Datenanalye und Bilderkennung zur Abschätzung des Potentials von Photovolatik für Elektrofahrzeuge

Institut
Lehrstuhl für Fahrzeugtechnik
Typ
Semesterarbeit / Masterarbeit /
Inhalt
experimentell / theoretisch /  
Beschreibung

Um die globale Klimaproblematik einzudämmen hat die Bundesregierung Maßnahmen und Ziele für Deutschland beschlossen. Die Ziele (Reduktion von Treibhausgasemissionen und Einführung Elektromobilität) wurden weit verfehlt. Als Konsequenz müssen bestehende Technologien zum Beitrag gegen den Klimawandel schnellstmöglich eingesetzt werden.

Eine Koppelung des Energie- und Verkehrssektors bringt Synergien, die die Nachteile von Einzellösungen (Netzstabilität, Kosten, etc.) ausgleichen können. Doch wie und wo wäre dies am effektivsten möglich? Um diese Frage zu beantworten soll eine Methode zur Automatisierten Auswertung des Potentials von Photovoltaikstandorten entwickelt werden.

Folgende Arbeitspakete umfasst die zu vergebende Studienarbeit:

  • Literaturrecherche zur PV‑Potentialabschätzung
  • Einarbeitung in die Bilderkennung
  • Automatisierte PV-Potential-Abschätzung mit Luftbilddaten
  • Vergleich der Implementierung mit bestehenden PV-Potentialanalysen
Voraussetzungen
  • Enthusiasmus und Motivation
  • Programmierkenntnisse und Vorwissen zu Machine-Learning oder starke Programmieraffinität
  • Eigeninitiative, Kreativität, Zuverlässigkeit
Tags
FTM Krapf FTM Fahrzeugkonzepte
Möglicher Beginn
sofort
Kontakt
Sebastian Krapf
Raum: 3510
Tel.: +49 89 289 15769
krapfftm.mw.tum.de