About this role
Das Institut für Solarforschung arbeitet mit mehr als 140 Mitarbeitenden an nachhaltiger und CO2-freier Energieversorgung aus Sonnenenergie. Unser Forschungsschwerpunkt sind konzentrierende Solartechnologien, um Sonnenlicht großtechnisch in Wärme, Strom und Brennstoffe umwandeln. Zu den weiteren Themen gehören die Bewertung der Energieeffizienz von Gebäuden und Sanierungsstrategien, die Energiemeteorologie, die Qualitätssicherung von Solarthermie- und Photovoltaikanlagen und die Dekarbonisierung der Chemieindustrie. Die Abteilung Nachhaltige Systemverfahrenstechnik widmet sich dem Übergang von fossilen Rohstoffen zu erneuerbaren Energie- und Stoffströmen insbesondere in der Chemieindustrie. Das erwartet dich Der Industriesektor ist einer der großen Emittenten von Treibhausgasen in Deutschland. Für die Auslegung klimaneutralen Energieversorgungssystemen und die Berechnung optimaler Transformationspfade unter Berücksichtigung von verschiedenen Zukunftsszenarien müssen eine Vielzahl an rechenintensiven numerischen Optimierungen von Energieversorgungssystemen durchgeführt werden, welche zu hohen Berechnungszeiten führen. Aufbauend auf laufenden Arbeiten zur Optimierung von Energieversorgungskonzepten und Transformationspfaden für Industrieparks sollen in dieser Arbeit anhand eines Anwendungsfalls eine Methodik zur Nutzung eines daten-getriebenen Ersatzmodells entwickelt und in der Simulation erprobt werden, um den Rechenaufwand der Optimierungen von Energieversorgungssystemen zu reduzieren. Die Methodik soll dabei in einen vorhanden Python-Workflow implementiert werden. Deine Aufgaben: - Recherche zu bereits existierenden Ansätzen für daten-getriebenen Ersatzmodelle für Energiesysteme - Auswahl einer für den Anwendungsfall geeigneten Methodik - Implementierung der Methodik in vorhanden Python-Workflow - Auswahl geeigneter Daten zum Training des Ersatzmodells - Bewertung der Genauigkeit des Ersatzmodells und der erzielten Reduktion des Rechenaufwandes Das bringst du mit - Du studierst im Master Maschinenbau, Verfahrenstechnik, Elektrotechnik, Informatik, Mathematik oder einen verwandten Studiengang - Du überzeugst uns durch überdurchschnittliche Studienleistungen - Du bist es gewohnt, selbstständig und eigenverantwortlich zu arbeiten und hast eine strukturierte Arbeitsweise - Interesse und Vorkenntnisse in Python-Programmierung und daten-getriebener Modelle - Gute Englischkenntnisse sind essentiell, um wissenschaftliche Literatur zu lesen Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen! Fragen zu dieser Position ( Kennziffer 6273 ) beantwortet dir gerne: Dr. Jana Stengler Tel.: +49 711 6862 8238