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您是否热衷于用数学和计算机革新能源系统的控制系统？我们正在寻求一名积极进取的博士生加入我们充满活力的 DTU 团队。这是您从事突破性研究，优化能源系统运行，为绿色转型做出贡献的机会。通过加入我们，您将获得使用最先进工具和方法的实践经验，与该领域的顶尖专家合作，并为解决现实挑战的创新解决方案做出贡献。。
截止日期： 1 December 2024 (23:59 Danish time)
我们正在寻找一位才华横溢、积极主动、以团队为导向、在协作环境中茁壮成长并乐于解决复杂问题的人才。作为我们团队的博士生，您将在世界领先的研究环境中工作，为开发基于热泵、电动汽车充电、电池和其他绿色技术等灵活资源的下一代数据驱动型能源系统需求方管理工具做出贡献。您的工作重点是利用示范点系统的数据，开发与预测模型相结合的控制和优化模型。您将成为欧盟项目的一员，参与开发可用于全欧洲实际测试和示范的算法。您将利用这些成果在国际一流期刊上发表科学文章。
加入我们，您不仅可以提高自己的专业技能，还可以在支持能源系统可持续转型的开拓性研究中发挥重要作用。该项目由欧盟 “EU Horizon Europe ”项目资助，应用数学和计算机科学系动力系统科与欧洲 15 个合作伙伴共同参与。您将每年多次出差参加会议和实地考察，并与合作伙伴的专家密切合作，共同努力实现和测试已实施的模型和优化算法。
我们致力于营造一个多元化和包容性的环境，并强烈鼓励各种性别和背景的个人提出申请。
您需要在运筹学、多代理系统、机器学习、数据科学和能源系统建模的交叉领域开展高质量的研究。
您将利用真实站点系统的数据，实施已开发的模型和优化，并建立自己的新模型，因此您必须既掌握分析/理论理解，又有设计算法的兴趣和技能，这些算法将用于实际测试和演示。
您将成为一个充满活力的工作环境中的一员，在愉快的团队氛围中，您将有机会在学术、行业和个人技能方面得到成长和发展。
除了前沿研究外，博士生还参与国际研究项目、行业合作、协助课程教学、共同指导理学士和理学硕士学生，使他们能够为职业生涯的下一步发展培养必要的技能。
鼓励具有工程学、数学、计算机科学、物理学、可持续能源以及任何相关学科背景的毕业生申请。
机器学习技术、统计和概率，重点是时间序列分析和动态系统建模
不确定情况下的决策方法（如模型预测控制、随机/稳健优化和动态编程）
能源系统基础以及对能源市场和服务有一定的了解
编程工具，如 R、Python、Julia、Pytorch 等。
其他相关资质包括
出色的英语应用能力
愿意在以团队为导向的环境中工作
希望与欧洲各地的许多合作伙伴一起开展项目，这需要大量的出差和在线协作工作
有勇气和耐心编码模型和优化，以便在实际操作环境中进行测试和演示
有能力在口头报告中介绍成果，并准备在国际期刊上发表科学论文
您必须拥有两年制硕士学位（120 ECTS 学分）或类似学位，其学术水平相当于两年制硕士学位。
Further information may be obtained from Peder Bacher (pbac@dtu.dk) and Georgios Tsaousoglou (geots@dtu.dk).
You can read more about DTU Compute here: www.compute.dtu.dk.
If you are applying from abroad, you may find useful information on working in Denmark and at DTU at DTU – Moving to Denmark. Furthermore, you have the option of joining our monthly free seminar “PhD relocation to Denmark and startup “Zoom” seminar” for all questions regarding the practical matters of moving to Denmark and working as a PhD at DTU.
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