Energieeffiziente und vorausschauende Steuerung von Stadtschnellbahnsystemen

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1 Faculty for Transportation and Traffic Sciences Friedrich List Institute for Intelligent Transportation Systems Chair for Traffic Control Systems and Process Automation Energieeffiziente und vorausschauende Steuerung von Stadtschnellbahnsystemen Braunschweiger Verkehrskolloquium Dipl.-Ing. Anne Binder Fakultät Verkehrswissenschaften Friedrich List MOVING THE WORLD.

2 Gliederung Systemabgrenzung Was sind unabhängige Stadtbahnsysteme? Steuerungsebenen - Energieeffiziente Steuerung auf unterschiedlichen Steuerungsebenen Liniensteuerung - Energieeffiziente Steuerung von Fahrzeugen auf einer Linie Nachweis - Verifikation unterschiedlicher Steuerstrategien mittels Betriebssimulation Ergebnisse - Wirkung von innovativen Steuerstrategien Umsetzung 2

3 Unabhängige Stadtbahnsysteme Vergleich mit anderen Schienensystemen Fahrplan (Vertragsgrundlage zw. Kunden & Unternehmen, betriebsinterne Netzsteuerung) Beeinflussung individueller Fahrzeuge (im Gegensatz zu V-Strömen, Information über jedes Fahrzeug sind verfügbar, Berufsfahrzeugführer) Gebrochener Verkehr/ Wegeketten (Umsteigebeziehungen, Anschlüsse) Durchlassfähigkeit des Verkehrsweges (ein Fahrzeug pro Gleis,1 Freiheitsgrad der Bewegung) Spurgebundenheit Netztopologie beeinflusst in hohem Maße die Möglichkeiten des Verkehrsmanagements Geringere Geschwindigkeiten, Geringere Fahrzeugmassen, Geringerer Haltestellenabstand Höhere Zugfolgezeiten/ geringere Taktzeiten Verkehrsmanagement im Sekundenbereich Wichtigkeit des Fahrgastwechsels (höherer Anteil an Gesamtbeförderungszeit, viele Türen für Fahrgastwechsel) Einfluss von Verkehrsschwankungen (Verkehrsspitzen, besondere Ereignisse) Flexibilität Sensibilität gegenüber Steuerung 3

4 Unabhängige Stadtbahnsysteme Einwohner Einzugsgebiet Geplante Zugfolgezeit Fahrgäste pro Tag Hamburg 1,8 Millionen 4 Millionen 5 Minuten 0,6 Millionen Berlin 3,5 Millionen 3,5 Millionen 4 Minuten 1,3 Millionen Kopenhagen 0,5 Millionen 1,2 Millionen 2 Minuten 0,14 Millionen New York 8,2 Millionen 18,9 Millionen 2-3 Minuten 5,3 Millionen Santiago de Chile 5,5 Millionen 7,2 Millionen 2 Minuten 2,3 Millionen Tokyo 8,9 Millionen 37 Millionen 110 Sekunden 6,3 Millionen 4

5 Steuerungskonzepte im Stadtschnellbahnbetrieb Intermodale Optimierung Optimierung aller Zugfahrten im Metrosystem Optimierung mehrerer Zugfahrten auf einer Linie Optimierung der Zugfahrt auf einer Linie Optimierung der Zugfahrt zwischen zwei Stationen 5

6 Dynamische Fahrzeitenregelung Prinzip Vorausschauende Fahrzeitenregelung s Schulklasse 80 km/h geplanter Fahrtverlauf Hole Verspätungen so schnell wie möglich auf 70 km/h 60 km/h t Hole Verspätungen bis zum nächsten wichtigen Halt auf 6

7 Vorausschauende Fahrzeitenregelung Variable Verteilung der tatsächlich vorhandenen Fahrzeitreserve u Unter Nutzung der dynamischen Programmierung nach Bellmann wird die optimal Verteilung der Fahrzeitreserve über mehrere Abschnitte gesucht Neben der Einhaltung der Fahrplanrestriktionen ist der Energieverbrauch das alleininge Gütekriterium 7

8 Vorausschauende Fahrzeitenregelung Notwendig: Definition von untergeordneten und wichtigen Haltestellen Zwischen wichtigen Haltestellen kann verfügbare Fahrzeitreserve verteilt werden Prognose der zukünftigen Fahrgastwechselzeiten an untergeordneten Haltestellen 8

