A Decentralized Adaptive Traffic Signal Control in Urban Networks based on Communication Data

Die Zunahme der Verkehrsnachfrage im motorisierten Individualverkehr in urbanen Ballungsräumen führt zu vielfältigen Verkehrsproblemen (u.a. verlängerte Reisezeiten, erhöhte Emissionen). Die Qualität des Verkehrs-flusses in städtischen Netzen wird von der Güte der Lichtsignalsteuerungen wesentlich beeinflusst. Eine Mög-lichkeit, den negativen Auswirkungen entgegenzuwirken, besteht in der netzweiten Optimierung. Technische Fortschritte in der drahtlosen Kommunikation und GPS-Lokalisierung ermöglichen in der Zukunft eine standardisierte drahtlose Kommunikation zwischen Fahrzeugen untereinander und mit Infrastrukturelementen. Wesentlicher Vorteil dieser Technologie ist die frühzeitige und kontinuierliche Detektion von Fahrzeugen in den Zu- und Abflüssen von Lichtsignalanlagen. Kontinuierlich übermittelte Positions- und Geschwindigkeitsdaten (V2I-Daten) vom Fahrzeug zu einem Access Point an der Lichtsignalanlage stellen einen deutlichen Informationsgewinn dar. Im Rahmen der Dissertation wurde ein azyklisches, dezentrales Steuerungsverfahren entwickelt, welches das neue Datenpotential an V2I-Daten nutzt, um den Verkehrsfluss in städtischen Netzen zu optimieren. Es erfolgt dabei kein Informationsaustausch zwischen benachbarten Knotenpunkten oder einer zentralen Ebene. Koordinierungs- und Priorisierungsstrategien können nachweislich umgesetzt werden. Die Steuerung jedes Knotenpunkts erfolgt phasenbasiert. Die Anzahl der Phasen und -übergängen ist unbeschränkt. Zu jedem Optimierungsintervall von ?t=5s werden anhand von V2I-Daten die Warteschlangen für jede Phasenkombination für die nächsten 20s prognostiziert. Entsprechend der Zielfunktion wird die Phasenfolge mit der minimalen Gesamtrückstaulänge ausgewählt und umgesetzt. Wesentlichen Einfluss auf die Qualität des Verfahrens hat der Anteil an kommunikationsfähigen Fahrzeugen. Daher wurde eine Methode in das Verfahren integriert, die anhand von wenigen V2I-Daten eine zuverlässige Schätzung der Rückstaulängen sicherstellt.The control of the increasing traffic volumes in cities worldwide is one of the main challenges of traffic enginee-ring even today and especially in the future. Only intelligent control strategies can reduce the negative impacts of congested urban networks like increasing travel times, increasing number of stops and therefore high pollu-tant emissions. Due to their role as bottlenecks within urban road networks, optimizing the traffic flow at signa-lized intersections is one of the key factors for reducing the mentioned impacts. Technical advances in wireless communication and GPS-location offer new meaningful options for vehicle detection at signalized intersections like the early and continuous detection of approaching vehicles within the communication range. The ongoing development and standardization of the technical framework for sending and receiving information between vehicles and the infrastructure like traffic signals (V2I-communication) are considered. The presented traffic control method takes advantage of the benefits of V2I-communication data. Major aim of the new control method is to react on the current traffic situation and to adjust the green time durations and phase sequence very quickly. Therefore the strategy is designed as decentralized and phase-based like traditional traffic signal control methods but operates without common parameters like cycle times, offsets or other fixed timings. Each discrete time interval of ?t=5s the control algorithm forecasts the future queue length for the next 20s by analyzing the received vehicles position and speed data and determines the optimal green time duration and phase sequence in order to reduce the total queue length at each intersection. The presented strategy is designed for networks and considers real planning constraints like intergreen times for pedestrians. Despite of the decentralized concept, the new approach provides methods for priority strategies and to coordinate neighbouring intersections

