Entwicklung eines individuenbasierten Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren im Flughafenterminal

Mit der Entwicklung eines stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren wird die Basis für eine virtuelle Anwendungsumgebung geschaffen, mit der die Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal und die hierfür notwendigen Infrastrukturen modelliert, implementiert, untersucht und gezielt optimiert werden können. Es werden vorhandene wissenschaftliche Modellansätze zur mikroskopischen Agentensimulation kritisch gewürdigt und Anforderungen an das zu entwickelnde Bewegungsmodell abgeleitet. Das eigens entwickelte stochastische Bewegungsmodell stellt die Erweiterung eines räumlich diskreten mikroskopischen Modells auf Basis eines zellularen Automaten dar, wobei Defizite aufgrund der verwendeten diskreten Gitterstruktur bereits auf Modellebene kompensiert werden. Zu den Erweiterungen zählen die autonome Umgebungsanalyse und die Routenplanung des Agenten, die Abbildung weitreichender Wechselwirkungen zwischen den Agenten und die Berücksichtigung von gruppendynamischen Entscheidungen. Durch die Validierung des stochastischen Bewegungsmodells anhand des Fundamentaldiagramms für Fußgänger kann gezeigt werden, dass das Modell in der Lage ist, den charakteristischen Verlauf der Geschwindigkeit in Relation zur Agentendichte quantitativ abzubilden. Auch typische, in der Realität beobachtbare Selbstorganisationseffekte können durch das Modell reproduziert werden. Für die Anwendung des stochastischen Modells zur Abbildung des Bewegungsverhaltens von Passagieren im Flughafenterminal wird das Modell durch empirisch erhobene Passagierbewegungsdaten kalibriert. Die Datenerhebung erfolgt am Flughafen Dresden unter Verwendung eines entwickelten videogestützten Bewegungsverfolgungssystems und erlaubt eine gezielte Kalibrierung hinsichtlich der Passagierparameter: Geschlecht, Reisemotivation (privat oder geschäftlich), Gruppengröße sowie Gepäckart und -anzahl. Für die Erstellung der virtuellen Terminalumgebung werden die Passagierabfertigungsprozesse eingehend analysiert und die Prozesszeiten der jeweiligen Abfertigungsstationen durch spezifische Wahrscheinlichkeitsverteilungen modelliert. Hierfür stehen empirische Datenerhebungen am Flughafen Stuttgart zur Verfügung, die eine detaillierte Prozessanalyse hinsichtlich der Passagierparameter und der Prozessparameter (Erfahrung des Personals, Reaktionszeiten bei Störungen) erlauben. Im Anschluss an die Kalibrierung des stochastischen Bewegungsmodells und die Modellierung der Passagierabfertigungsprozesse erfolgt die Entwicklung einer Anwendungsumgebung für die Implementierung des virtuellen Flughafens. Durch den modularen Aufbau der Anwendungsumgebung ist eine effiziente Implementierung der Flughafenstrukturen (Grundriss, Flugplan, Personaleinsatz), der Abfertigungsprozesse und des stochastischen Bewegungsmodells möglich. Die Anwendungsumgebung stellt dabei einen übergeordneten Rahmen dar, durch den eine allgemeine Nutzerschnittstelle (Konfigurationsumgebung), eine grafische Ergebnisaufbereitung und die dreidimensionale Abbildung des Bewegungsverhaltens der Passagiere zur Verfügung steht. Die Anwendung des entwickelten stochastischen Bewegungsmodells erfolgt für die Validierung der Passagierabfertigungsprozesse (Check-In und Sicherheitskontrolle), für die Entwicklung einer passagierbezogener Prozessbewertung und für die vollständige Abbildung der Terminalprozesse (Abflug) am Beispiel des Flughafens Dresden. Durch die Analyse des Einstiegsverhaltens der Passagiere in ein Verkehrsflugzeug werden die Notwendigkeit des Einsatzes stochastischer Bewegungsmodelle und das Potential mikroskopischer Modellierungsansätze verdeutlicht. Das entwickelte stochastische Bewegungsmodell kann das Passagierverhalten auch in komplexen Umgebungen umfänglich widerspiegeln und die entwickelte Anwendungsumgebung stellt einen idealen Rahmen für die Modellanwendung und -weiterentwicklung dar. Durch die anwendungsorientierten Implementierungen steht eine Vielzahl von geeigneten Detaillösungen zur Verfügung, um den zukünftigen wissenschaftlichen und praxisrelevanten Herausforderungen der Personendynamik zu begegnen.:1. Methodische Konzeption 1.1. Motivation 1.2. Modell und Simulation 1.2.1. Modellierung 1.2.2. Computerbasierte Simulation 1.3. Modellansätze zur Abbildung individueller Verhaltensweisen 1.3.1. Kollektive Phänomene 1.3.2. Modellierung individueller Verhaltensweisen 1.3.3. Modell der sozialen Kräfte 1.3.4. Modell unter Verwendung von zellularen Automaten 1.3.5. Modell der diskreten Entscheidungen 1.4. Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal 1.5. Anforderungen an ein applikationsorientiertes Modell 2. Individuenbasiertes Bewegungsmodell 2.1. Eindimensionale Modellansätze 2.1.1. Random walk 2.1.2. Asymmetric simple exclusion process (ASEP) 2.2. Zweidimensionaler zellularer Automat 2.2.1. Gitterabhängigkeiten - Geschwindigkeit und Varianz 2.2.2. Implementierung - Testumgebung 2.2.3. Kalibrierung - Fundamentaldiagramm 2.3. Umgebungsanalyse zur Richtungsbestimmung 2.3.1. Geometrischer Ansatz 2.3.2. Diskreter Ansatz unter Nutzung eines regulären Gitters 2.4. Interaktionsmodellierung 3. Datenerhebung im Flughafenterminal 3.1. Videogestützte Personenverfolgung 3.1.1. Rechtliche Rahmenbedingungen 3.1.2. Methodische Umsetzung 3.1.3. Datenerhebung im Terminal des Flughafens Dresden 3.2. Erhebung passagierbezogener Daten 3.2.1. Indirekte Geschwindigkeitsindikation - Altersstruktur 3.2.2. Geschwindigkeitsverteilung - Geschlechtsspezifisch 3.2.3. Geschwindigkeitsverteilung - Reisemotivation 3.2.4. Geschwindigkeitsverteilung - Gruppengröße 3.2.5. Geschwindigkeitsverteilung - Gepäckanzahl 3.3. Allgemeines Bewegungsverhalten im Terminal 3.4. Erhebung prozessbezogener Daten 3.4.1. Ankunftsverteilung 3.4.2. Check-In 3.4.3. Sicherheitskontrolle 3.4.4. Pass- und Bordkartenkontrolle 4. Anwendungen 4.1. Entwicklung/Implementierung einer Anwendungsumgebung 4.1.1. Entwicklung eines Software-Prototyps 4.1.2. Modellimplementierung 4.2. Eindimensionaler Simulationsansatz - Boarding eines Verkehrsflugzeuges 4.2.1. Modellbeschreibung 4.2.2. Simulationsergebnisse 4.3. Anwendungsgebiet Flughafenterminal 4.3.1. Validierung der Passagierabfertigungsprozesse 4.3.2. Passagierbezogene Prozessbewertung 4.3.3. Abfertigungsprozesse am Flughafen Dresden (Abflug) 5. Schlussbetrachtungen A. Anhang Literaturverzeichnis DanksagungThe development of a stochastic motion model allows for using a virtual application environment, to reproduce passenger motion behavior and handling processes at airport terminals. Based on the introduced scientific approaches for microscopic agent simulation, requirements for an application-oriented motion model are derived. The developed model is a substantial extension of a stochastic cellular automata approach, where the deficiencies due to the discrete grid structure are compensated on a fundamental level. The model development is completed by adding agent-oriented environment analysis, route planning, and mid-range agent interaction. The stochastic motion model proves its capabilities for a quantitative reproduction of the characteristic shape of the common fundamental diagram of pedestrian dynamics. Moreover, generic self-organization effects are reproduced by the model. For the application of the stochastic approach for modeling the motion behavior of passengers inside an airport terminal, a comprehensive acqusition of data at Dresden International Airport provides a solid basis. A video-supported tracking environment allows for an efficient categorization of passengers and analysis of their motion behavior regarding to their gender, travel purpose (private or business), group size, and baggage types and quantities. In addition to the passenger-related data, the process time of passenger handling at each station at Stuttgart Airport is analyzed in detail and transformed to statistic probabilities by functional data fitting. Finally, the calibrated stochastic motion model is prepared for passenger dynamics at airport terminals. After the successful development and calibration, the implementation of the motion model in a virtual application environment is accomplished. To