Masterarbeit im Bereich KI-basierte Anomalieerkennung in Messzeitreihen
vor 3 Wochen
Im öffentlichen Forschungsprojekt WAFB 4.0 (Witterungsabhängiger Freileitungsbetrieb) geht es um eine dynamische Auslastung von Freileitungen anhand von meteorologischen Messungen und numerischen Wetterprognosen. Dadurch können Freileitungen bei entsprechenden Witterungsbedingungen (niedrigere Temperaturen, höhere Windgeschwindigkeiten) besser ausgelastet werden und somit der Strom bei hohen Einspeisemengen durch die erneuerbaren Energien besser im Land verteilt werden. Im Rahmen des Forschungsprojektes werden Prognosen entwickelt, um eine Vorhersage der möglichen Auslastung für die nächsten Tagen und Stunden vorherzusagen.
Was Du bei uns tust
Zur Erstellung von Vorhersagen für den Freileitungsbetrieb sind hochwertige Messwerte von meteorologischen Messmasten notwendig, allerdings können diese jedoch immer wieder fehlerbehaftet sein. Deswegen ist eine Überprüfung der Zeitreihen auf Fehler unabdingbar. Bisher erfolgt diese Überprüfung mittels fester Grenzwerte. Zusätzlich soll eine Überprüfung mit künstlicher Intelligenz erfolgen um auch Fehler zu detektieren, die eine komplexere Ursache haben.
Ihre Aufgabe wäre es einen Algorithmus zu entwickeln, der Anomalien in meteorologischen Messzeitreihen von Messmasten entdecken und markieren kann. Als Referenz für die Detektion sollen dabei Messwerte von umliegenden Stationen verwendet werden, die mit einem vorhandenen Algorithmus schon als Ersatzwert auf die zu untersuchenden Standorte interpoliert wurden.
Im Rahmen der Masterarbeit soll ein Modell erstellt werden, welches Anomalien in Messzeitreihen detektieren kann. Dazu gehört die Vorbereitung der Messzeitreihen, d.h. Analyse der Zeitreihen, Markierung von Anomalien und Vorbereitung der Daten fürs Training. Danach erfolgt die Erstellung der Modellansätze und Training derselbigen und am Ende die Auswertung und Auswahl des finalen Modells.
Aufgabenstellung:
- Einarbeitung in die Thematik witterungsabhängiger Freileitungsbetrieb
- Einarbeitung in Anomalieerkennung mittels künstlicher neuronaler Netze
- Untersuchung der Qualität der bisherigen Anomalieerkennung
- Eigene Erstellung von Experimenten zur Erkennung von Anomalien in meteorologischen Zeitreihen
- Aufbereitung der Daten
- Kennzeichnung von Anomalien
- Konzeption der Modelle und Training
- Auswertung der Ergebnisse und Bewertung der Modellansätze
- Umsetzung des finalen Modells als Softwaremodul für das vorhandene
- Vorstellung und Diskussion der Ergebnisse in der Arbeitsgruppe
- Vorstellung der Ergebnisse und Erstellung der Masterarbeit
Was Du mitbringst
- Studium der Fachrichtungen angewandte Mathematik, Data Science, Physik, Ingenieurswissenschaften, Informatik, Meteorologie, Energiewirtschaft oder vergleichbarer Studiengänge
- Analytisches Denken und selbstständiges, kreatives und zielorientiertes Arbeiten
- Vorkenntnisse in wissenschaftlicher Programmierung notwendig, vorzugsweise in MATLAB.
Was Du erwarten kannst
- Unterstützung durch eine gezielte und individuelle Betreuung
- Enge Zusammenarbeit mit unseren Kolleg*innen der Forschung
- Flexible Arbeitszeiten sowie die Möglichkeit zur Arbeit in Remote
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 monatliche Arbeitszeit beträgt zwischen 40 und 80 Stunden. 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 Dein Interesse geweckt?
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