Dissertation zum Thema "Bewertung des Einsatzes von KI-Methoden für die Inventarisierung und Zustandschätzung von Verteilnetzen"

Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE ist das größte Solarforschungsinstitut Europas. Mit unseren derzeit rund 1.200 Mitarbeitenden betreiben wir anwendungsorientierte Forschung für die technische Nutzung der Solarenergie und entwickeln Materialien, Systeme und Verfahren für eine nachhaltige Energieversorgung. Für unsere Gruppe „Elektrische Netze und Energiemanagement“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine*n Mitarbeiter*in zur Erstellung einer Dissertation zum Thema "Bewertung des Einsatzes von KI-Methoden für die Inventarisierung und Zustandschätzung von Verteilnetzen" Was Sie erwartet In dem Projekt AI4Grids werden auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Algorithmen zur Planung und Betriebsführung von Stromnetzen auf Verteilnetzebene und für Microgrids entwickelt und unter simulativen und realen Bedingungen im Labor und im Feld evaluiert. Die KI Algortihmen sollen im Rahmen der Dissertation insbesondere in drei Einsatzbereichen eingesetzt und evaluiert werden: 1. Topologieerkennung für Verteilnetze Für einen belastungsabhängigen Betrieb von Nieder- und Mittelspannungsnetzen sind korrekte Zustände aller Aktoren erforderlich. Damit z.B. Zustandsschätzer ein verlässliches Ergebnis liefern sind qualitative hochwertige Netzdaten essentiell. Diese Herausforderungen sollen durch eine automatisierte und selbstlernende Netztopologie-Erkennung gelöst werden. 2. Lokalisieren von neuen Netzteilnehmern mittels Maschinellem Lernen (ML) In der Dissertation soll mit maschinellem Lernen, z.B. anhand von neuralen Netzen, die räumliche Verteilung von Elektrofahrzeugen und deren Ladeprofil ermittelt werden. Ausgangsdaten hierfür sind beispielsweise Daten von intelligenten Messsystemen, die die Gesamtleistung des Hausanschlusses erfassen. 3. Netzzustandsschätzung In der Regel sind besonders Verteilnetze nicht vollständig beobachtet. Diese Tatsache wird sich auch durch einen Ausbau von intelligenten Messsystemen nicht grundlegend ändern. Für einen knotenscharfen und belastungsabhängigen Netzbetrieb müssen die nicht beobachten Netzknoten abgeschätzt werden. Der Einsatz neuer KI-Methoden soll für diese Abschätzung entwickelt und evaluiert werden. Die Doktorarbeit soll auf Englisch verfasst werden. Ihre Aufgaben sind Review des aktuellen Stands der Foschung bezüglich des Einsatzes von KI-Methoden in den drei oben genannten Einsatzgebieten Erstellen einer selbstlernenden Netztopologieerkennung anhand von realen Niederspannungsnetzen und Synthesisierung von Niederspannungsnetzen auf Basis von offenen Daten und anhand open Source Software Entwurf, Programmierung und Evaluation einer Software, die anhand von ML-Methoden Netzteilnehmer (z.B. Wärmepumpemn und Elektrofahrzeuge) erkennt, räumlich zuordnet und anhand von Key-Performance-Indikatoren bewertet Entwurf, Programmierung und Evaluation einer Software, die anhand von KI-Methoden Verteilnetzzustände erkennt Unterstützung bei der Zusammenführung der eigenen AI-Algorithmen und der Algorithmen der Projektpartner für Labor und Feldtests Unterstützung bei der technisch-wirschafltichen Bewertung, der Gesamtheit der im Projekt AI4Grids erstellten KI-Algorithmen, für die Planung und den Betrieb von Verteilnetzen Unterstützung der Projektleitung Was Sie mitbringen abgeschlossenes wissenschaftliches Hochschulstudium Industrial Engineering, Informatik, Elektrotechnik Fortgeschrittene Kentnisse in Machine Learning  Grundlegene Kentnisse in Elektrotechnik  Grundlegene Kentnisse in der Integration von offenen GIS Daten  Wünschenswert: Kentnisse in Projektmanagement engagierte, strukturierte und eigenverantwortliche und vor allem selbstständige Arbeitsweise Teamfähigkeit und sicheres Auftreten  Kenntinisse in Python und GIS Daten, insb. basierend auf OpenStreetMap  Sehr gute Englischkenntnisse C1; Sehr gute Deutschkenntnisse C2  Was bieten wir flexible Arbeitszeiten bzw. -bedingungen  Vereinbarkeit von Beruf und Privatleben  Betreuungsmöglichkeiten für Ihre Kinder bis zu 6 Jahren  fachliche und persönliche Weiterentwicklungsmöglichkeiten  vergünstigter Fitnessstudio-Zugang  betriebseigene Gesundheitskurse Anstellung, Vergütung und Sozialleistungen richten sich nach dem Tarifvertrag für den öffentlichen Dienst (TVöD). Die Stelle ist auf 3 Jahre befristet. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.Wir weisen darauf hin, dass die gewählte Berufsbezeichnung auch das dritte Geschlecht miteinbezieht. Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf eine geschlechtsunabhängige berufliche Gleichstellung. Wir möchten den Anteil weiblicher Fach- und Führungskräfte am ISE weiter erhöhen. Wir begrüßen daher insbesondere Bewerbungen von Frauen. Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege. Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:Matthias Resch, Tel.: +49 (0)761 45 88-23 73 Eine Bewerbung ist ausschließlich über das Online-Verfahren möglich. http://www.ise.fraunhofer.de Kennziffer: ISE-2020-291 Bewerbungsfrist: 28.10.2020 Zurück Bewerben © Fraunhofer-Gesellschaft Kontakt Impressum Datenschutzerklärung