Tobias Veihelmann
Christian Tobias Veihelmann, M. Sc.
Wissenschaftlicher Mitarbeiter, Lehrassistent und Doktorand
Cauerstr. 7 / 2. OG
91058 Erlangen
Department Elektrotechnik-Elektronik-Informationstechnik (EEI)
Lehrstuhl für Elektrische Smart City-Systeme
Cauerstr. 7 / 2. OG
91058 Erlangen
- Telefon: +49 9131 85-20986
- E-Mail: tobi.veihelmann@fau.de
- Webseite: https://www.escs.tf.fau.de
Tobias schloss seinen Master in Wirtschaftsinformatik im Juni 2021 an der Universität Bamberg mit Auszeichnung ab. Seinen Bachelor hatte er an der FAU im Studiengang Wirtschaftsingenieurwesen absolviert. Im Anschluss an diverse Tätigkeiten in Industrieunternehmen schloss er sich im Oktober 2022 dem Lehrstuhl für Elektrischer Smart City Systeme an. Sein derzeitiger Forschungsschwerpunkt liegt auf neuen Lösungen für die Energiewende im Smart City-Kontext.
| since 10/2022 | Wissenschaftlicher Mitarbeiter und Doktorand
Lehrstuhl für Elektrische Smart City Systeme |
| 10/2018-06/2021 | M.Sc. in Wirtschaftsinformatik an der Universität BambergHauptfächer: Data Analytics/Machinelles Lernen, EnergieinformatikMasterarbeit: “Social norms and their influence on learning behavior with online content – Results of a randomized controlled field trial” |
| 10/2013-08/2017 | B.Sc. in Wirtschaftsingenieurwesen an der FAU Erlangen-NürnbergHauptfächer: Umformtechnik, Kunststoffe, NachhaltigkeitsmanagementBachelorarbeit: “Engagement der Automobilhersteller beim Ausbau der Ladeinfrastruktur – Perspektiven des Geschäftsmodell-, Stakeholder- und Coopetition-Konzepts” |
| 02/2016-07/2016 | Auslandssemester an der RMIT University, Melbourne |
- Resiliente Energiesysteme
- Smart Cities und erneuerbare Energien
- IoT-Technologien im Smart City-Kontext
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How Connected Cars Can Improve Solar Forecasting - Expanding the Scale of Local Sensor Networks
41st European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition (forthcoming) (Vienna, 23. September 2024 - 27. September 2024) - , , , :
How Connected Cars Could Capture Cloud Dynamics for Solar Forecasting—Evidence from Two Simulation Scenarios
In: Solar RRL (2024)
ISSN: 2367-198X
DOI: 10.1002/solr.202400470 - , , , :
Using Probe Counts to Provide High-Resolution Detector Data for a Microscopic Traffic Simulation
In: Vehicles 6 (2024), S. 747-764
ISSN: 2624-8921
DOI: 10.3390/vehicles6020035
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Leveraging gradient-boosted trees to combine FFT, correlation and Fréchet-distance features for clear-sky detection
40th European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition (Lissabon, 18. September 2023 - 22. September 2023)
DOI: 10.4229/EUPVSEC2023/4DV.4.27
URL: https://userarea.eupvsec.org/proceedings/EU-PVSEC-2023/4DV.4.27/
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Leveraging social norms to encourage online learning: Empirical evidence from a blended learning course
2020 International Conference on Information Systems - Making Digital Inclusive: Blending the Local and the Global, ICIS 2020
URL: https://www.scopus.com/record/display.uri?eid=2-s2.0-85103451819&origin=inward
Keine Auszeichnungen
- Digital Transformation in the Energy and Mobility Sector (DITEM)
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