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Masterarbeit: Anwendung physikinformierten maschinellen Lernens für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter(m/w/x)
Entwicklung eines physik-informierten Stromreglers für netzgekoppelte Wechselrichter. Masterstudium in Ingenieurwesen, Mathematik oder IT erforderlich. Recherche aktueller KI-Implementierungen und Verbesserung von Black-Box-Ansätzen.
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Anforderungen
- Masterstudium in Ingenieurwesen, Mathematik, IT oder vergleichbar
- Anwendung von KI-Methoden, Systemmodellierung und Regelungstechnik
- Kenntnisse in Leistungselektronik (von Vorteil)
- Teamorientierung, gute Kommunikationsfähigkeiten
- Selbstständige, proaktive und sorgfältige Arbeitsweise
- Büro- und Laborarbeit erforderlich
- Gute Englischkenntnisse
- Immatrikulation an Hochschule/Universität
- Lebenslauf, Notenspiegel, Prüfungsordnung
- Gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis (falls erforderlich)
Aufgaben
- Einen physik-informierten Stromregler für die Regelung netzgekoppelter Wechselrichter entwickeln
- Den linearen Regler sowie den prädiktiven Regler als Referenzpunkte evaluieren und deren Grenzen aufzeigen
- Aktuelle KI-basierte Implementierungen in der Literatur recherchieren
- Ein Konzept entwickeln, um die Umsetzung KI-basierter Black-Box-Ansätze zu verbessern und deren Nachteile in Anwendungen mit netzgekoppelten Wechselrichtern zu reduzieren
- Ein KI-basiertes Konzept auswählen, das maschinelles Lernen, rekurrente neuronale Netze oder Reinforcement Learning umfassen kann
- Bei Bedarf das System gemeinsam mit dem implementierten Regler modellieren
Ausbildung
Sprachen
Tools & Technologien
Von Nejo automatisch aufbereitet
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