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Using optimization to design a renewable energy system has become a computationally demanding task as the high temporal fluctuations of demand and supply arise within the considered time series. The aggregation of typical operation periods has become a popular method to reduce effort. These operation periods are modelled independently and cannot interact in most cases. Consequently, seasonal storage is not reproducible. This inability can lead to a significant error, especially for energy systems with a high share of fluctuating renewable energy. The previous paper, “Time series aggregation for energy system design: Modeling seasonal storage”, has developed a seasonal storage model to address this issue. Simultaneously, the paper “Optimal design of multi-energy systems with seasonal storage” has developed a different approach. This paper aims to review these models and extend the first model. The extension is a mathematical reformulation to decrease the number of variables and constraints. Furthermore, it aims to reduce the calculation time while achieving the same results.
Schienenverkehrssysteme stehen in zunehmendem Wettbewerb, sowohl untereinander als auch mit anderen Verkehrsträgern. Als wichtiger Aspekt zur Steigerung der Kosteneffizienz wird die Digitalisierung des Betriebs und der Fahrzeuge betrachtet. Über eine Prognose der Ausfallwahrscheinlichkeit bzw. Restlebensdauer von Subsystemen können mittels Digitalisierung die Instandhaltungskosten gesenkt werden. Die geringen Fehlerraten im System Bahn machen die Nutzung besonderer Simulationstechniken notwendig. In diesem Beitrag wird gezeigt, wie sich die Subsystemverfügbarkeit aus den beobachteten Fehlerraten der Teilfunktionen vorhersagen lässt.
Wenn durch innovative, automatisierte Güterwagen betriebswirtschaftliche Vorteile nutzbar gemacht werden sollen, muss die Migration auf das neue System in sinnvollen Teilschritten unter Berücksichtigung der organisationellen und betrieblichen Vereinbarkeit vorgenommen werden. Eine stufenweise Migration mit Nachrüstbarkeit und Kompatibilität kann die optimale Ausstattungsvariante für die unterschiedlichen Betriebsszenarien sowie eine Steigerung der Wirtschaftlichkeit des Gesamtsystems bieten.
Neue Perspektiven für die Bahn in der Produktions- und Distributionslogistik durch Prozessautomation
(2020)
Berücksichtigung von No Fault Found im Diagnose- und Instandhaltungssystem von Schienenfahrzeugen
(2020)
Intermittierende und nicht reproduzierbare Fehler, auch als No Fault Found bezeichnet, treten in praktisch allen Bereichen auf und sorgen für hohe Kosten. Diese sind häufig auf unpräzise Fehlerbeschreibungen zurückzuführen. Im vorliegenden Beitrag werden Anpassungen der Vorgehensweise bei der Entwicklung und Anpassungen des Diagnosesystems vorgeschlagen.