Am Institut für Solarforschung mit rund 120 Mitarbeitenden sind wir eine der weltweit führenden Forschungseinrichtungen auf dem Gebiet der konzentrierenden Solartechnik zur Bereitstellung von Hochtemperaturwärme für Kraftwerke und Industrieprozesse. Unsere Arbeiten erstrecken sich von grundlegenden Untersuchungen bis hin zur Umsetzung der Technologien in enger Kooperation mit der Industrie. Fachkräfte aus verschiedenen Disziplinen und Nationen arbeiten gemeinsam an der Vision, einen bedeutenden Beitrag zur nachhaltigen Energieversorgung zu leisten. Link

Das erwartet dich

Für den effizienten Betrieb von Solarturmkraftwerken ist die Zuverlässigkeit der zahlreichen Heliostaten im Feld von entscheidender Bedeutung. Durch Echtzeit-Sensordaten können Zustandsüberwachungssysteme entwickelt werden, die eine automatisierte Fehlerdetektion sowie eine frühzeitige Erkennung von Alterungseffekten ermöglichen. Dazu wird aktuell im Heliostatenfeld des solarthermischen Versuchskraftwerks in Jülich eine umfangreiche, experimentelle Messkampagne durchgeführt, um das Verhalten der Heliostat-Antriebe unter verschiedenen Belastungsszenarien systematisch zu untersuchen. 

Deine Aufgabe ist es einerseits, diese Messkampagne zu unterstützen und andererseits, die daraus gewonnenen Daten (in Zusammenarbeit mit Deinem fachlichen Betreuer) mit Methoden aus dem Data-Science Bereich auszuwerten. Dabei liegt die prozentuale Aufteilung bei etwa 30–50 % auf der Datenaufnahme und bei etwa 50–70 % auf der Datenanalyse. Im Rahmen deiner Arbeit erfasst du Zeitreihen-Messdaten relevanter Heliostat-Betriebsparameter und entwickelst Auswertungs-Pipelines/ Analyse-Workflows, die beispielsweise eine automatisierte Datenaufbereitung, die Filterung von Rauscheinflüssen, eine Outlier Detection und die anschließende Analyse mit statistischen Verfahren und Machine-Learning-Methoden ermöglichen. Das Ziel im Gesamtforschungsprojekt ist es, Abweichungen im Heliostat-Verhalten vom Normalzustand zu messen, zu identifizieren, und das Verhalten der Heliostaten in gezielt nachgestellten Belastungs-Szenarios besser zu verstehen.

Deine Aufgaben

• Du leistest in deiner Arbeit einen wichtigen Beitrag zur Schaffung einer hochwertigen Datengrundlage, zur Entwicklung effizienter Auswertungspipelines und zur daten-getriebenen Analyse
• Literaturrecherche und fachliche Einarbeitung in die Themenfelder konzentrierende Solartechnologie (CSP), Zustandsüberwachung von Heliostaten, datengetriebene Analysemethoden und Machine Learning (ML)
• Durchführung der Versuchsreihe zur Untersuchung von Alterungseffekten unter verschiedenen Belastungsszenarien zur Erfassung relevanter Betriebsparameter, inklusive iterativer Optimierung des Mess-Systems
• Messdaten-Aufbereitung sowie Entwicklung von Auswertungs-Software und Analyse-Workflows in Python
• Anwendung moderner Datenanalyse- und Machine-Learning-Methoden zur Identifikation von Alterungseffekten, Auffälligkeiten / Anomalien und zur Trend-Analyse
• wissenschaftliche Dokumentation der Ergebnisse in deiner Abschlussarbeit, inklusive der regelmäßigen Präsentation von Zwischenergebnissen

Das bringst du mit

• Du studierst aktuell Data Science, Physik, Ingenieurswissenschaften oder ein verwandtes Fach und möchtest im Rahmen deiner Abschlussarbeit (Bachelor, Master) gemeinsam mit uns im Bereich Predictive Maintenance für Heliostaten forschen
• Du hast Freude an der Auswertung und Analyse komplexer Datensätze
• Du verfügst über umfangreiche Erfahrung in der Aufbereitung und Visualisierung von Daten (z. B. mit Python-Bibliotheken wie Pandas, NumPy, Matplotlib und/oder vergleichbaren Tools)
• Du arbeitest gerne selbstständig und zuverlässig, hast Freude an analytischen Aufgaben und bringst ein grundsätzliches Interesse am experimentellen Arbeiten, an Messtechnik und Sensorik mit
• Du kennst dich mit Latex (z.B. Overleaf) und den Office-Anwendungen PowerPoint und Outlook aus
• Du fühlst dich in der Kommunikation auf Deutsch (und teilweise auch auf Englisch) wohl und die strukturierte und verständliche schriftliche Dokumentation deiner Ergebnisse ist für dich selbstverständlich

Die Vergütung erfolgt je nach Qualifikation und Aufgabenübertragung bis Entgeltgruppe 5 TVöD.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 3380) beantwortet dir gerne:

Peter Heller 
Tel.: +49 2203 601 2018