gemeinsam einzigartig

ETI 04-21 Masterarbeit zum Thema: Entwicklung und Optimierung einer auf Machine-Learning basierten Methodik zur Vorhersage von Photovoltaik-Leistung

Organisationseinheit

Elektrotechnisches Institut (ETI)

Tätigkeitsbeschreibung

Aufgrund des Sonnenstands und wechselnden Wetterbedingungen ist die teilweise Unvorhersehbarkeit der verfügbaren Photovoltaik-Leistung für Energienetzbetreiber eine Herausforderung, die unter anderem mit der Optimierung von Vorhersagemethoden sowie der Nutzung stationärer Batteriespeicher 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 PV-Feld des Campus Nord des KIT bietet dabei für die Entwicklung einer Leistungsvorhersage für den intelligenten Betrieb stationärer Batteriespeicher eine attraktive Datengrundlage.

Im Rahmen einer Abschlussarbeit sollen auf Basis des aktuellen Stands der Forschung Methodiken zur Vorhersage der PV-Leistung entwickelt und optimiert werden. Als Grundlage dienen am Institut bereits bestehende Vorhersagemodelle sowie eine umfangreiche Datenbank historischer Daten. Zunächst soll der Stand der Forschung anhand einer Literaturrecherche ermittelt und sich in die bestehenden Modelle eingearbeitet werden. Auf der Grundlage der Literaturrecherche sollen die bestehenden Modelle optimiert und integriert werden und für beliebige Konfigurationen, z. B. Neigungen und Orientierungen von PV-Tischen, Frequenzen von Prognose-Updates und Zeiträumen/Zeitauflösungen von Inputdaten erweitert werden. Bei Bedarf soll eine weitere Methodik ausgewählt und in Form eines hybriden Modells mit einer optimierten Auswahl von online Parametern implementiert werden. Mittels gängiger Bewertungsmethoden sollen die Ergebnisse der Modelle validiert und Aussagen über die jeweilige Methodik getroffen werden.

Eintrittstermin

nach Vereinbarung

Persönliche Qualifikation

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

Studienrichtung: Elektrotechnik, Energietechnik, Mathematik oder vergleichbar

Vertragsdauer

6 Monate nach Studienordnung

Fachliche/r Ansprechpartner/in

Fachliche Auskünfte erteilt Ihnen gerne Anna Starosta, Tel. +49 721 608-28380, E-Mail: anna.starosta@kit.edu.

Bitte bewerben Sie sich online über den unten stehenden Button für die Ausschreibungsnummer ETI 04-21.

Ausschreibungsnummer: ETI 04-21

Bei gleicher Eignung werden anerkannt schwerbehinderte Menschen bevorzugt berücksichtigt.

Kontakt

Bei allgemeinen Fragen zur Bewerbung:
Personalservice (PSE) - Personalbetreuung
Frau Carrasco Sanchez
Telefon: +49 721 608-42016,

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