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Masterand (m/w/d) Prädiktion von Auslastung und Warteschlangen an Ladesäulen

Porsche Weissach
Status Offen
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Was wir erwarten

Ausbildung

Keine Vorerfahrung erforderlich

Vorraussetzungen

    Anforderungen
    • MINT Studium oder vergleichbar mit Schwerpunkt in Data Science, Data Analytics, Data Engineering oder Optimization
    • Handling von Datenmengen
    • Programmiersprachen
    • Deutsch, Englisch
    • Kommunikation, Teamfähigkeit, Eigeninitiative

Was wir bieten

Vertrag:
teilzeit jobs - vollzeit jobs
Beschäftigung
unbekannt
Art der Stellenanzeige:
intern

Stellenbeschreibung


Aufgaben

Ausreichende Lademöglichkeiten sind von zentraler Bedeutung für eine erfolgreiche Elektrifizierung der Mobilität. Neben der Option zuhause zu Laden ist daher eine flächendeckende Verfügbarkeit von Ladesäulen ein entscheidendes Kriterium. Nachdem zu Beginn der Mobilitätswende die Ladesäulen selbst der hemmende Faktor waren, entwickeln sich zunehmend die Verfügbarkeit freier Säulen zum Engpass. Steigende Absatzzahlen von Elektrofahrzeugen führen zusätzlich zu einer Verstärkung des Problems. Freie Ladesäulen zu Stoßzeiten werden immer seltener und Warteschlangen zum Regelfall.

Ziel der wissenschaftlichen Arbeit wäre es auf Basis von Aulastungsdaten ein

(1) Modell zur Auslastung von Ladesäulen zu entwickeln und daraus

(2) Prognosen von Warteschlangen abzuleiten.

Dieses Modell kann um beliebige Attribute (Wetter, Ferienzeit etc.) erweitert werden.

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