Autonome KI für Zellulare Energiesysteme mit zunehmender Flexibilität durch Sektorenkopplung und verteilte Speicher
L. Quakernack, J. Haubrock, M. Kelker, T. Reisinger, S. Wilker, W. Ye, P. Zhang, S. Röhrenbeck, S. Übermasser, in: TU Graz (Ed.), Graz, 2024.

Concept of a test bench for research into automatic resupply to improve the resilience of critical infrastructure
F. Liegmann, K. Schulte, F. Annen, J. Haubrock, M. Kelker, S. Joseph, S. Raczka, C. Rehtanz, in: Institute of Electrical and Electronics Engineers (IEEE) (Ed.), 2024 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT EUROPE), IEEE, 2024, pp. 1–5.

Optimierte Ladung von Elektrofahrzeugen als Markow Entscheidungsprozess mittels maschineller Lernalgorithmen
M. Kelker, Optimierte Ladung von Elektrofahrzeugen Als Markow Entscheidungsprozess Mittels Maschineller Lernalgorithmen, Universitätsverlag Ilmenau, 2023.

Evaluation of the Usage of Edge Computing and LoRa for the Control of Electric Vehicle Charging in the Low Voltage Grid
B. Steinhagen, T. Jungh, M. Hesse, U. Rückert, L. Quakernack, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2023 IEEE PES Conference on Innovative Smart Grid Technologies - Middle East (ISGT Middle East), IEEE, 2023, pp. 1–5.

Deep Reinforcement Learning als Methode zur autonomen Steuerung von Niederspannungsnetzen mit Fokus auf die Netzstabilität
L. Quakernack, M. Kelker, U. Rückert, J. Haubrock, in: 2022.

 Adaption und Validierung einer Low Cost µPMU zur Netzüberwachung im Niederspannungsnetz
M. Gurcke, K. Timpe, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2022.

Entwicklung einer Virtual Reality Netzleitwarte
F. Liegmann, M. Gurcke, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2022.

Virtual reality grid control station for learning the operational management of real electrical grids on emergency situation
F. Liegmann, L. Schorge, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2022 IEEE German Education Conference (GeCon), IEEE, 2022, pp. 1–6.

Multi agent double deep Q-network with multiple reward functions for electric vehicle charge control
M. Kelker, L. Quakernack, J. Haubrock, D. Westermann, in: 2022 IEEE Power &; Energy Society General Meeting (PESGM), IEEE, 2022, pp. 01–05.

Deep Reinforcement Learning For Autonomous Control Of Low Voltage Grids With Focus On Grid Stability In Future Power Grids
L. Quakernack, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2022 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Conference Europe (ISGT-Europe), IEEE, 2022, pp. 1–5.

Analysis of user behaviour for modelling an electric vehicle loading profile generator
F. Liegmann, A. Murtovi, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2021.

Prediction of the local cloud cover to optimize photovoltaic system power forecast
K. Schulte, O. Runde, M. Kelker, J. Haubrock, in: 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe), IEEE, 2021, pp. 01–05.

Multi agent deep Q-reinforcement learning for autonomous low voltage grid control
M. Kelker, L. Quakernack, J. Haubrock, in: 2021 IEEE PES Innovative Smart Grid Technologies Europe (ISGT Europe), IEEE, 2021, pp. 1–6.

Entwicklung und Validierung eines optimalen Platzierungsalgorithmus für µPMUS im Niederspannungsnetz
M. Kelker, A. Berrada, K. Schulte, J. Haubrock, in: EnInnov 2020; 16. Symposium Energieinnovation, 2020.

State estimation in low-voltage grids by using artificial neural networks in consideration of optimal micro phasor measurement unit placement
M. Kelker, K. Schulte, J. Haubrock, in: NEIS 2020; Conference on Sustainable Energy Supply and Energy Storage Systems, 2020.

Auslegung eines Antriebstranges für einen Batterie-Elektrischen Zug
P. Lohmann, M. Kelker, K. Schulte, J. Haubrock, in: EnInnov 2020; 16. Symposium Energieinnovation, 2020.

Artificial neural networks to predict the node voltages in a low-voltage grid
K. Schulte, M. Kelker, J. Haubrock, in: NEIS 2020; Conference on Sustainable Energy Supply and Energy Storage Systems, 2020.

Development of a forecast model for the prediction of photovoltaic power using neural networks and validating the model based on real measurement data of a local photovoltaic system
M. Kelker, K. Schulte, D. Hansmeier, F. Annen, K. Kröger, P. Lohmann, J. Haubrock, in: 2019 IEEE Milan PowerTech, IEEE, 2019, pp. 1–6.

Development and validation of a neural network for state estimation in the distribution grid based on ;cPMU data
M. Kelker, K. Schulte, K. Kröger, J. Haubrock, in: 2019 Modern Electric Power Systems (MEPS), IEEE, 2019, pp. 1–6.

Development of a Microgrid Hardware Simulation System for Distributed Energy Resources in Combination with an Aggregated Battery Electric Vehicle
K. Kröger, F. Annen, M. Kelker, J. Haubrock, in: NEIS 2019; Conference on Sustainable Energy Supply and Energy Storage Systems, 2019, 2019.