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Entwicklung eines Bilderkennungsverfahrens auf Basis neuronaler Netze zur Identifikation elektrischer Anlagen

Thesis type
  • Bachelor
  • Master
Status Open
Supervisor(s)

 

Sie wollen die Digitalisierung der Energieversorgung der Zukunft mitgestalten? Wir vom Fraunhofer FIT in Aachen bieten Ihnen dazu die Möglichkeit in der Abteilung „Digitale Energie“ und vergeben in Zusammenarbeit mit dem Lehrstuhl für Informatik 5 und dem Institut für Hochspannungstechnik ab sofort eine

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Master-/Bachelorarbeit: Entwicklung eines Bilderkennungsverfahrens auf Basis neuronaler Netze zur Identifikation elektrischer Anlagen

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Das Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik FIT gestaltet die Zukunft mit neuen marktorientierten Produkten. Unsere Wissenschaftlerinnen und Wissenschaftler arbeiten in interdisziplinären Teams und verknüpfen Wissen aus der Informationstechnologie mit Fragen aus zentralen Lebensbereichen. Die Forschungsabteilung „Digitale Energie“ entwickelt Technologien und Methoden für den Betrieb, die Planung und die Sicherheit digitalisierter Energiesysteme und Märkte.


Die Energiewende führt durch die steigende Anzahl dezentraler Erzeugungsanlagen und neuartiger Lasten, wie beispielsweise der Elektromobilität, zu einer Veränderung der Versorgungsaufgabe. Zur Bewertung der Auswirkungen dieser Veränderungen auf die elektrischen Verteilungsnetze sind systemische Analysen und Studien notwendig. Um akkurate und aussagekräftige Ergebnisse zu erzielen, ist eine möglichst detaillierte Modellierung der Versorgungsaufgabe erforderlich.

 
Aktuelle Modellierungsansätze verwenden hierzu Geoinformationssysteme, die eine geografische Verortung von Last- und Einspeisezeitreihen ermöglichen. Die Koordinaten von elektrischen Lasten und Erzeugungsanlagen (z. B. Gebäude, Ladepunkte für Elektrofahrzeuge, Photovoltaikanlagen und elektrischen Anlagen) werden hierzu aus öffentlich zugänglichen Datenbanken bezogen. Diese Daten sind jedoch häufig nicht vollständig und können insbesondere in ländlichen Gebieten eine niedrige Datenqualität aufweisen. Ein möglicher Ansatz, um die Datenbasis zu verbessern und fehlende Informationen zu ergänzen, besteht in der Verwendung von Methoden der Bilderkennung in Verbindung neuronalen Netzen, die auf hochaufgelöste Satellitenbilder angewendet werden. 
 

Ihre Aufgaben

·         Einarbeitung in die Themengebiete Elektrische Energieversorgung, Bildklassifizierung und neuronaler Netze

·         Training eines neuronalen Netzes zur Identifikation von Dachflächen und elektrischen Anlagen

·         Anwendung des entwickelten Verfahrens auf bekannten Bildregionen und Validierung Klassifizierungsergebnisse.

Was Sie mitbringen

·         Studium der Informatik oder des Ingenieur- oder Wirtschaftsingenieurwesens (Elektrotechnik, Informatik, Maschinenbau, Energietechnik)

·         Kenntnisse in Umgang mit C++, MATLAB® und MATLAB/Simulink® von Vorteil

Was Sie erwarten können

·         Eine intensive und zuverlässige Betreuung während deiner Abschlussarbeit

·         Flexible Zeiteinteilung und einen eigenen Arbeitsplatz mit guter IT-Ausstattung

·         Eine tolle Atmosphäre mit vielen gemeinsamen Aktionen von Studenten und Assistenten

·         Viele Industriekontakte und Hilfe bei Vermittlung von Praktika

·         Die Möglichkeit Ihre eigenen Ideen anwendungsnah zu verwirklichen

 

Schwerbehinderte Menschen werden bei gleicher Eignung bevorzugt eingestellt.
Die Fraunhofer-Gesellschaft legt Wert auf die berufliche Gleichstellung von Frauen und Männern.

Fraunhofer ist die größte Organisation für anwendungsorientierte Forschung in Europa. Unsere Forschungsfelder richten sich nach den Bedürfnissen der Menschen: Gesundheit, Sicherheit, Kommunikation, Mobilität, Energie und Umwelt. Wir sind kreativ, wir gestalten Technik, wir entwerfen Produkte, wir verbessern Verfahren, wir eröffnen neue Wege.

Fragen zur Abschlussarbeit beantwortet dir gerne:

Dr.-Ing. Michael Andres
Fraunhofer-Institut für Angewandte Informationstechnik
c/o Institut für Elektrische Anlagen und Netze, Digitalisierung und Energiewirtschaft
Schinkelstraße 6, 52062 Aachen
michael.andres@fit.fraunhofer.de
Telefon 0241 – 80 49355

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