Anwendung der dynamischen Programmierung für das optimale Energiemanagement von netzunabhängigen hybriden Schienenfahrzeugen

In diesem Papier wird eine auf dynamischer Programmierung basierende Optimierungsanalyse durchgeführt, um das energetische Einsparpotenzial zu quantifizieren, das mit der Batteriehybridisierung von Schienenfahrzeugen verbunden ist. Diese wird heutzutage als Lösung mit hohem Potenzial angesehen, um die Treibhausgasemissionen regionaler Züge zu reduzieren. Zunächst wird ein recheneffektives longitudinales Modell entwickelt, das von einem verfügbaren energetischen makroskopischen Modellierungswerkzeug ausgeht. Das resultierende vereinfachte Schienenfahrzeugmodell wurde zunächst mit einem Simulator für den Ladezustand der Batterie integriert und dann in einen schnellen, eingeschränkten Optimierungsalgorithmus eingebettet. Die Optimierungsergebnisse, die innerhalb eines angemessenen Zeitrahmens und unter Berücksichtigung kosteneffektiver Hybridisierungsszenarien erreicht werden können, sind äußerst informativ für Zughersteller und -betreiber, die an einer wesentlichen Hybridisierung von Schienenfahrzeugen interessiert sind. Insbesondere können Kraftstoffeinsparungen von bis zu 18 % im Vergleich zu den derzeit dieselbetriebenen Zügen erzielt werden. Infolgedessen werden nützliche Konstruktions- und Steuerungsrichtlinien bereitgestellt, die sowohl die Nachrüstung als auch den Austausch der bestehenden Bahnsysteme berücksichtigen (insbesondere mit Fokus auf regionale Züge) und dabei Kapital- und Betriebskosten, Sicherheit und Verkehrsverlusten Rechnung tragen.