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Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications
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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications

Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications

Oberpfaffenhofen Doktorand 45000 - 63000 € / Jahr (geschätzt) Kein Home Office möglich
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Auf einen Blick

  • Aufgaben: Entwickle ein Vorhersagetool für Windböen aus tiefen konvektiven Wolken.
  • Arbeitgeber: Forschungseinrichtung DLR mit Fokus auf Windenergie und innovative Technologien.
  • Mitarbeitervorteile: Flexible Arbeitszeiten, Möglichkeit zur Remote-Arbeit und Zugang zu modernster Technologie.
  • Warum dieser Job: Gestalte die Zukunft der Windenergie und arbeite an spannenden Wetterphänomenen.
  • Gewünschte Qualifikationen: Abschluss in Physik oder Meteorologie, gute Programmierkenntnisse, idealerweise in Python.
  • Andere Informationen: Zugang zu einem hochmodernen Windpark in Norddeutschland für praktische Erfahrungen.

Das voraussichtliche Gehalt liegt zwischen 45000 - 63000 € pro Jahr.

Deep convective clouds (or thunderstorms) are associated with extreme weather events, including lightning, abrupt darkening, heavy precipitation, and strong wind ramps. The convectively-induced wind ramps, also known as “gust fronts”, play a critical role in wind-energy applications, particularly in the context of wind turbine performance and longevity. Convective cold pools, which form when cold, denser air produced within thunderstorms spreads out near the surface, can produce strong, local changes in wind speed and direction (the gust front) over short time scales, presenting both opportunities and challenges for turbines and the energy sector. From a power output perspective, gust fronts are associated initially with temporarily increased wind speeds, affecting turbine power generation impacted by these weather events.
Therefore, the ability to accurately predict gust fronts is vital for maximizing the efficiency and safety of wind energy production. However, the short-term prediction of small-scale convective gusts is difficult for operational numerical weather models which have coarse spatiotemporal resolution. Nowcasting, which provides short-term, localized weather predictions from remote-sensing observations, can help wind farm operators anticipate the onset of gust fronts and adjust turbine operations accordingly.
The objective of this PhD thesis is the development of an accurate, robust and physically consistent short-term forecasting tool for boundary-layer gust front events induced by deep moist convection. The focus will be on the recently built state-of-the-art research wind park located in Krummendeich, northern Germany (windenergy-researchfarm.com (https://www.windenergy-researchfarm.com)). The extensive observational network at the wind park provides an excellent opportunity for testing and validating nowcasting models. The project will build on existing tools and longstanding experience at DLR. The model building will benefit from related concepts investigated in ongoing and parallel PhD projects and will exploit synergies. In addition to thorough validation of the model, case studies in wind energy demonstrators are an integral part of this project.

• completed university degree in physics or meteorology (diploma/Master) or comparable subject • good knowledge in atmospheric physics and/or statistical physics • good knowledge in programming, ideally in Python • initial experience with machine learning and numerical modelling is a bonus • knowledge in (passive) remote sensing and statistical data analyses are a plus • very good spoken and written English • high level of independence and team spirit

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Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

Kontaktperson:

Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) HR Team

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StudySmarter Bewerbungstipps 🤫

So bekommst du den Job: Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications

✨Tip Nummer 1

Nutze Networking-Plattformen wie LinkedIn, um Kontakte zu Fachleuten in der Meteorologie und Windenergiebranche zu knüpfen. Suche nach Gruppen oder Foren, die sich mit tiefen konvektiven Prozessen und Windenergie beschäftigen, und beteilige dich aktiv an Diskussionen.

✨Tip Nummer 2

Informiere dich über aktuelle Forschungsprojekte und Entwicklungen im Bereich der Nowcasting-Modelle. Zeige in Gesprächen oder Interviews, dass du über die neuesten Trends und Technologien informiert bist und wie diese für die Windenergieanwendung relevant sind.

✨Tip Nummer 3

Bereite dich darauf vor, deine Programmierkenntnisse, insbesondere in Python, praktisch zu demonstrieren. Überlege dir Beispiele aus deinen bisherigen Projekten, die deine Fähigkeiten in der Datenanalyse und Modellierung zeigen.

✨Tip Nummer 4

Zeige deine Teamfähigkeit und Unabhängigkeit in Gesprächen. Bereite konkrete Beispiele vor, in denen du erfolgreich im Team gearbeitet hast oder eigenständig Lösungen für komplexe Probleme gefunden hast, um deine Eignung für das Projekt zu unterstreichen.

