Studien-/Abschlussarbeit - Benchmark von Zero-Shot Vorhersagemodellen für elektrische Lastprognosen

Fraunhofer-Gesellschaft; Stuttgart; Hybrid; EUR 40.000 - 80.000; Vollzeit

Zusammenfassung

An established industry player is seeking a motivated individual for a research position focused on innovative energy data analysis. This role involves exploring state-of-the-art Zero-Shot models for predicting electrical loads in an industrial context. You will work with diverse datasets, develop forecasting implementations, and contribute to publications. The position offers a flexible work environment, opportunities for professional growth, and the chance to apply theoretical knowledge to real-world challenges. If you are passionate about research and eager to make an impact, this opportunity is perfect for you.

Leistungen

Flexible Working Hours

Home Office Options

Close Mentorship

Innovative Work Environment

Qualifikationen

• Gute Programmierkenntnisse in Python sind erforderlich.
• Erste Erfahrungen mit Machine Learning sind wünschenswert.

Aufgaben

• Einarbeitung in Zero-Shot Modelle zur Vorhersage elektrischer Lasten.
• Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse.

Kenntnisse

Python

Machine Learning

Data Analysis

Research Skills

German Language

English Language

Ausbildung

Valid Enrollment in a University

Tools

Zero-Shot Libraries

Time Series Forecasting Libraries

Jobbeschreibung

Ausschreibung für die Fachrichtungen wie z. B.:Automatisierungstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Mathematik, Mechatronik, Physik, Regelungstechnik, Softwaredesign, Softwareengineering, technische Informatik oder vergleichbare.

Benchmark von Zero-Shot Vorhersagemodellen für die Prognose von elektrischen Lasten im industriellen Kontext

Warum Lastprognosen?
In Zeiten zunehmender Energiepreis- und Einspeiseschwankungen werden Energie-Lastprognosen („load forecasts“) benötigt, um gezielt Laständerungen beplanen zu können, um von monetären Anreizen zu profitieren. Konkret kann eine Lastprognose beispielsweise für den Folgetag („day ahead“) genutzt werden, um Verbraucher hoch- und herunterzufahren, um zusätzliche Energiekosten in Zeiten hoher Strompreise zu vermeiden.

Aktueller Stand
Künstliche Intelligenz ermöglicht es, enorme Datenmengen aus vielfältigen Quellen einzubinden und auszuwerten. Für die Prognose von Industrieverbrauchern können diverse Daten genutzt werden: die Prognose des Wetters, Auftrags- und Produktionspläne, Feiertags- und Betriebsferieninformationen, Auslastung, Materialverfügbarkeit, Pausen- und Wartungszeitfenster, historische Lastprofile, etc. Die Erstellung solcher Prognosen ist daher in der Regel aufwendig und teuer.
Mit dem Aufkommen leistungsstarker, vortrainierter Modellarchitekturen reichen bereits wenige Datenpunkte aus, um die Struktur der Zeitreihe zu verstehen. Die sogenannten Zero-Shot Modelle sind auf sehr große Datenmengen vortrainierte Modelle, die auf Eingabe eines Zeitreihenausschnitts Prognosen berechnen können. Aktuelle Studien in der Literatur zeigen bereits erste Anwendungsfälle, in denen deren höhere Leistungsfähigkeit im Vergleich zu anderen modernen Modellklassen nachgewiesen wird.

Ziel der Arbeit
Im Rahmen dieser Abschlussarbeit soll untersucht werden, wie moderne Zero-Shot-Modelle (State-of-the-Art) im Vergleich zu überwachten Modellen abschneiden, die spezifisch auf die Anforderungen und Daten eines Unternehmens trainiert wurden. Es soll eine benutzbare Prognose-Implementierung für Industriedaten erstellt werden.

Forschungsfragen
Im Rahmen der Arbeit können die folgenden Forschungsfragen adressiert werden. Die Liste ist nicht vollständig und soll im Laufe der Bearbeitung erweitert und konkretisiert werden.

• Stand der Technik / Literatur
  • Welche typischen Zero-Shot Bibliotheken gibt es auf dem Bereich der Zeitreihenvorhersage?
  • Wie sind deren Modellarchitekturen, wie unterscheiden Sie sich?
• Leistungsvergleich
  • Wie leistungsfähig sind die Modelle bei der Vorhersage von Verbrauchsprognosen für den Folgetag?
  • Welchen Umfang nimmt das Einbinden dieser Modelle im Vergleich zu herkömmlichen Trainingsmethoden ein?

Potenzielles Vorgehen

• Literaturrecherche
  • Erarbeiten eines Verständnisses, genauen Bearbeitungsrahmen festlegen
  • Festlegen von Suchkriterien
  • Systematische Suche
• Benchmark
  • Einbindung von Unternehmensdaten, Datenvorverarbeitung, Datenexploration
  • Modellieren von Lastprognosen mittels Wetterdaten, historischen Zeitdaten etc. mittels klassischen überwachten Zeitreihen-Forecast-Bibliotheken
  • Einbinden von Zero-Shot Bibliotheken
  • Vergleich der Performance

Was Sie bei uns tun

• Einarbeitung in die Thematik von Zero-Shot Modellen und Vorhersage elektrischer Lasten
• Exploration der zur Verfügung gestellten Datensätzen, Datenverständnis erarbeiten
• Aufsetzen einer Evaluationsumgebung
• Einbinden von Zero-Shot Bibliotheken zur Lastprognose inkl. der Erstellung eines Referenz-Benchmarks.
• Dokumentation und Veröffentlichung

Was Sie mitbringen

• Gültige Immatrikulation
• Intrinsische Motivation an dem Arbeiten in dem Themenfeld, Freude am Forschen
• Gute Programmierkenntnisse (Python)
• Eigenständige, sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
• Hohes Maß an Zuverlässigkeit
• Erste Erfahrungen mit Machine Learning sind wünschenswert

Was Sie erwarten können

• Mitarbeit im spannenden und innovativen Themenfeld der „Energiedatenanalyse“, das insbesondere in der jungen Vergangenheit stark an Bedeutung gewonnen hat
• Eine angenehme Arbeitsatmosphäre in einem motivierten Team
• Flexible Einteilung der Arbeitszeit (für Klausurvorbereitung etc.)
• Home-Office Arbeit nach Absprache möglich
• Falls gewünscht: Enge Betreuung in wöchentlichen Abstimmungsterminen
• Mitwirken an Veröffentlichungen
• Übertragen Sie theoretisches Wissen aus dem Studium in die Praxis, und lernen Sie dabei, Herausforderungen bei der Arbeit mit realen Daten kennen

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.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

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Frau Jennifer Leppich
Recruiting
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Fraunhofer-Institut für Produktionstechnik und Automatisierung IPA

www.ipa.fraunhofer.de

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