Master Thesis Data-Driven Identification and Forecasting of Thermal Flexibility in Residential Heat Pump Systems

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Wohngebäude mit Wärmepumpen können elektrische Flexibilität bereitstellen, indem sie die in Gebäuden, Trinkwarmwasserspeichern (TWW) und Pufferspeichern vorhandene thermische Speicherkapazität nutzen.

Im Rahmen dieser Masterarbeit beschäftigen Sie sich mit der automatisierten Abschätzung und Prognose des Flexibilitätspotenzials von Wärmepumpensystemen im Wohnbereich. Aufbauend auf bestehenden Konzepten und Methoden untersuchen Sie, wie thermische Eigenschaften und Speicherkapazitäten aus Monitoringdaten identifiziert und zur Quantifizierung der durch ein Wärmepumpensystem bereitstellbaren Flexibilität genutzt werden können.

Responsibilities

Du analysierst bestehende Ansätze, wertest Felddaten aus Monitoring-Systemen aus und definierst geeignete Datenverarbeitungs-Workflows. Auf Basis dieser Daten identifizierst du wesentliche thermische Parameter von Gebäuden und Speichersystemen, und nutzt diese, um die verfügbare Flexibilität über die Zeit abzuschätzen.; Darüber hinaus integrierst du die entwickelten Modelle in einen Workflow zur Flexibilitätsprognose und bewertest deren Leistungsfähigkeit anhand realer Messdaten. Die Analyse umfasst sowohl einzelne Haushalte als auch aggregierte Wärmepumpenflotten. Dabei untersuchst du insbesondere den Einfluss der Aggregation auf die Genauigkeit der Flexibilitätsschätzung und -prognose.; Im Rahmen der Masterarbeit erweiterst und validierst du einen automatisierten End-to-End-Workflow, der folgende Aspekte umfasst:; Datenvorverarbeitung und Qualitätsbewertung; Thermische Systemcharakterisierung; Abschätzung der thermischen Speicherkapazität; Flexibilitätsschätzung und -prognose; Analyse einzelner Systeme sowie aggregierter Wärmepumpenflotten; Abschließend evaluierst du den entwickelten Ansatz hinsichtlich seiner Genauigkeit, Robustheit und Praxistauglichkeit.

Requirements

Ausbildung: Masterstudium im Bereich im Bereich Informatik, Energietechnik, Energieingenieurwesen oder vergleichbar mit guten Studienleitungen; Erfahrungen und Know-how: sicher im Umgang mit Python, Erfahrung im Umgang mit Datenbanken, Kenntnisse von Wärmepumpensystemen sind von Vorteil; Persönlichkeit und Arbeitsweise: du bist eine zuverlässige und neugierige Persönlichkeit mit hoher Eigenmotivation und der Bereitschaft, sich schnell in neue Themen einzuarbeiten; Arbeitsalltag: teilweise mobiles Arbeiten möglich, Anwesenheit vor Ort zu mindestens 60 % (drei Tage pro Woche); Sprachen: verhandlungssicheres Deutsch und Englisch in Wort und Schrift