Corpus-adaptive Named Entity Recognition

Named Entity Recognition (NER) is an important step towards the automatic analysis of natural language and is needed for a series of natural language applications. The task of NER requires the recognition and classification of proper names and other unique identifiers according to a predefined category system, e.g. the “traditional” categories PERSON, ORGANIZATION (companies, associations) and LOCATION. While most of the previous work deals with the recognition of these traditional categories within English newspaper texts, the approach presented in this thesis is beyond that scope. The approach is particularly motivated by NER which is more challenging than the classical task, such as German, or the identification of biomedical entities within scientific texts. Additionally, the approach addresses the ease-of-development and maintainability of NER-services by emphasizing the need for “corpus-adaptive” systems, with “corpus-adaptivity” describing whether a system can be easily adapted to new tasks and to new text corpora. In order to implement such a corpus-adaptive system, three design guidelines are proposed: (i) the consequent use of machine-learning techniques instead of manually created linguistic rules; (ii) a strict data-oriented modelling of the phenomena instead of a generalization based on intellectual categories; (iii) the usage of automatically extracted knowledge about Named Entities, gained by analysing large amounts of raw texts. A prototype was implemented according to these guidelines and its evaluation shows the feasibility of the approach. The system originally developed for a German newspaper corpus could easily be adapted and applied to the extraction of biomedical entities within scientific abstracts written in English and therefore gave proof of the corpus-adaptivity of the approach. Despite the limited resources in comparison with other state-of-the-art systems, the prototype scored competitive results for some of the categories

Künstliche Intelligenz in der Hochschulbildung und das Transparenzproblem. Eine Analyse und ein Lösungsvorschlag

Es ist hochgradig attraktiv, das kognitive Potenzial Künstlicher Intelligenz (KI) in der Hochschulbildung beim Lernen und Lehren auf allen hochschuldidaktischen Ebenen zu den verschiedensten Zwecken heranzuziehen und zu nutzen: von der Lernassistenz über Tutorsysteme bis hin zu Planungssystemen zur Ausrichtung der Curricula. Einmal angenommen, solche KI-Systeme stünden uns morgen in den Hochschulen zur Verfügung: Sollten wir sie einsetzen? Überraschenderweise ist uns die Entscheidung bereits abgenommen. Die Antwort lautet »Nein«, wenn man die sogar rechtlich verankerte Forderung an die Transparenz von KI ernst nimmt, womit die Nachvollziehbarkeit, Erklärbarkeit und Interpretierbarkeit ihres Verhaltens verlangt wird. Dieser Beitrag zeigt auf, dass KI mit dem Transparenz-Prinzip unverträglich ist. Dieses Dilemma muss gesellschaftlich aufgelöst werden. Gleichwohl kann die hochschulische Bildungsforschung Rahmenbedingungen schaffen, die die Intransparenz von KI integriert und nicht ausschließt, indem sie den KI-Einsatz durch eine Bildungsfolgenforschung und wissenschaftliche »Echtzeit«-Methoden begleitet. Es wäre damit denkbar, die Forderung nach Transparenz abzuschwächen oder aufzugeben. (DIPF/Orig.)It is highly attractive to use the cognitive potential of Artificial Intelligence (AI) in higher education in learning and teaching on all levels of higher education didactics for a wide variety of purposes: from learning assistancetotutoring systemsto planning systems for aligning curricula. Let’s assume for a moment that such AI systems would be available for us tomorrow in higher education institutions: Should we use them? Surprisingly, the decision is already taken from us. The answer is »no« if we take seriously the even legally enshrined requirement for AI to be transparent, thereby demanding that its behaviour be comprehensible, explainable, and interpretable. This paper shows that AI is incompatible with the transparency principle. This dilemma needs to be resolved by society. Nonetheless, higher educational research can create conditions that integrate rather than exclude the intransparency of AI. And this can be done by accompanying the use of AI with educational impact research and scientific »real-time« methods. It would thus be conceivable to weaken or abandon the demand for transparency. (DIPF/Orig.

