EKSSE

Energieeffizienter Schienenverkehr in Echtzeit

Die Verlagerung von Verkehr auf die Schiene ist zentral für die deutschen Klimaziele – doch der Bahnverkehr ist zugleich der größte Einzelstromverbraucher des Landes und birgt erhebliche, bislang ungenutzte Einsparpotenziale. Das Verbundprojekt EKSSE entwickelt mathematische Verfahren, die den laufenden Betrieb in Echtzeit energieoptimal koordinieren: durch optimierte Fahrprofile und Haltezeiten, durch zeitliche Abstimmung abfahrender und ankommender Züge zur besseren Nutzung der Bremsenergie und durch Vermeidung teurer Strom-Lastspitzen. Methodisch verbindet das Vorhaben optimale Steuerung der Geschwindigkeitsprofile mit diskreter Fahrplanoptimierung und nutzt maschinelles Lernen, um aus historischen Betriebsdaten Verspätungsmuster vorherzusagen und Unsicherheiten einzubeziehen. Beteiligt sind das Fraunhofer IIS, die TU Berlin und die FAU Erlangen-Nürnberg, gemeinsam mit den Verkehrsbetrieben Nürnberg (VAG) und der Hamburger Hochbahn. Das Ergebnis – ein Software-Demonstrator als Schritt zum digitalen Zwilling des Bahnsystems – senkt Energieverbrauch und Kosten zugleich und stärkt die nachhaltige Verkehrsinfrastruktur im Sinne der Hightech Agenda Deutschland.