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Wissenschaftliche/r Mitarbeiter/in (m/w/d)

"Prädiktive Regelung von sektorkoppelnden netzdienlichen Systemdienstleistungen mittels Demand-Side-Management und Elektromobilität"

Umfang:
Vollzeit        
Vergütung:
Entgeltgruppe 13 TV-L
Befristung:
befristete Stelle
Beginn:
zum nächstmöglichen Zeitpunkt

Die Technische Universität Kaiserslautern und der Campus Landau der Universität Koblenz-Landau wachsen zu einer neuen Technischen Universität zusammen. Wir suchen Sie, um den Start unserer neuen Universität im Jahr 2023 am Standort in Kaiserslautern schon heute mitzugestalten.

Die Technische Universität Kaiserslautern (TUK) steht für Forschungsstärke, gute Lehre und ein weltoffenes und familiäres Miteinander. Mit flachen Hierarchien, moderner Infrastruktur und familienfreundlichen Leistungen ist die einzige Technische Universität in Rheinland-Pfalz eine attraktive Arbeitgeberin, die ihren Beschäftigten zukunftssichere Perspektiven bietet. Hier forscht und lehrt man vor allem in den Bereichen der Natur- und Ingenieurswissenschaften, außerdem in den Sozial-, Wirtschafts- und Planungswissenschaften sowie der Architektur. Über 100 Studiengänge werden an 12 Fachbereichen sowie dem Fernstudienzentrum DISC angeboten und rund 14.500 Studierende und 2.500 Mitarbeiter*innen beleben tagtäglich den naturnahen, grünen Campus. Das Betriebliche Gesundheitsmanagement, der Unisport sowie CampusKultur sorgen für vielfältige Angebote rund um Sport, Gesundheit und Freizeit.

Die TUK steht für die Vielfalt aller Beschäftigten. Wir begrüßen Bewerbungen von allen Interessierten, unabhängig von deren ethnischer und sozialer Herkunft, Alter, Religion, Geschlecht, Behinderung und sexueller Orientierung oder Identität. Personen mit Schwerbehinderung werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt (bitte Nachweis hinzufügen). Die TUK strebt in Bereichen, in denen Frauen unterrepräsentiert sind, eine Erhöhung des Frauenanteils an. Bewerbungen von Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftlern aus dem Ausland sind ausdrücklich erwünscht. Die Stelle ist grds. auch in Teilzeit besetzbar.

Der Lehrstuhl von Prof. Bajcinca forscht schwerpunktmäßig an modernen Methoden und anspruchsvollen Anwendungen der Regelungs- und Systemtheorie und ist in den drei Hauptsäulen Hybride Systeme und Cyberphysik, Komplexe Dynamische Systeme und Maschinelles Lernen und Steuerung organisiert. Durch die Vernetzung mit einer Vielzahl von nationalen und internationalen Forschungs-, universitären und Industriepartner können regelmäßig Förderprojekte mit hochinteressanten Aufgabenstellungen der modell- und datenbasierten Regelung, Inferenz und Entscheidungsfindung in komplexen technischen und biologischen dynamischen Systeme gewonnen werden. Darüber hinaus verfügt der Lehrstuhl über eine ausgezeichnete Laborausstattung in den Bereichen autonomes Fahren, Robotik und Energiesysteme, welche kontinuierlich weiterentwickelt wird. Für mehr Informationen: (https://www.mv.uni-kl.de/mec/home)

Wir bieten:

Forschungsbereich und Stellenbeschreibung:

Das dynamische Verhalten von elektrischen Energiesystemen erweist eine hohe Komplexität aufgrund der großen Anzahl von wechselwirkenden Teilsystemen, die für die Versorgung, den Verbrauch und die Verteilung der Energie zuständig sind. Diese Teilsysteme werden durch die rasche Entwicklungen der Elektromobilität und die stetig steigende Nachfrage nach hoher Leistung und Schnellladung zunehmend belastet. Darüber hinaus führen der Übergang zu erneuerbaren Energiequellen und die Stilllegung konventioneller Kraftwerke zu Problemen der Versorgungsstabilität. Sowohl der starke Anstieg des Verbrauchs als auch die Volatilität der Versorgung stellen daher große Herausforderungen dar, die innovative technische und energiewirtschaftliche Lösungen erfordern, um das Gleichgewicht in der Versorgungskette sicherzustellen.