Text Mining: Wissensgewinnung aus natürlichsprachigen Dokumenten

Das noch recht junge Forschungsgebiet "Text Mining" umfaßt eine Verbindung von Verfahren der Sprachverarbeitung mit Datenbank- und Informationssystemtechnologien. Es entstand aus der Beobachtung, dass ca. 85% aller Datenbankinhalte nur in unstrukturierter Form vorliegen, so dass sich die Techniken des klassischen Data Mining zur Wissensgewinnung nicht anwenden lassen. Beispiele für solche Daten sind Volltextdatenbanken mit Büchern, Unternehmenswebseiten, Archive mit Zeitungsartikeln oder wissenschaftlichen Publikationen, aber auch Ströme kontinuierlich auflaufender Emails oder Meldungen von Nachrichtenagenturen (Newswires). Im Gegensatz zum Information Retrieval geht es beim Text Mining nicht darum, lediglich Dokumente anhand von Anfragen aufzufinden, sondern aus einem einzelnen oder einem Satz von Dokumenten neues Wissen zu gewinnen, etwa durch automatische Textzusammenfassungen, die Erkennung und Verfolgung benannter Objekte oder die Aufdeckung neuer Trends in Forschung und Industrie. Durch die ständig wachsende Zahl elektronisch verfügbarer Texte werden automatisch arbeitende Verfahren zur Bewältigung der Informationsflut immer dringender, was Text Mining zu einem sehr aktiven und auch kommerziell interessanten Forschungsgebiet macht. Der vorliegende Bericht enthält eine Auswahl von Themen, die von Studierenden der Universität Karlsruhe im Rahmen eines Hauptseminars am IPD im Wintersemester 2004/2005 erarbeitet wurden. Sie reichen von den Grundlagen der Computerlinguistik über einzelne Algorithmen zur Sprachverarbeitung bis hin zu konkreten Anwendungen im Text Mining. Zahlreiche Literaturreferenzen zu jedem Kapitel sollen dem Leser eine weitergehende Studie der einzelnen Themen ermöglichen

Automatisierte Zielnetzplanung zur Entwicklung von innovativen Planungsgrundsätzen für ländliche Niederspannungsnetze in Europa

Im Zuge des Umbaus des Energieversorgungssystems müssen in den kommenden Jahren insbesondere die Stromnetze verstärkt werden. Bei der Netzplanung kann dies durch die Berücksichtigung innovativer Technologien und Maßnahmen sowie durch den Erfahrungsaustausch auf europäischer Ebene effizient erreicht werden. In dieser Dissertation wird eine Methode zur automatisierten Netzplanung und deren Anwendung auf eine Vielzahl von Niederspannungsnetzen aus Deutschland und anderen europäischen Ländern vorgestellt. Umfangreiche automatisierten Zielnetzplanungen und Sensitivitätsanalysen werden durchgeführt, um die effizientesten Lösungsoptionen für die zukünftigen Herausforderungen ländlicher europäischer Netzbetreiber zu identifizieren. Anhand der gewonnenen Ergebnisse und Erkenntnisse werden insgesamt zehn Planungsprinzipien entwickelt und vorgestellt.During the transformation process of the energy supply system, particularly the electricity networks, need to be reinforced in the upcoming years. During network planning, this can be achieved efficiently by considering innovative technologies and measures, as well as by exchanging experiences at European level. This dissertation presents a method for automated network planning and its application to many low-voltage networks from Germany and other European countries. Thanks to the results and findings obtained, a total of ten planning principles are developed and presented

Anfragebearbeitung in einem Datenbank-Kernsystem für Geo-Anwendungen unter Verwendung einer generischen Komponente zur Anfrageoptimierung

