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Masterarbeit / Master Thesis: Automatisierte Parametrierung von Reglern zur Sollwertverfolgung in modellprädiktiven Regelungen von Energiesystemen

etalytics  •  Darmstadt, DE (Hybrid)  •  4 months ago
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Job Description

Du möchtest deine Masterarbeit an der Schnittstelle von Regelungstechnik, Energietechnik und intelligenter Automatisierung schreiben? Bei etalytics arbeitest du an praxisnahen Lösungen für industrielle Energiesysteme und leistest einen direkten Beitrag zur Effizienz und Nachhaltigkeit von Energieprozessen.

Modellprädiktive Regelungen (MPC) spielen dabei eine zentrale Rolle. In dieser Masterarbeit beschäftigst du dich mit der automatisierten Parametrierung unterlagerter Regler, die Sollwerte einer MPC präzise und stabil verfolgen sollen – ein hochrelevantes Thema für moderne Energiesysteme.

Aufgaben

Modellprädiktive Regelungen (MPC) sind in der modernen Automatisierungstechnik weit verbreitet, da sie durch die Berücksichtigung von Systemdynamik und Nebenbedingungen eine optimale Steuerung ermöglichen. In vielen Anwendungen werden die Sollwerte für unterlagerte Regler durch die MPC vorgegeben. Die Herausforderung besteht darin, diese unterlagerten Regler so zu parametrieren, dass sie die vorgegebenen Sollwerte präzise und dynamisch verfolgen können, ohne Instabilitäten oder übermäßige Regelabweichungen zu erzeugen. Eine automatisierte Parametrierung kann hier erheblich zur Effizienzsteigerung und Robustheit beitragen.

Ziel der Arbeit ist die Entwicklung eines automatisierten Ansatzes zur Parametrierung von Reglern (z. B. PID-Reglern), die Sollwerte einer modellprädiktiven Regelung verfolgen. Dabei soll untersucht werden, wie sich die Parameterwahl auf die Regelgüte auswirkt und wie ein Algorithmus zur automatischen Anpassung dieser Parameter gestaltet werden kann. Die Lösung soll sowohl theoretisch fundiert als auch praktisch validiert werden.

  • Analysiere bestehende Methoden zur Parametrierung von Reglern in modellprädiktiven Regelungsumgebungen
  • Setze dich mit automatisierten Ansätzen auseinander, z. B. Optimierungsverfahren oder KI-basierten Methoden
  • Konzipiere einen Algorithmus zur automatischen Parametrierung eines Reglers (z. B. PID) für ein ausgewähltes versorgungstechnisches Energiesystem
  • Führe Simulationen durch, um die Regelgüte, Stabilität und Dynamik der entwickelten Methode zu bewerten
  • Vergleiche deinen Ansatz mit manueller Parametrierung und ggf. bestehenden automatisierten Verfahren
  • Fasse die Ergebnisse strukturiert zusammen und leite Empfehlungen für den praktischen Einsatz ab

Qualifikation

  • Laufendes Masterstudium im Bereich Maschinenbau, Regelungstechnik, Automatisierungstechnik, Energietechnik, Elektrotechnik, Mechatronik oder einem vergleichbaren Studiengang
  • Erfahrung im Umgang mit Simulations- und Entwicklungsumgebungen wie MATLAB/Simulink oder vergleichbaren Tools
  • Analytische Denkweise sowie Interesse an algorithmischen und datengetriebenen Ansätzen
  • Sehr gute Deutschkenntnisse und gute Englischkenntnisse in Wort und Schrift

Benefits

  • Sinnstiftende Arbeit: Unterstütze Industrieunternehmen dabei, effizienter und nachhaltiger zu werden
  • Flexibilität: Hybrides Arbeiten mit Homeoffice-Möglichkeiten (zwei Tage pro Woche) und flexiblen Arbeitszeiten
  • Teamspirit: Ein unterstützendes, kollegiales Umfeld mit viel Raum für Austausch und Zusammenarbeit
  • Gemeinschaft: Regelmäßige Teamevents und gemeinsame Aktivitäten
  • Hervorragende Entwicklungsmöglichkeiten und hoher Eigenverantwortung in einem wachsenden Team

Unser Büro befindet sich in Darmstadt bei Frankfurt am Main, verkehrsgünstig gelegen mit guter Anbindung an den öffentlichen Nahverkehr, die Autobahn und den Flughafen. Werde Teil eines hochmotivierten, internationalen Teams!

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Wir freuen uns darauf, dich kennenzulernen und gemeinsam die Energiezukunft zu gestalten!

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We turn complex energy systems into intelligent orchestrated infrastructures.

With our AI platform etaONE, we help industrial companies and data center operators analyze, understand, and automatically optimize their energy flows in real time — without any additional hardware.

Whether in automotive manufacturing, the pharmaceutical & chemical industry, or IT data center infrastructure: our customers face growing pressure — volatile energy prices, tightening emissions regulations, and limited resources are colliding with highly complex technical systems.

etaONE acts as a “digital conductor”: it detects patterns, forecasts loads, and dynamically controls systems — more efficiently, more sustainably, and more reliably. Energy savings of up to 50%, ROI in less than a year, and significantly reduced CO₂ emissions speak for themselves.

The software enhances operational stability by using predictive analytics to maintain steady system behavior, avoid load spikes, and detect anomalies in real time. Dashboards provide instant visibility into deviations, allowing personnel to act immediately — reducing downtime and minimizing manual inspections.

Our AI algorithms are based on over ten years of research and are now deployed in large-scale industrial facilities operated by companies such as Volkswagen, Merck, Sanofi, Equinix, Digital Realty, and many others.

Behind etalytics stands a founding team that combines deep research expertise with practical implementation experience — turning cutting-edge innovation from leading German institutions into real-world impact.

Our goal: Accelerate the energy transition where it has the most impact — directly in operations.

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Industry
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Company Size
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Headquarters
Darmstadt, DE
Year Founded
2020
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