Kuchenbuch, Rene Andreas (2026) Intelligente Systeme zur Verbesserung der Qualität von IEC 62559 Use Cases und SGAM Architekturmodellen. PhD, Universität Oldenburg.

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Abstract

Die IEC 62559 Use Case-Methodik und das SGAM Framework sind etablierte Methoden des Requirements Engineering in energiebezogenen Forschungs- und Entwicklungsprojekten zur Beschreibung komplexer Systemlandschaften. Unterschiedliche Interpretationen des betrachteten Systems durch heterogene Stakeholder können bei der Erstellung von Use Case- Beschreibungen und SGAM-Modellen zu Fehlern führen, die in späteren Projektphasen erhebliche Kosten verursachen. Diese Dissertation untersucht daher den Einsatz intelligenter Systeme zur Unterstützung dieser Methoden mit dem Ziel, die Qualität der Artefakte zu erhöhen, den Erstellungsprozess zu vereinfachen und ein gemeinsames Systemverständnis zu fördern. Im Rahmen der Design Science Research Methodology werden KI-basierte Prototypen entwickelt. Hierzu werden Qualitätseigenschaften und Metriken entwickelt und im Rahmen einer randomisierten Kontrollgruppenstudie eingesetzt. Die Ergebnisse leisten einen Beitrag zur effizienteren Entwicklung zuverlässiger und interoperabler Smart Grid-Lösungen sowie zur Weiterentwicklung der toolgestützten Modellierung.

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Intelligent Systems for Improving the Quality of IEC 62559 Use Cases and SGAM Architecture Models

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The IEC 62559 use case methodology and the SGAM framework are established requirements engineering methods in energy-related research and development projects for describing complex system landscapes. Divergent interpretations of the system under consideration by heterogeneous stakeholders can lead to errors in use case descriptions and SGAM models, which may result in significant costs in later project phases. This dissertation therefore investigates the use of intelligent systems to support these methods, aiming to improve artifact quality, simplify the creation process, and foster a shared understanding of the system. Within the Design Science Research Methodology, AI-based prototypes are developed. To this end, quality attributes and metrics are defined and applied in a randomized controlled study. The results contribute to a more efficient development of reliable and interoperable smart grid solutions as well as to the advancement of tool-supported modeling.

Item Type:	Thesis (PhD)
Uncontrolled Keywords:	Künstliche Intelligenz, Energiesektor, IEC 62559 Use Cases, Qualitätsverbesserung, Anforderungsmanagement, Smart Grid Architecture Model
Divisions:	School of Computing Science, Business Administration, Economics and Law > Department of Computing Science
Date Deposited:	05 Mar 2026 10:22
Last Modified:	05 Mar 2026 10:22
URI:	https://oops.uni-oldenburg.de/id/eprint/7391
URN:	urn:nbn:de:gbv:715-oops-74723
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