E-Mobility in public transportation: optimal resource scheduling and charging infra-structure
Data Management, Data-Intensive Systems, Computer Science Methods in Business Informatics
Traffic and Transport Systems, Intelligent and Automated Traffic
Final Report Abstract
Das Projekt beschäftige sich mit der Entwicklung von Optimierungsmethoden für die Fahrzeugeinsatzplanung im öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) unter Berücksichtigung der Anforderungen und Möglichkeiten der Elektromobilität. Dabei wurde besonders auf technische Aspekte der Batterie- und Ladetechnologie als auch auf die Mitberücksichtigung der Ladeinfrastrukturplanung fokussiert. Im Projekt wurde dazu ein vielseitig kalibrierbares Optimierungs-Framework konzipiert und implementiert, mit dessen Hilfe sich Planungsstrategien bestimmen lassen. Für Verkehrsunternehmen im ÖPNV ergeben sich für die Planung und Steuerung der unternehmerischen Prozesse beim Einsatz von Elektrofahrzeugen neue Herausforderungen. Dabei spielt die deutlich geringere Reichweite der Elektrofahrzeuge im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren und die Möglichkeit, die Fahrzeugbatterie an bestimmten Ladestationen wiederaufladen zu können, eine wichtige Rolle. Der Planungsschritt innerhalb des Planungsprozesses von Verkehrsunternehmen, der davon besonders betroffen ist, ist die Fahrzeugeinsatzplanung, welche den Fahrzeugeinsatz bei der Durchführung der Linienfahrten festlegt. Für die Berücksichtigung der technischen Aspekte von Elektrobussen wurden auf Basis einer umfangreichen Literaturanalyse Modelle für den nichtlinearen Nachladeprozess von modern Fahrzeugbatterien, wie sie in Praxis vorwiegend eingesetzt werden, entwickelt. Anschließend wurden diese in einen existierenden heuristischen Lösungsansatz für die Fahrzeugeinsatzplanung mit Elektrobussen integriert. So konnte gezeigt werden, dass vereinfachte Annahmen über Ladezeiten von Fahrzeugbatterien, wie sie weitgehend in existierenden Lösungsansätzen getroffen wurden, zu inkonsistenten Lösungen führen. Dies wurde für lineare und konstante Ladezeiten gezeigt. Diesem Arbeitspaket des Projekts folgte die Entwicklung von exakten mathematischen Modellen für die simultane Fahrzeugeinsatz- und Standortplanung von Ladestationen für Elektrobussen. Dabei konnte gezeigt werden, ein simultanes Lösen auf Grund der gestiegenen Freiheitsgrade zu erheblichen Kosteneinsparungen - verglichen mit einer im Vorhinein festgelegten Ladeinfrastruktur - führt. Gleichermaßen wurden die Grenzen der Anwendbarkeit exakter Modelle auf Grund der stark ansteigenden Rechenzeit beim Lösen von großen Instanzen aufgezeigt. Aus diesem Grund wurde anschließend ein metaheuristischer Lösungsansatz für das simultane Lösen der beiden Optimierungsprobleme entwickelt. Dieser ermöglichte das näherungsweise Lösen auch von sehr großen Instanzen. Mithilfe umfangreicher Analysen konnten wir zeigen, dass das simultane Lösen einer sequentiellen Planung, bei der die Fahrzeugeinsatz- und Standortplanung separat bzw. nacheinander gelöst werden, vorzuziehen ist. Die bisherigen Erkenntnisse eröffnen Themenfelder für vielfältige zukünftige Arbeiten. So besteht weiteres Potential bei der Berücksichtigung technischer Aspekte der Elektromobilität. So gilt es u.a. Stochastizitäten beim Einsatz von Elektrofahrzeugen, wie beispielsweise Energieverbräuche, Wetter- und Verkehrsbedingungen abzudecken. Zudem spielen Aspekte der Infrastruktur, wie Netzauslastungen oder Störanfälligkeiten der Ladesysteme, eine wichtige Rolle. Zudem besteht Bedarf hinsichtlich methodischer Erweiterungen, da zum jetzigen Zeitpunkt keine exakten Lösungsmethoden für die Fahrzeugeinsatzplanung mit Elektrobussen existieren, die in der Lage sind auch sehr große, reale Instanzen in annehmbarer Zeit zu lösen.
Publications
- Electric Vehicle Scheduling - A study on charging modeling for electric vehicles. Operations Research Proceedings, 2016
Olsen, N., Kliewer, N.
(See online at https://doi.org/10.1007/978-3-319-55702-1_86) - The Electric Vehicle Scheduling Problem – A study on modelling approaches for charging a vehicle’s battery, International Conference on Operations Research - OR2016, Hamburg, September 2016
Olsen, N., Kliewer, N.
- Integrierte Robuste Ressourcen-Effizienz im ÖPNV: Forschungsansätze und Praxisherausforderungen, Sitzung GOR Arbeitsgruppe „Logistik und Verkehr“, Karlsruhe, Mai 2018
Kliewer, N., Beck, M.
- Location Planning of Charging Stations and Vehicle Scheduling for Electric Buses in Public Transport. 29th European Conference on Operational Research – EURO2018, Valencia, Spanien, Juli 2018
Olsen, N., Kliewer, N.
- Robuste Effizienz: was kann die Forschung zu einem effizienten, robusten und nachhalten ÖPNV-Betrieb beitragen? Future Mobility Summit, Berlin, April 2018
Kliewer, N.
- Public Transport Bus Electrification – A Machine Learning Approach to Harmonizing Power Demand and Supply in the Context of a Decentralized Energy Generation Using Renewable Energies, First International Workshop on High-Performance Business Computing, Berlin, Januar 2019
Rößler, D.
