<div dir="ltr"><div>Job Opening: Research Associate (Data Scientist) in Power Distribution Network Optimisation </div><div><br></div><div>Employer: Heriot-Watt University - School of Engineering and Physical Sciences</div><div>Location: Based at Scottish Power Energy Networks, Blantyre (near Glasgow), Scotland, UK</div><div>Salary: £26,000 to £30,000 (depending on degree and experience)</div><div>Closes: 29th May 2017</div><div><br></div><div>The Smart Systems Group at Heriot-Watt University and Scottish Power Energy Networks (SPEN) are looking for a graduate researcher (ideally with a PhD) in computer science or electrical engineering with a background in data science to join an exciting knowledge transfer project in the area of using AI, machine learning or big data techniques to research the Data Analytical benefit of the distributed sensor network that will be created from the Smart Meter Implementation Programme (SMIP) currently underway in the UK. </div><div><br></div><div>About the employer/research group:</div><div>The Smart Systems Group at Heriot-Watt University in Edinburgh is an interdisciplinary research group that spans research ranging from electrical engineering and energy systems to computer science and artificial intelligence. The general engineering submission of Heriot-Watt and the University of Edinburgh was ranked first in the UK in terms of research power in the general engineering category in the most recent UK REF assessment. At Heriot-Watt, the associate will work closely with the project investigators, Dr. Valentin Robu and Dr. David Flynn.</div><div>SPEN is the licensed electrical network asset management company in the South of Scotland, Liverpool and North Wales, where they provide the electrical energy service requirements to 3.5million customers. Through our immediate parent firm of ScottishPower SPEN is a part of the highly respected multinational energy company Iberdrola S.A. which has business interests in the UK, Spain, USA, Mexico and Brazil. </div><div><br></div><div>About the position:</div><div>The research collaborators are seeking a graduate with a strong background and interest in data science and optimisation, and an affinity with network analysis, energy systems, electrical engineering or smart grid applications. Graduates from an AI, computer science and electrical engineering with a strong data analysis component are encouraged to apply. Graduates with a PhD are preferred (and would attract the higher salary), but candidates with an advanced MSc degree will be considered.</div><div><br></div><div>In more detail, part of the overall Low Carbon Technology (LCT) agenda of the UK Government involves the rollout of smart meters at all points of energy delivery (individual customers).  One part of this major infrastructure delivery has been specifically designed to allow Distribution Network Operators (DNO?s) like SPEN to use these SMs as a distributed sensor that can remotely monitor the increasingly dynamic customer LCT energy requirements.  The overall aim of this project is to allow SPEN to investigate this potential and maximise utilisation of SM data to answer questions such as: </div><div>How could such data be used to model and provide early warnings of abnormal network behaviour (such as voltage or power out of band fluctuations). This can occur, for example, both due to excess of embedded solar generation from rooftop panels or new loads such as EV charging. </div><div>How can this data be used to provide feedback for smart grid interventions, such as sizing local storage or demand-side management programmes?</div><div>Final project output will be the creation of Proof of Concept demonstration and input into the recommendation and specification of future enterprise level process and system requirement in SPEN.</div><div><br></div><div>The associate researcher will be an employee of Heriot-Watt University and will have full access to the university's facilities, but will mostly be based at SPEN's head office in Blantyre (suburb of Glasgow). </div><div><br></div><div>How to apply:</div><div><br></div><div>Applications for this vacancy should be made online through the Heriot-Watt University iRecruit system, by following the following link:</div><div><br></div><div><a href="https://www.hw.ac.uk/about/work/jobs/job_SVJDOTc0OA.htm">https://www.hw.ac.uk/about/work/jobs/job_SVJDOTc0OA.htm</a></div><div><br></div><div>Applications can be submitted up to midnight (UK time) on 29 May 2017.</div></div>