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The number of electric vehicles is steadily growing and commercial fleet owners follow this trend. However, the charging of fleets has a major impact on the already stressed power grid. To prevent negative impact on the grid, it is necessary to schedule charging processes. This charging scheduling should not only utilize the existing charging infrastructure and the available resources, but it should furthermore allow an optimized charging schedule, e.g. in terms of cost reduction. This scheduling problem is complex and it needs significant information about infrastructure and fleet in order to create a viable charging schedule. However, not all of the relevant information is always available. For this reason, this paper analysis the possibilities to create a charging schedule with missing information. To achieve this, the paper provides a detailed description of the charging scheduling problem for a day ahead planning and the necessary input parameters. It clarifies the influence of the input parameters on the viability and optimality of a charging schedule. On this base, the paper establishes data sets with different degrees of scheduling possibilities. Further, the paper analyses the affectation of missing input parameters on the scheduling and it provides possible solutions to approximate the missing parameters under the proposition to guarantee the viability of a charging schedule.

Die vorliegende Dissertation befasst sich mit Prinzipien, Methodiken, Techniken und Realisierungen zur systematischen Entwicklung von komplexen eingebetteten Systemen unter Verwendung von Softcore Prozessoren. Die adressierte Aufgabendomäne ist vor allem die echtzeitkritische Daten- und Bildverarbeitung. Notwendig sind neue Lösungen aufgrund immer leistungsfähigerer eingebetteter Systeme, mit deren Hilfe Aufgabenfelder bedient werden können, die bisher mit diesen Systemen nicht umsetzbar waren. Aufbauend auf den Darstellungen bereits existierender Modelle und Verfahren, wie z. B. dem V-Modell oder dem Hardware-Software Co-Design, wird eine spezielle Realisierungsmethodik für applikationsspezifische Softcore FPGA-Lösungen in Abhängigkeit von algorithmischen Anforderungen in der Aufgabendomäne erarbeitet. In diesem Zusammenhang wird eine Softcore-Bibliothek mit an diese Domäne angepassten Eigenschaften konzipiert und umgesetzt. Das dabei verwendete modellbasierte Vorgehen ermöglicht durch eine hierarchische Beschreibung und Validierung eine zeit- und kosteneffiziente Entwicklung komplexer Systeme. Für jede Abstraktionsebene werden Modelle vorgestellt, die jeweils auf dieser alle notwendigen Anforderungen zur frühzeitigen Fehlererkennung und Fehlervermeidung sowie eine automatisierte Codegenerierung und Optimierungen sinnvoll umsetzen. Durch gezielte Festlegung einzuhaltender Kriterien und Entwicklungsschritte wird dabei in jeder Komponente der Toolchain eine bestmögliche Kombination von zeit- und kosteneffizienter Entwicklung mit der Sicherstellung der Einhaltung harter Echtzeiteigenschaften sowie einer Maximierung der Wiederverwendbarkeit, erreicht. Dabei spielt die Anpassbarkeit der eingebetteten Systeme mit Hilfe von partieller Rekonfiguration, mit der das dynamische Austauschen von Teilen des Softcores oder sogar ganzer Softcore Prozessoren zur Laufzeit ermöglicht wird, eine wichtige Rolle. Es erfolgen ein praktischer Nachweis der Funktionalität der erarbeiteten Modelle sowie ausführliche Experimente über die zeitlichen Anforderungen bei der partiellen Rekonfiguration von Softcore Prozessoren. Die praktischen Ergebnisse der Arbeit zeigen deutlich die Effizienz der Entwicklung von Lösungen mit der konzipierten und umgesetzten Toolchain sowie die Relevanz und Einsetzbarkeit der partiellen Rekonfiguration in diesem Gebiet.