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Promotion

Simulationsentwicklung Digital Twin eines Solarkraftwerks

Beginn

1. Juni 2018

Dauer

3 Jahre

Vergütung

bis Entgeltgruppe 13 TVöD

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

"Spitzenforschung braucht auf allen Ebenen exzellente Köpfe - besonders noch mehr weibliche! Starten Sie bei uns, wir freuen uns auf Ihre Bewerbung" Ihre Prof. Dr. Pascale Ehrenfreund - Vorsitzende des Vorstands

Ihre Mission:

Parallel zur Entwicklung der solarthermischen Kraftwerkstechnik wurden in den vergangenen Jahren auch detaillierte numerische Modelle für die Anlagen entwickelt. Neben der Nutzung für die Auslegung von Solarkraftwerken können diese Modelle auch Regel- und Steueraufgaben unterstützen. Beispiele dafür sind die modellbasierte Zielpunktoptimierung, die modellprädiktive Regelung eines Receivers oder ein Betriebsassistenzsystem. Diese modellbasierten Ansätze stehen im Fokus mehrerer F&E-Projekte der DLR-Solarforschung.

Ein numerisches Modell bildet die Realität nur so gut ab, wie es in der Lage ist, die Einflussfaktoren quantitativ zu erfassen. Die Modelle komplexer technischer Systeme basieren stets auf Annahmen, die im Ergebnis zu Abweichungen von der Realität führen. Das Erfassen sämtlicher Abweichungen vom Idealzustand ist aus vielen Gründen keine Lösung: sie sind messtechnisch schwer zugänglich oder nicht wirtschaftlich erfassbar oder sie sind nicht genau bekannt oder sogar zeitlich veränderlich.

Zentrale Idee dieser Arbeit ist es, einen sogenannten digitalen Zwilling („Digital Twin“) eines Solarkraftwerks zu entwickeln, dessen Modellverhalten durch die Sensordaten der realen Anlage ständig verbessert wird. Als Anlagenmodell mit künstlicher Intelligenz sind reine Neuronale Netzwerke oder auch Hybride, also Neuronale Netze in Kombination mit physikalischen Modellen denkbar. Die Sensordaten dienen als "Lerndaten", um über den realen Betrieb den Digital Twin zu optimieren und nach entsprechender Lernphase ein nahezu perfektes Abbild der Anlage zu besitzen.

Aufgabenstellung Ihrer Promotionsarbeit:

  • Analyse der Einflussfaktoren auf das Anlagenverhalten
  • Konzeption eines Digital Twin basierend auf einem KI-Modell
  • Untersuchung verschiedener Ansätze Neuronaler Netze und Hybridmodelle
  • Entwicklung eines Lernprozesses für einen Digital Twin an einem Solarkraftwerke. Das Training soll parallel zum Anlagenbetrieb stattfinden.
  • Implementierung ausgewählter Ansätze und Demonstration an einzelnen Komponenten oder Teilsystemen am Solarturm Jülich
  • Konzepte zur Integration des Digital Twin in Systeme zu Anlagenmonitoring und Steuerung

Ihre Qualifikation:

  • abgeschlossenes Hochschulstudium (Diplom oder Master Uni/TH) Maschinenbau, Energietechnik, Verfahrenstechnik o. ä.
  • Kenntnisse in numerischer Modellierung und Simulation technischer Anlagen
  • gute Programmierkenntnisse in einer höheren Programmiersprache (C++ und/oder Java)
  • Kenntnisse in Mess- und Regelungstechnik
  • idealerweise gute Kenntnisse in Solartechnik
  • Kenntnisse im Einsatz von KI-Methoden wünschenswert
  • gute Englisch-Kenntnisse

Ihr Start:

Freuen Sie sich auf einen Arbeitgeber, der Ihr Engagement zu schätzen weiß und Ihre Entwicklung durch vielfältige Qualifizierungs- und Weiterbildungsmöglichkeiten fördert. Unser einzigartiges Arbeitsumfeld bietet Ihnen Gestaltungsfreiräume und eine unvergleichbare Infrastruktur, in der Sie Ihre Mission verwirklichen können. Vereinbarkeit von Privatleben, Familie und Beruf sowie Chancengleichheit von Frauen und Männern sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Schwerbehinderte Bewerberinnen und Bewerber bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Fachliche/r Ansprechpartner/in

Peter Schwarzbözl
DLR-Institut für Solarforschung

Tel.: +49 2203 601-2967

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