Student/in (w/m/d) Masterarbeit: Vorhersage von Day-Ahead- und Intraday-Strommarktergebnissen

Möchtest du in einem interaktiven, kooperativen und internationalen Team arbeiten? Du interessierst dich für die Neu- und Weiterentwicklung von Technologien für erneuerbare Energien, insbesondere für die dezentrale Energieversorgung und deren Flexibilität? Dann ist das Institut für Vernetzte Energiesysteme für dich ein attraktiver Arbeitgeber.

Das erwartet dich

Die Abteilung Energiesystemtechnologie fokussiert sich auf die Interaktion zwischen systemrelevanten Energie-Technologien innerhalb dezentraler vernetzter Strukturen. Insbesondere im Verteilnetz streben wir neue Architekturen für die Energiesysteme der Zukunft an, die auch unter dem Einfluss fluktuierender Einspeiser einen robusten Netzbetrieb sicherstellen.

Die Forschungsgruppe Energiemanagement entwickelt Methoden und Strategien, um den Betrieb und die Auslegung zukünftiger Energiesysteme Hand in Hand zu optimieren.

Im Projekt DECENT werden Konzepte und Lösungen bearbeitet, mit denen dezentrale Flexibilitätspotentiale und systemfreundliches Verhalten quantifiziert und ertüchtigt werden können und wie diese Flexibilität am Energiemarkt teilnehmen kann.

Deine Aufgaben

• Du entwickelst Prognosemethoden für Day-ahead- und Intraday-Marktergebnisse, basierend auf probabilistischen Methoden und/oder KI-Algorithmen.

• Die Güte der entwickelten Prognosemethoden wird durch Dich evaluiert.
• Die Prognosen verwendest Du in einem Use-case für die Optimierung von Wärmeerzeugungs- und Kraft-Wärme-Kopplungsanlagen. 

Das bringst Du mit

• Erste Grundkenntnisse über Energiesysteme, insbesondere Stromerzeugung konntest Du bereits sammeln.

• Sehr gute Kenntnisse sowie Ausdrucksweise in deutscher und englischer Sprache bringst Du bereits mit.

• Du besitzt bereits erste Erfahrung mit Data Science Methoden, vorzugsweise Zeitreihenprognosen mit maschinellem Lernen und probabilistischen Prognosemethoden.

• Mit Programmieraufgaben, insbesondere mit Python, bist Du bereits vertraut.