Masterand/in (w/m/d) - Potentiale für Lastflexibilisierung bei der Nachladung von Akkutriebzügen

Das erwartet dich

Im Forschungsfeld Fahrzeugsysteme & Technologiebewertung liegt ein Schwerpunkt auf der Konzeptionierung, Modellierung und Bewertung von batterie- und brennstoffzellenelektrischen Antriebsvarianten für Schienenfahrzeuge. 
Mit dem Einsatz der ersten Flotten von Batteriezügen (engl. Battery electric multiple unit – BEMU) auf Streckennetzen des Schienenpersonennahverkehrs (SPNV) ergeben sich vielfältige Optimierungsfragestellungen beim Betrieb der Fahrzeuge. Insbesondere die netzverträgliche Nachladung an Oberleitungsinseln und Ladestationen mit Netzanschlusspunkten im ländlichen Raum bietet Optimierungspotentiale für die involvierten Stakeholder. Die installierten Traktionsspeicher der Fahrzeuge verfügen über relevante Speicherkapazitäten, deren Ladeverhalten im Bezug auf Dauer, Energiemenge und Leistung teilweise flexibel ist. Dieses Potenzial ist bislang kaum systematisch erforscht.
Ziel deiner Masterarbeit ist die modell-gestützte Analyse und Quantifizierung des Potentials von BEMU-Flotten zur Lastflexibilisierung. Auf Basis realer Fahrplan- und Streckendaten entwickelst und implementierst Du Ladestrategien von Batteriezügen und analysierst diese anhand von aussagekräftigen Bewertungsindikatoren.

Deine Aufgaben

• Literaturrecherche zu Strategien für Demand-Side-Management (DSM), netzdienliches Laden und Rückspeisen, sowie Bewertungsmetriken für Lastflexibilisierung sowie deren Anwendung im Betrieb von Batterietriebzügen
• Modellierung des Energiebedarfs von BEMUs am Beispiel ausgewählter Tagesfahrprofile mit bestehendem DLR-Modell und Bewertung des Lastflexibilisierungspotentials für spezifische Nachladeszenarien (wie (z.B. Nachladung am Endbahnhof, während der Nachtabstellung)
• Entwicklung und Implementierung von Nachladestrategien unter Berücksichtigung der Strecken- und Fahrplananforderungen, Betriebsgrenzen der Traktionsspeicher sowie verfügbarer Ladezeitfenster und Leistungsfähigkeit der Ladeinfrastruktur bzw. des Ladesystems (Fahrdraht, Steckernachladung)
• Berechnung des Potentials für Lastflexibilisierung anhand von ausgewählten Betriebsszenarien am Beispiel eines Streckennetzes; Durchführung von Parameterstudien für relevante Dimensionierungsparameter

Das bringst du mit

• Laufendes wissenschaftliches Hochschulstudium im Bereich Fahrzeug- oder Energietechnik, Wirtschaftsingenieurswesen, Verkehrswesen oder ähnlichen Studiengängen der Ingenieurs- und Naturwissenschaften
• Interesse am Themenfeld zukünftige Schienenfahrzeuge mit batterieelektrischen Antrieben und der Entwicklung von softwaregestützten Tools
• Grundkenntnisse in Python erforderlich
• Selbstständige und motivierte Arbeitsweise