Forschung
Wissenschaftliche:r Mitarbeiter:in (w/m/d) im Projekt „smartTESS: Intelligente Steuerung für industrielle Energieversorgungssysteme mit thermischen Speichern“
Das Forschungsprojekt smartTESS entwickelt ein vollautomatisiertes Betriebsassistenzsystem für industrielle Energiemanagementprozesse, das physikalische Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert. Ziel ist es, insbesondere kleinen und mittleren Unternehmen den effizienten, kostengünstigen und klimafreundlichen Betrieb von Power-to-Heat-Anlagen mit thermischen Stromspeichern (TESS) und optional CSP-Systemen zu ermöglichen. Durch KI-gestützte Vorhersagen und Optimierungsverfahren – etwa für Strompreise, Wetterdaten und Energieströme – werden intelligente Betriebsstrategien entwickelt, die Eigenstromerzeugung, Strombörsenpreise und Speicherverhalten optimal verknüpfen.
Ihre Aufgaben
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Entwicklung und Weiterentwicklung von physikalischen und datengetriebenen Modellen für Energiesysteme (TESS, CSP, Energiemanagement)
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Aufbau und Training von KI-gestützten Prognosemodellen für Wetter- und Strompreisvorhersagen
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Konzeption und Implementierung von Optimierungsstrategien für Power-to-Heat-Systemen
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Simulation und Bewertung der Betriebsstrategien in virtuellen und realen Testszenarien
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Mitwirkung bei der Integration der Modelle in ein Gesamtsystem (digitaler Zwilling)
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Technische Dokumentation, Analyse von Versuchsdaten und Ableitung von Verbesserungspotenzialen
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Unterstützung bei Publikationen und Konferenzbeiträgen im Rahmen des Projekts.
Arbeitsfeld
Forschung
Art der Stelle
Vollzeit
Start ab
09.12.2025
Anstellungsdauer
befristet
Arbeitszeiten
Nach TvöD-L
Arbeitsplatzmodell
Hybrides Arbeiten
Ihr Profil
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Abgeschlossenes Hochschulstudium (Master oder Diplom) in Energie- oder Verfahrenstechnik, Maschinenbau, Informatik, Elektrotechnik, Physik oder verwandten Disziplinen
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Kenntnisse in Energiemodellierung, Systemsimulation und/oder Optimierung technischer Prozesse
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Erfahrung in der Anwendung von Programmier- und Simulationsumgebungen (z. B. Python, Modelica, MATLAB)
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Kenntnisse im Bereich Machine Learning / KI-Anwendungen von Vorteil (z. B. Regressionsmodelle, Zeitreihenanalysen, Reinforcement Learning)
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Verständnis für Energiesysteme und thermische Speichertechnologien
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Strukturierte, selbstständige Arbeitsweise und Freude an interdisziplinärer Zusammenarbeit
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Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse
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Gute Kenntnisse von Microsoft Office: Word, Excel, PowerPoint
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Kommunikationsfähigkeit und Interesse an der Arbeit mit Studierenden.
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