Til hovedinnhold

125-5 Anvendt data science i kraftsystemforvaltning

125-5 Anvendt data science i kraftsystemforvaltning

Forsker

Motivasjon og relevans

Økende mengder data fra kraftsystemet muliggjør analyser på en helt ny måte enn tidligere. Vi søker nå noen som vil ta i bruk det nyeste innenfor datadrevne algoritmer til nytte for kraftsystemet.

Bakgrunn

Kraftsystemet er en av Norges aller viktigste infrastrukturer. Utnyttelse av grønn uforutsigbar kraft, elektrifisering av forbruk og økende tilknytning mellom nasjoner er essensielle bidrag for å takle noen av de globale utfordringene vi står fremfor i det 21. århundre. En slik utvikling stiller økte krav til en stadig mer kompleks utnyttelse av kraftsystemet.

Utviklingen av kraftsystemet medfører økende overvåkning og større mengde innsamlede data. SINTEF Energi har flere prosjekter som søker å utnytte de store datamengdene som er tilgjengelige for en bedre forvaltning av kraftsystemet. En tiltenkt problemstilling er optimal drift av kabler og transformatorer, sett i sammenheng av data fra systemoperatører og eventuelle andre datakilder, eksempelvis fra meteorologisk institutt eller kraftbørsen. Mulige oppgaver er prediksjon av temperatur og last, eller deteksjon av feilsituasjoner. En sommerjobbkandidat vil her få muligheten til å være blant de aller første til å utføre datadrevne analyser på slike data, og således opparbeide erfaring og spisskompetanse både innenfor analyse, kraftsystemet og hands-on data science. Det forventes at kandidaten kan bidra til å heve kompetansenivået til sine kolleger og det er en fordel om arbeidet kan videreføres i en prosjekt- og masteroppgave.

Oppgaven består i

  • Sette seg inn i problemstillingen
  • Systematisere innhenting av data
  • Identifisere relevante avhengigheter i dataene, implementere modeller.
  • Rapportering

Oppgaven knyttes til prosjektet "SAMBA – Smarter Assets Management with Big Data" ved SINTEF Energi.

Forutsetninger

Det er en fordel at sommerjobberen har kjennskap til (eller evne til å sette seg inn i):

  • Programmering (fortrinnsvis Python)
  • Data science, herunder datainnhenting, EDA, maskinlæring.

Medveiledere:  Espen Eberg og  Gjert Hovland Rosenlund

Søknadsfristen er utgått.