In erweiterbaren Datenbanksystemen müssen zur Berücksichtigung einer neuen Anwendungsdomäne neben neuen Datensätzen und benutzerdefinierten Datentypen auch neue Indexstrukturen zur Beschleunigung der Anfragebearbeitung, anwendungsbezogene Algorithmen und Operationen zur Erzeugung von Anfrageergebnissen sowie neue Schlüsselwörter für die Anfragesprache ergänzt werden können. Diese Arbeit beschreibt die in einem objektorientierten Datenbank-Kernsystems eingesetzten Konzepte zur Anfragebearbeitung und betont seine Erweiterbarkeit. Außerdem wird eine neue erweiterbare generische Komponente zur Anfrageoptimierung vorgestellt, die erstmals eine einfache Beschreibung sowohl der algebraischen Transformationen als auch der Optimierungsstrategie durch textuelle Optimierungsregeln ermöglicht. Dadurch werden zum einen eine leichte Änderbarkeit der Optimierungsstrategie und zum anderen eine einfache Berücksichtigung von Erweiterungen des Systems im Rahmen des Optimierungsprozesses sichergestellt

Automatisierte Konfliktbewertung und -lösung für die Anschlussdisposition im (Schienen-)Personenverkehr

Störungen sind im Bahnbetrieb oftmals nicht vermeidbar und führen häufig zu Abweichungen vom Fahrplan in Form von Verspätungen. Aufgrund dieser entstehen Anschlusskonflikte. Diese sind für den Reisenden besonders unangenehm, weil sie zu einem Bruch der Reisekette führen können, der in vielen Fällen auch bei nur geringen Verspätungen eines Zubringers zu erheblichen Verspätungen des Reisenden führen kann. Die damit in Zusammenhang stehenden wirtschaftlichen Auswirkungen einzelner Anschlusskonflikte sind für den Disponenten nicht ohne weiteres ersichtlich. Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Dispositionsunterstützungssystems für die Anschlussdisposition. Das Dispositionsunterstützungssystem ist modular konzipiert, um einzelne Module hinzufügen, austauschen und dem jeweils einsetzenden Verkehrsunternehmen anpassen zu können. Im Rahmen der Dissertation werden die Module Anschlussbewertung, Maßnahmenbestimmung, Maßnahmenbewertung und Maßnahmenauswahl entwickelt. Das System erkennt Anschlusskonflikte automatisch und liefert dem Disponenten dafür Konfliktlösungsvorschläge. Sowohl die Auswirkungen eines Konflikts im Falle eines Anschlussbruchs als auch die Konfliktlösungsvorschläge werden monetarisiert bewertet. Diese Bewertung umfasst sowohl die Auswirkungen auf die Reisenden als auch auf das Verkehrsunternehmen. Das System eignet sich zur Anwendung durch Eisenbahnverkehrsunternehmen, ist aber gleichzeitig so konzipiert, dass es sich prinzipiell auf andere Verkehrsträger übertragen lässt. Für das Modul Maßnahmenbestimmung werden insgesamt 17 verschiedene Maßnahmenarten modelliert. Im Rahmen eines strukturierten Verfahrens, das für jede Maßnahmenart durchlaufen wird, werden sowohl Algorithmen für die Bestimmung der Durchführbarkeit als auch zur Ermittlung möglicher konfliktspezifischer Ausprägungen je Maßnahmenart entwickelt. Die betrachteten Maßnahmenarten umfassen neben den klassischen Maßnahmenarten zur Anschlusssicherung weitere Maßnahmenarten, die entweder ebenfalls wieder zu einer Anschlusssicherung führen oder die Reisekette auf unkonventionelle Art und Weise schließen. Um die Notwendigkeit einer Konfliktlösung und die zulässige Schwere von Eingriffen (Maßnahmen zur Konfliktlösung) in den Betriebs- und Verkehrsablauf zu bestimmen, erfolgt im Modul Anschlussbewertung eine Bewertung jedes Konfliktes anhand seiner wirtschaftlichen Auswirkungen auf die betroffenen Reisenden und das entscheidende Eisenbahnverkehrsunternehmen. Entsprechend werden auch für die Konfliktlösungen im Modul Maßnahmenbewertung methodisch konsistente Bewertungen vorgenommen, die mit der Bewertung des Anschlusskonflikts vergleichbar sein müssen. Die Bewertungen können nun gegeneinander abgewogen werden. Auch für die Herleitung der Bewertungen wird ein strukturiertes Verfahren verwendet. Im Modul Maßnahmenauswahl erfolgt schließlich die Selektion adäquater Maßnahmen für den Konflikt aus wirtschaftlicher Sicht des Verkehrsunternehmens. In vielen Fällen ist die Kombination von Maßnahmen in einem Bündel sinnvoll. Es ist im Allgemeinen jedoch nicht möglich, die Bewertungen der einzelnen Maßnahmen aufzusummieren, da sie sich teilweise gegenseitig beeinflussen und voneinander abhängen. Darüber hinaus können sehr vielfältige Lösungsmöglichkeiten auf einen Anschlusskonflikt angewendet werden, sodass ein NP-schweres Problem entsteht. Die Zusammenstellung von Maßnahmenbündeln und deren Bewertung stellt somit eine besondere Herausforderung dar, der in dieser Arbeit mit heuristischen Ansätzen begegnet wird. Mit den Ergebnissen dieser Arbeit liegt eine Beschreibung für ein Dispositionsunterstützungssystem vor, auf dessen Basis ähnliche Systeme für die Praxis entworfen werden können. Dabei gibt diese Arbeit einen Rahmen zur Konzeption des Systems vor und liefert Anregungen zur Betrachtung möglicher Maßnahmenarten und zu Bewertungsmöglichkeiten eines Anschlusskonflikts und der Maßnahmen. Sie leistet damit einen Beitrag zur Automatisierung der Konfliktlösung von Anschlusskonflikten, die wiederum die Auswirkungen von Anschlusskonflikten auf die Reisekette reduzieren und damit die Attraktivität des öffentlichen Verkehrs erhöhen soll

