Michael Kreisköther

Trainer-/Referent-Profil

"Ich vermittle technisches Wissen praxisnah und verständlich – mit dem Ziel, Menschen zu befähigen, digitale Werkzeuge souverän und kreativ einzusetzen. Besonders erfüllend ist für mich, wenn Teilnehmende durch meine Trainings neue Lösungswege entdecken und direkt anwenden können."

Kurzprofil

Wirtschaftsingenieur (RWTH Aachen), Softwareentwickler und Berater Trainer und Projektleiter für Microsoft Power Platform, spezialisiert auf Digitalisierung von Energienetzbetreibern, algorithmische Netzoptimierung und KI-gestützte Datenanalyse, Dozent TH Köln, Zertifiziert u. a. als Scrum Master und Power Platform Developer.

Arbeitsschwerpunkte

Microsoft Power Platform, Digitalisierung in der Energiewirtschaft, algorithmische Netzplanung, KI-gestützte Datenanalyse, Prozessautomatisierung, Schulung technischer Systeme, interaktive Trainingsgestaltung, Projektleitung geförderter Innovationsvorhaben

Berufserfahrung

Seit 2021: Trainer und Berater für Digitalisierung und Datenanalyse mit Fokus auf Microsoft Power Platform
2019–2021: Entwicklung und Anwendung algorithmischer Methoden zur Netzoptimierung
2015–2019: Praktische Erfahrungen in Forschung und Industrie mit Fokus auf Energietechnik und Qualitätsmanagement
Seit 2025: Lehrauftrag für Energiewirtschaft an einer Hochschule
Seit 2021: Unterstützung bei einem Lehrauftrag an einer Hochschule im Fach Cloud Development

Qualifikation

Master Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrische Energietechnik (RWTH Aachen)
Bachelor Wirtschaftsingenieurwesen, Elektrische Energietechnik (RWTH Aachen)
Professional Scrum^® Master (PSM I)
Microsoft Certified Power Platform Developer
Projektmanagement nach PMI^®
Fortbildungen in Python, C/C++, SQL, CAD, OriginPro

Arbeitssprachen

Deutsch
Englisch

Publikationen

Influence of subsidies on future load time series and optimisation possibilities at low voltage grid nodes, International Conference on Electricity Distribution 2025 Genf Workshop
Remote attestation by means of trusted computing in regional power grid, CIRED Chicago 2024 IET Conference Proceedings
A model for future load profiles considering extreme weather conditions, CIGRE Paris Session 2024
Predicting future low voltage loads: extension of a method for optimised energetic building retrofitting using deep reinforcement learning, CIRED 2024 Vienna Workshop,IET Conference Proceedings
Energetische Optimierung von Gebäuden und deren Einfluss auf die Niederspannung, VDE ETG Workshop (D-A-CH)
Development of a Model to optimize the energy efficiency of residential building and their impact on the low voltage grid, CIRED 2023: International Conference on Electricity Distribution 2023 Rom Workshop