Please use this identifier to cite or link to this item: http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4515
Main Title: Batterieelektrische Fahrzeuge im gewerblichen Flottenbetrieb
Translated Title: Battery electric vehicles in commercial fleet operations
Author(s): Schulz, Alexandra
Advisor(s): Schindler, Volker
Referee(s): Schindler, Volker
Pütz, Ralph
Granting Institution: Technische Universität Berlin, Fakultät V - Verkehrs- und Maschinensysteme
Type: Doctoral Thesis
Language: German
Language Code: de
Abstract: Das Energiekonzept der Bundesregierung sieht vor, die Treibhausgasemissionen bis 2020 um 40 % zu senken. Der Endenergieverbrauch im Verkehrsbereich soll zeitgleich um bis zu 10 % zurückgehen. Energieeffiziente Fahrzeuge wurden hierfür als Schlüsselelement identifiziert und im Nationalen Entwicklungsplan Mobilität (NEP) genauer spezifiziert. Hiernach sollen bis 2020 eine Million E-Fahrzeuge auf deutschen Straßen fahren, ein Teil davon rein batterieelektrische Fahrzeuge. Diese haben im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen den Vorteil lokaler Emissionsfreiheit und können bei Nutzung von Strom aus regenerativen Energiequellen zur Unabhängigkeit von Erdölimporten beitragen. Dem gegenüber stehen derzeit vor allem Nachteile hinsichtlich der begrenzten Reichweite durch die Batterie, welche sich einerseits noch auf hohem Kostenniveau befindet und andererseits in Hinblick auf Zuverlässigkeit und Alterungsverhalten noch Gegenstand aktueller Forschung ist. Gewerbliche Fahrzeuge, die bis zu 60 % aller Neuzulassungen ausmachen, scheinen aus mehreren Gründen für den Einsatz von E-Fahrzeugen besonders geeignet. Vor allem die bessere Planbarkeit der Routen, die Möglichkeit auf betriebseigenem Gelände die erforderliche Infrastruktur zu schaffen und für längere Fahrten auf konventionell angetriebene Flottenfahrzeuge zurückzugreifen, tragen dazu bei. Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der Frage, ob und wie E-Fahrzeuge im gewerblichen Verkehr eingesetzt werden können. Dabei wird untersucht, welche Konfiguration (v.a. in Hinblick auf die Batteriedimensionierung) ein solches Fahrzeug haben muss, um bei Erfüllung des definierten Einsatzzweckes eine praktikable und ökonomisch sinnvolle Lösung darzustellen. Grundlage für die Untersuchung ist ein Total-Cost-of-Ownership-Modell (TCO), das auf Basis relevanter Parameter die Gesamtkosten eines E-Fahrzeugs sowie die eines konventionellen Vergleichsfahrzeugs bestimmt. Eine Sensitivitätsanalyse zeigt dabei den Einfluss der Prognose von Batterie- und Kraftstoffpreisentwicklung sowie der Annahmen über die Restwertentwicklung. Angewandt wird das Modell auf drei Fallbeispiele aus dem gewerblichen Verkehrssektor. Für die Flotten aus den Bereichen Kurier-, Express- und Paketdienste (KEP), Pharmalogistik und Taxibetrieb liegen von Datenloggern aufgezeichnete Fahrprofile vor, die Geschwindigkeiten und GPS-Koordinaten enthalten. Diese werden hinsichtlich des Reichweitenbedarfs und limitierender Randbedingungen ausgewertet. Die daraus abgeleiteten, individuellen Fahrzeugkonfigurationen werden mit Hilfe des TCO-Modells und der Bewertung relevanter Einsatzparameter wie z.B. der erforderlichen Fahrzeugklassen, Lademöglichkeiten, Routenplanung und Auslastung auf ihre Eignung für den Einsatz in der konkreten Flotte untersucht. Die Ergebnisse zeigen, dass der Einsatz von E-Fahrzeugen nur in wenigen Fällen eine ökonomisch sinnvolle Lösung darstellt. Grundsätzlich wirken sich eine lange Haltedauer und hohe Fahrleistungen bei Ausschöpfung der zur Verfügung stehenden Reichweite positiv auf die Bilanz aus. Eine Modularisierung der Fahrzeuge, die individuelle Batteriekapazitäten zur optimalen Ausnutzung derselben ermöglicht, erhöht die Anzahl passender Alternativen. Die Nutzung von Schnellladestationen erwies sich in den betrachteten Fällen nur dann als effektiv, wenn regelmäßig Pausen unter zehn Minuten zum Nachladen genutzt werden können. Der Rückgriff auf konventionelle Fahrzeuge für lange Einzel- oder Tagesfahrstrecken war in allen betrachteten Fällen notwendig, so dass die Integration von E-Fahrzeugen eine Umstrukturierung der bisherigen Abläufe erfordert.
