Hintergrund

Am Institutsteil Bahnsystemtechnik wird aktuell an der Elektrifizierung von ÖPNV Busnetzen geforscht. Die Abkehr vom Verbrennungsmotor bei öffentlichen Verkehrsmitteln liefert einen Beitrag zur Dekarbonisierung sowie der Reduzierung von Lärmemissionen in Innenstädten.

Durch die Forschung wird eine Systematik für die Elektrifizierung von kompletten städtischen Busnetzen geschaffen. Unter Berücksichtigung von technischen und baulichen Randbedingungen wird eine wirtschaftliche Kombination von Ladetechnologie und Fahrzeugkonfiguration ermittelt. Eine damit realisierte Infrastruktur soll einen dauerhaften sicheren Betrieb des technischen Gesamtsystems, bestehend aus Fahrzeug und Infrastruktur, auch unter schwierigen Bedingungen gewährleisten. Ein Beispiel dafür sind heiße oder kalte Betriebstage, an denen der Energiebedarf des Busses durch einen erhöhten Klimatisierungsbedarf besonders hoch ist. Ebenfalls Gegenstand der Untersuchungen sind veränderte Verkehrssituationen, die eine Nutzung der Ladeinfrastruktur kurzfristig nicht zulassen und damit die Nachladung der Batterie verhindern.

Bestandteil weiterer Analysen sind Wirtschaftlichkeitsbetrachtungen zur TCO-Optimierung beim Dynamic Wireless Power Transfer (DWPT). Bei dieser Technologie kann eine induktive Ladung der Fahrzeugbatterie auch während der Fahrt erfolgen. Ziel der Analysen ist eine monetäre Bewertung und eine Analyse, wie sich die gewonnen Erkenntnisse auf die gesamte Flotte von Verkehrsbetrieben projizieren lassen.

Mögliche Aufgabenstellungen

• Recherche zum Stand der Technik von ÖPNV Elektrobussen
• Verkehrsmodellierung und Klassifizierung von Streckenverläufen
• Messdatenanalyse (Fahrzeug, Betrieb, Ladeinfrastruktur)
• Modellbildung (Fahrzeug, Betrieb, Ladeinfrastruktur)
• Validierung von Simulationsmodellen
• Implementierung von Methoden des Operations Research zur optimalen Ladeinfrastrukturpositionierung
• Anwendung von Machine Learning Methoden zur Infrastrukturauslegung
• Aufstellung von Business Cases und TCO-Betrachtung zur Bewertung der technischen Optimierung

Voraussetzungen

• Interesse an: Fahrzeugtechnik, Elektromobilität, ÖPNV, Infrastrukturplanung, Data Science
• Bereits vorhandene Kenntnisse in MS-Office, Python und Matlab/Simulink sind von Vorteil
• Gute Deutsch- und Englischkenntnisse sowie selbständiges und strukturiertes Arbeiten werden vorausgesetzt
• ggf. fahrzeugtechnisches Basiswissen (Batterietechnik, Heizung, Klima, Lüftung, Verschleiß)

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Ansprechpartner

Name: Patrick Ziesel
Email:  patrick ziesel ∂does-not-exist.kit edu
Tel.:     0721 / 608-4 1818