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ETI 03-20 Masterarbeit zum Thema: Entwicklung und Anwendung einer auf Machine-Learning basierten Methodik zur Vorhersage von Photovoltaik-Leistung

Im hochrangigen Wettbewerb „Exzellenzstrategie des Bundes und der Länder“ zur weiteren Stärkung der Spitzenforschung an den Universitäten in Deutschland hat das KIT gemeinsam mit der Universität Heidelberg den Exzellenzcluster „3D Matter Made to Order” eingeworben. Dieser wird für sieben Jahre mit über 50 Mio. EUR gefördert und verfolgt in der Verbindung von Natur- und Ingenieurwissenschaften einen stark interdisziplinären Ansatz. Der Cluster nimmt dreidimensionale additive Fertigungstechniken in den Blick – von der Ebene der Moleküle bis hin zu makroskopischen Abmessungen. Ziel ist die vollständige Digitalisierung der 3-D-Fertigung und Materialverarbeitung. So sollen Bauteile und Systeme im Nanodruckverfahren mit höchster Prozessgeschwindigkeit und Auflösung entstehen und die Voraussetzungen für neuartige Anwendungen in Material- und Lebenswissenschaften schaffen.

Organisationseinheit

Elektrotechnisches Institut (ETI)

Stellenausschreibung/Aufgaben

Durch die globale Erderwärmung und die Ausschöpfung fossiler Energieträger steigt die Signifikanz von Energieversorgungsalternativen. Als erneuerbare Energiequelle bietet Photovoltaik eine attraktive Lösung, saubere Energie zu erzeugen. Über den Tag schwankt die erzeugte Leistung aus Photovoltaikanlagen jedoch aufgrund des Sonnenstands und wechselnden Wetterbedingungen. Die teilweise Unvorhersehbarkeit der verfügbaren Leistung ist für Energienetzbetreiber eine Herausforderung, die unter anderem mit der Optimierung von Vorhersagemethoden angegangen wird. In den letzten Jahren steigt in vielen Anwendungsgebieten der Trend zur Datenanalyse und des Machine-Learning, so auch in der Photovoltaik-Leistungsprognose. Das Photovoltaikfeld des Campus Nord des KIT bietet dabei für die Entwicklung einer Leistungsvorhersage eine attraktive Datengrundlage.

Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll auf Basis des aktuellen Stands der Forschung eine Methodik zur Vorhersage der Photovoltaik-Leistung entwickelt und getestet werden. Als Grundlage dienen am Institut bereits bestehende Vorhersagemodelle sowie eine umfangreiche Datenbank historischer Daten. Der Umfang der Aufgabe wird individuell erarbeitet, dabei sind die groben Schritte wie folgt. Zunächst soll der Stand der Forschung anhand einer Literaturrecherche ermittelt werden und auf dessen Grundlage eine passende Methodik ausgewählt werden. Anschließend sollen die wichtigsten Parameter identifiziert und ihre Auswahl ggf. optimiert werden. Mit der erarbeiteten Basis soll eine entsprechende Photovoltaik-Leistungsprognose entwickelt und trainiert werden. Mittels gängiger Bewertungsmethoden sollen die Ergebnisse validiert und Aussagen über die Methodik getroffen werden.

Eintrittstermin

ab sofort

Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über Programmierkenntnisse (idealerweise in Matlab, R und Python) sowie idealerweise über Erfahrung in Datenanalyse und Machine-Learning. Eine selbstständige Arbeitsweise, Zuverlässigkeit sowie eine schnelle Auffassungsgabe und sehr gute Deutsch- oder Englischkenntnisse runden Ihr Profil ab.

Studienfachrichtung: Elektrotechnik, Maschinenbau, Mathematik, Verfahrenstechnik

Vertragslaufzeit

3-6 Monate nach Studienordnung

Fachliche Ansprechpartnerin

Fr. Anna Starosta, anna.starosta@kit.edu
Tel.: 0721 / 608 28380

Was wir bieten

Bei entsprechender Eignung werden schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.

Bitte bewerben Sie sich online über den unten stehenden Button für die Ausschreibungsnummer ETI 03-20.

Ausschreibungsnummer: ETI 03-20

Kontakt

Bei fachlichen Fragen:

Bei allgemeinen Fragen zur Bewerbung:
Frau Schaber
Telefon: +49 721 608-25184,

Hermann-von-Helmholtz-Platz 1, 76344 Eggenstein-Leopoldshafen