Abschlussarbeit (w/m/d) - Skalierbare Zielpunktoptimierung Solarturmkraftwerke

Kennziffer: 5141
Arbeitsort: Köln
Eintrittsdatum: nach Vereinbarung
Karrierestufe: Studien- & Abschlussarbeit
Beschäftigungsgrad: Teilzeit
Dauer der Beschäftigung: 6 Monate
Vergütung: Die Vergütung erfolgt gemäß der jeweils geltenden Tarifverträge des öffentlichen Dienstes (Bund).

Das Institut für Solarforschung forscht mit mehr als 120 Mitarbeitenden für eine nachhaltige und CO2-freie Energieversorgung aus Sonnenenergie. Unser Forschungsschwerpunkt sind konzentrierende Solartechnologien, die Sonnenlicht in Wärme, Strom und Brennstoffe umwandeln. Darüber hinaus forschen wir auch in verwandten Themenbereichen: Wir nutzen Sensortechnik und Datenanalyse, um die Energieeffizienz von Gebäuden zu bewerten und Sanierungsstrategien zu entwickeln. Wir entwickeln für Solarkraftwerke und Photovoltaik-Anlagen Systeme, um die Solarstrahlungsdaten messen und vorhersagen zu können. Weitere wichtige Forschungsgebiete sind die Qualitätssicherung von solarthermischen Kraftwerken und Photovoltaikanlagen und die Dekarbonisierung der Chemieindustrie.

Das erwartet dich

In Solarturmkraftwerken konzentrieren Heliostaten das Sonnenlicht auf einem Strahlungsempfänger. Die flächenspezifische Leistungsverteilung auf dem Strahlungsempfänger bestimmt die Sicherheit und Effizienz des gesamten Kraftwerks. Die Verteilung der Leistung wird durch die Wahl der einzelnen Zielpunkte bestimmt, die ein Algorithmus mit Hilfe von Raytracing-Simulationen auswählt.

In dieser Arbeit soll mit Hilfe von ARTIST ein Simulationsmodell von kommerziellen Kraftwerken erfolgen. Ein Verfahren zur Einstellung der Leistungsverteilung auf dem Strahlungsempfänger für Felder mit mehr als 10 000 Heliostaten soll entwickelt werden. Die Zielpunktoptimierung muss physikalisch korrekt, gradientengestützt und in nahezu Echtzeit während des Betriebs des Kraftwerks erfolgen.

Deine Aufgaben

• Durchführung von Simulationen mit der Software ARTIST von kommerziellen Solarturmkraftwerken
• Entwicklung von Clustering-Strategien, um Heliostat-Gruppen zu bilden, die Qualität der Zielpunktoptimierung nicht wesentlich verschlechtern
• Untersuchung der Auswirkung von Shading- und Blocking-Effekte für die Auswahl der Zielpunktoptimierung
• Präsentation der Ergebnisse innerhalb der Wissenschaftsgemeinde

Das bringst du mit

• Studium Physik, Computational Engineering Science, Maschinenbau oder andere für die Tätigkeit relevante Studiengänge
• Starkes Interesse an Simulation und Optimierung
• Gute Kenntnisse in Python und PyTorch
• Sicherer Umgang mit Git und Unit Tests
• Erfahrungen mit Raytracing und Machine Learning
• Eigeninitiative, Neugierde und die Fähigkeit zum selbstständigen Arbeiten

Nach Abschluss dieser Arbeit verfügst du über fundierte Kenntnisse in differenzierbarer Simulation komplexer physikalischer Systeme und beherrschst PyTorch auf Forschungsniveau, inklusive Custom Loss Functions, Autograd und GPU-basierter Optimierung. Du arbeitest mit physikalisch motivierten Optimierungsansätzen statt reiner Black-Box-Heuristiken und sammelst umfassende Erfahrung in der Entwicklung anspruchsvoller wissenschaftlicher Software.

Das bieten wir dir

Das DLR steht für Vielfalt, Wertschätzung und Gleichstellung aller Menschen. Wir fördern eigenverantwortliches Arbeiten und die individuelle Weiterentwicklung unserer Mitarbeitenden im persönlichen und beruflichen Umfeld. Dafür stehen dir unsere zahlreichen Fort- und Weiterbildungsmöglichkeiten zur Verfügung. Chancengerechtigkeit ist uns ein besonderes Anliegen, wir möchten daher insbesondere den Anteil von Frauen in der Wissenschaft und Führung erhöhen. Bewerbungen schwerbehinderter Menschen bevorzugen wir bei fachlicher Eignung.

Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen!

Fragen zu dieser Position (Kennziffer 5141) beantwortet dir gerne:

Dr. Kai Wieghardt

Tel.: +49 2461 93730 226

Beginn der Veröffentlichung: 20.05.2026