ITU-speciale vil forbedre togdriften
Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsen har begge færdiggjort en MSc i datalogi ved ITU. Deres speciale er netop blevet publiceret i et forskningstidsskrift, og de har udviklet energieffektive togkøreplaner, der både reducerer togs samlede energiforbrug og driftsomkostninger uden at gøre passagerejsetiden længere.
Skrevet 15. maj 2023 08:09
Det startede med en øl i fredagsbaren, Scroll Bar, på ITU. Det er siden da blevet til et stærkt venskab og store akademiske resultater for Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsen.
De har begge gennemført en kandidat i datalogi ved ITU, og makkerparrets speciale blev en succesfuld kulmination på fem års studier. Specialet er netop blevet udgivet som forskningsartikel i forskningstidsskriftet i Journal of Rail Transport Planning & Management.
Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsen udvikler energieffektive togkøreplaner, der både reducerer toges energiforbrug og driftsomkostninger uden, at passagerejsetiden bliver længere. Ydermere er de energieffektive køreplaner med til at bidrage til den grønne omstilling.
"I stedet for at vente adskillige år på, at nuværende togmateriel bliver udskiftet til mere klimavenlige alternativer, så kan energieffektive køreplaner nedbringe energiforbruget, minimere CO2-udslippet og bidrage positivt til den grønne omstilling lige nu og her” fortæller Mathias Bejlegaard Madsen.
Energieffektive køreplaner baseret på faktisk kørselsdata
Ifølge Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsen er energieffektive togkøreplaner helt essentielt for at udnytte togs fulde energipotentiale.
”Energiforbruget stiger hurtigere, jo mere togføreren øger hastigheden. Man kan derfor spare rigtig meget energi ved at køre langsommere. Dog er langsommere togkørsel ikke en løsning alene, fordi det går ud over rejsetiden” fortæller Matthias Als. Derfor har makkerparret fokus på både togenes energiforbrug og energiforbrugets indflydelse på rejsetiden.
Et hovedpunkt i Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsens speciale er, at de modellerer energiforbruget ud fra faktisk kørselsdata. På den måde gør de det muligt at forudsige energiforbruget for en given køreplan. Det betyder, at når køreplanerne bliver vurderet ud fra deres energiforbrug, inkluderer det også togførerens kørselsadfærd, hvilket i sidste ende giver et mere virkelighedsnært resultat.
Til at udregne de optimale køreplaner har makkerparret udviklet en genetisk algoritme, som modellerer køreplanerne som om, at det er genetik. Det betyder, at hvert netværk af køreplaner er et individ, som skal optimeres ud fra hver køreplans energiforbrug og passagerrejsetid. Den genetiske algoritme parrer og muterer køreplanerne, så man til sidst står med de mest optimale køreplaner.
Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsen anvender en større Nordeuropæisk togoperatør som case i deres speciale. Deres resultater viser, at togoperatøren kan reducere 3,3% i energiforbruget og minimere 4,6% af passagerrejsetiden for hvert netværk af køreplaner ved at anvende energieffektive køreplaner.
Matthias Als og Mathias Bejlegaard Madsens skrev deres speciale i samarbejde med Cubris og med vejledning fra Rune Møller Jensen, der er lektor ved Institut for Datalogi på ITU.
Fra ITU til industrien
Selvom fredagsbar, projektrapporter og eksamener på ITU er et afsluttet kapitel, ser makkerparret tilbage på studietiden som en periode, der i høj grad har rustet dem til deres karrierer.
”Vi ville egentlig bare gerne programmere hele tiden, da vi studerede, fordi det var det, vi synes var sjovt. Men i dag er jeg så glad for, at vi også blev undervist i blandt andet forskellige designperspektiver, forretningsperspektiver og brugerorientering på vores uddannelse. Vi har fået så mange forskellige vinkler på, hvordan vi kan løse problemer, og det er så godt at kunne anvende i vores jobs nu” fortæller Matthias Als. Han arbejder i dag for fodtøjsproducenten, Ecco, i afdelingen for Data & AI, hvor han beskæftiger sig med mange af de samme teknikker, som makkerparret anvendte under deres speciale.
Mathias Bejlegaard Madsen er i dag teamleder i afdelingen for Optimering og Data Science i Cubris, hvor han arbejder med at optimere forskellige aspekter af togoperationen for deres kunder.
Ditte Ørsted Johansen, Presseansvarlig, telefon +45 25 55 04 47, email ditj@itu.dk