen zwei unterschiedliche Gattungen von Daten verwalten. Auf der einen Seite existieren umfassende Stammdaten zur Abbildung der in der Realwelt existierenden Artefakte wie Kundenstammdaten oder technische Informationen über Produktions- und Entnahmestellen. Auf der anderen Seite hat ein EDM-System die Aufgabe, alle anfallenden transaktionalen Daten – meist als eine Vielzahl von Zeitreihen repräsentiert – nicht nur entgegen zu nehmen, sondern auch für eine nachfolgende Analyse zur Verfügung zu stellen. Hier setzt der Kern der Arbeit von Herrn Ulbricht an: während klassische Analyseverfahren nur a posteriori auf vergangene Produktions- und Verbrauchszahlen schauen können, wird in der Energiewirtschaft umfassend eine Vielzahl sehr spezifischer Vorhersagemodelle eingesetzt. Dies erfolgt vor dem Hintergrund, dass Vorhersagen extrem relevant sind und, bedingt durch den steigenden Einsatz meist sehr schlecht planbarer erneuerbarer Energieträger, in ihrer Bedeutung stetig zunehmen, um eine Balancierung des gesamten Stromsystems – von der Erzeugung über die Verteilung bis hin zur Steuerung der Verbräuche – zu ermöglichen. Neben einer ökonomischen Optimierung (Ziel: maximale Preisdifferenz zwischen Ein- und Verkauf) motivieren auch ökologische Aspekte (Ziel: Minimierung der Überproduktion und Verteilungsverluste) ein möglichst akkurates Vorhersagemodell.