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Studien-/ Abschlussarbeit

Sonnennachverfolgungsoptimierung mittels künstlicher Intelligenz

Beginn

ab sofort

Dauer

6 Monate

Vergütung

bis Entgeltgruppe 5 TVöD

Beschäftigungsgrad

Teilzeit

Im Institut für Solarforschung des DLR tragen die WissenschaftlerInnen und IngenieurInnen mit ihren Leistungen und Arbeitsergebnissen dazu bei, eine rationelle und umweltfreundliche Energieversorgung technisch und wirtschaftlich zu ermöglichen. In der Abteilung Solare Kraftwerkstechnik betreiben wir experimentelle und rechnergestützte Forschung, Entwicklung und Erprobung für das intelligente und weitgehend autonome Solarkraftwerk der Zukunft. Simulationen sind dafür elementar und bilden schon heute operative Grundlagen des Kraftwerksbetriebs. Künstliche Intelligenz (KI) spielt dabei eine immer größere Rolle.

In einem Turmkraftwerk konzentrieren eine Vielzahl von zweiachsig nachgeführten Spiegeln, sogenannte Heliostate, das einfallende Sonnenlicht auf eine Strahlungsempfänger, der auf einem Turm angebracht ist. Jeder dieser Heliostate hat dabei individuelle Fehler, welche dazu führen, dass der angestrebte Zielpunkt nicht ideal getroffen wird. Um diesen Fehlern entgegenzuwirken muss der Heliostat regelmäßig kalibriert werden. Bei der derzeit üblichen Methode werden die Brennflecken einzelner Heliostate mit Vorgabe eines definierten Zielpunkts auf eine weiße Fläche gefahren, einem sogenannten Target. Mittels eines Fotos bestimmt ein Algorithmus den Schwerpunkt des Brennflecks und dessen Abweichung vom designierten Zielpunkt. Mit diesen Messwerten und weiteren Umgebungsvariablen wird daraufhin ein Fehlermodell mittels Regression sukzessive verbessert.

Bis heute läuft diese Kalibration über eine physikalisch motivierte Lineare Regression. Diese bildet den realen Heliostaten aber nicht vollständig ab und nutzt die bestehende Datenlage nicht optimal. Neuartige Methoden der künstlichen Intelligenz, etwa neuronale Netzwerke und inverses Rendern bieten in diesem Anwendungsgebiet einmalige Möglichkeiten die Genauigkeit der Spiegel zu erhöhen.

Ihre Aufgabe ist es mittels künstlicher Intelligenz und differenzierbaren Raytracing die Heliostatkalibration zukunftsfähig zu gestalten.

Ihre Arbeitsschwerpunkte:

  • Sie arbeiten mit modernsten KI-Algorithmen und den neuesten wissenschaftlichen Veröffentlichungen zu der Thematik.
  • Sie arbeiten an einem interdisziplinären Thema und verknüpfen Methoden der Bereiche Künstliche Intelligenz, Maschinenbau und Computer Vision.
  • Sie verwenden Simulationsdaten und reale Daten, die am solaren Versuchskraftwerk Jülich aufgezeichnet werden und können eigene Experimente an einem realen Kraftwerk durchführen.

Ihre Qualifikation:

  • Sie haben sehr gute Noten in Fächern wie Computer Science, Computer Vision etc..
  • Sie haben ein tiefes Verständnis von Raytracing.
  • Sie haben ausgezeichnete Programmierkenntnisse in Python, idealerweise ein Machine Learning Framework (z.B., Pytorch, Tensorflow).
  • Sie haben idealerweise sehr gute Fähigkeit zur kooperativen Zusammenarbeit, zum interdisziplinären und themenübergreifenden Denken.

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 Personen aller Geschlechter (w/m/d) sind wichtiger Bestandteil unserer Personalpolitik. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

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  • Sie können sich diese Stellenanzeige per E-Mail zusenden und Ihre Bewerbung am stationären Computer oder Laptop erstellen.

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Fachliche/r Ansprechpartner/in

Max Pargmann
Institut für Solarforschung

Tel.: +49 2203 601-4803

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