Wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d) für das Thema Netzdienlichkeit im Bereich der Flottenelektrifizierung

Das Reiner Lemoine Institut ist ein unabhängiges, gemeinnütziges Forschungsinstitut, das sich für eine Zukunft mit 100 % Erneuerbaren Energien einsetzt. Unsere drei
Forschungsbereiche sind Transformation von Energiesystemen, Mobilität mit Erneuerbaren Energien und Off-Grid Systems.

Wir suchen dich für eine

Wissenschaftliche Mitarbeit (w/m/d) für das Thema Netzdienlichkeit im Bereich der Flottenelektrifizierung
im Forschungsbereich Mobilität mit Erneuerbaren Energien

Kurzbeschreibung:

Im Forschungsbereich Mobilität mit Erneuerbaren Energien am RLI forschen wir an der Schnittstelle von nachhaltigen Antriebssystemen und regenerativer Stromerzeugung. Wir entwickeln etwa Mobilitätskonzepte für Städte und Gemeinden sowie für kommunale Unternehmen und unterstützen die Akteure bei der Umsetzung. Außerdem analysieren und optimieren wir Energiesysteme mit Mobilitätsbezug durch Simulationsverfahren Die Partner unserer Forschungsprojekte sind oft Infrastrukturbetreiber, Bundesbehörden, Städte sowie Industrieunternehmen.

Im vom BMU geförderten Projekt „Netz_eLOG“ untersucht das RLI das Potenzial der Elektromobilität als flexible Last im Stromnetz. Im Rahmen des Projektes wird eine netzdienliche Ladesteuerung entwickelt, die Kriterien von Flottenbetreibern und externe Signale des Netzbetreibers berücksichtigt. Dafür muss bestimmt werden, zu welchen Zeiten elektrische Fahrzeuge an einem jeweiligen Standort geladen werden sollten und inwiefern die netzdienliche Ladesteuerung umgesetzt werden kann. Zusätzlich werden weitere externe Faktoren wie lokale PV-Einspeisung oder stationäre Batteriespeicher berücksichtigt. Weiterhin wird bestimmt, wie bspw. Netzentgelte angepasst werden könnten und wie hoch wirtschaftliche Anreize ausfallen sollten.

Deine Aufgaben:

1. Entwicklung und Implementierung intelligenter Ladestrategien in Python
2. Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen im Rahmen der Netzentgeltreduzierung durch finanzielle Anreize für netzdienliches Laden
3. Untersuchung von Flotten und deren Elektrifizierungsmöglichkeiten (Logistik, ÖPNV, etc.)
4. Betrachtung von Möglichkeiten der Netzintegration von Ladestationen mit Fokus auf High Power Chargern

Wir bieten:

1. Ein freundliches, offenes Arbeitsklima in einem jungen, interdisziplinären Team (am RLI arbeiten aktuell etwa 80 Personen, davon ca. 30 Studierende)
2. Eine transparente und partizipative Unternehmenskultur
3. Möglichkeiten zur Teilnahme an internen Weiterbildungen
4. Entwicklungsmöglichkeiten
5. Große Flexibilität bei den Arbeitszeiten und -orten
6. Lage auf dem Wissenschaftscampus Adlershof, gute ÖPNV-Anbindung

Rahmenbedingungen:

1. Start zum 1. Januar 2021 oder nach Absprache
2. Zunächst befristet auf 12 Monate, eine Verlängerung ist unter Umständen möglich
3. Teilzeitbeschäftigung nach Absprache möglich
4. Vergütung nach Qualifikation in Anlehnung an den TvÖD

Kontakt:

Bitte schick deine Bewerbung mit vollständigen Unterlagen (Anschreiben, Lebenslauf, Zeugnisse, etc.) ausschließlich per E-Mail in einer PDF-Datei unter Angabe der Referenz „Mobilitaet_07_141220“ im Betreff an bewerbung@rl-institut.de.

Fragen zu den Arbeitsinhalten beantwortet Jakob Gemassmer unter jakob.gemassmer@rl-institut.de.

Deine Ansprechpartnerin für den Bewerbungsprozess ist Michaela Weiske unter bewerbung@rl-institut.de.

1. Hochschulabschluss in Energiewirtschaft, Wirtschaftsingenieurwesen, Verkehrsingenieurwesen, Wirtschaftsinformatik oder eine andere relevante Fachrichtung
2. Sehr gute Sprachkenntnisse in Deutsch und Englisch auf mindestens C1-Level
3. Kenntnisse zu den Themen Elektromobilität und Ladeinfrastruktur, Energiewirtschaft und -politik, Forschungslandschaft Energie sowie zum deutschen und europäischen Energiemarkt
4. Kenntnisse in Modellierung/Simulation sowie sicherer Umgang mit großen Datenmengen
5. Umfangreiche Programmierkenntnisse in Python sowie Kollaborationsplattformen wie github
6. Sicheres Auftreten und Präsentieren
7. Identifikation mit den Werten und partizipativen Arbeitsweisen des RLI