Studien-/Abschlussarbeit - Industrielle Energiesystemoptimierung

Fraunhofer-Gesellschaft; Stuttgart; Hybrid; EUR 45.000 - 75.000; Vollzeit

Zusammenfassung

Ein führendes Forschungsinstitut sucht nach talentierten Fachkräften, die innovative Lösungen für die Energieversorgung der Zukunft entwickeln möchten. In dieser spannenden Rolle werden Sie an der Optimierung dezentraler Energieversorgungssysteme arbeiten, indem Sie fortschrittliche Algorithmen implementieren und analysieren. Sie haben die Möglichkeit, Ihre Ideen in einem dynamischen Team einzubringen und an realen Projekten mit industriellem Bezug zu arbeiten. Diese Position bietet Ihnen die Chance, Ihre Programmierkenntnisse in Python oder Matlab anzuwenden und gleichzeitig wertvolle Erfahrungen in der Energiedatenanalyse zu sammeln. Wenn Sie an der Schnittstelle von Wissenschaft und Industrie arbeiten möchten, ist dies die perfekte Gelegenheit für Sie.

Leistungen

Home-Office möglich

Mitarbeit an Veröffentlichungen

Einblick in die Projektarbeit

Gemeinschaftliches Arbeiten im Team

Qualifikationen

• Programmierkenntnisse in Python oder Matlab sind erforderlich.
• Grundkenntnisse in der Optimierung sind von Vorteil.

Aufgaben

• Entwicklung eines Optimierungsalgorithmus für Energieversorgungssysteme.
• Durchführung von simulativen Analysen zur Optimierung der Systeme.

Kenntnisse

Python

Matlab

Optimierung

Energietechnik

Analytisches Denkvermögen

Deutschkenntnisse

Englischkenntnisse

Ausbildung

Bachelor in Informatik oder verwandten Bereichen

Master in Informatik oder verwandten Bereichen

Tools

Simulationsmodelle

Jobbeschreibung

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

Das Fraunhofer IPA ist ein führender Akteur im Bereich der industriellen Energieversorgung und entwickelt nachhaltige sowie wirtschaftliche Lösungen für die Produktion der Zukunft. Als Bindeglied zwischen Wissenschaft und Wirtschaft werden am Institut praxisorientierte Forschungsansätze direkt in konkrete industrielle Anwendungen überführt. Durch den Einsatz von Optimierungsalgorithmen kann die Qualität und Wirtschaftlichkeit der industriellen Energieversorgung nachhaltig und dauerhaft sichergestellt, sowie in Einklang mit den Zielgrößen der Produktion gebracht werden. In Zeiten schwankender Energiepreise liegt der Fokus auf der optimalen Auslegung dezentraler industrieller Energieversorgungssysteme, um sowohl ökologische als auch wirtschaftliche Ziele nachhaltig zu erfüllen.

Aufgabenstellung:
Im Rahmen der Arbeit soll die Auslegung dezentraler Energieversorgungstechnologien wie beispielsweise Photovoltaikanlagen oder Wärmepumpen optimiert werden. Ziel ist es, durch den Einsatz von Mehrzieloptimierungsalgorithmen ein Energieversorgungssystem zu entwickeln, das sowohl nachhaltig als auch wirtschaftlich ist. Dabei müssen ökologische und ökonomische Zielkonflikte gelöst und simulative Analysen durchgeführt werden. Die Arbeit umfasst folgende Schritte:

• Einarbeitung in die Thematik der Mehrzieloptimierung und deren Anwendung auf die Dimensionierung dezentraler Energiesysteme
• Recherche und Auswahl geeigneter Optimierungsalgorithmen zur Bestimmung der optimalen Auslegung dezentraler Energieversorgungssysteme
• Implementierung eines ausgewählten Optimierungsalgorithmus, der ein bestehendes Simulationsmodell zur Bewertung der Energieversorgungssysteme steuert
• Analyse der Ergebnisse und Identifizierung eines optimalen industriellen Energieversorgungssystems unter Berücksichtigung von Investitionsbudgets und weiteren unternehmerischen Rahmenbedingungen

Was Sie bei uns tun

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines Optimierungsalgorithmus, der ein bestehendes Simulationsmodell steuert. Dabei sollen optimale Energieversorgungssysteme generiert werden, die unter vorgegebenen unternehmerischen Zielgrößen wie etwa einem maximalen Investitionsbudget operieren. Der Algorithmus wird darauf abzielen, nachhaltige und wirtschaftliche Energieversorgungssysteme zu entwickeln, die auf realen Unternehmensdaten basieren.

Was Sie mitbringen

• Programmierkenntnisse (Python, Matlab, oder ähnliches)
• Grundkenntnisse im Bereich der Optimierung in Python sind von Vorteil
• Selbstständige Einarbeitung in neue Themengebiete
• Grundlagenwissen im Bereich Energietechnik und Energiewandlung sind von Vorteil
• Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und analytisches Denkvermögen
• Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse

Was Sie erwarten können

• Mitarbeit im Bereich Energiedatenanalyse mit realen Unternehmensdaten
• Möglichkeit eigene Ideen in der konzeptionellen Phase einbringen zu können
• Einblick in die Projektarbeit mit industriellem Praxisbezug
• Gemeinschaftliches Arbeiten in einem agilen Team
• Home-Office möglich
• Mitwirken an Veröffentlichungen
• Übertragung von theoretischem Wissen aus dem Studium in die Praxis und Erlernen der Herausforderungen bei der Arbeit mit realen Daten

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.

Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen!

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

www.ipa.fraunhofer.de

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