Student/in Energietechnik, Elektrotechnik, Physik o.ä. (m/w/d)

Möchten Sie in einem interaktiven, kooperativen und internationalen Team arbeiten? Sie interessieren sich für die Neu- und Weiterentwicklung erneuerbarer Energietechnologien, im speziellen der Zustandsbewertung von photovoltaischen Stromrichtersystemen? Dann ist das Institut für Vernetzte Energiesysteme für Sie ein attraktiver Arbeitgeber. Unser vorrangiges Forschungsziel ist die Entwicklung von Konzepten und Technologien, die ein stabiles Energiesystem auf Basis wetterabhängiger und dezentraler Stromerzeugung aus Erneuerbaren Energien sicherstellen.

Das Institut für Vernetzte Energiesysteme beschäftigt sich an den Standorten Oldenburg und Stuttgart mit rund 190 Mitarbeiterinnen und Mitarbeitern mit systemtechnischen und systemanalytischen Fragestellungen zur intelligenten und effizienten Kopplung der Sektoren Strom, Wärme, Industrie und Verkehr.

Die Abteilung Energiesystemtechnologie fokussiert sich auf die Interaktion zwischen systemrelevanten Energie-Technologien innerhalb dezentraler vernetzter Strukturen. Insbesondere im Verteilnetz streben wir neue Architekturen für die Energiesysteme der Zukunft an, die auch unter dem Einfluss fluktuierender Einspeiser einen robusten Netzbetrieb sicherstellen.

Innerhalb der Gruppe Netztechnologie werden unter anderem systemstabilisierende Netzbetriebsmittel sowie deren Regelungsstrategien für dezentralisierte Stromnetzarchitekturen mit hohem Anteil erneuerbarer Primärenergiequellen untersucht. Neben der eigenständigen Entwicklung von Netzbetriebsmitteln erforschen wir die Implementierung von neuartigen Regelungsalgorithmen für leistungselektronische Umrichtersysteme zur Erbringung von schnell aktivierbaren Systemdienstleistungen innerhalb des Stromversorgungsnetzes.

Im Rahmen des Projekts PV-DiStAnS-3 werden Methoden zur Degradationsfrüherkennung und allgemeinen Zustandsbewertung von photovoltaischen Stromrichtersystemen entwickelt. Hierfür werden im Rahmen von Labor- und Feldtests Datensätze fehlerbehafteter und fehlerfreier Stromrichtersysteme generiert, welche als Trainingsdaten für Machine-Learning Algorithmen sowie für die (Weiter-) Entwicklung von Detektionsansätzen genutzt werden. Ziel des Projektes ist es kritische Zustände und mögliche Fehlerquellen in PV-Anlagen im Vorfeld frühzeitig zu erkennen und zu identifizieren.

Im Rahmen des Projektes PV-DiStAnS-3