MILP-basierte Einsatzplanung mobiler Energiespeicher auf batterieelektrischen Baustellen [MA/IDP]

Institute

Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik (TUM-ED)

Type

Semester Thesis / Master's Thesis /

Content

theoretical /  

Description

Motivation:

Die Bauwirtschaft ist ein wesentlicher Hebel zur Reduktion von CO2-Emissionen. Batterieelektrische Baumaschinen ermöglichen lokal emissionsfreie und hocheffiziente Baustellenprozesse, stellen die Energieversorgung jedoch vor neue Herausforderungen. Begrenzte oder fehlende Netzanschlussleistung, lange Ladezeiten und stark schwankende Leistungsbedarfe führen dazu, dass die Energieversorgung nicht mehr allein über einen festen Netzanschluss abgebildet werden kann.

Mobile Batteriespeicher und wechselbare Energiespeicher bieten hier einen Lösungsweg. Sie entkoppeln Ladevorgang und Maschineneinsatz zeitlich und räumlich, puffern Lastspitzen und können zwischen Baustellenbereichen oder sogar zwischen Baustellen verschoben werden. Damit entsteht eine neue Planungsaufgabe: Wann wird welcher Speicher an welchem Ort geladen, wann wird er einer Maschine zugeordnet, und wann erfolgt der Wechsel? Ladezustand, Wechselzeiten, Transportaufwand und die verfügbare Ladeleistung bestimmen dabei unmittelbar, ob Maschinen durchgängig verfügbar sind oder Stillstandszeiten entstehen.

Ziel:

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Bewertung eines Optimierungsansatzes zur energieoptimalen Disposition mobiler und wechselbarer Batteriespeicher auf elektrifizierten Baustellen. Ausgehend von einem realen oder repräsentativen Baustellenszenario werden Speicherflotte, Ladeinfrastruktur, Netzanschlussleistung, Energiebedarf der Maschinen sowie Wechsel- und Transportvorgänge modelliert.

Methodisch liegt der Fokus auf Mixed-Integer Linear Programming (MILP). Diskrete Entscheidungen wie die Zuordnung von Speichern zu Maschinen, Wechselzeitpunkte, Ladeplatzbelegung und Speicherbewegungen werden mit linearen Energie-, Leistungs- und Zeitrestriktionen verknüpft. Mögliche Zielfunktionen sind die Minimierung von Lastspitzen, Energiekosten, Maschinenstillstandszeit oder der benötigten Speicheranzahl. Abschließend werden Szenarien analysiert, beispielsweise unterschiedliche Speichergrößen, Flottengrößen, Ladeleistungen oder Netzanschlussvarianten.

Arbeitspakete:

• Literaturrecherche zu mobilen und wechselbaren Batteriespeichern, Ladeinfrastruktur auf Baustellen und MILP-basierten Speicher- und Einsatzplanungsansätzen
• Definition eines repräsentativen Baustellenszenarios sowie der relevanten Maschinen-, Speicher- und Infrastrukturdaten
• Entwicklung eines MILP-Modells zur Disposition von Speicherzuordnung, Wechselzeitpunkten und Ladevorgängen unter Berücksichtigung von Netz- und Leistungsgrenzen
• Implementierung des MILP-Ansatzes in Python (z.B. Pyomo, Gurobi, OR-Tools oder vergleichbar)
• Szenarienanalyse zu Speicherdimensionierung und Ladestrategie sowie Ableitung von Handlungsempfehlungen für elektrifizierte Baustellen

Requirements

• Leidenschaft für E-Mobilität, Baumaschinen und Technologien zur Beschleunigung der Energiewende
• Programmiererfahrung in Python
• Interesse an mathematischer Modellierung und Optimierung
• Unabhängige, strukturierte und strategische Arbeitsweise
• Empfohlene Vorlesung: Grundlagen der Fahrzeugtechnik

 

Benefits:

• Mitarbeit in einem großen Forschungsprojekt mit weiteren Universitäten und 17 Industriepartnern (ForBat@Bau)
• Möglichkeit zum Austausch mit Industriepartnern und ggf. zu Baustellenbesuchen
• Gestaltungsfreiraum in einem neu gestarteten Forschungsfeld an der Schnittstelle von Baumaschinen, E-Mobilität und Energiesystemen
• Bei sehr guter Leistung: Möglichkeit einer anschließenden Abschlussarbeit und Mitautorenschaft bei einer Veröffentlichung

 

Wenn du Interesse hast, an diesem Projekt mitzuarbeiten, schick mir gerne eine Bewerbung mit deiner Motivation, deinem Lebenslauf und deinem aktuellen Notenbogen. Ich freue mich auf deine Bewerbung!

Tags

FTM Studienarbeit, FTM EV, FTM EV Operations, FTM Pointner, FTM Informatik

Possible start

sofort

Contact

Markus Pointner, M.Sc.
Room: MW 3529
Phone: +49 89 289 10494
markus.pointnertum.de