Functieomschrijving

De onderzoeksgroep EELAB / Lemcko is verbonden aan de Universiteit Gent en gevestigd op de campus van de UGent in Kortrijk. EELAB/Lemcko is gespecialiseerd in Power Quality, Smart µGrids, Hernieuwbare energie, Hosting capacity en netflexibiliteit. Meer info vind je op www.lemcko.ugent.be

Doel van het onderzoek
Fotovoltaïsche installaties (PV), elektrische voertuigen (EV), energieopslag (ES) en warmtepompen (HP), generiek"Stochastic Distribution Grid Exchanges" (SDGE) genoemd kunnen leiden tot extra stress op het distributiesysteem door hun fundamenteel verschillend gedrag van traditionele huishoudens en gebouwen. Door het toegenomen gebruik van stochastische distributienet-uitwisselingen wordt de beschikbare netcapaciteit onvoorspelbaarder. De netcapaciteit, verder aangeduid als "ampaciteit" is belangrijk voor de distributienetbeheerder (DNB). Gebruikers moeten weten in welke mate zij onder verschillende omstandigheden stroom kunnen uitwisselen met het net, en in welke mate zij kunnen deelnemen aan de energiediensten en -markten. Daarbij wordt rekening gehouden met (i) de impact van decentrale opwekking, (ii) de integratie van opslag en (iii) de integratie van intelligente systemen voor flexibel netgebruik. De doelstelling van het project kan worden samengevat als de ontwikkeling van een innovatief concept om onthaalcapaciteitsproblemen op distributienetten te vermijden, rekening houdend met een maximaal gebruik van het net, met als doel de prestaties en de betrouwbaarheid te verbeteren.
Taakomschrijving
Het ontwikkelen van categorische synthetische belastingsprofielen met inbegrip van probabilistische lastduurcurves, om een definitie van de dynamische onthaalcapaciteit van het net te ontwikkelen. Dit moet gebaseerd zijn op de constructie van categorische synthetische belastingsprofielen.
Gezien de grote diversiteit van het huishoudtoestellen, het gedrag en de levensstijl van de eindverbruikers, en het aantal personen per huishouden, is het vrijwel onmogelijk om één generiek synthetisch lastprofiel te bepalen dat de complexe tijdsdynamiek, die steeds belangrijker wordt voor de planning van distributienetwerken, voldoende kan modelleren. Daardoor moeten dataminingtechnieken op basis van (on)gecontroleerd machinaal leren (“machine learning) worden gebruikt om een reeks nieuwe categorische synthetische belastingsprofielen (CSLP's) te genereren die i) onderscheid kunnen maken tussen de belangrijkste soorten residentiële consumenten, en ii) de diversiteit van de kenmerken van het belastingsprofiel voldoende kunnen weergeven. Daartoe moeten verschillende prestatie-indicatoren worden geëvalueerd om geschikte categorieën en representatieve belastingsprofielen per categorie residentiële gebruikers te bepalen, zonder rekening te houden met het onderliggende net en de ruimtelijke toewijzing van individuele consumenten. De lastduurcurve specificeert echter niet de exacte timing van de piekvraag. Bijgevolg moet een voorspellingsmodel worden ontwikkeld om het optreden van de piekvraag in het punt van gemeenschappelijke koppeling aan het net (PCC) te voorspellen, wat leidt tot de invoering van een stochastische laadcapaciteit die dynamisch kan worden aangepast op basis van verschillende voorspellingsmodellen en -resultaten.

Onderzoeksresultaten/Taken:

• Opstellen van een reeks categorische synthetische belastingsprofielen
• Voorspelling van het aanvaardbare aantal verbruikers en hernieuwbare bronnen voor een bepaald feeder-model
• Voorspelling van dynamische lastduurcurves van eindgebruikers in het aansluitpunt naar het net.
  
  

Bijkomende taken:

• Projectrapportering en follow-up
• Publiceren van de onderzoeksresultaten in wetenschappelijke tijdschriften
• Leiden en opvolgen van Ma thesis studenten tijdens hun projecten gerelateerd aan uw onderzoek.
• Ondersteunen van de Lemcko personeel bij onderwijs en labo sessies.

Functieprofiel

• Je hebt één van de volgende masterdiploma's:
  
  • Master in Engineering richting werktuigkunde-elektrotechniek, Power Engineering, Elektrische engineering of toegepaste Fysica. Masters in Wiskunde met affiliatie met hernieuwbare energie
  • Master in Industriële wetenschappen in de domeinen Elektrotechniek, Elektromechanica en/of Regeltechniek
  • Gelijkwaardige master in elektrotechniek of elektromechanica.
• Je bent zeer gemotiveerd, zelfkritisch, en je werkt nauwkeurig
• Een goede kennis van Matlab, Simulink, Python en Latex is een troef
• Je hebt een sterke interesse in hernieuwbare energie, netflexibiliteit, energiedistributie en stroomkwaliteit met zowel wetenschappelijke als praktische vaardigheden
• Je bent een actieve teamspeler met een sterk gevoel voor autonomie en verantwoordelijkheid.
• Je beschikt over goede communicatieve en schriftelijke vaardigheden en hebt een goede kennis van het geschreven en gesproken Engels.

Solliciteren

Je stuurt een e-mail naar janj.desmet@ugent.be.
De volgende documenten voeg je bij je sollicitatie:

• CV
• motivatiebrief
• een kopie van het vereiste diploma (indien reeds in uw bezit)
• andere documenten zoals een referentiebrief, studieresultaten, enz.

De UGent voert een gelijkekansen- en diversiteitsbeleid en moedigt daarom iedereen aan om te solliciteren.

Kandidaten worden eerst gescreend op basis van de sollicitatie. Wie gekwalificeerd is, wordt uitgenodigd voor een selectiegesprek. Degenen die in aanmerking komen, zullen worden uitgenodigd voor een selectiegesprek. Kandidaten met een doctoraatsdiploma kunnen niet solliciteren.

Aanbod?

Wij bieden je een doctoraatsbeurs aan als een contractuele aanwerving van 1 jaar met nog eens 3 jaar na een positieve evaluatie. Tijdens de eerste periode vraagt u (wanneer u in aanmerking komt, en in samenwerking met uw promotoren) ook bijkomende beursfinanciering aan. Uw aanstelling start ten vroegste op 01/06/2023. Het doel is het behalen van een doctoraat.
Je ontvangt een doctoraatsbeurs volgens de algemene voorwaarden van de Universiteit Gent. De belastingvrije beurs omvat een volledige sociale dekking.
Je werkt in een dynamische, multidisciplinaire en internationale onderzoek omgeving.
Alle personeelsleden van de Universiteit Gent genieten van een aantal voordelen, zoals 36 dagen betaald verlof, een brede waaier aan opleidings- en vormingsmogelijkheden, terugbetaling fietsverplaatsingen, enz. Een volledig overzicht van alle extralegale voordelen vindt u op onze website.
Voor meer informatie over deze vacature kunt u contact opnemen met Prof. Jan Desmet (janj.desmet@ugent.be).
U vindt de online vacature op https://www.ugent.be/en/work/scientific/phd-student-41