Das Karriereportal für Wissenschaft & Forschung von In Kooperation mit DIE ZEIT Forschung und Lehre
 
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme
Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE ist das größte Solarforschungsinstitut Europas. Mit unseren derzeit rund 1.100 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern betreiben wir anwendungsorientierte Forschung für die tech-nische Nutzung der Solarenergie und entwickeln Materialien, Systeme und Verfahren für eine nachhaltige Energie-versorgung.

Für unser Team „ANN-Solar“ suchen wir zum nächstmöglichen Zeitpunkt eine/n Mitarbeiter/in zur Erstellung einer

Masterarbeit zum Thema: "Integration einer Regelungsmethodik basierend auf neuronalen Netzwerken in ein dynamisches Simulationsmodell für ein solarthermisch beheiztes Gebäude und Bewertung sowie Optimierung des Regelungsansatzes"

Kennziffer: ISE-2017-182
Was Sie erwartet:
Als Team der Abteilung Wärme- und Kältetechnik des Fraunhofer ISE arbeiten wir an der Energieoptimierung von solar beheizten Gebäuden mit Hilfe moderner Steuer- und Regelungsverfahren. Im Rahmen einer Abschlussarbeit soll ein bestehendes dynamisches Modell für die Simulation des Wärmebedarfes eines Einfamilienwohngebäude erweitert werden. Dabei soll ein ebenfalls bestehender Regelungsalgorithmus, welcher auf einem Ansatz künstlicher neuronaler Netzwerke (artificial neuronal network - ANN) basiert, für die Regelung von solarer und konvetioneller Beheizung genutzt werden.. Das bestehende Simulationsmodell ist in Modelica/Dymola aufgesetzt. Die Programmierung des Regelungsalgorithmus wurde in C++ umgesetzt. Die Simulation der beiden Tools wird dabei in einer Co-Simulation erfolgen. Das Simulationsmodell für das Gebäude ist hinsichtlich einer Eignung für Optimierungsrechnungen zum Trainieren des ANN-Algorithmuses hin anzupassen und ggf. in seinem Diskretisierungsniveau zu vereinfachen. Weiterhin ist eine bestehende Schnittstelle in Form eines Functional Mock-up Interfaces weiterzuentwickeln, um eine Interaktion mit dem ANN-Algorithmus herbeizuführen. Darüberhinaus werden Messdaten aus einem Gebäude, in dem der entwickelte ANN-Algorithmus arbeitet, analysiert und zum Abgleich der Simulation herangezogen. Die mit dem Simulationsmodell durchgeführten Arbeiten stellen dabei die Grundlage zur weiteren Optimierung des real betriebenen Reglers dar.


Ihre Aufgaben:
  • Integration des ANN-Algorithmuses in das Simulationsmodell für das Gebäude und dessen Wärmeversorgungstechnik über Co-Simulation mittels eines Functional Mock-up Interface
  • Durchführen von Systemtests hinsichtlich der Robustheit des implementierten Regelungsalgorithmuses und Analyse von anormalen Betriebssequenzen
  • Simulationsbasierte Vergleichsrechnungen des entwickelten regelungstechnischen Ansatzes mit konventionellen Regelungskonzepten und Bewertung hinsichtilch Nutzerkomfort und energetischen Kriterien
  • Optimierung des ANN-Regelungsalgorithmuses hinsichtlich der bereits angewendeten Bewertungskriterien sowie Integration von Datenquellen zur modell-prädiktiven Regelung
  • Analyse von Messdaten aus dem Betrieb eines Gebäudes mit einem ANN-Regler und Abgleich des Simulationsmodells
  • Implementierung des optimierten ANN-Regelungsalgorithmuses in den Regler des Gebäudes
  • Anaylse des Betriebsverhaltens des Gebäudes mit dem optimierten ANN-Regelungsalgorithmus (optional)

Was Sie mitbringen
  • Studium FH/Uni im Bereich der Ingenieurwissenschaften oder Physik mit Interessenschwerpunkt Regelungstechnik, Energie- und Verfahrenstechnik, Gebäudetechnik, Versorgungstechnik, Maschinenbau oder vergleichbar
  • Erfahrungen und Kenntnisse im Bereich Künstliche neuronale Netze, Regelungstechnik, Thermodynamik sowie Gebäudetechnik von Vorteil
  • Teamfähigkeit, engagierte und eigenverantwortliche Arbeitsweise
  • gute MS-Office-Kenntnisse, Erfahrungen in der Anwendung des Simulationstools Dymola/Modelica und der Programmiersprache C++ von Vorteil
  • gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift, Sehr gute Deutschkenntnisse

Fragen zu dieser Position beantwortet gerne:
Axel Oliva, Tel.: +49 (0)761 45 88-56 98
Bitte richten Sie Ihre schriftliche Bewerbung unter Angabe der Kennziffer an:
axel.oliva@ise.fraunhofer.de
(Anschreiben, CV und Zeugnisse in einem pdf-Dokument mit max. 10 MB)
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme
Freiburg

http://www.ise.fraunhofer.de


Erschienen auf academics.de am 05.07.2017
Bitte beziehen Sie sich in Ihrer Bewerbung auf  academics.at