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Mitarbeiterin / Mitarbeiter (w/m/d) in der Wissenschaft der Fachrichtung Elektrotechnik, Energietechnik oder technische Kybernetik

Bereich

Akademiker / Wissenschaftler / Ingenieure (Master) (w/m/d)

Tätigkeitsbeschreibung

Im Rahmen Ihrer Tätigkeit sind Sie für die Recherche, Erarbeitung, Simulation und Erprobung innovativer Regelungsverfahren und Netzbetriebsstrategien zuständig. Dabei liegen die Schwerpunkte Ihrer Arbeiten in folgenden Bereichen:

• Dynamische Stabilitätsanalysen und -bewertungen von Verteilnetzen sowie elektrischen Energiesystemen
• Netzbildende Regelungsverfahren für netzfolgende sowie selbstgeführte Stromrichter
• Entwicklung, Simulation und realitätsnahe Erprobung von Regelungskonzepten für vermaschte Netze mit hoher Durchdringung an dezentralen Einspeisern
• Bewertung von Regelstrategien sowie Systemverhalten mittels offline und realtime Netzsimulationen und Einbezug von Power-Hardware-in-the-Loop (PHiL) Techniken.

Zudem bauen Sie dazu passende Modellierungstools und Frameworks auf, entwickeln diese weiter und übernehmen die Konzeption, Durchführung und Auswertung von Versuchen im Reallabor. Weiterhin sind Sie für Koordinations- und Abstimmungsarbeiten zur Vorbereitung der Dritt- und Folgeanträge, die Ausformulierung ausgewiesener Passagen und für Redaktionstätigkeiten beim Finalisieren der Anträge zuständig. Die Betreuung von Studierenden, die Unterstützung in der Lehre sowie die Veröffentlichung von wissenschaftlichen Ergebnissen gehört ebenfalls in Ihr Aufgabengebiet.

Zusätzlich zu der wissenschaftlichen Tätigkeit besteht die Möglichkeit zur Promotion.

Persönliche Qualifikation

Sie verfügen über ein abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom (Uni) / Master) der Fachrichtung Elektrotechnik, Energietechnik, technische Kybernetik oder einer vergleichbaren Fachrichtung. Außerdem können sie fundierte Kenntnisse in der Regelungstheorie sowie in modernen Regelungskonzepten aufweisen und verfügen über ein Grundverständnis im Bereich der Energieversorgung. Kenntnisse in der Leistungselektronik sowie die Motivation und das  Interesse an Arbeit an der Durchführung von Untersuchungen im Reallabor sind wünschenswert. Sehr gute Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift runden Ihr Profil ab.

Entgelt

EG 13, sofern die fachlichen und persönlichen Voraussetzungen erfüllt sind. 

IAI 03-21 Masterarbeit zum Thema: Anomaliedetektion für die Erfassung von Zustandsänderungen bei Brücken in radar-basierten Verschiebungssignalen

Bereich

Abschlussarbeiten (Bachelor- und Masterarbeiten)

Tätigkeitsbeschreibung

Das vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) geförderte Projekt „Eventbasierte Zustandserfassung und -bewertung von Brücken basierend auf Radar-Sensorik“ (ZEBBRA) erarbeitet einen nicht-invasiven und mobilen Mess- und Methodenansatz zur Erfassung und Analyse des Brückenzustandes während des laufenden Betriebes. Das Projekt wird mit weiteren Partnern bearbeitet. Die Aufgabe vom IAI beinhaltet die Entwicklung von Algorithmen zur Zustandserkennung von Brücken. Die Erfassung und Bewertung des Zustandes (wie zum Beispiel Schäden) der Brückendynamik anhand von Einzelüberfahrten über eine Brücke gestaltet sich in der Praxis als schwierig.

Aufgabe der Masterarbeit ist es auf Basis vorliegender Mess- und Simulationsdaten für Einzelüberfahrten für die vertikale und horizontale Verschiebung einzelner Brückenpunkte geeignete Features zu generieren, sowie die Features auf ihre Tauglichkeit für die Anomaliedetektion (Detektion von Beschädigungen der Brücke aufgrund Alterung oder anderer Einflüsse) zu untersuchen. Dabei sollen Verfahren des maschinellen Lernens eingesetzt werden.

Aufgaben:

• Literaturrecherche
  • zur Anomaliedetektion in Strukturen und
  • zu geeigneten Features für die rückenzustandsüberwachung,
  • sowie zu maschinellen Lernverfahren.
• Entwicklung neuer Features.
• Vergleich und Bewertung der neuen Features mit Standardverfahren anhand
  • des analytischen Biegebalkens,
  • FEM-Simulationen sowie
  • Messdaten.
• Dokumentation der Arbeit.
• Implementierung der Verfahren in Matlab oder Python.

Persönliche Qualifikation

• Erfahrung mit Verfahren des maschinellen Lernens.
• Programmiererfahrung in Matlab oder Python.