Göhlich, DietmarJefferies, Dominic2021-08-242021-08-242021https://depositonce.tu-berlin.de/handle/11303/13306http://dx.doi.org/10.14279/depositonce-12098Kommunale Verkehrsbetriebe weltweit stehen derzeit am Anfang eines Systemwechsels von konventionellen Bussen zu Batterie- oder Brennstoffzellenbussen, der mit hohen Investitionen in Fahrzeuge und Lade- bzw. Tankinfrastruktur verbunden ist. Die aktuellen Beschaffungsinitiativen der Verkehrsbetriebe konzentrieren sich überwiegend auf Batteriebusse. Bei diesen existieren mehrere Ladestrategien, deren Auswahl erhebliche Auswirkungen auf das Betriebskonzept sowie den Bedarf an Fahrzeugen, Ladeinfrastruktur und Fahrpersonal haben kann. Zur ganzheitlichen, wirtschaftlichen Bewertung verschiedener Elektrobus-Systemkonzepte bieten sich die Lebenszykluskosten (TCO, Total Cost of Ownership) an. In der Literatur existieren bereits zahlreiche Methodiken zur Modellierung und TCO-Bewertung von Elektrobus-Systemen; diese gehen jedoch zum überwiegenden Teil von starken Vereinfachungen aus, welche die Anwendbarkeit in der Praxis einschränken. Insbesondere wird häufig angenommen, dass die bestehenden, für konventionelle Busse entwickelten Fahrzeugumläufe unverändert mit Elektrobussen bedient werden können bzw. dass die Flottengröße im Zuge der Elektrifizierung unverändert bleibt. In dieser Arbeit wird eine umfassende Methodik zur Auslegung, Simulation und TCO-Bewertung von Elektrobus-Systemen entwickelt. Primäre Ziele sind die Bewertung der Wirtschaftlichkeit verschiedener Technologieoptionen und die Festlegung von Mengengerüsten für Beschaffungen. Die Methodik besteht aus vier Komponenten: Ein diskret-eventbasiertes Simulationsmodell bildet das Verhalten der Busflotte auf der Basis von Fahrzeugumläufen ab und ermittelt u.a. die Bedarfe an Fahrzeugen, Ladeinfrastruktur, Fahrpersonal und Energie. Ein Greedy-Umlaufplanungsalgorithmus ermöglicht die Planung neuer Fahrzeugumläufe für die Ladestrategien Depotladung (depot charging) und Gelegenheitsladung (opportunity charging) unter Berücksichtigung von Reichweiten- und Ladezeitbeschränkungen. Ein TCO-Modell dient zur Ermittlung der Gesamtsystemkosten unter Verwendung dynamischer Investitionsrechnung. Schließlich wird ein genetischer Algorithmus zur Identifikation TCO-optimierter Ladestandorte für Gelegenheitsladung entwickelt. Die Anwendung der Methodik wird anhand eines realen Busliniennnetzes mit 39 Linien demonstriert. Zunächst werden die bestehenden Diesel-Umlaufpläne durch Simulation hinsichtlich ihrer Bedienbarkeit mit E-Bussen untersucht. Anschließend werden vollständig elektrifizierte Szenarien für Depotladung und Gelegenheitsladung sowie ein Referenzszenario mit Dieselfahrzeugen generiert. Im letzten Schritt werden die Szenarien mit Hilfe des TCO-Modells bewertet und es wird eine Sensitivitätsstudie zum Einfluss der Kostenparameter durchgeführt.Bus operators around the world are facing the transformation of their fleets from fossil-fuelled to battery or fuel cell electric buses. Current procurement activities are mostly focused on battery electric buses. The choice of charging strategy for electric buses can have a significant impact on fleet size, charging infrastructure and staff requirements. Total cost of ownership (TCO) is an established metric for the overall economic evaluation of different electric bus system concepts. A multitude of existing publications deals with the TCO evaluation of electric bus systems; however, most of the methodologies rely on simplifying assumptions that compromise their practical application. In particular, it is often assumed that the existing vehicle schedules developed for conventional buses can be served by electric buses unchanged or that the fleet size is not affected by electrification. In this thesis, a comprehensive planning, simulation and TCO analysis method for electric bus systems is developed. Its primary goals are the economic assessment of different technology options and the determination of quantities for procurement. The method comprises four components: A discrete-event based simulation model allows for simulation of a bus fleet using vehicle schedules as an input and calculates, e.g., vehicle, infrastructure, staff and energy demand. A greedy scheduling constructs vehicle schedules adapted to electric buses' range and charging time constraints. A TCO model based on dynamic costing determines the overall system cost. Finally, a genetic algorithm is developed to determine cost-optimised charging locations for opportunity charging. The methodology is demonstrated in a case study using a real-world bus network consisting of 39 lines. First, it is assessed whether the existing vehicle schedules can be operated with electric buses. Then, fully electrified scenarios for depot charging and opportunity charging are generated, as well as a diesel reference scenario. These scenarios are evaluated using the TCO model, and a sensitivity analysis is carried out to determine the influence of individual cost parameters.de620 Ingenieurwissenschaften und zugeordnete TätigkeitenElektrobusSimulationUmlaufplanungTCOLadeinfrastrukturelectric bussimulationschedulingcharging infrastructureDoctoral Thesis