Plaza de Postdoc en previsión de energía eólica y solar a corto plazo

Descripción de la oferta

El Laboratorio de Ingeniería Eólica y Energías Renovables (WiRE) de la École polytechnique fédérale de Lausanne (EPFL) busca cubrir un puesto de Post-doc en modelos de previsión de energía eólica y solar a corto plazo (normalmente de 6h a unos pocos días). El candidato postdoctoral seleccionado trabajará en el desarrollo de modelos híbridos de predicción meteorológica numérica (NWP) y de aprendizaje automático (ML) para la producción de energía eólica y solar, y su aplicación a las mayores centrales eólicas y solares de Suiza. Mediante el uso de largas series temporales de producción de energía eólica o solar, así como de resultados de NWP (big data), el candidato se centrará en el desarrollo y prueba de nuevos modelos de previsión, con especial énfasis en las nuevas herramientas basadas en ML (por ejemplo, MLP, LSTM NNs, SVM, optimización estocástica, etc.).

El puesto se enmarca en el proyecto recientemente financiado titulado «UrbanTwin: An urban digital twin for climate action: Evaluación de políticas y soluciones para la energía, el agua y las infraestructuras», como parte del programa de financiación ETH-Joint Initiative.

Además de las tareas de investigación relacionadas con el puesto, el candidato contribuirá a la docencia.

Los candidatos interesados deben enviar un único archivo PDF que incluya: CV, una breve declaración de investigación y los datos de contacto de 3 personas de referencia a: Prof. Fernando Porté-Agel [fernando.porte-agel@epfl.ch].

Requisitos

Habilidades/calificaciones

Para poder optar al puesto, los candidatos deben tener:

-Un título de doctorado completo.

-Conocimiento probado de herramientas avanzadas de aprendizaje automático, análisis de grandes conjuntos de datos, previsión estadística (probabilística), análisis de incertidumbre, etc.

-Conocimiento de la modelización de sistemas energéticos, especialmente en el ámbito de la energía eólica y solar.

-Excelentes conocimientos de programación en Python y Matlab.

-Excelentes conocimientos de inglés, tanto hablado como escrito.

-Un sólido historial de publicaciones en revistas revisadas por pares.

Idiomas INGLÉS
Nivel Excelente