Konzepte zur Entwicklung eines Prädiktionsmodells für elektrifizierte Busse

Umfeld

Eine Elektrifizierung des Reisebusses ist für die umweltfreundliche Mobilität von morgen unabdingbar. Die begrenzte Reichweite von batterieelektrischen Bussen stellt Busbetreiber allerdings vor neue Herausforderungen. Die Optimierung der Energieeffizienz und damit der Reichweite des Reisebusses gewinnt an Bedeutung und soll die Elektrifizierung der Mobilität im Fernverkehr unterstützen.

Beim Einsatz von elektrifizierten Bussen müssen Routen auf den Energiebedarf abgestimmt werden, der von einer Vielzahl externer Faktoren abhängt. Dazu zählen neben der Außentemperatur, das Höhenprofil der Strecke sowie die aktuelle Verkehrslage. Für einen effizienten Betrieb der Busse ist ein Prädiktionsmodell zur Bestimmung des zukünftigen Energiebedarfs vorteilhaft.  

Ziele

• Literaturrecherche des aktuellen Stands der Technik
• Identifikation von Prädiktionsdaten und –quellen
• Simulation des Energiebedarfs eines elektrifizierten Busses
• Implementierung eines Prädiktionsmodells mit anschließender Optimierung und Validierung

Voraussetzungen

• Programmierkenntnisse in C/ C++ und Python/ Matlab
• Grundkenntnisse im Bereich maschinelles Lernen und neuronale Netze
• Eigenständige und lösungsorientierte Arbeitsweise