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Mathematische Optimierung und maschinelles Lernen in Energiesystemen

Beschreibung

Die zunehmende Komplexität energietechnischer Versorgungssysteme in der Industrie erfordert neue Planungs- und Steuerungsansätze. Hierzu bietet die mathematische Optimierung, speziell der Ansatz der gemischt-ganzzahligen linearen Optimierung (MILP), eine umfassende Methodik, die jedoch tiefgehendes technisches Verständnis erfordert. Das Spannungsfeld zwischen Rechenzeit und Genauigkeit mathematischer Modelle stellt diese jedoch vor die Herausforderung der echtzeitfähigen Anwendung. Anwendungen aus dem maschinellen Lernen bieten hier die Möglichkeit, die mathematischen Modelle zu unterstützen und anwendbar zu machen.

Schwerpunkte

  • Weiterentwicklung bestehender mathematischer Modelle zur Steuerung von Energieversorgungsanlagen
  • Entwicklung von Modellen zur Auslegung und zum Retrofit von Energiesystemen
  • Unterstützung mathematischer Modelle durch maschinelles Lernen
  • Möglichkeit zur Verfassung einer Abschlussarbeit
  • Sicherer Umgang mit Python sowie Kenntnisse in der mathematischen Optimierung
  • Interesse an energietechnischen Fragestellungen
  • Einsatzbereitschaft, Selbstständigkeit und Flexibilität
  • Einwandfreie Deutsch- und Englischkenntnisse
  • Grundkenntnisse in der Simulation und im maschinellen Lernen vorteilhaft

Interessierte Studierende richten die Bewerbung mit Leistungsspiegel und Lebenslauf bitte per E-Mail an Hr. Kohne. Rückfragen gerne auch telefonisch!

Voraussetzungen

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