Die Laststeuerung bzw. das Demand Side Management (DSM) ermöglicht die Anpassung der Lasten im Netz, um einen ausgeglichenen Betrieb zu gewährleisten und gleichzeitig die Nutzung der Ressourcen im Stromnetz zu optimieren. Außerdem bietet es den Energieverbrauchern die Möglichkeit, als Versorger, Energiespeicher und Nachfrageregulierer zu fungieren. Neue Protokolle, die das bidirektionale Laden (BDL) von Elektrofahrzeugen unterstützen (z.B. CCA3.0), schaffen in diesem Zusammenhang eine innovative Plattform für die Umsetzung von netzdienlichen Systemdienstleistungen mittels DSM und Sektorkopplung durch Elektromobilität. Der Entwurf eines Managementsystems, das den bidirektionalen Leistungsfluss zwischen einer Masse von Elektrofahrzeugen und dem Stromnetz regelt, stellt die zentrale Aufgabe des neuen durch das Bundesministerium BMDV geförderten Forschungsprojekts DeRIVE (https://www.mv.uni-kl.de/mec/projekte) dar.

Das Projekt DeRIVE erforscht geeignete algorithmische Ansätze zur Entwicklung und Implementierung von prädiktiven DSM-Konzepten. Kernaufgabe liegt in der Optimierung des Netzbetriebs gemäß der erforderlichen Systemdienstleistung(en) und Berechnung von räumlich und zeitlich optimalen Lade-/Entlade-Punkten sowie Leistungsprofilen für einzelne Fahrzeuge entlang eines vorgegebenen Zeitintervalls.

Die vorliegende Forschungsaufgabe beinhaltet im o.g. Zusammenhang einen kombinierten theoretischen und anwendungsbezogenen Inhalt.

  • Der erste Teil des Projekts widmet sich der multiskalen Modellierung der Wechselwirkung von netzdienlichen Systemdienstleistungen und der Lade- bzw. Entladeinfrastruktur eines Schwarms von Batteriemanagementsystemen. Dabei sollen Modelle der cyberphysischen Systeme erstellt und speziell der Ansatz der “Design Contracts” herangezogen werden. Diese definieren eine zeitliche parametrierbare Darstellung von Vorgängen der Abtastung und Berechnung bzw. Bewerkstelligung der Stellgröße des zugrundeliegenden cyberphysichen Regelsystems. Das Arbeitspaket umfasst sowohl die mathematische Beschreibung als auch die Implementierung in einer existierenden Softwareplattform (z.B. Matlab / Simulink).
  • Der zweite Teil der Arbeit befasst sich mit dem Codesign eines Schedulers und Reglers. Dabei soll auf Grundlage der modellprädiktiven Regelung die Formulierung des Managementsystems bei Berücksichtigung dynamischer Prozesse sowie energiewirtschaftlicher Modelle in Form eines effizienten gemischt-ganzzahligen (“mixed integer”) Optimierungsproblems erzielt werden. Darüber hinaus soll dessen Lösung mit Hilfe bestehender Solver (z.B. Gurobi) oder durch die selbstentwickelte numerische Algorithmen untersucht und implementiert werden.
  • Optional ist es möglich, die entwickelten Algorithmen in einer am Lehrstuhl bestehenden HIL- und Power HIL-Umgebung auch praktisch umzusetzen.

Unser Anforderungsprofil:

  • Überdurchschnittlich abgeschlossenes Hochschulstudium im Bereich Regelungstechnik, Elektrotechnik oder Mathematik
  • Erweiterte Kompetenzen in Regelungstechnik und Optimierung, die über die Inhalte der Grundlagenvorlesungen hinausgehen
  • Erfahrung mit der Formulierung und Lösung von nichtlinearen Optimierungsproblemen (NLP)
  • Vertrautheit mit numerischen Algorithmen sowie Matlab- und / oder  Python-Programmierung
  • verhandlungssichere Deutsch- und Englischkenntnisse in Wort und Schrift
  • Hohe Motivation und Kooperationsbereitschaft im interdisziplinären Team
  • Selbstständigkeit in der Projektdurchführung und Erfahrungen mit Projektmanagement
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