Beca: Beneficios completos según la norma de la universidad
Titulación: BS, MS, PhD
Nacionalidad: Estudiantes internacionales
Ubicación: EE.UU.
Plazos de solicitud: 15 de enero de 2023
Descripción de la beca:
El Dr. Qiuhua Huang se incorporará a la Colorado School of Mines (CSM) como profesor asociado en enero de 2023. El Dr. Huang se doctoró en la Universidad Estatal de Arizona en 2016, donde estudió con el profesor Vijay Vittal, miembro de la Academia Americana de Ingeniería y reconocido experto en estabilización de sistemas eléctricos. Actualmente trabaja en I+D en Utilidata, una empresa emergente de energía. Anteriormente, trabajó a tiempo completo en el Laboratorio Nacional del Noroeste del Pacífico (PNNL) como jefe de proyecto y colíder de varios proyectos financiados por el DOE por un total de unos 10 millones de dólares. Actualmente forma parte del consejo editorial de IEEE Transactions on Power Systems, es vicepresidente del grupo de trabajo de análisis y minería de datos inteligentes de IEEE y presidente del grupo temático de tecnología de interfaz de herramientas de simulación. El Dr. Huang tiene muchos años de experiencia trabajando en laboratorios nacionales y en la industria, y ha establecido estrechas relaciones con varios laboratorios nacionales, la industria (incluidas las empresas eléctricas y las relacionadas con la energía) y las universidades de Estados Unidos, y puede recomendar prácticas y empleo.
Para más información, visite su página web personal: http://qiuhuahuang.weebly.com/
Asignaturas disponibles:
- modelado y simulación de sistemas energéticos centrados en la energía, especialmente combinando el aprendizaje automático, el gemelo digital, la diferenciación automática y la computación de alto rendimiento
- co-simulación, operación y control de redes de distribución principales
- Funcionamiento, análisis y control de la red de distribución para el acceso a la energía distribuida a gran escala
- Edge computing e inteligencia artificial distribuida en sistemas de energía
Criterios de elegibilidad:
- Interés en la investigación, interés en la aplicación de nuevas tecnologías en el campo de la energía y la potencia, con fuertes habilidades prácticas
- preferiblemente, tener experiencia en investigación relacionada con la dirección de investigación del grupo temático
- tener cierta capacidad de programación, mejor si está familiarizado con la programación en Python, Java o C++, preferiblemente familiarizado con la simulación de sistemas de potencia u otros estudiantes de desarrollo de programas relacionados.
- familiarizados con uno o más software de simulación de sistemas de energía comunes como BPA, PSCAD, RTDS, PSS/E, PowerWorld, OpenDSS, GridLAB-D
- Se preferirán los conocimientos de aprendizaje automático y algunas herramientas comunes de aprendizaje automático como Tensorflow, PyTorch, scikit-learn
Procedimiento de solicitud:
Si está interesado en aplicar, por favor envíe su currículum, transcripciones, declaración personal y un ensayo representativo (si lo hay) a [email protected]. Por favor, incluya “PhDApplication + Name + School of Graduation” en la línea de asunto.
