Masterarbeit: Datengetriebene Identifikation und Prognose der thermischen Flexibilität in Wärmepumpensystemen für Wohngebäude (w/m/div.)
Why This Role Stands Out
This Master's thesis offers a unique opportunity to contribute to innovative energy solutions at a globally recognized company like Bosch, with the flexibility of a hybrid work model. You will develop advanced data-driven modeling skills and gain hands-on experience in identifying and forecasting thermal flexibility, making you a valuable asset in the growing field of sustainable energy. This role is ideal for a motivated individual passionate about data science and renewable energy technologies.
Quick Overview
Job Description
Bei Bosch gestalten wir Zukunft mit hochwertigen Technologien und Dienstleistungen, die Begeisterung wecken und das Leben der Menschen verbessern. Unser Versprechen an unsere Mitarbeiterinnen und Mitarbeiter steht dabei felsenfest: Wir wachsen gemeinsam, haben Freude an unserer Arbeit und inspirieren uns gegenseitig. Willkommen bei Bosch.
Die Robert Bosch GmbH freut sich auf Ihre Bewerbung!
Wärmepumpen in Wohngebäuden können elektrische Flexibilität bereitstellen, indem sie die im gesamten Energiesystem verfügbare thermische Speicherkapazität nutzen – einschließlich der thermischen Gebäudemasse, der Trinkwarmwasser-(TWW-)Speicherung sowie, sofern vorhanden, Pufferspeicher. Bosch verfügt bereits über Konzepte zur thermischen Charakterisierung, zur Flexibilitätsschätzung sowie zur Prognose des Energieverbrauchs. Ihre Abschlussarbeit soll daher darauf fokussieren, diese Konzepte operativ nutzbar zu machen, indem systemspezifische thermische Eigenschaften aus Monitoringdaten identifiziert und zur Prognose des Energieverbrauchs sowie der verfügbaren Flexibilität eingesetzt werden. Die Fragestellung lautet: Wie können die thermischen Eigenschaften und nutzbaren Speicherkapazitäten von Wärmepumpen-Energiesystemen in Wohngebäuden – einschließlich thermischer Gebäudemasse, TWW-Speicher sowie Pufferspeicher – automatisch aus Monitoringdaten identifiziert werden, und wie kann diese Information in Prognosekonzepte integriert werden, um den elektrischen Energieverbrauch sowie die verfügbare thermische Flexibilität zu schätzen?
- Sie prüfen bestehende Bosch-Modellierungskonzepte zur thermischen Charakterisierung und Flexibilitätsschätzung und analysieren empirische Feld-Monitoringdaten, um Datenpipelines, Ein-/Ausgabeanforderungen sowie relevante Datenqualitätskriterien zu definieren.
- Darüber hinaus identifizieren Sie automatisch gebäude- und speicherspezifische thermische Parameter (z. B. thermischer Widerstand, Wärmekapazität). Zudem haben Sie die Möglichkeit, datengetriebene Identifikationsansätze gegenüber Neural Ordinary Differential Equations (Neural ODEs) hinsichtlich Parameterplausibilität, Rechenaufwand sowie Modellgenauigkeit zu benchmarken.
- Außerdem integrieren Sie die parametrierten Modelle in Prognosepipelines, um elektrische Lastprofile zu schätzen und zeitabhängige Flexibilitätsmargen zu quantifizieren. Sie vergleichen Prognosen sowie Flexibilitätskennzahlen auf Ebene einzelner Gebäude und aggregierter Flotten (einschließlich statistischer Analyse der Aggregationseffekte).
- Im Rahmen Ihrer Abschlussarbeit entwickeln Sie einen automatisierten End-to-End-Prototypen-Workflow, der Datenvorverarbeitung, Modellparameteridentifikation, Instanziierung sowie Prognosegenerierung abdeckt. Sie validieren den Prototypen anhand von Messdaten und dokumentieren Ihre Ergebnisse sowie die Grenzen des Systems.
- Während Ihrer Tätigkeit vergleichen Sie Daten auf Haus- und Flottenebene und analysieren Verbrauchsmuster auf Basis von Monitoringdaten. Optional führen Sie eine detailliertere statistische Analyse von Aggregationsmethoden durch.
- Nicht zuletzt umfasst Ihre Aufgabe eine Bewertung des Identifikations- und Prognose-Workflows auf Basis realer Monitoringdaten, einen Benchmark-Vergleich von Identifikationsmethoden (z. B. RC-Modelle vs. Neural ODEs) sowie der Skalierung (Einzelhaushalt vs. Flottenaggregation) und konkrete praxisnahe Empfehlungen für den Einsatz automatisierter Flexibilitätsprognosen in zukünftigen Bosch Energielösungen für Wohngebäude.
- Ausbildung: Masterstudium im Bereich Informatik oder vergleichbar
- Erfahrungen und Kenntnisse: in Python; Erfahrung mit Datenbanken sowie Kenntnisse von Wärmepumpensystemen von Vorteil
- Persönlichkeit und Arbeitsweise: Sie sind eine zuverlässige, neugierige Persönlichkeit mit starker intrinsischer Motivation und der Bereitschaft, Neues zu lernen
- Arbeitsroutine: Teilweise mobiles Arbeiten ist möglich, mit einem Anteil an Arbeit vor Ort von 60 % (drei Tage pro Woche)
- Sprachen: verhandlungssicher in Deutsch und Englisch
Start: nach vorheriger Vereinbarung Dauer: 6 Monate Voraussetzung für diese Abschlussarbeit ist die Immatrikulation an einer Hochschule. Bitte fügen Sie Ihren Lebenslauf, Ihren Notenspiegel (Transcript of Records), die Prüfungsordnung sowie ggf. eine gültige Arbeits- und Aufenthaltserlaubnis bei. Vielfalt und Inklusion sind für uns nicht nur Trends, sondern fest in unserer Unternehmenskultur verankert. Daher begrüßen wir alle Bewerbungen – unabhängig von Geschlecht, Alter, Behinderung, Religion, ethnischer Herkunft oder sexueller Identität.
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Ana Constantin (Fachabteilung) +49 162 3846189 Work
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