Studien-/Abschlussarbeit (m/w/d) - Integration von Open Data Wetterdaten zur Verbesserung der Lastprognose

vor 3 Wochen

Stuttgart, Baden-Württemberg, Deutschland Universität Stuttgart Vollzeit
Abschlussarbeit (m/w/d) - Künstliche Intelligenz für die Optimierung von Energiekosten

Die Universität Stuttgart sucht einen motivierten Absolventen für eine Abschlussarbeit im Bereich Künstliche Intelligenz. In dieser Arbeit soll die Prognose von elektrischen Lasten industrieller Verbraucher durch die Integration von Open Data Wetterdaten verbessert werden.

Projektbeschreibung

Im Rahmen des Forschungsprojekts FlexGUIde am Institut für Energieeffizienz in der Produktion EEP soll die Prognose von elektrischen Lasten für produzierende Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessert werden. Dazu müssen diverse Einflussfaktoren in der Modellierung berücksichtigt werden. Ein wesentlicher Faktor im Industriellen Kontext ist das Wetter: Die notwendige Energie für thermische Prozesse ist stark von der Außentemperatur abhängig. Ebenso basiert der Energiebedarf von Kühl- und Trocknungsanlagen maßgeblich auf der vorherrschenden Luftfeuchtigkeit.

Zielsetzung der Arbeit

Neben der theoretischen Beantwortung der o.g. Forschungsfragen soll die Arbeit eine generalisierbare Empfehlung zum Einsatz von Open Data für die Industrielle Lastprognose ableiten. Der (potentielle) Mehrwert des aktuellen kommerziellen Dienstes soll in Relation zur Investition gesetzt werden.

Mögliche Schritte
  • Einarbeitung in die vorhandenen Datensätze, Vorverarbeitung, Integration anderer Features
  • Erstellen einer ersten Prognose mit mehreren Modellen
  • Integration der kommerziellen Wetterdaten (Code vorhanden)
  • Einflussanalyse der Wetterdaten
  • Recherche öffentlicher Datensätze
  • Integration der öffentlichen Datensätze
  • Systematische Untersuchung der Modellleistungen
  • Dokumentation
  • Präsentation
Was bringen Sie mit:
  • Fundierte Kenntnisse im Bereich Machine Learning
  • Gute Programmierkenntnisse (Python)
  • Erste Erfahrungen mit Bibliotheken wie pandas, sklearn oder PyTorch / TensorFlow
  • Gutes mathematisches Verständnis (Analysis und Lineare Algebra) sind von Vorteil
  • Sehr gute Excel- und Wordkenntnisse
  • Freude am Forschen
  • Sehr gute Deutsch- und gute Englischkenntnisse
  • Selbständige Arbeitsweise und Organisationstalent
  • Eigenständige, sorgfältige und strukturierte Arbeitsweise
  • Kommunikations- und Teamfähigkeit
  • Hohes Maß an Zuverlässigkeit
Was können Sie erwarten:
  • Eigene Ideen und Vorhaben können eingebracht werden
  • Bei guten Ergebnissen Mitwirken an einer Veröffentlichung möglich
  • Wertvolle Übertragung von Theoretischem Wissen aus dem Studium in die Praxis

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