Masterarbeit: Anwendung physikinformierten maschinellen Lernens für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter (Betreuung: Prof. Theis) (w/m/div.)
Im Rahmen Ihrer Masterarbeit werden Sie einen physik-informierten Stromregler für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter entwickeln. Sie werden den linearen Regler sowie den prädiktiven Regler als Referenzpunkte evaluieren und deren Grenzen aufzeigen. Darüber hinaus werden Sie aktuelle KI-basierte Implementierungen in der Literatur recherchieren. Zudem sind Sie dafür verantwortlich, ein Konzept zu entwickeln, um die Umsetzung KI-basierter Black-Box-Ansätze zu verbessern und deren Nachteile in Anwendungen mit netzgekoppelten Wechselrichtern zu reduzieren. Nicht zuletzt wählen Sie ein KI-basiertes Konzept aus, das maschinelles Lernen, rekurrente neuronale Netze oder Reinforcement Learning umfassen kann. Bei Bedarf modellieren Sie das System gemeinsam mit dem implementierten Regler.
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Ingenieurwesen, Mathematik, Informationstechnologie oder vergleichbar
- Erfahrung und Kenntnisse: in der Anwendung von KI-Methoden, Systemmodellierung und Regelungstechnik; Kenntnisse in der Leistungselektronik sind von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind teamorientiert, verfügen über gute Kommunikationsfähigkeiten und arbeiten selbstständig, proaktiv sowie sorgfältig
- Arbeitsumfeld: Büro- und Laborarbeit erforderlich, teilweise mobiles Arbeiten möglich
- Sprachen: gute Englischkenntnisse