The German government's energy concept proposes to lower greenhouse gas emissions by 40% until 2020. Within the same time span, consumption of final energy is to decrease by 10%. Energy efficient vehicles have been identified as key elements for achieving this target. Those vehicles have been specified in more detail in the "(German) National Plan for Mobility Development" (NEP – Nationaler Entwicklungsplan Mobilität). According to this plan, one million electric vehicles are supposed to be driving on German roads in 2020; a part of them purely battery electric vehicles. These have the advantage of a complete absence of local emissions when compared to conventional vehicles and can contribute to independence from oil imports when charged with electricity from renewable energy sources. Disadvantages mainly consist of limited range due to the battery, which is still very expensive and also subject of current research with regard to reliability and ageing behaviour. Commercial vehicles (which account for up to 60% of registration of new vehicles) seem especially well suited to the use of electric vehicles for several reasons. Above all, better predictability of itineraries, the possiblity of creating necessary infrastructure on company premises and the ability to fall back on conventionally powered fleet vehicles when driving longer routes contribute to those reasons. This paper concerns itself with the question whether and in which way electric vehicles may be used in commercial traffic. To this end, it examines which configuration (especially with regard to battery dimensioning) such a vehicle should have to present a practical and economically reasonable solution while fulfilling its defined purpose. The basis of this examination is a "total cost of ownership" model (TCO), which on the basis of relevant parameters determines the total costs of an electric vehicle as well as those of a conventional comparison vehicle. A sensitivity analysis shows the influence of predicted price development of batteries and fuel as well as assumptions regarding development of residual value. This model is applied to three sample cases from commercial traffic. Driving profiles recorded by data loggers containing velocity and GPS coordinates for fleets from the areas of courier, express and parcel (CEP) services, pharmaceutical logistics and taxi services are available. Those are analysed with regard to range demands and limiting conditions. Individual vehicle configurations resulting from this are examined for their suitability for use within a specific fleet using the TCO model and evaluation of relevant operation parameters as for example necessary vehicle size classes, loading facilities, itineraries and utilization. The results show that the use of electric vehicles only in a few cases presents an economically valid solution. Basically, long ownership and high driving performance while exhausting available range has positive effects on the balance. Modularization of vehicles allowing individual battery capacities for ideal utilization of those capacities increases the number of suitable alternatives. The use of fast-charge stations showed itself to be efficient in the analysed cases only when breaks under ten minutes duration could regularly be used for charging. In all analysed cases, recourse to conventional vehicles for long drives (either single drives or longer day itineraries) was necessary, so that the inclusion of electric vehicles requires restructuring of former processes.
URI: urn:nbn:de:kobv:83-opus4-67858
http://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/4812
http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-4515
Exam Date: 26-Mar-2015
Issue Date: 29-Jun-2015
Date Available: 29-Jun-2015
DDC Class: 629 Andere Fachrichtungen der Ingenieurwissenschaften
Subject(s): Elektrofahrzeuge
Wirtschaftlichkeitsanalyse
Flottenversuche
Fahrzeugauslegung
TCO-Modell
Battery electric vehicle
driving profiles
TCO-analysis
vehicle configuration
commercial fleets
Creative Commons License: https://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/3.0/de/
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