Ma optimierung Von Reglern Dezentraler Erzeuger
vor 2 Monaten
Die Fraunhofer-Gesellschaft betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist die weltweit führende Organisation für anwendungsorientierte Forschung. Rund 30 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 2,9 Milliarden Euro.
**Was Sie mitbringen**
- Hintergrund in Elektro-/Regelungs-/Energietechnik oder Informatik
- Voraussetzungen:
- Gute Programmierkenntnisse (z. B. Python) und die Bereitschaft, diese Kenntnisse zu verbessern
- Bevorzugte Qualifikationen (eine oder mehrere):
- Kenntnisse über elektrische Energiesysteme
- Kenntnisse von (heuristischen) Optimierungsalgorithmen
- Kenntnisse in der Regelungstechnik (PI-Regler, Signalflussdiagramme, etc.)
- Vertrautheit mit dynamischer Modellierung und Simulation (im Zeitbereich)
- Vertrautheit mit Software für dynamische Modellierung und Simulation (z. B. Simulink, Modelica, PowerFactory)
**Was Sie erwarten können**
In modernen elektrischen energieversorgungssystemen findet ein Paradigmenwechsel von großen zentralen Kraftwerken zu dezentralen und erneuerbaren Stromerzeugern und Batteriespeichern statt. Die zahlreichen kleineren Einheiten erhöhen die Komplexität der Stromsysteme. Insbesondere die dynamische Stabilität (im Zeitrahmen von Millisekunden bis Sekunden) solcher Systeme wird zunehmend beeinträchtigt, da solche von Umrichtern dominierten Systeme aufgrund des Fehlens von Synchronmaschinen eine geringere Rotationsträgheit aufweisen.
Das dynamische Verhalten von leistungselektronischen Umrichtern wird von ihren Reglern bestimmt. In den letzten Jahren wurden Regler für Umrichter entwickelt, die zur Stabilität von Stromversorgungssystemen beitragen (z. B. netzbildende Regelung). Die Komplexität dieser Regler und der Reglerinteraktionen erschweren eine manuelle Parametrierung. Das Ziel dieser Forschungsarbeit ist es, heuristische Optimierungsmethoden (eine Form der künstlichen Intelligenz) zu implementieren, um die Parameter solcher Umrichterregler automatisch anzupassen und das gewünschte Verhalten zu erreichen sowie die Stabilität von elektrischen Netzen zu verbessern.
**Zu Ihren Hauptaufgaben gehören**:
- Verbesserung Ihrer Fähigkeit, Software im Team zu entwickeln (Version Control, Git, Dokumentation, Unit-Tests usw.).
- Erwerben Sie Kenntnisse zu heuristischen Optimierungsmethoden (z.B. Particle Swarm Optimization, genetischer Algorithmus).
- Anwendung der in der Simulationssoftware PowerFactory bereitgestellten Optimierungsmethoden, um Reglerparameter von leistungselektronischen Umrichterreglern hinsichtlich bestimmter Vorgaben zu parametrieren (Zeitbereichsverhalten/Curve Fitting, Eigenwerte, Oberschwingungen).
- Anwendung (und möglicherweise Verbesserung) der Optimierungsmethoden von Open-Source-Softwarepaketen (Python, Julia) zur Optimierung der Parameter und Vergleich der Ergebnisse mit den integrierten Optimierungsmethoden von PowerFactory.
- Dokumentation und Veröffentlichung der Ergebnisse (in der Ausarbeitung und auf einer Konferenz, wenn die Ergebnisse gut sind).
Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Stelle ist zunächst auf 6 Monate befristet. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.
Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.
**Haben wir Ihr Interesse geweckt? Dann bewerben Sie sich jetzt online mit Ihren aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen. Wir freuen uns darauf, Sie kennenzulernen**
Fragen zu dieser Position beanwortet Ihnen gerne:
Dr.Ing. Simon Eberlein
Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE
Kennziffer: 61720 Bewerbungsfrist: 31.01.2023
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