Aktive Ausgangsselektion zur modellbasierten Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver

Die modellbasierte Kalibrierung dynamischer Fahrmanöver an Prüfständen ermöglicht die systematische Optimierung von Steuergerätedaten über den gesamten Betriebsbereich des Fahrzeugs und begegnet somit der steigenden Komplexität in der Antriebsstrangentwicklung. Dabei werden mehrere empirische Black-Box-Modelle zur Abbildung der Zielgrößen für die nachfolgende Optimierung identifiziert. Der Einsatz der statistischen Versuchsplanung ermöglicht eine systematische Abdeckung des gesamten Eingangsbereiches. In jüngerer Vergangenheit werden in der Automobilindustrie vereinzelt Methoden des maschinellen Lernens eingesetzt, um die Anwendung der modellbasierten Kalibrierung zu vereinfachen und die Effizienz zu erhöhen. Insbesondere der Einsatz des aktiven Lernens führt zu vielversprechenden Ergebnissen. Mit diesen Methoden werden Modelle mit einer geringeren Anzahl an Messpunkten identifiziert, während gleichzeitig die erforderliche Expertise für die Versuchsplanerstellung reduziert wird. Eine Herausforderung stellt die simultane Identifikation mehrerer Regressionsmodelle dar, die für die Anwendung des aktiven Lernens auf die Fahrbarkeitskalibrierung erforderlich ist. Hierfür wird im Rahmen dieser Arbeit die aktive Ausgangsselektion (AOS) eingeführt und eingesetzt. Die AOS-Strategie bestimmt dabei das führende Modell im Lernprozess. Erste Veröffentlichungen zeigen das Potenzial der Verwendung von AOS. Statistisch signifikante Ergebnisse über die Effektivität gibt es bislang jedoch nicht, weswegen die weitere intensive Untersuchung von Strategien erforderlich ist. In der vorliegenden Arbeit werden regel- und informationsbasierte AOS-Strategien vorgestellt. Letztere wählen das führende Modell basierend auf allen während des Versuchs verfügbaren Informationen aus. Hier erfolgt erstmals die detaillierte Beschreibung und Untersuchung einer normierten modellgütebasierten Auswahlstrategie. Als Modellart werden Gauß’sche Prozessmodelle verwendet. Anhand von Versuchen wird überprüft, ob der Einsatz von AOS gegenüber gängiger statistischer Versuchsplanung sinnvoll ist. Darüber hinaus wird untersucht, ob die Berücksichtigung aller zur Versuchslaufzeit bekannten Informationen zu einer Verbesserung des Lernprozesses beiträgt. Die Strategien werden an Simulationsexperimenten getestet. Diese Simulationsexperimente stellen Grenzfälle echter Versuche dar, die für die Strategien besonders herausfordernd sind. Die Erstellung der Experimente wird anhand von Informationen aus realen Prüfstandsversuchen abgeleitet. Die Strategien werden analysiert und miteinander verglichen. Dazu wird eine anspruchsvolle Referenzstrategie verwendet, die auf den Methoden der klassischen Versuchsplanung basiert. Die Versuche zeigen, dass bereits einfache regelbasierte Strategien bessere Ergebnisse hervorbringen als die Referenzstrategie. Durch Berücksichtigung der momentanen Modellgüte und Abschätzung des Prozessrauschens zur Versuchslaufzeit ist eine weitere Reduktion der Messpunkte um mehr als 50% gegenüber der Referenzstrategie möglich. Da die informationsbasierte Strategie rechenintensiver ist, wird auch ein zeitlicher Vergleich mit unterschiedlichen langen Annahmen für die Fahrmanöverdauer am Prüfstand vorgenommen. Bei kurzen Manöverzeiten ist der Vorteil der informationsbasierten Strategie gegenüber der regelbasierten Strategie nur gering ausgeprägt. Mit zunehmender Manöverzeit nähert sich die abgeschätzte zeitliche Ersparnis jedoch der prozentualen Einsparung der Messpunkte an. Die aus den Simulationsexperimenten abgeleiteten Ergebnisse werden anhand eines realen Anwendungsbeispiels validiert. Die Implementierung an einem Antriebsstrangprüfstand wird dazu vorgestellt. Für die Versuche werden insgesamt 1500 Fahrmanöver an diesem Prüfstand durchgeführt. Die Ergebnisse der Versuche bestätigen die aus den Simulationsexperimenten abgeleiteten Ergebnisse. Die regelbasierte AOS-Strategie reduziert die Anzahl der Messpunkte im Durchschnitt um 65% im Vergleich zur verwendeten Referenzstrategie. Die informationsbasierte AOS-Strategie verringert die Anzahl der Punkte weiter auf 70% gegenüber der