Studien-/Abschlussarbeit (m/w/d) - Integration von Open Data Wetterdaten zur Verbesserung der Lastprognose
vor 2 Monaten
Abschlussarbeit (m/w/d)
Integration von Open Data Wetterdaten zur Verbesserung der Prognose von elektrischen Lasten industrieller Verbraucher unter Verwendung von Künstlicher Intelligenz (KI)
Prognosen stellen ein entscheidendes Instrument für verschiedene Optimierungsmaßnahmen in produzierenden Unternehmen dar. Sie ermöglichen die gezielte Optimierung von Energiekosten, die Anpassung von Produktionsreihenfolgen, die prädiktive Vermeidung von Lastspitzen sowie die frühzeitige Erkennung von Anomalien.
Im Forschungsprojekt FlexGUIde am Institut für Energieeffizienz in der Produktion EEP an der Universität Stuttgart wird u.a. daran geforscht, wie die Prognose von elektrischen Lasten für produzierende Unternehmen mithilfe von Künstlicher Intelligenz (KI) verbessert werden kann. 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. Darüber hinaus ist der Netzbezug davon beeinflusst, wie viel Photovoltaikleistung (PV-Leistung) an einem Tag zu erwarten ist. In der Vergangenheit wurden zur besseren Abschätzung dieser Variablen kommerzielle Wetterprognosen herangezogen, die jedoch mit hohen Kosten verbunden sind.
Problemstellung
Es ist bislang unklar, inwiefern diese kostspieligen Wetterprognosedienste einen Mehrwert gegenüber frei verfügbaren Open Data-Daten bieten. Es soll dazu eine detaillierte Analyse und Bewertung dieser beiden Datenquellen durchgeführt werden, um das Potential für die Optimierung der Lastprognosen zu ermitteln und die Einstiegshürden für KMUs mit geringem Budget zu verringern.
Forschungsfragen
Ziel und Bewertungsgrundlage dieser Arbeit ist die Beantwortung der folgenden Forschungsfragen:
Welche Wetterfeatures haben den größten Einfluss auf die Prognoseleistung von elektrischen Lasten industrieller Verbraucher?
Ziel: Auflistung der Top-k Faktoren, Quantifizierung des Einflusses
Welchen Mehrwert bietet die Integration von Wetterprognosen mit diesen Variablen?
Ziel: Systematischer Vergleich mit / ohne Wetterdaten
Welche öffentlichen Datensätze sind vorhanden?
Ziel: Auflistung von Services, die kostenfrei Wetterdaten zur Verfügung stellen.
Wie unterscheidet sich die Prognoseleistung zwischen den Wetterprognosequellen?
Ziel: Systematischer Vergleich kommerzielle Wetterdaten / Open Data Wetterdatennutzung
Sind diese Erkenntnisse im Einklang mit Forschungsergebnissen anderer Forschungsbereiche?
Ziele: Einordnung der Ergebnisse
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.
Es soll / sollen dazu
eine Maschine-Learning Pipeline zur Modellierung einer energetischen Prognose (day-ahead) für mindestens 10 vorhandene Unternehmen programmiert werden.
Open Data Datensätze recherchiert und integriert 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
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 Arbeit findet am Institut für Energieeffizienz in der Produktion EEP der Universität Stuttgart statt. Ihr Arbeitsumfeld wird am Fraunhofer IPA am Campus in Vaihingen sein.
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Flexible Arbeitszeit
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