9 Prognose der Haltezeiten Einfluss der Prognose auf Wirkung der Steuerung Maßnahme: Wahl des richtigen Quantils zur Optimierung Pessimistische Prognose Optimistische Prognose Prognostizierte Aufenthaltsdauer Prognostizierte Aufenthaltsdauer Fahrplanabweichung Tatsächliche Aufenthaltsdauer Überschätzung der zukünftigen Haltezeiten Potential der Optimierung wird nicht ausgenutzt, insbesondere bei U-Bahn Warten auf die tatsächliche Abfahrtzeiten Zeit Warten auf Abfahrt Tatsächliche Aufenthaltsdauer Unterschätzung der Haltezeiten höheres Optimierungspotential wird vorausgesagt, mehr Fahrzeit wird auf vorderen Abschnitten verteilt wenig Fahrzeit auf späteren Abschnitten hoher Energieverbrauch und zusätzliche Verspätungen Zeit 9

10 Verzögerter Zulauf auf Umstiegshaltestellen Notwendig: Definition Anzahl der Vorlaufabschnitte Prognose der Ankunftsverspätung des verspäteten Zuges an der Umstiegshaltestelle Prognose der zukünftigen Fahrgastwechselzeiten an untergeordneten Haltestellen 10

11 Simulationsmodell Diskreter Simulationsgraph Differenzierung der einzelnen Prozessschritte in Teil-Prozesse 11

12 Simulationsmodell Diskreter Simulationsgraph Differenzierung der einzelnen Prozessschritte in Teil-Prozesse 12

13 Fahrgastwechselsimulation Nutzen der tatsächlichen Verteilungsfunktionen Durch Nutzung der Inversionsmethode werde zufällige Haltezeiten simuliert Zufallszahl Simulierte Fahrgastwechseldauer in s 13

14 Simulationsmodell Diskreter Simulationsgraph Differenzierung der einzelnen Prozessschritte in Teil-Prozesse 14

15 Simulationsdurchführung Quantifizieren des Effekts vorausschauender Fahrweisen Berücksichtigung der Stochastik des Prozesses innerhalb einer Monte-Carlo- Betriebssimulation Wiederhole n mal Zufälliges Szenario Betriebssimulation Szenariobewertung Gesamtbewertung Unterschiedliche Steuerungsverfahren 15

16 Betriebsarten vorausschauendes Fahren bei Anschlüssen nein ja Vorausschauendes Fahren bei Fahrplanabweichungen im Sekundenbereich nein ja (1) Energieffizente Fahrweisen zwischen zwei Haltestellen (2) (3) (4) 16

17 Absolutvergleich der Energieverbräuche Hauptverkehrszeit Richtung 1-0,2% 17

18 Absolutvergleich der Energieverbräuche Hauptverkehrszeit Richtung 1-2,4% 18

19 Absolutvergleich der Energieverbräuche Hauptverkehrszeit Richtung 1-2,9% 19

20 Gesamtenergieverbrauch Mittelwerte HVZ und NVZ beide Fahrtrichtungen vorausschauendes Fahren bei Anschlüssen nein ja Vorausschauendes Fahren bei Fahrplanabweichungen im Sekundenbereich nein ja -0,2% -2,3% -2,3% 20

21 Haltestellenfahrplanabweichung (1) Hauptverkehrszeit, Linie U2 - Richtung 1 (1) (2) (3) (4) 5 21

22 Haltestellenfahrplanabweichung (1) Hauptverkehrszeit, Linie U2 - Richtung 1 0,002 0,

23 Auswertung Der Nutzen von dynamischer Fahrzeitenregelung in unterschiedlichen Betriebsszenarien kann anhand von Simulationen nachgewiesen werden Einfluss auf die Pünktlichkeit liegt im Sekundenbereich Ergebnis der Steuerung hängt von viele unterschiedlichen definierten Parametern ab: Anzahl & Lage der wichtigen Haltestellen Toleriertes Verspätungsintervall an untergeordneten Haltestellen Schätzungsquantil der zur Verfügung stehenden Fahrzeitreserve Anzahl der Progonseabschnitte bei Anschlussoptimierung 23

24 Weitere mögliche Untersuchungen Modellierung des Fahrvorgangs als stochastische Größe Einfluss des Prognoseverfahrens (sowohl des Quantils als auch Vorlaufhaltestellen) für die Haltezeit Abschätzen des Effektes von energieeffizienten Steuerungen in hochbelasteten Stadtschnellbahnsystemen 24

25 Umsetzung Wenn ein System bereits vorhanden ist, sind energieeffiziente Steuerungen durch einfache Modifikationen der Software in der Leitzentrale umsetzbar Befahren Freifahren Haltestelle Gleisantenne ASG ASG ASG Zugmelder SBS Leitzentrale Quelle: Hamburger Hochbahn ASG LSD Fahrdaten Datenbankserver Statistikserver Quelle: Diplomarbeit Henkel

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