implement the terminal structure, the passenger handling processes, and the individual passenger motion behavior common programming interfaces are used as well as specific components for linking model and animation requirements. The application of the stochastic motion models aims at the validation of passenger handling process on the basis of empirical data from Stuttgart airport and at the development of a passenger-oriented process evaluation using Dresden Airport environment. The simulation of passenger dynamics at airport terminals points out that the stochastic motion model reproduces the motion behavior of passengers close to reality. Due to the application-oriented implementation a variety of appropriate solutions are available for future scientific and operational challenges related to passenger dynamics.:1. Methodische Konzeption 1.1. Motivation 1.2. Modell und Simulation 1.2.1. Modellierung 1.2.2. Computerbasierte Simulation 1.3. Modellansätze zur Abbildung individueller Verhaltensweisen 1.3.1. Kollektive Phänomene 1.3.2. Modellierung individueller Verhaltensweisen 1.3.3. Modell der sozialen Kräfte 1.3.4. Modell unter Verwendung von zellularen Automaten 1.3.5. Modell der diskreten Entscheidungen 1.4. Passagierabfertigungsprozesse im Flughafenterminal 1.5. Anforderungen an ein applikationsorientiertes Modell 2. Individuenbasiertes Bewegungsmodell 2.1. Eindimensionale Modellansätze 2.1.1. Random walk 2.1.2. Asymmetric simple exclusion process (ASEP) 2.2. Zweidimensionaler zellularer Automat 2.2.1. Gitterabhängigkeiten - Geschwindigkeit und Varianz 2.2.2. Implementierung - Testumgebung 2.2.3. Kalibrierung - Fundamentaldiagramm 2.3. Umgebungsanalyse zur Richtungsbestimmung 2.3.1. Geometrischer Ansatz 2.3.2. Diskreter Ansatz unter Nutzung eines regulären Gitters 2.4. Interaktionsmodellierung 3. Datenerhebung im Flughafenterminal 3.1. Videogestützte Personenverfolgung 3.1.1. Rechtliche Rahmenbedingungen 3.1.2. Methodische Umsetzung 3.1.3. Datenerhebung im Terminal des Flughafens Dresden 3.2. Erhebung passagierbezogener Daten 3.2.1. Indirekte Geschwindigkeitsindikation - Altersstruktur 3.2.2. Geschwindigkeitsverteilung - Geschlechtsspezifisch 3.2.3. Geschwindigkeitsverteilung - Reisemotivation 3.2.4. Geschwindigkeitsverteilung - Gruppengröße 3.2.5. Geschwindigkeitsverteilung - Gepäckanzahl 3.3. Allgemeines Bewegungsverhalten im Terminal 3.4. Erhebung prozessbezogener Daten 3.4.1. Ankunftsverteilung 3.4.2. Check-In 3.4.3. Sicherheitskontrolle 3.4.4. Pass- und Bordkartenkontrolle 4. Anwendungen 4.1. Entwicklung/Implementierung einer Anwendungsumgebung 4.1.1. Entwicklung eines Software-Prototyps 4.1.2. Modellimplementierung 4.2. Eindimensionaler Simulationsansatz - Boarding eines Verkehrsflugzeuges 4.2.1. Modellbeschreibung 4.2.2. Simulationsergebnisse 4.3. Anwendungsgebiet Flughafenterminal 4.3.1. Validierung der Passagierabfertigungsprozesse 4.3.2. Passagierbezogene Prozessbewertung 4.3.3. Abfertigungsprozesse am Flughafen Dresden (Abflug) 5. Schlussbetrachtungen A. Anhang Literaturverzeichnis Danksagun

Ennustava kysyntäjousto kaukolämmitetyissä ja -jäähdytetyissä kiinteistöissä

Contemporary technologies enable the control of energy consumption in buildings in a way which minimizes costs and maximizes consumer comfort. Cost reductions have been seen in District Heating and Cooling systems mostly as energy conservation. On the other hand, consumer comfort is increased by providing steadier indoor temperatures. Lately, literature present has presented a more agile approach of reducing costs by optimizing the consumption of the overall system with Demand-side Management. This approach aims to shift loads from peak load hours without necessarily reducing energy consumption. This thesis provides a model which applies the thermal capacity of District Heating and Cooling connected buildings as thermal energy storages. An artificial District Heating system with variable production costs was developed for the model in order to form dynamic price signals. These signals were utilized in two simulations. The first optimized existing heat load data from heavy