Stellenbeschreibung

Praktikum / Abschlussarbeit: KI-Applikation für Energiemanagement & Cloud-Edge-Steuerung

Bereich: KI, Energiemanagement, IoT, Cloud, Gebäudeautomation Standort: Bludenz / Hybrid möglich Art: Praktikum, Bachelorarbeit oder Masterarbeit

Dein Projekt Im Rahmen deines Praktikums oder deiner Abschlussarbeit entwickelst du eine KI-Applikation für reale Energiedaten. Die lokale Steuerung, zum Beispiel SPS, Loxone, Industriecontroller oder Edge-Gateway, sitzt beim Kunden vor Ort. Von dort werden Betriebsdaten in ein Cloud-Portal übertragen, in einer Datenbank gespeichert und anschließend durch KI-Modelle ausgewertet. Auf Basis dieser Auswertung sollen intelligente Empfehlungen und Steuerentscheidungen entstehen, die wieder zurück an die lokalen Steuergeräte gesendet werden.

Ziel des Projekts Aufbau eines funktionalen Prototyps für eine KI-gestützte Energiemanagement-Plattform mit folgenden Funktionen:

• Erfassung von Energiedaten aus lokalen Steuerungen
• Übertragung der Daten in ein Cloud-Portal
• Speicherung und Strukturierung in einer Datenbank
• KI-basierte Analyse von Verbrauch, Erzeugung, Speicher, Wärmepumpe, Wallbox und Strompreisen
• Ableitung von Optimierungsentscheidungen
• Rückübertragung von Sollwerten oder Empfehlungen an lokale Steuergeräte
• Umsetzung von Entscheidungslogiken für behind-the-meter- und front-of-the-meter-Anwendungen

Mögliche Anwendungsfälle

• Optimierung von Batteriespeichern nach PV-Erzeugung, Lastprofil und Strompreis
• Dynamische Steuerung von Wärmepumpen und Heizstäben
• PV-Überschussnutzung für Wallboxen, Speicher und thermische Verbraucher
• Prognose von Verbrauch, PV-Erzeugung und Lastspitzen
• Erkennung von Fehlverhalten oder ineffizienten Betriebszuständen
• Entscheidungslogik für Eigenverbrauch, Einspeisung, Energiegemeinschaft, Direktvermarktung oder Spotmarkt
• KI-basierte Handlungsempfehlungen für Betreiber und Installationspartner
• Automatische Parametrierung lokaler Energiemanagementsysteme

Technische Aufgaben

• Entwicklung einer Datenpipeline von der lokalen Steuerung in die Cloud
• Definition geeigneter Datenmodelle für Energiedaten
• Aufbau oder Erweiterung einer Cloud-Datenbank
• Entwicklung von KI-/ML-Modellen oder regelbasiert unterstützten Entscheidungslogiken
• Integration von Wetter-, Preis- und Prognosedaten
• Entwicklung einer Schnittstelle zur Rückübertragung von Steuerbefehlen
• Bewertung von Sicherheit, Ausfallsicherheit und lokaler Autonomie
• Dokumentation der Architektur und Ergebnisse

Mögliche Technologien

• Python
• MQTT
• REST API
• Modbus TCP
• OPC UA
• SQL / Time-Series-Datenbanken
• Docker
• Cloud-Plattformen
• Machine Learning
• Large Language Models
• LangChain / LangGraph
• OpenAI API oder lokale KI-Modelle
• Edge-Gateways
• SPS / Automatisierungstechnik
• Loxone / Gebäudeautomation

Anforderungen

Du studierst zum Beispiel:

• Informatik
• Software Engineering
• Data Science
• Artificial Intelligence
• Elektrotechnik
• Mechatronik
• Energietechnik
• Automatisierungstechnik
• Smart Systems

Du bringst mit:

• Interesse an KI, Energie und Automatisierung
• Grundkenntnisse in Programmierung
• Verständnis für Daten, Schnittstellen und technische Systeme
• Eigenständige und strukturierte Arbeitsweise
• Motivation, an einem realen Produkt mit Praxisbezug zu arbeiten

Nice to have

• Erfahrung mit Python
• Erfahrung mit Datenbanken
• Kenntnisse in MQTT, REST, Modbus oder OPC UA
• Interesse an PV, Batteriespeichern, Wärmepumpen oder Wallboxen
• Erste Erfahrung mit Machine Learning oder KI-Tools
• Verständnis für Cloud-Architekturen oder IoT-Systeme

Weitere Informationen

Das bieten wir

• Ein praxisnahes Abschlussarbeits- oder Praktikumsthema mit echtem Marktpotenzial
• Arbeit an realen Energiedaten und realen Kundenanlagen
• Direkte Zusammenarbeit mit der Geschäftsführung
• Viel technischer Gestaltungsspielraum
• Flexible Arbeitszeiten
• Hybrid-Arbeit möglich
• Möglichkeit zur späteren Übernahme
• Ein Zukunftsthema an der Schnittstelle von KI, Energie, Cloud und Automatisierung

Warum dieses Thema spannend ist

Die Zukunft des Energiemanagements liegt in der Kombination aus lokaler, robuster Steuerung und intelligenter Cloud-Optimierung. Lokale Steuergeräte sorgen für Ausfallsicherheit und Echtzeitfähigkeit. Die Cloud ermöglicht übergeordnete Analysen, Prognosen, KI-Entscheidungen und Optimierungen über einzelne Anlagen hinaus. Deine Arbeit kann damit einen direkten Beitrag zur nächsten Generation intelligenter Energiesysteme leisten.