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Motivation
Electric vehicle fleets consume large amounts of energy and can become important players in the energy market. Through a multi-market / staged energy procurement approach, these fleets can profit from fluctiations within and across the different energy markets and significantly reduce operational costs.
Goals of the thesis
- Identify suitable modeling approaches in existing literature
- Integrate diverse data sources on historic prices and existing probabilistic forecasting methods
- Implement a stochastic sample approximation based multi stage optimization for smart charging
Requirements
- Computer Science or related subject
- Rudimentary expertise on linear programs
- Proficiency in Python
Interested? Just send an E-Mail to jonas.schiller@uni-wuerzburg.de
Motivation
In activity-based transportation models, traffic is derived from the activities of individuals. Therefore, such models need to build probability distributions of each individual's daily activity schedules. This is relatively easy when individuals plan their daily schedules independently. However, in reality, individuals coordinate through social networks; for example, a family might plan a trip together. Another example is a friend group that plans for an evening meet-up; in that case, their schedules share a common characteristic -- evening meet-up -- but are independent the rest of the day.
The task of this thesis is to develop a stochastic simulation model of the activity schedules of a city's population, accounting specifically for social networks that interlink individuals. The joint probability distribution of the population should match data from household travel surveys while being internally consistent.
Goals
- Research relevant literature and possible data sources
- Create a simulation for activity chains that incorporates social networks
- Evaluate the model by comparing its probability distribution to the data
- Document your work in the thesis
Requirements
- Confident usage of any programming language
- Basic knowledge of probability and statistics
- Interest in stochastic modeling
Interested? Write a mail to leo.strobel@uni-wuerzburg.de
Motivation
Die realitätsnahe Abbildung individuellen Verhaltens stellt eine der größten Herausforderungen bei der Simulation von Mobilität und Energieverbrauch dar. Unser Lehrstuhl entwickelt mit dem agentenbasierten Simulationsmodell OMOD eine detaillierte Abbildung des Mobilitätsverhaltens in Städten und Regionen. Die Simulation basiert dabei auf öffentlich verfügbaren Mobilitätsbefragungen, mit dem Ziel, realistische Mobilitätsmuster und Verkehrsflüsse abzubilden. Ein inhaltlich verwandter und hochinteressanter Datensatz ist die Zeitverwendungserhebung (Time Use Survey, ZVE) des Statistischen Bundesamts. In dieser Erhebung dokumentieren Haushaltsmitglieder ihre täglichen Aktivitäten in 10-Minuten-Schritten über drei Tage, wodurch ein umfassendes Bild individueller Tagesabläufe entsteht – inklusive Schlaf, Arbeit, Freizeit, Haushaltsaktivitäten und Mobilität.
Ziel dieser Masterarbeit ist die Entwicklung eines Simulationsmodells zur Alltagsstruktur von Personen, das auf Basis der Zeitverwendungsdaten realistische Agentenaktivitäten über den gesamten Tagesverlauf abbildet. Dieses Modell soll das bestehende OMOD-Mobilitätsmodell ergänzen und validieren. Durch die Kombination beider Modelle wird es möglich, ganzheitliche Aktivitätsprofile zu erstellen. Dieses Modell soll im EU-geförderten Smart and Sustainable Work Culture Projekt zur Abschätzung des Einfluss von Home und Shared Office auf den städtischen Energieverbrauch genutzt werden.
Ziele der Arbeit
- Analyse und automatische Verarbeitung des Datensatzes der Zeitverwendungserhebung
- Abstraktion benötigter Wahrscheinlichkeitsverteilung zum Sampling von Aktivitätsketten und Entwicklung eines Simulationsmodells zur automatischen Erstellung der Aktivitätsketten
- Validierung und Abgleich des Modells mit OMOD
Voraussetzungen
- Studium der Informatik oder eines verwandten Faches
- Interesse an der Gestaltung zukünftiger Energiesysteme sowie deren Modellierung, Simulation und Optimierung
- Selbstständige und eigenverantwortliche Arbeitsweise
- Sicherer Umgang mit Python
Interesse an der Arbeit? Einfach eine E-Mail an jonas.schiller@uni-wuerzburg.de schreiben
