Masterarbeit "Entwicklung eines Data Science Tools zur Anschlussnehmeranalyse in Stromnetzen"
vor 2 Wochen
Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE in Freiburg ist das größte Solarforschungsinstitut Europas. Unsere rund 1400 Mitarbeitenden arbeiten für ein nachhaltiges, wirtschaftliches, sicheres und sozial gerechtes Energieversorgungssystem auf Basis erneuerbarer Energien. Dazu tragen wir mit unseren Forschungsschwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung bei. Durch herausragende Forschungsergebnisse, erfolgreiche Industrieprojekte, Firmenausgründungen und globale Kooperationen gestalten wir die nachhaltige Transformation des Energiesystems.
Du möchtest aktiv an der Gestaltung der Energiewende mitwirken und während Deines Studiums praktische Erfahrungen sammeln? Bei uns hast Du die Möglichkeit, an der Transformation des Energiesystems mitzuarbeiten. Gemeinsam entwerfen und entwickeln wir Software für die Modellierung, Optimierung und Analyse von Stromnetzen. Unser Team arbeitet mit einer breiten Palette an methodischen Ansätzen, die von klassischer Optimierung über den Einsatz von künstlicher Intelligenz bis hin zu automatisierten Geoanalysen reichen.
Wir verfügen über moderne Werkzeuge, die uns bei der professionellen und agilen Softwareentwicklung unterstützen. Wir verwenden GitLab mit Versionsverwaltung, Ticketsystem und CI-Server und über einen Team Chat können sich unsere Entwickler*innen unkompliziert austauschen. Wir bieten flexible Arbeitszeiten mit der Möglichkeit zum mobilen Arbeiten an. Daneben gibt es zahlreiche Freizeit- und Mitarbeiter*innen-Angebote.
Für unser Team „Netzplanung“ suchen wir daher zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine Studentische Hilfskraft mit der Gelegenheit zur Erstellung einer Masterarbeit. Was Du bei uns tustDu bist Teil des Netzplanungsteams und wendest unsere Werkzeuge, die im Team gemeinsam in Python entwickelt und gewartet werden an. Du trägst zum Gelingen des bei. Dazu entwickelst Du ein Werkzeug, das Annahmen für komplexe Anschlussnehmer-Kombinationen in Netzgebieten ableitet:
- In der klassischen Netzplanung werden als Vereinfachung simple Annahmen für Anschlussnehmer zur Dimensionierung des Netzes getroffen. Das heißt, es wird durch Gleichzeitigkeitsfaktoren beispielsweise angenommen, dass alle Haushalte dieselbe Leistung beziehen und dass alle Ladesäulen im Netz gleichzeitig mit einer gewissen Leistung betrieben werden. Dies soll im Projekt durch eine realistischere Modellierung verbessert werden.
- Deine Analyse soll Rückschlüsse auf das Verhalten verschiedener Anschlussnehmer-Typen, wie Ladesäulen von E-Fahrzeugen, Wärmepumpen und PV-Anlagen oder aggregierende Anschlussnehmer-Kategorien wie Haushalte und Gewerbe verschiedener Kategorien, ziehen.
- Du untersuchst, welche Zeitpunkte relevant für die Netzplanung sind, weil sie die größte Belastung im Jahresverlauf darstellen. Daraus leitest Du Situationen aus diesen Zeitpunkten ab und prüfst, ob Gleichzeitigkeitsfaktoren je Anschlussnehmer-Typ angenommen werden können, wie es in klassischen Annahmen für die Netzplanung üblich ist.
- Anschließend analysierst du, inwieweit die gefundenen Situationen robust gegen Veränderungen wie dem Hinzukommen neuer PV-Anlagen und Wärmepumpen oder anderen Wetterjahren sind. Du untersuchst, ob sich die Erkenntnisse auf andere Netze übertragen lassen.
Dies alles verschriftlichst Du in Deiner Masterarbeit.
Was Du mitbringst- Du bist eingeschriebene*r Student*in der Fachrichtung Informatik, Elektrotechnik, Mathematik, Physik, Wirtschaftsingenieurwesen oder einer vergleichbaren Fachrichtung.
- Du konntest bereits Erfahrungen mit Python sammeln. Beispiele für Packages, mit denen Du arbeiten wirst, sind Pandas, Geopandas, Plotly, Networkx und unser auf PyPSA aufbauendes internes Framework.
- Idealerweise hast Du bereits Erfahrungen mit git und Testautomatisierung.
- Idealerweise kennst Du Dich mit elektrotechnischen Grundlagen aus.
- Die Zusammenarbeit im Team macht Dir Spaß.
- Du planst und erledigst Aufgaben selbständig und mit hoher Qualität.
- Exklusiver Einblick: In der gemeinsamen Arbeit mit den Wissenschaftler*innen unserer Arbeitseinheit gewinnst Du einen Einblick in den Alltag von Forschung und Entwicklung an einem Forschungsinstitut.
- Laborinfrastruktur: Am Fraunhofer ISE arbeiten wir an modernsten Anlagen und Geräten, sodass Forschungsprojekte auf dem neuesten Stand der Technik durchgeführt werden können.
- Forschungsmix: Du erhältst bei uns die Möglichkeit, experimentelle Arbeit mit der Theorie zu verbinden und so Dein Wissen aus dem Studium anzuwenden und zu erweitern.
- Betreuung: Bei Deiner Arbeit wirst Du durch Wissenschaftler*innen betreut und Du erhältst Feedback zu Deinen Fortschritten.
- Teamwork: Im Austausch mit den wissenschaftlichen und studentischen Mitarbeitenden sammelst Du Erfahrungen zur Arbeit im Team und kannst Deine bereits gemachten Erfahrungen einbringen.
- Arbeitszeit und -ort: Wir bieten Dir die Möglichkeit, Deine Arbeitszeit in Absprache flexibel an Deine Bedürfnisse anzupassen und ab und an von zuhause aus zu arbeiten.
- Chancengleichheit: Wir legen Wert auf Chancengerechtigkeit und geben Raum für Vielfalt.
- After Work: Feiere Dich und Deine Kolleg*innen bei After-Work Events oder unseren jährlichen Mitarbeitendenfesten, wie dem Wandertag.
Zusätzlich zu der Abschlussarbeit wird ein Vertrag als Wissenschaftliche Hilfskraft vereinbart. Die Vergütung hierfür richtet sich nach dem Abschlussgrad der Hochschulausbildung.
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen – unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Haben wir Dein Interesse geweckt?
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Entwicklung von Datenanalyse-Tools für Stromnetze
vor 2 Monaten
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Facharbeiter für Datenwissenschaft
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Masterarbeit: Quantentechnologie-Entwicklung
vor 4 Wochen
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Senior Data Architect
Vor 3 Tagen
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Senior Data Architect
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Senior Data Architect
vor 4 Wochen
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