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Motivation
Mit der zunehmenden Elektrifizierung des Verkehrssektors gewinnt das Ladeverhalten von E-Auto-Besitzer*innen stark an Bedeutung. Eine intelligente Lastverteilung beim Laden ist dabei nicht nur essenziell für die Stabilität des Stromnetzes, sondern auch für die effektive Nutzung von erneuerbaren Energien. Um Ladeprozesse gezielt steuern zu können, ist jedoch eine grundlegende Voraussetzung, dass das Fahrzeug physisch an das Stromnetz angeschlossen ist – das sogenannte Ansteckverhalten.
Dieses Ansteckverhalten wurde bisher in verschiedenen Studien empirisch untersucht und spielt eine zentrale Rolle für alle Ansätze zur Optimierung des Ladeverhaltens. Insbesondere für unsere Forschung in verschiedenen Projekten im Bereich Energieinformatik und Mobilität benötigen wir realitätsnahe Simulationsmodelle, die das Anstecken von Elektrofahrzeugen möglichst differenziert abbilden. Ziel ist es, die Ansteckwahrscheinlichkeit in Abhängigkeit von Faktoren wie Nutzergruppen oder Wohnorttypen (z. B. städtisch vs. ländlich) besser zu verstehen und die existieren Studien zu Vergleichen um daraus eine Modellierung zu erstellen.
Ziele der Arbeit
- Recherche von Studien zum Ansteckverhalten von ElektrofahrzeugbesitzerInnen und Kombination der Ergebnisse zu einer Meta-Studie
- Identifikation potenzieller Datensätze für die Entwicklung eines Simulationsmodells
- Entwicklung eines (räumlich/) zeitlich aufgelösten Ansteckmodells, welches für verschiedene Personengruppen die Ansteckwahrscheinlichkeit vorhersagt
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 marco.pruckner@uni-wuerzburg.de oder paul.benz@uni-wuerzburg.de schreiben
Available Master Thesis Topics
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
