Masterarbeit - Meta-Learning zur Bestimmung optimaler Reglerparameter von Fernwärme-Hausstationen

Die Fraunhofer-Gesellschaft (www.fraunhofer.de) betreibt in Deutschland derzeit 76 Institute und Forschungseinrichtungen und ist eine der führenden Organisationen für anwendungsorientierte Forschung. Rund 32 000 Mitarbeitende erarbeiten das jährliche Forschungsvolumen von 3,4 Milliarden Euro.

Das Fraunhofer IEE in Kassel forscht in den Bereichen Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik mit den Schwerpunkten: Energieinformatik, Energiemeteorologie und Geoinformationssysteme, Energiewirtschaft und Systemdesign, Energieverfahrenstechnik und -speicher, Netzplanung und Netzbetrieb, Netzstabilität und Stromrichtertechnik sowie thermische Energietechnik. Rund 450 Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler, Angestellte, Studentinnen und Studenten entwickeln Lösungen für die Energiewende und erwirtschaften rund 40 Mio. Euro Erträge pro Jahr.

Die Abteilung Energieinformatik und Informationssysteme am Fraunhofer IEE forscht und entwickelt innovative Lösungen im Kontext der Digitalisierung der Energiewende.

Durch die Digitalisierung der Wärmeversorgung und im speziellen der Fernwärme, entstehen neue Möglichkeiten die Versorgungssysteme effizienter, sicherer, flexibler und nachhaltiger zu gestalten. Daher beschäftigen wir uns mit der effizienten Erschließung, Monitoring sowie Steuerung von Energieanlagen für die Wärmeversorgung von Gebäuden, Quartieren und der Industrie. Wir erarbeiten in Kooperation mit unseren Partnern innovative Softwarelösungen und Beratungsdienstleistungen an der Schnittstelle zwischen Informations- und Kommunikationstechnologien und der Wärmewirtschaft.

Was Du bei uns tust

Fernwärme soll einen großen Beitrag bei der Transformation der Wärmeversorgung in unseren Städten übernehmen. Doch dazu muss der Betrieb von Hausstationen, in denen die Wärme vom leistungsnetz der Fernwärme an das Gebäudeübergeben wird, und der Betrieb des Wärmenetzes optimal zusammenarbeiten.
Doch eine solche Hausstation für alle möglichen Betriebszustände optimal zu betreiben, ist eine äußerst schwierige Aufgabe, denn es gibt verschiedene Regler, die den Wirkungsgrad beeinflussen, deren Einfluss aber nicht einfach so vorab berechnet werden kann.
Jedes Gebäude hat eine andere Anlagentechnik oder ein anderes Heizungssystem und noch dazu spielt die Baukonstruktion und das jeweilige Außenklima eine große Rolle. Der Handwerker vor Ort kann deshalb unmöglich wissen, welche Einstellungen für ein bestimmtes Gebäude optimal wären und so bleiben die Regler der Hausstationen oft in ihrer – alles andere als optimalen – Standardeinstellung.
Mit zunehmendem Voranschreiten der Digitalisierung im Wärmebereich gibt es immer mehr Versuche, dieses Problem mittels künstlicher Intelligenz zu lösen. Im Projekt „ML4FW“ ist es uns z.B. gelungen, durch KI-gesteuerte Einstellung der Regler bis zu 20% Wärmekosten einzusparen. Doch solche Ansätze benötigen für jeden Use Case eine große Menge Daten, die natürlich nicht für jedes Gebäude vorliegen. KI-Methoden werden benötigt, die sich schnell auf einzelne Gebäude anpassen, d.h. konfigurieren lassen.

In deiner Masterarbeit beschäftigst du dich deshalb mit Meta-Learning-Ansätzen für die Reglerparameteroptimierung von Hausstationen. Je nach Schwerpunkt deines Studiums wirst du

Passende Meta-Learning-Algorithmen auswählen und auf das Problem anpassen.
Eine geeignete Trainings-Pipeline entwerfen und auf unserem High-Performance Cluster umsetzen
Die Ergebnisse auswerten und für die Diskussion mit Experten aus der Anwendung visualisieren
An echten Feldtests teilnehmen, die deine Modelle in der Realität evaluieren.

Der genaue Schwerpunkt deiner Masterarbeit wird dabei in der Anfangsphase deiner Tätigkeit bei uns gemeinsam mit dir ausgearbeitet.

Was Du mitbringst

Studium des Maschinenbaus, der Informatik, Physik, Mathematik oder ähnliches
Vorkenntnisse in der Programmierung mit Python
Ein hohes Maß an Eigenständigkeit sowie eine sehr gute Kommunikationsfähigkeit
Vorkenntnisse im Wärmebereich und der Fernwärme
Vorkenntnisse in AI-Developement, Software-Entwicklung oder in ML-Obs wären wünschenswert
Gutes Deutsch und Englisch in Wort und Schrift (mind. B2 Niveau)

Was Du erwarten kannst

Einblick in anwendungsorientierte Forschung der Energiebranche mit direkter Relevanz für Industrie und Gesellschaft
Zugang zu Expertennetzwerken in der Energiewirtschaft und Forschung
Verpflichtung zur Charta der Vielfalt – Wir fördern aktiv Vielfalt und Inklusion in allen Bereichen
Option auf eine Weiterbeschäftigung (z. B. als wissenschaftliche Hilfskraft oder für eine Promotion)
Flexible und individuelle Anpassung der Arbeitszeit an Vorlesungs- und Klausurzeiten sowie die Möglichkeit zur Arbeit im Home-Office oder im modernen Institutsgebäude mit New Work Konzept in zentraler Lage

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.

Im Rahmen der Masterarbeit besteht außerdem die Möglichkeit als wissenschaftliche Hilfskraft, mit einem Stundenumfang von 40h im Monat tätig zu sein. Die Stelle ist zunächst auf 12 Monate befristet, wobei wir eine längerfristige Zusammenarbeit anstreben. Ausnahmen für eine kürzere Laufzeit sind grundlegende betriebliche Gründe, der persönliche Wunsch des Studierenden oder das Ende des Studiums. Die Vergütung richtet sich nach der Gesamtbetriebsvereinbarung zur Beschäftigung der Hilfskräfte.

Mit ihrer Fokussierung auf zukunftsrelevante Schlüsseltechnologien sowie auf die Verwertung der Ergebnisse in Wirtschaft und Industrie spielt die Fraunhofer-Gesellschaft eine zentrale Rolle im Innovationsprozess. Als Wegweiser und Impulsgeber für innovative Entwicklungen und wissenschaftliche Exzellenz wirkt sie mit an der Gestaltung unserer Gesellschaft und unserer Zukunft.

Haben wir Dein Interesse geweckt? Dann bewirb Dich jetzt online mit Deinen aussagekräftigen Bewerbungsunterlagen (inkl. Lebenslauf, Anschreiben und Arbeitszeugnisse/Leistungsnachweis). Wir freuen uns darauf, Dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position beantwortet Dir gerne:

Björn Hoppmann (Tel: +49 561 7294-1606)

Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE

www.iee.fraunhofer.de

Kennziffer: 81049 Bewerbungsfrist: 19.09.2025

Stellensegment: Training, Learning, Education, Human Resources

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