mass buildings to appraise the effect of Demand-side Management, whereas the second modelled the behaviour of individual rooms. Both simulations aimed to store heat beforehand in the building envelope and to discharge it during price peaks. This offered the possibility to consume heating energy based on individual consumption profiles and only take action when the whole system requires it. The simulation model indicates that predictive Demand-side Management with dynamic price signals reduces heating costs in buildings by 4% during the heating period. The main cost savings occur to energy producers since variable production costs can be decreased by 6% due to load control using 15% of the building stock’s heated floor area. The room simulation demonstrated that the building components are able to store heat dynamically by intelligent prediction of occupancy, outside weather, and prices. With an autonomous auction platform, Demand-side Management activities can be targeted to buildings which are most suitable to shift demand. The order of building participation is determined by individual consumer comfort and thermal dissipation. As predictive Demand-side Management relies on dynamic pricing and engagement of District Heating and Cooling customers and producers, the thesis proposes a concept to achieve a win-win situation for these stakeholders. In order to ensure a reasonable allocation of benefits from Demand-side Management and provide a more accurate demand prediction, new business models could emerge. These models can challenge producers and customers to revalue District Heating and Cooling.Nykyaikaiset teknologiat mahdollistavat rakennuksen energiankulutuksen hallinnan tavalla, joka minimoi kustannuksia ja maksimoi kuluttajien mukavuutta. Kustannusten alentaminen on kaukolämmössä ja -jäähdytyksessä perinteisesti saavutettu energiansäästöllä. Kuluttajien mukavuutta on taas parannettu tasaisemmalla lämmönjakelulla. Viimeisten vuosien aikana tutkijat ovat esittäneet kysyntäjoustoa ketteränä tapana alentaa systeemitason kustannuksia. Kysyntäjousto pykii siirtämään ajallisesti osan tehon huippukuormista. Energiankulutusta ei välttämättä vähennetä. Tämä työ tarjoaa mallin, joka hyödyntää kaukolämmitteisten rakennusten lämpökapasiteettia energiavarastoina. Mallia varten on kehitetty kaukolämpöjärjestelmä, jonka antamat hintasignaalit perustuvat muuttuviin tuotantokustannuksiin. Näitä signaaleja hyödynnettiin kahdessa simulaatiossa. Ensimmäinen optimoi kuormia systeemitasolla siirtäen olemassa olevia kulutusprofiileja, kun taas toinen simulaatio käsitteli ihanteellista huonemallia. Molempien simulaatioiden tarkoituksena on varastoida lämpöä etukäteen rakenteisiin ja purkaa sitä hintapiikkien aikana. Toisin kuin aiemmissa tutkimuksissa, lämmönsäätimet reagoivat muuttuviin hintasignaaleihin. Tällä tavalla rakennukset kuluttivat lämmitysenergiaa käyttäjien yksilöllisten kulutusprofiilien mukaisesti, ja kysyntäjoustotoimenpiteisiin ryhdyttiin, kun koko järjestelmä sitä vaati. Simulointimalli osoitti, että ennustava kysyntäjousto voi alentaa rakennuksen lämmityskustannuksia 4% lämmityskauden aikana. Suurimmat kustannussäästöt koituvat energiantuottajille, sillä muuttuvat tuotantokustannukset laskivat simulaatiossa 6% käyttäen 15% rakennuskannan pinta-alasta hyödyksi. Huonesimulaatio osoitti, että rakennuksiin voi varastoida dynaamisesti lämpöä läsnäolon, sään ja hintojen älykkäällä ennustamisella. Itsenäisellä huutokauppa-alustalla kysyntäjouston toimintaa voidaan kohdistaa rakennuksiin, joilla on parhaimmat edellytykset siirtää hetkittäin lämmitystehoa. Tämä jako määräytyy kuluttajien mieltymysten ja rakennuksen lämpöhäviöiden mukaan. Koska ennakoivan kysyntäjouston täyden potentiaalin hyödyntäminen perustuu asiakkaiden sekä tuottajien sitoumukseen, tutkielma ehdottaa konseptia, jossa kaikki osapuolet hyötyvät kysyntäjoustosta. Tutkielmassa käy ilmi, että uusia liiketoimintamalleja voi syntyä varmistamaan kohtuullisen hyödynjaon ja parantamaan lämpökuormien ennustettavuutta. Nämä mallit voivat haastaa osapuolia löytämään uutta arvoa kaukolämmöstä ja -jäähdytyksestä