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C. Dullinger, W. Struckl, M. Kozek:
"Holistic energy simulation and optimization tool for urban rail vehicles";
Energy Conversion and Management, 174 (2018), 174; S. 101 - 111.

Ein Softwaretool für die gesamtheitliche Energiesimulation und -optimierung von städtischen Schienenfahrzeugen wird präsentiert. Das Gesamtmodell des Fahrzeugs ist modular strukturiert und besteht aus einfach zu parametrierenden validierten Subsystemen. Alle wesentlichen energieverbrauchenden Subsysteme (Antrieb und Hilfsbetriebe) können mittels Modellen von adäquatem Detailierungsgrad berücksichtigt werden. Die Interaktion zwischen den Subsystemen wird simuliert und durch die Betriebsbedingungen und Komponenten-Regler getrieben. Abgesehen von Energiesignalen bietet das Softwaretool viele andere Zeitsignale, welche wertvolle Informationen für das Konstruieren, Dimensionieren, Testen und Betreiben des Fahrzeugs enthalten. Verschiedene Ablauf-Varianten des Softwaretools ermöglichen eine fallspezifische Simulation oder Optimierung. Des Weiteren kann eine übergeordnete multikriterielle gemischt-ganzzahlige Optimierung angewendet werden um das System hinsichtlich einer Vielzahl von Auslegungsparametern und Betriebsbedingungen zu optimieren. Zusätzlich können mittels einer sogenannten Brute-Force-Methode alle möglichen Kombinationen simuliert werden um die Sensitivität von Zielsetzungen (z.B.: Gesamtenergieverbrauch) bezüglich dieser Parameter zu analysieren.

A tool for holistic energy simulation and optimization of urban rail vehicles is presented. The modular vehicle model consists of easy to parameterize subsystems. All essential energy consuming subsystems (traction system and auxiliaries) can be considered via models of adequate detail level. Interaction between subsystems is simulated and driven by the operational conditions and internal controllers. Apart from energy signals the tool provides many other time signals, which contain valuable information for the vehicle manufacturer. Different workflow variants of the tool enable a case specific simulation or optimization. Furthermore a superordinated multi-objective mixed-integer optimization (MOMIO) can be applied to optimize the rail vehicle with respect to design parameters and operational conditions. Additionally a Brute-Force-Method (BFM) simulating all possible combinations enables to analyze the sensitivity of objectives (e.g. total energy) with respect to the selected design variables.

urban rail vehicle, energy model, multi-objective design optimization, holistic optimization tool, sensitivity analysis

http://dx.doi.org/10.1016/j.enconman.2018.08.036

Projektleitung Martin Kozek:
Gesamtenergetische Optimierung von Schienenfahrzeugen