Referenzstrategie. Die Modelle der informationsbasierten Strategie sind bereits nach 50% der Punkte besser als die besten Modelle der regelbasierten Strategie. Die Ergebnisse dieser Arbeit legen den ständigen Einsatz der vorgestellten informationsbasierten Strategien für die modellbasierte Kalibrierung nahe.Model-based calibration of dynamic driving maneuvers on test benches enables the systematic optimization of ECU data over the vehicle’s entire operating range and thus faces the increasing complexity in powertrain development. Several empirical black-box models are identified to represent the target variables for the succeeding optimization. The use of statistical experimental design enables systematic coverage of the entire input range. Recently, machine learning methods have been occasionally used in the automotive industry to simplify applying the process and increase its efficiency. In particular, the use of active learning leads to promising results. It leads to a reduction of the number of measurement points necessary for model identification. At the same time, the required expertise for experimental design is reduced. The simultaneous identification of multiple regression models, which is required for a broad application of active learning to drivability calibration, is challenging. In this work, active output selection (AOS) is introduced and applied to face this challenge. An AOS strategy determines the leading model in the learning process. First publications show the potential of using AOS. However, no statistically significant results about the effectiveness are available to date, which is why these strategies need to be studied in more detail. This work presents rule- and information-based AOS strategies. The latter select the leading model based on all current information available during the experiment. For the first time, this publication provides a detailed description and investigation of a normalized model-quality-based selection strategy. Gaussian process models are used as model type. Experiments are conducted to verify whether the use of AOS is reasonable compared to common designs of experiments. Furthermore, we analyze whether taking into account all information known at the time of the experiment helps to improve the learning process. The strategies are first tested on computer experiments. These computer experiments represent borderline cases of real experiments, which are particularly challenging for the strategies. The experiments are derived using information from real test bench experiments. The strategies are analyzed and compared with each other. For this purpose, a sophisticated reference strategy is used, which is based on the methods of classical designs of experiments. The experiments show that even simple rule-based strategies lead to better results than the reference strategy. By considering the current model quality and estimating the process noise during experiment runtime, a further reduction of the measurement points by more than 50% compared to the reference strategy is possible. Since the information-based strategy is more computationally expensive, we perform a time comparison with different assumptions for the driving maneuver duration at the test bench. For short maneuver times, the advantage of the information-based strategy in comparison to the rule-based strategy is only small. As the maneuver time increases, the estimated time reduction approaches the percentage savings of the measurement points. The results derived from the computer experiments are validated using a real application example. The implementation on a powertrain test bench is presented for this purpose. For the experiments, a total of 1500 driving maneuvers are performed on this test bench. The results of the experiments confirm the results of the computer experiments. The rule-based AOS strategy reduces the number of measurement points by 65% on average compared to the reference strategy used. The information-based AOS strategy further reduces the number of points to 70% compared to the reference strategy. The results of this work suggest the use of the presented information-based strategies for model-based calibration

