Masterarbeit \"Optimierung von PV-Leistungssimulation und -prognose mit maschinellen Lernverfahren\"

Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE in Freiburg ist das größte Solarforschungsinstitut Europas. Unsere rund 1400 Mitarbeitenden arbeiten für ein nachhaltiges, wirtschaftliches, sicheres und sozial gerechtes Energieversorgungssystem auf Basis erneuerbarer Energien. Dazu tragen wir mit unseren Forschungsschwerpunkten Energiebereitstellung, Energieverteilung, Energiespeicherung und Energienutzung bei.

Mit zunehmendem Anteil erneuerbarer Energien durch Photovoltaik (PV)-Anlagen in den Stromnetzen nimmt die Bedeutung einer genauen Simulation der erwarteten Energieerzeugung sowie einer zuverlässigen Vorhersage der Energieerzeugung für PV-Anlagen zu. In der Gruppe Energiemeteorologie entwickeln wir neben Vorhersagen der solaren Einstrahlung auch Vorhersagen der PV-Leistung für verschiedene Zeitskalen. In einem aktuell laufenden Forschungsprojekt mit Industriepartner*innen sollen simulierte PV-Leistungsdaten und PV-Leistungsprognosen durch Einbeziehen von Messwerten realer PV-Kraftwerke optimiert werden.

In einem ersten Schritt sollen dazu verschiedene Parameter der PV-Simulation mittels Minimierungsalgorithmen oder maschineller Lernverfahren (ML) angepasst werden, um die gemessene Leistung von PV-Anlagen bestmöglich zu simulieren. Als weiterer Schritt besteht die Möglichkeit, durch kombinierte Nutzung verschiedener PV-Prognosedaten die PV-Leistungsprognose mittels ML-Verfahren zu optimieren.

Dazu suchen wir in der Gruppe "Energiemeteorologie" zum 01.09.2025 eine Studentische Hilfskraft mit der Gelegenheit zur Erstellung einer Masterarbeit mit dem Thema "Optimierung von PV-Leistungssimulation und PV-Leistungsprognosen mit maschinellen Lernverfahren". Zu Beginn wirst du als Studentische Hilfskraft an dem Forschungsprojekt mitarbeiten. Nach einer mehrmonatigen Einarbeitungsphase wirst du mit der Bearbeitung der Inhalte und Fragestellungen deiner Masterarbeit beginnen.

Was Du bei uns tust

• Du arbeitest Dich in Python-Module zur Simulation von PV-Leistung ein und wendest diese an.
• Du implementierst ML-Verfahren zur Optimierung von PV-Leistungssimulationen und PV-Leistungsprognosen.
• Du entwickelst Verfahren zur Aufbereitung von Messwerten, um diese in ML-Verfahren zu nutzen.
• Du analysierst und bewertest die Ergebnisse Deiner entwickelten Optimierungsverfahren.
• Du dokumentierst Deine Ergebnisse und präsentierst sie in Besprechungen und Projekttreffen.
• Du erstellst eine Abschlussarbeit und präsentierst sie sowohl intern als auch extern.

Was Du mitbringst

• Du studierst Meteorologie, Physik, Informatik, Mathematik, Ingenieurwissenschaften oder eine vergleichbare Fachrichtung.
• Du hast ein Grundverständnis für mathematische Modellierung und Datenanalyse.
• Du verfügst über Kenntnisse in der wissenschaftlichen Programmierung mit Python.
• Kenntnisse oder erste Erfahrungen im Bereich Machine Learning sind von Vorteil, aber keine Bedingung.
• Du planst und erledigst Aufgaben selbstständig und mit hoher Qualität.
• Du engagierst Dich für eine gute Zusammenarbeit im Team und mit Projektpartner*innen.

Was Du erwarten kannst

• Exklusiver Einblick: In der gemeinsamen Arbeit mit den Wissenschaftler*innen unserer Arbeitseinheit gewinnst Du einen Einblick in den Alltag von Forschung und Entwicklung an einem Forschungsinstitut.
• Forschungsmix: Du erhältst bei uns die Möglichkeit, experimentelle Arbeit mit der Theorie zu verbinden und so Dein Wissen aus dem Studium anzuwenden und zu erweitern.
• Betreuung: Bei Deiner Arbeit wirst Du durch Wissenschaftler*innen betreut und Du erhältst Feedback zu Deinen Fortschritten.
• Teamwork: Im Austausch mit den wissenschaftlichen und studentischen Mitarbeitenden sammelst Du Erfahrungen zur Arbeit im Team und kannst Deine bereits gemachten Erfahrungen einbringen.
• Arbeitszeit und -ort: Wir bieten Dir die Möglichkeit, Deine Arbeitszeit in Absprache flexibel an Deine Bedürfnisse anzupassen und ab und an von zuhause aus zu arbeiten.
• Chancengleichheit: Wir legen Wert auf Chancengerechtigkeit und geben Raum für Vielfalt.
• After Work: Feiere Dich und Deine Kolleg*innen bei After-Work-Events oder unseren jährlichen Mitarbeitendenfesten.

Zusätzlich zu der Abschlussarbeit wird ein Vertrag als Wissenschaftliche Hilfskraft vereinbart. Die Vergütung hierfür richtet sich nach dem Abschlussgrad der Hochschulausbildung.

Wir wertschätzen und fördern die Vielfalt der Kompetenzen unserer Mitarbeitenden und begrüßen daher alle Bewerbungen - unabhängig von Alter, Geschlecht, Nationalität, ethnischer und sozialer Herkunft, Religion, Weltanschauung, Behinderung sowie sexueller Orientierung und Identität. Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inklusive Anschreiben, Lebenslauf sowie gegebenenfalls Leistungsnachweise/Zeugnisse). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:
Wiebke Herzberg
E-Mail: wiebke.herzberg@ise.fraunhofer.de
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE
www.ise.fraunhofer.de
Kennziffer: 80234