Magnet.me  -  Het slimme netwerk waarop hbo‑ en wo‑studenten hun baan of stage vinden.

Het slimme netwerk waarop hbo‑ en wo‑studenten hun baan of stage vinden.

Deze vacature is verlopen. Je kunt daarom niet meer liken of solliciteren.

Vergelijkbare vacatures bekijken

Correcting Electricity and Natural Gas Measurements using AI

Geplaatst 26 mrt. 2024
Werkervaring
0 tot 1 jaar
Full-time / part-time
Full-time
Functie
Soort opleiding
Taalvereiste
Engels (Vloeiend)

Je carrière begint op Magnet.me

Maak een profiel aan en ontvang slimme aanbevelingen op basis van je gelikete vacatures.

Correcting Electricity and Natural Gas Measurements using AI

Den Bosch

Fulltime

Specialists at the metering companies make manual estimations of the energy usage over time, by looking at the energy volume, earlier usage of the client, and other factors. AI algorithm could possibly do the same thing. We want to learn more about Machine Learning algorithms and techniques, which may assist the specialists. We are especially curious about algorithms such as XGBoost and the family of RNNs.

Required interest(s)

  • Algorithms
  • Artificial Intelligence
  • Machine Learning
  • XHBoost
  • RNN's

What do you get

  • A challenging assignment within a practical environment
  • € 1000 compensation, € 500 + lease car or € 600 + living space
  • Professional guidance
  • Courses aimed at your graduation period
  • Support from our academic Research center at your disposal
  • Two vacation days per month

What you will do

  • 65% Research
  • 10% Analyze, design, realize
  • 25% Documentation

Large consumers of the Dutch energy grid, such as industrial clients, don’t get an energy meter from their regional grid operator. Instead, they need to choose a third party — a metering company — to conduct energy consumption measurements. These are used for billing and to give clients insight into their energy usage. For example, by measuring the electricity use every fifteen minutes and providing usage graphs and tables.

The metering devices installed by these companies usually allow the energy usage statistics to be accessed remotely. Most often this can be done without a hitch. However, sometimes the measurements seem to be missing or contain errors.

For billing this does not pose a problem, since a meter reading could still be done physically, to learn the consumed energy volume since the last reading. However, you lose insights in the exact energy usage over time (the 15 minute readings) by doing so. As a result, clients will lose valuable information on their energy consumption.

Currently, specialists at the metering companies make manual estimations of the energy usage over time, by looking at the energy volume, earlier usage of the client, and other factors. However, this requires large amounts of time from the specialists, while an AI algorithm could possibly do the same thing. Maybe even better than a trained engineer.

In this research we want to learn more about Machine Learning algorithms and techniques, which may assist the specialists in estimating the 15 minute readings, given the total energy usage of the time period for which the exact measurements are missing. Data on previous energy usage could be used as a training set to solve this task. We are especially curious about algorithms such as XGBoost and the family of RNNs. In addition, we would like to learn more about the (un)certainty of the recommendations made by the ML model, to give the specialists more clarity on whether a specific recommendation should be followed.

Maatwerksoftware bouwen waar miljoenen mensen dagelijks gebruik van maken. Dat is ons werk. Voor grote gerenommeerde klanten in Nederland en België. Betrouwbaar, schaalbaar en onderhoudbaar. Wij gaan voor software oplossingen van zeer hoge kwaliteit. Binnen de afgesproken tijd en het budget.
Door samen continu te vernieuwen helpen we klanten en de wereld significant vooruit. Onze ambitie en drive maakt ons vastberaden om topkwaliteit te leveren en voorop te lopen. Can you do IT?

ICT
Veenendaal
Actief in 2 landen
500 medewerkers
90% mannen - 10% vrouwen
Gemiddeld 30 jaar oud

Dit zeggen medewerkers

Daniel

IT Consultant

Daniel

Mijn technisch begeleider tijdens mijn afstuderen bij Info Support is een voorbeeld voor mij. Hij heeft twee jaar meer ervaring en is nu teamlead geworden. Dat zou voor mij een mooi streven zijn. Ik heb het aangegeven tijdens mijn ambitiegesprek en we gaan er naartoe werken. Ik kijk ernaar uit!

Daan

IT-consultant

Daan

Ik wilde tijdens mij afstuderen graag aan iets tastbaars werken. Bij Info Support had ik ruime keuze uit opdrachten. Ik koos ervoor om een smartwatch-applicatie te gaan ontwikkelen die mensen met een visuele beperking op treinstations de weg kan wijzen.