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Dissertation: KI-Solarvorhersage für PV-Regelenergie (w/m/d)
Stellenbeschreibung
Kennziffer:  470
Arbeitsort:  Almeria
Eintrittsdatum:  01.04.2025
Karrierestufe:  Promotion
Beschäftigungsgrad:  Teilzeit
Dauer der Beschäftigung:  3 Jahre

Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Steige ein in die faszinierende Welt des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR), um mit Forschung und Innovation die Zukunft mitzugestalten! Mit dem Know-how und der Neugier unserer 11.000 Mitarbeitenden aus 100 Nationen sowie unserer einzigartigen Infrastruktur, bieten wir ein spannendes und inspirierendes Arbeitsumfeld. Gemeinsam entwickeln wir nachhaltige Technologien und tragen so zur Lösung globaler Herausforderungen bei. Möchtest du diese große Zukunftsaufgabe mit uns zusammen angehen? Dann ist dein Platz bei uns!

Die Forschenden der Gruppe Energiemeteorologie des Instituts für Solarforschung bestimmen relevante Parameter für Solarkraftwerke und erstellen meteorologische Vorhersagen. Diese dienen dazu, den Anlagenbetrieb, Netzbetrieb und die Verbrauchsplanung zu optimieren. Die Forschenden analysieren, inwieweit die meteorologischen Bedingungen die Leistungsfähigkeit der Anlagen beeinflussen und leiten daraus Empfehlungen ab, die für einen optimal an die Bedingungen angepassten Anlagenbetrieb notwendig sind. Darüber hinaus erarbeiten sie Standards und Richtlinien für die Bewertung solarer Ressourcen, um die Qualität meteorologischer Daten und deren Nutzung zu verbessern.

 

Das erwartet dich
Sind Sie ein begeisterter Befürworter erneuerbarer Energien? Schließen Sie sich unserem Institut für Solarforschung in Almería (Spanien) an, einem der sonnenreichsten Orte Europas, um ein KI-basiertes Tool zur Vorhersage der solaren Einstrahlung zu entwickeln. In Ihrer Dissertation werden Sie genaue solare Vorhersagemodelle entwickeln, die es PV-Systemen ermöglichen, Regelenergie ohne den Einsatz von Batterien bereitzustellen. Damit leisten Sie einen wichtigen Beitrag zum Ausbau der Solarenergie und zum Übergang zu einer CO2-neutralen Gesellschaft.
Sie werden sich auf die Erstellung von räumlich und zeitlich hochaufgelösten Kurzfristvorhersagen der solaren Einstrahlung, auch „Nowcasts“ genannt, konzentrieren. Unter Verwendung bodengestützter und satellitengestützter Messdaten werden Sie verschiedene Eingangsdatenströme zusammenführen, um fortgeschrittene KI-Modelle zu trainieren, die die komplexe Wolkendynamik erlernen. Ihre Modelle prognostizieren die potenzielle zukünftige Bewölkung und solare Einstrahlung, welche die Grundlage für die PV-Produktionsvorhersagen bilden. Sie testen Ihre Modelle in großen kommerziellen Solarkraftwerken, um ihre praktische Anwendbarkeit in PV-Regelenergieanwendungen zu bewerten.

 

Deine Aufgaben
•    Sich mit dem Forschungsumfeld, einschließlich Datensätzen, Vorhersagewerkzeugen und -methoden, vertraut machen. Die verfügbaren Ressourcen und die Expertise des Teams nutzen, um eine solide Grundlage zu schaffen
•    Recherche und Planung: Untersuchen Sie die bestehenden Methoden der solaren Vorhersage und identifizieren Sie deren Schwächen. Formulieren Sie mit Hilfe Ihrer Tutoren Forschungsziele, um diesen Herausforderungen zu begegnen
•    Modellentwicklung: Design und Entwicklung von KI-Modellen zur Vorhersage der solaren Einstrahlung. Training und Validierung mit verfügbaren Langzeitdatensätzen
•    Evaluierung: Die Leistung der Modelle wird durch gründliche Analysen evaluiert. Außerdem wird ihre Eignung für den Einsatz im Bereich der PV-Regelenergie bewertet
•    Dokumentation und Veröffentlichung: Förderung von Innovationen im Bereich der Solarenergie durch Veröffentlichung der Ergebnisse in wissenschaftlichen Zeitschriften und Präsentation der Forschungsergebnisse auf internationalen Konferenzen

 

Das bringst du mit
•    Master-Abschluss in Informatik, Physik, Ingenieurwesen oder einem verwandten Fachgebiet
•    Ausgeprägtes Interesse an erneuerbaren Energien und Data Science
•    Sehr gute Fähigkeiten in Problemlösung, Recherche und Kommunikation
•    Erfahrung in Python mit KI, maschinellem Lernen und/oder Computer Vision Tools
•    Fähigkeit zu selbständigem Arbeiten und zur Zusammenarbeit in einem internationalen Team
•    Sichere Beherrschung der englischen Sprache in Wort und Schrift
•    Erfahrung mit oder Interesse an Datenanalyse, Computer Vision und Software-Versionierungssystemen sind von Vorteil

 

Unser Angebot
•    Sie werden in einem vielfältigen, hoch motivierten und erfolgreichen Team arbeiten, das sich für eine nachhaltige Zukunft einsetzt.
•    Sie arbeiten eng mit Kollegen und Ihren Tutoren zusammen, um Ideen und Herausforderungen zu diskutieren und eine konsistente Forschungsentwicklung sicherzustellen.
•    Sie haben die Möglichkeit, einen Beitrag zur Bekämpfung des Klimawandels zu leisten und Lösungen für erneuerbare Energien voranzubringen.
•    Sie können am „Graduate Program“ des DLR teilnehmen, das Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten bietet.
•    Zugang zu einzigartigen Testeinrichtungen und umfangreichen Datensätzen und hochmodernen Hochleistungs-Computing-Clustern, die speziell für die datengetriebene Modellentwicklung ausgelegt sind.
•    Eine interessante Doktorarbeit, die innerhalb von drei Jahren abgeschlossen werden soll.
•    Sie arbeiten in Almería, einer sonnigen Stadt an der Mittelmeerküste.
 

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

 

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 470) beantwortet dir gerne: 

 

[[Bijan Nouri bijan.nouri@dlr.de]] 
Tel.: [[+49 2203 6014 160]]