Masterand im Bereich Condition Monitoring Erneuerbare Energie (w/m/d) - remote möglich
Gesellschaft: EnBW Energie Baden-Württemberg AG
Ort: Hamburg, Stuttgart
Referenznummer: X T-BEPC M 02361447
Vollzeit/Teilzeit: Full-time
Über das Unternehmen
Gemeinsam packen wir Dinge an, die uns auch morgen begleiten. Wir entwickeln intelligente Energieprodukte, machen unsere Städte nachhaltiger und treiben den Ausbau erneuerbarer Energien voran. Hier bei EnBW gibt es Raum für Gestaltung und Entfaltung.
Unser Angebot
- Spannende und anspruchsvolle Aufgaben eröffnen vielfältige Perspektiven zur persönlichen Entwicklung
- Kollegiale Zusammenarbeit im Team und moderne Arbeitsplätze zeichnen uns aus
- Vielfältige Events bieten Austausch- und Netzwerkoptionen für unsere Studierenden im Rahmen des Studi-Energy-Programms
- Flexible Arbeitszeitmodelle ermöglichen die Vereinbarkeit von Job und Studium
- Attraktive Vergütungen eröffnen Möglichkeiten: 1.872,- € mtl. brutto bei allen Praktika und Abschlussarbeiten und ab 14,- € je Stunde brutto bei Werkstudierendentätigkeiten im Bachelorstudium bzw. ab 16,- € brutto im Masterstudium
Vielfältige Aufgaben
Im Rahmen der Arbeit sollen robuste automatische Methoden entwickelt werden, um die individuellen Zeitversätze der Messsysteme zueinander zu bestimmen. Hierfür können z.B. korrelierte Signale aus zwei verschiedenen Messsystemen herangezogen werden. Die Herausforderungen bestehen unter anderem in den unterschiedlichen Auflösungen der Daten z.B. 10min Mittelwerte vs. 1kHz Daten, der Messdatenlänge oder der Filterung, der für die Auswertung geeigneten Betriebszustände. Des Weiteren stehen nicht alle Messgrößen in allen Messsystemen zur Verfügung, sodass der korrekte Zeitversatz, zu einem Referenzsystem teilweise nur indirekt bestimmt werden kann. Das zu entwickelnde Verfahren sollte dem neusten Stand der Wissenschaft und Forschung entsprechen und grundsätzlich blind funktionieren. Es sollen auch Methoden zur Qualitätssicherung entwickelt werden.
Im Laufe der Arbeit entwickelst Du ein „Proof of Concept“, welches (sofern erfolgreich), in die praktische Anwendung einfließt und als Basis für die weitere Entwicklung von Verfahren genutzt wird. Du arbeitest an einem hochaktuellen Thema, welches Branchenübergreifende Relevanz hat. Für deine Arbeit stehen dir Daten von Millionen von Zeitreihen von über 500 Windenergieanlagen zur Verfügung.
Überzeugendes Profil
- Student*in im Fachbereich Informatik, Data Science, Mathematik oder vergleichbar
- Sehr gute Python Kenntnisse
- Strukturierte, eigenverantwortliche und zielorientierte Arbeitsweise
- Sehr gute Deutsch Kenntnisse (mind. C1)
- Interesse an erneuerbaren Energien und Literaturrecherchen
- Hohes Maß an analytischem Denkvermögen
Über den Bereich
Thema der Masterthesis:
Datenbasierte Zeitversatzidentifikation zwischen Messsystemen in Windenergieanlagen.
Windenergieanlagen sind mit diversen Messsystemen ausgestattet, um den technischen Zustand der Anlagen kontinuierlich beurteilen zu können. Aus unterschiedlichen Gründen gelingt es aber auf Messsystemebene häufig nicht, diese gesichert Zeitsynchron zu betreiben. Die erhobenen Messdaten der verschiedenen Messsysteme besitzen daher zueinander einen gewissen Zeitversatz, welcher sich über die Zeit ändern kann. Zur gemeinsamen Analyse, z.B. mittels Methoden der künstlichen Intelligenz, ist es oftmals erforderlich in der Datenvorverarbeitung Zeitsynchronität herzustellen. Beispielsweise sollen Daten des Triebstrangmesssystems mit Betriebsdaten aus der Windenergieanlagensteuerung nach bestimmten Betriebszuständen gefiltert, bevor sie weiterverarbeitet werden.
Kontakt
Interessiert? Jetzt online bewerben! Ein Anschreiben ist dafür nicht erforderlich, gegebenenfalls stellen wir ein paar jobspezifische Fragen in unserem Bewerbungsformular.
Bei Fragen steht Nina Henzler, n.henzler@netze-bw.de, aus dem Personalbereich gerne zur Verfügung.
Alle Menschen sind bei uns willkommen, egal welchen Geschlechts, Alters, sexueller Identität, Herkunft, Religion, Weltanschauung, mit oder ohne Behinderung. Hauptsache Sie passen zu uns.