Das Karriereportal für Wissenschaft & Forschung von In Kooperation mit DIE ZEIT Forschung und Lehre
 
Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik, Institutsteil Kassel
ERNEUERBARE ENERGIE IST IHR THEMA? WIR BEI FRAUNHOFER BIETEN IHNEN AB SOFORT EINE SPANNENDE TÄTIGKEIT IM BEREICH ANLAGENTECHNIK UND VERTEILUNGSNETZE ALS

Bachelor- oder Masterarbeit zum Thema "Non Intrusive Load Monitoring (NILM) in Echtzeit"

Kennziffer: IWES-KS-2017-179
Unser Forschungsschwerpunkt ist die Energiesystemtechnik für eine sichere und stabile Versorgung mit erneuerbaren Energien wie Wind-, Solar- und Bioenergie. Wir unterstützen die Wirtschaft und die Politik in allen systemischen, technischen und wirtschaftlichen Fragestellungen um die Energiewende zum Erfolg zu führen.
Unsere Kernkompetenzen sind: Energiewirtschaft und -systemdesign, Systemintegration, Energienetze, Energieinformatik, Energiemeteorologie, Energiespeicher, Energieverfahrenstechnik.
Wir sind 320 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte sowie Studentinnen und Studenten und erwirtschaften rund 19 Mio. Euro Erträge pro Jahr.

Was Sie mitbringen
  • Gute Kenntnisse in Java
  • Kenntnisse in Regelungstechnik und Optimierungsmethoden
  • Kenntnisse von Maven, OSGi, JavaScript und Linux sind von Vorteil
  • Spaß an der Lösung wissenschaftlicher Aufgabestellungen und Interesse an erneuerbaren Energien
  • Teamarbeit und praxis-/lösungsorientiertes Arbeiten sind für Sie selbstverständlich

Was Sie erwarten können
Hintergrund:
Das Projekt C/sells soll mit ca. 50 Projektpartnern die intelligente Energieversorgung der Zukunft demonstrieren: zellulär, vernetzt, partizipativ, nachhaltig und komfortabel. Das Fraunhofer IWES wird mit einem Energiemanagementsystem elektrische und thermische Anlagen mit den Möglichkeiten neuer Energiezähler verknüpfen, die in Zukunft gesetzlich verbindlich zum Einsatz kommen.

Non-Intrusive Load Monitoring (NILM) befasst sich mit Verfahren, um aus einem gemessenen Gesamtlastgang, z.B. eines Gebäudes, die einzelnen angeschlossenen Geräte zu erkennen und auf den Lastgang der einzelnen Geräte zu schließen. Derartige Verfahren erhalten mit dem Einsatz intelligenter Stromzähler, die auch bei Haushaltskunden Lastgänge erfassen können, eine zunehmende Bedeutung.

Ihre Aufgabe:
Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll eine Echtzeit-Erkennung von haushaltstypischen Lasten in OGEMA realisiert werden. Dabei sollen verfügbare Bibliotheken wie Deeplearning4j und Verfahren zum Machine Learning evaluiert werden. Auch die Einbeziehung von Vorwissen und Feedback der Nutzer kann die Geräte- und Lastgangerkennung wesentlich unterstützen. Die Arbeit soll dabei auf Vorarbeiten zur Offline-Erkennung wichtiger Lasten aus Messdaten mit geringer zeitlicher Auflösung, die in Python realisiert wurden, aufbauen.
Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Die Stelle ist zunächst auf 3 bis 6 Monate befristet.
Die monatliche Arbeitszeit beträgt 40-60 Stunden im Monat.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.


Fragen zu dieser Position beantwortet Ihnen gerne:
Herr Jan von Appen
Tel.-Nr.: 0561 7294-276


Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik, IWES
Institutsteil Kassel
Königstor 59
34119 Kassel

Bitte senden Sie Ihre vollständigen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen ausschließlich online über den unten aufgeführten Link.

Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik, Institutsteil Kassel
Kassel

http://www.iwes.fraunhofer.de/


Bewerbungsschluss: 16.01.2018
Bewerbungsschluss: 16.01.2018 Erschienen auf academics.de am 06.09.2017
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf  academics.at

Weitere aktuelle Stellenangebote