Diese Fähigkeiten machen dich zur top Bewerber*in für die Stelle: Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications

Kenntnisse in atmosphärischer Physik
Kenntnisse in statistischer Physik
Programmierkenntnisse, idealerweise in Python
Erfahrung mit maschinellem Lernen
Kenntnisse in numerischer Modellierung
Kenntnisse in (passiver) Fernerkundung
Fähigkeiten in statistischer Datenanalyse
Sehr gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift
Hohe Selbstständigkeit
Teamfähigkeit

Tipps für deine Bewerbung 🫡

Verstehe die Anforderungen: Lies die Stellenbeschreibung sorgfältig durch und achte auf die geforderten Qualifikationen, insbesondere in Physik, Meteorologie und Programmierung. Stelle sicher, dass du alle relevanten Fähigkeiten und Erfahrungen in deiner Bewerbung hervorhebst.

Motivationsschreiben: Verfasse ein überzeugendes Motivationsschreiben, in dem du erklärst, warum du dich für diese Position interessierst und wie deine bisherigen Erfahrungen und Kenntnisse in der atmosphärischen Physik und Programmierung dir helfen werden, die Ziele des Projekts zu erreichen.

Lebenslauf anpassen: Passe deinen Lebenslauf an die spezifischen Anforderungen der Stelle an. Betone relevante Studienleistungen, Praktika oder Projekte, die deine Kenntnisse in der Wettervorhersage, Programmierung (insbesondere Python) und Datenanalyse zeigen.

Sprache und Stil: Achte darauf, dass deine Bewerbung klar und präzise formuliert ist. Verwende eine professionelle Sprache und überprüfe deine Texte auf Grammatik- und Rechtschreibfehler. Eine gute Ausdrucksweise in Englisch ist wichtig, da dies eine Voraussetzung ist.

Wie du dich auf ein Vorstellungsgespräch bei Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR) vorbereitest

✨Verstehe die Grundlagen der Meteorologie

Da die Position tief in der Meteorologie verwurzelt ist, solltest du ein solides Verständnis der atmosphärischen Physik und der statistischen Physik haben. Bereite dich darauf vor, Fragen zu diesen Themen zu beantworten und zeige dein Wissen über konvektive Prozesse und deren Auswirkungen auf Windenergie.

✨Präsentiere deine Programmierkenntnisse

Die Fähigkeit, in Python zu programmieren, ist entscheidend für diese Rolle. Sei bereit, Beispiele deiner Programmierprojekte oder -erfahrungen zu teilen, insbesondere solche, die sich auf numerische Modellierung oder Datenanalyse beziehen.

✨Bereite dich auf technische Fragen vor

Erwarte technische Fragen zu Nowcasting und der Vorhersage von Windfronten. Informiere dich über aktuelle Entwicklungen in der Wettervorhersage und sei bereit, deine Ansichten zu den Herausforderungen und Lösungen in diesem Bereich zu diskutieren.

✨Zeige Teamgeist und Unabhängigkeit

Diese Position erfordert sowohl Teamarbeit als auch die Fähigkeit, selbstständig zu arbeiten. Bereite Beispiele vor, die zeigen, wie du in der Vergangenheit in einem Team gearbeitet hast und gleichzeitig eigenverantwortlich Projekte geleitet hast.

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  • Deep-convective wind gust forecasting and implications for wind energy applications

    Oberpfaffenhofen
    Doktorand
    45000 - 63000 € / Jahr (geschätzt)

    Bewerbungsfrist: 2027-05-16

  • Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

    Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)

    Bonn +29
    1907

    Wir sind das Forschungszentrum der Bundesrepublik Deutschland für Luft- und Raumfahrt. Wir betreiben Forschung und Entwicklung in Luftfahrt, Raumfahrt, Energie und Verkehr, Sicherheit und Digitalisierung. Global wandeln sich Klima, Mobilität und Technologie. Wir nutzen das Know-how unserer 54 Institute und Einrichtungen, um Lösungen für diese Herausforderungen zu entwickeln. Unsere 11.000 Mitarbeitenden haben eine gemeinsame Mission: Wir erforschen Erde und Weltall und entwickeln Technologien für eine nachhaltige Zukunft. So tragen wir dazu bei, den Wissens- und Wirtschaftsstandort Deutschland zu stärken. Unsere umfangreichen Forschungs- und Entwicklungsarbeiten in Luftfahrt, Raumfahrt, Energie, Verkehr, Sicherheit und Digitalisierung sind in nationale und internationale Kooperationen eingebunden. Über die…

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