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Labor für Smarte Energiesysteme

In der Forschungsgruppe "Smarte Energiesysteme" suchen wir kontinuierlich motivierte und interessierte Köpfe! Interesse an einer Anstellung als Hilfswissenschaftler (m/w/d), oder Interesse an einer Bachelor oder Masterarbeit bei uns im Team? Dan  nutze gerne das untenstehende Formular oder sende uns eine unverbindlich eine Mail - Wir freuen uns auf deine Nachricht! 

Ziel dieser Arbeit ist es, ein bestehendes datenbasiertes Modell zur Vorhersage der Restnutzungsdauer von Batteriesystemen weiterzuentwickeln. Dabei kommen statistische Methoden und Machine Learning zum Einsatz. Ideale Voraussetzung ist ein Interesse an Data Science und Energiesystemen.

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Gesucht wird eine Studentische Hilfskraft zur Entwicklung eines ML-Prognosemodells auf Basis realer Betriebsdaten eines Industriepartners. Ziel ist die Modellierung der Batteriealterung ausschließlich anhand von Felddaten.

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Unterschiedliche Zelltypen erfordern flexible Modelle. In dieser Arbeit werden bestehende Alterungsmodelle mit Transfer Learning auf neue Zelltypen übertragen. Ziel ist ein robustes, hybrides Modell für verschiedene Batteriesysteme.

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Ein bestehendes ML-Modell zur Batteriealterung soll durch zusätzliche Eingangsgrößen erweitert werden. Die Arbeit kombiniert Theorie und praktische Modellierung – ideal für Studierende mit ML-Vorkenntnissen.

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