Engenharia
Descrição da Oportunidade
1) Modelizar e validar gémeos digitais (digital twin - DT) de plantas de geração de energia, para criação de banco de dados de falhas. Os modelos serão baseados nas especificações técnicas de cada planta e validados por dados do sistema SCADA. 2) Desenvolver algoritmos de aprendizagem automática (machine learning-ML) para diagnóstico de falhas e avarias em plantas de geração de energia utilizando dados de sistemas SCADA combinados com dados sintéticos de gémeos digitais (digital twin - DT). 3) Desenvolver um sistema de recomendação que apoiará equipas de operação e manutenção (O&M) a fornecer informações estratégicas sobre o estado corrente dos diversos equipamentos da planta de geração de energia. 4) Validar as metodologias desenvolvidas em dados reais e diferentes casos de uso centrados na transição energética. 5) Disseminação do trabalho revistas e/ou conferências internacionais.
Habilitações Académicas
Doutoramento em: Engenharia Eletrotécnica e Computadores; Engenharia Elétrica; Energia; Matemática Aplicada; Física; Ciência dos Computadores; Engenharia Industrial ou similar.
Requisitos Mínimos
- Experiência com modelização de sistemas (e.g., Modelica, MATLAB Simulink)- Conhecimentos de programação em Python- Conhecimentos académicos de sistemas de energia e/ou energias renováveis
Fatores de Preferência
- Experiência no desenvolvimento de gémeos digitais (digital twin - DT) - Experiência com aprendizagem automática (machine learning-ML) - Um mínimo de 2 publicações em revistas Q1
Período de candidatura
Desde 27 Jun 2024 a 27 Jul 2024
Centro
Centro de Sistemas de Energia