Paper - Towards a Decision Support System for Energy-Efficient Ferry Operation on Lake Constance based on Optimal Control

Towards a Decision Support System for Energy-Efficient Ferry Operation on Lake Constance based on Optimal Control

MS Mainau

Mit dem Ökonomischen Assistenzsystem für die Bodenseeschifffahrt wird mithilfe eines digitalen Zwillings und künstlicher Intelligenz der beste Kurs mit der optimalen Geschwindigkeit für die Überfahrt ermittelt und diese der Crew anschaulich dargestellt. Die Wissenschaftler von der HTWG Konstanz, der Universität Konstanz und der Universität Freiburg haben zu ihrer Forschung ein Paper veröffentlicht, in welchem sie die Daten und Berechnungen hinter dem Projekt näher erklären:

 

Paper | Toward a Decision Support System for Energy-Efficient Ferry Operation on Lake Constance based on Optimal Control

 

Abstract (frei übersetzt):

Der maritime Sektor befindet sich in einem disruptiven technologischen Wandel, der von drei Hauptfaktoren angetrieben wird: Autonomie, Dekarbonisierung und digitale Transformation. Die Berücksichtigung dieser Faktoren erfordert eine Neubewertung des Betriebs von Binnenschiffen. Diese Arbeit stellt den Entwurf und die Entwicklung eines Entscheidungsunterstützungssystems für den Fährbetrieb vor, das auf einem „shrinking horizon optimal control framework“ basiert. Die Problemformulierung beinhaltet ein mathematisches Modell der Fährdynamik und Umwelteinflüsse, insbesondere Wasserströmungen und Wind, die die Dynamik maßgeblich beeinflussen können. Reale Daten und anschauliche Szenarien demonstrieren das Potenzial des vorgeschlagenen Systems, die Fährbesatzungen durch Echtzeit-Anweisungen effektiv zu unterstützen. Dies ermöglicht eine verbesserte Betriebseffizienz bei gleichzeitiger Einhaltung vordefinierter Manöverdauern. Die Ergebnisse deuten darauf hin, dass Anwendungen der optimalen Steuerung vielversprechend für die Weiterentwicklung des zukünftigen Fährbetriebs auf Binnengewässern sind. Ein Video der Fähre MS Insel Mainau im Einsatz auf dem Bodensee ist verfügbar unter: https://youtu.be/i1MjCdbEQyE

 

Cookies UI