Multikriteriell optimierendes Betriebsführungsverfahren für PV-Batteriespeichersysteme

Die vorliegende Dissertation stellt ein neues multikriteriell optimierendes Betriebsführungsverfahren für netzgekoppelte Energiespeicher am Beispiel eines PV-Batteriespeichersystems im Hausbereich vor. Neben der Maximierung des Eigenverbrauchs an Solarenergie steht die Minimierung von Leistungsspitzen sowie der lebensdaueroptimierende Betrieb der Lithium-Ionen-Batterie im Fokus. Zur Verknüpfung der unterschiedlichen Wirkungshorizonte der teils konkurrierenden Betriebsführungsziele wird ein mehrstufiger, optimierungsbasierter Ansatz entwickelt. Das Betriebsführungsverfahren unterteilt sich in die Ebenen Momentan-, Kurzzeit- und Langzeitoptimierung. Die Momentanoptimierung regelt die Netzleistung, gene-riert den Leistungswert der Lithium-Ionen-Batterie und sorgt für einen effizienten Betrieb des Gesamtsystems. Die Kurzzeitoptimierung auf Basis der Dynamischen Programmierung ist verantwortlich für die Maximierung der Nutzung der Solarenergie, die Minimierung der Netzeinspeise- und Netzbezugsleistung und die Minimierung der Stromkosten. Die Reduzierung des Einflusses von Modell- und Prognoseunsicherheiten gelingt durch einen modellprädiktiven Ansatz. Die Langzeitoptimierung beeinflusst das Alterungsverhalten der Lithium-Ionen-Batterie und gewährleistet den lebensdaueroptimierenden Betrieb. Für eine breite Anwendungsklasse werden die Betriebsführungsparameter der einzelnen Ebenen hinsichtlich ihrer Leistungsfähigkeit untersucht und der Funktionsnachweis des gesamten Betriebs-führungsverfahrens erbracht. Weiterhin erfolgt der Vergleich mit zwei ausgewählten Referenzverfahren anhand definierter Bewertungskriterien. Abschließend wird der Einsatz des Betriebsführungsverfahrens für den industriellen Anwendungsbereich im Rahmen des For-schungsprojekts OptiStore vorgestellt