Deep Reinforcement Learning zur Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen

Eine Steigerung von Energieeffizienz und Pünktlichkeit resultiert in einer erhöhten Wirtschaftlichkeit und Leistungsfähigkeit des Bahnsystems. Diese Leistungsindikatoren können im Vollbahnbereich aufgrund der abgetrennten Bahnkörper und vorhandener Zugsicherungssysteme mit höheren Automatisierungsgraden verbessert werden. Straßenbahnen teilen sich die Trasse mit dem motorisierten Individualverkehr, Radfahrern und Fußgängern. Aus diesen Gründen sind Automatisierungsmöglichkeiten begrenzt und durch das Fahren auf Sicht sind die Fahrer von der sicheren Fahrzeugführung vereinnahmt. Fahrzeitreserven sind dagegen durch das Fahrgast- und Verkehrsaufkommen variabel. Konventionelle Optimierungsverfahren können für einzelne Szenarien Fahrprofile ermitteln, welche den Energiebedarf bei einer pünktlichen Fahrweise minimieren. Bei betrieblichen Abweichungen sind diese Fahrprofile jedoch nicht mehr optimal. Aufgrund der variablen Fahrzeiten und Haltedauern bietet sich der Einsatz von Künstlicher Intelligenz (KI) an, welche die Muster über den Tag erlernen und darauf die Fahrprofile anpassen kann. Diese Dissertation untersucht, wie die Energieeffizienz und Pünktlichkeit von Straßenbahnen durch den Einsatz von KI gesteigert werden können. Zum Training der KI wird eine validierte Umgebung aus Messdaten aus dem regulären Fahrgastbetrieb aufgebaut. Der rechenzeitintensive Trainingsprozess wird durch ein datengetriebenes Energiebedarfsmodell beschleunigt. Auf zwei Szenarien wird die KI zu je drei Verkehrszeiten trainiert. Die ermittelten Fahrprofile werden mit denen von Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb sowie mit einem durch Dynamic Programming ermittelten theo-retischen Optimum verglichen. Zur Untersuchung der Generalisierungsfähig-keiten der KI wird diese in einem ersten Schritt ohne weiteres Training auf bekannten Szenarien zu unbekannten Haltedauern getestet und mit den Fahrern verglichen. Im zweiten Schritt wird eine Umleitungsfahrt auf einer für die KI unbekannten Strecke simuliert. Die berechneten Fahrprofile werden ebenfalls wieder mit Fahrern aus dem regulären Fahrgastbetrieb verglichen. Anhand der Ergebnisse werden abschließend potentielle Ein-satzmöglichkeiten der KI als Fahrerassistenzsystem diskutiert