Optimierung der Ladeinfrastruktur für Elektrobusse
Ein Modell für eine faire und effiziente Planung der Ladeinfrastruktur für Elektrobusse.
― 8 min Lesedauer
Inhaltsverzeichnis
- Der Bedarf an Elektrobusse
- Traditionelle Ladestrategien
- Ein kombinierter Netzwerkansatz
- Fairness im Verkehr
- Ziele des Modells
- Die Bedeutung der Integration von Energie und Verkehr
- Ungleichheiten im Verkehr angehen
- Das Planungsmodell
- Problemstellung
- Schlüsselfaktoren für den Busbetrieb
- Die Netzwerke darstellen
- Gerechtigkeitsanalyse
- Modellerstellung
- Fairnessmassnahmen umsetzen
- Fallstudien
- Fazit
- Originalquelle
Der Verkehrssektor trägt massiv zu den Treibhausgasemissionen bei. Um das zu ändern, schwenken viele Verkehrsbehörden auf Elektrofahrzeuge (EVs) um, besonders auf batterieelektrische Busse (BEBs). Diese Busse bringen eine Menge Vorteile, wie niedrigere Betriebskosten und weniger Verschmutzung mit sich. Allerdings erfordert der Umstieg auf Elektrobusse eine sorgfältige Planung, besonders was die Ladeinfrastruktur angeht.
In manchen Regionen erlauben traditionelle Busladestationen nur, dass Busse nach Abschluss ihrer Routen aufladen. Das kann zu Versorgungslücken führen, vor allem wenn die Ladesäulen an den Basen stehen. Um das zu lösen, könnten Schnellladestationen entlang der Strecken an Bushaltestellen installiert werden, damit die Busse während des Betriebs aufladen können. Aber auch das hat seine Herausforderungen, wie Auswirkungen auf das Stromnetz und die Notwendigkeit, fairen Zugang zu den Ladesäulen für alle Gemeinschaften zu gewährleisten.
In diesem Artikel geht es um ein Planungsmodell, das entwickelt wurde, um den Standort von Schnellladeinfrastruktur für BEBs zu optimieren und gleichzeitig Fairness zu beachten. Das Modell hat das Ziel, Kosten zu minimieren und sicherzustellen, dass alle Gemeinschaften von der Umstellung auf elektrische Busse profitieren.
Der Bedarf an Elektrobusse
Elektrische Busse werden immer beliebter aufgrund ihrer Umweltvorteile. Laut Statistiken aus dem Jahr 2020 war der Verkehr ein wesentlicher Verursacher von Treibhausgasemissionen. Der Umstieg auf Elektrobusse kann helfen, diese Emissionen zu senken. Städte wie Shenzhen haben ihre öffentlichen Busflotten voll elektrifiziert, während andere, wie King County in Washington, schnell in Richtung des gleichen Ziels steuern.
Während Städte auf Elektrobusse umsteigen, stehen sie vor der Herausforderung, sowohl kosteneffektiv als auch qualitativ hochwertig zu sein. Das bedeutet, die Planung der Ladeinfrastruktur zu optimieren, was beinhaltet, wo die Ladestationen platziert werden und wie die damit verbundenen Kosten gehandhabt werden.
Traditionelle Ladestrategien
Viele Busunternehmen haben Ladestationen an ihren Basisstationen gebaut. Das bedeutet, dass Elektrobusse nur nach Abschluss ihrer planmässigen Routen aufladen. Diese Herangehensweise kann zu Ineffizienzen führen, da Busse möglicherweise längere Strecken zurücklegen müssen, um zu den Ladestationen zu gelangen. In King County zum Beispiel können die aktuellen Ladestationen nur etwa 70 % der Busaufträge unterstützen.
Um dieses Problem zu lösen, braucht es eine effizientere Lösung. Schnellladestationen entlang der Routen, die es den Bussen ermöglichen, während des Betriebs aufzuladen, können die Energieschere schliessen. Allerdings sind die Studien über die Auswirkungen dieser Stationen auf das Stromnetz und die betroffenen Gemeinschaften begrenzt.
Es ist auch wichtig, Fairness zu berücksichtigen; die Ladestationen sollten für alle Bereiche zugänglich sein, besonders für solche mit höherer Luftverschmutzung oder niedrigerem Einkommen. Mit diesem Gedanken im Hinterkopf muss die Planung sowohl den operativen Bedarf als auch soziale Gerechtigkeit in den Vordergrund stellen.
Ein kombinierter Netzwerkansatz
Das vorgeschlagene Planungsmodell integriert sowohl die Verkehrs- als auch die Stromnetze. Durch die Analyse der Interaktionen zwischen diesen beiden Systemen können wir optimale Standorte für Schnellladestationen entlang der Routen identifizieren. Dieser Ansatz hilft, die Kosten für Investitionen in Ladestationen und den Strombetrieb zu minimieren.
Das Modell basiert auf einem gemischten ganzzahligen Programmierungsrahmen zweiter Ordnung. Das Ziel ist es, die gesamten Planungskosten für die Ladeinfrastruktur zu senken und dabei sowohl wirtschaftliche als auch soziale Faktoren zu berücksichtigen.
Fairness im Verkehr
Verkehrsgerechtigkeit ist ein wichtiges Anliegen bei der Implementierung neuer Ladeinfrastruktur. Oft bestehen Ungleichheiten in Verkehrssystemen, die besonders einkommensschwache und Minderheitengemeinschaften unverhältnismässig betreffen. Diese Diskrepanzen während der Planungsphase anzugehen, kann helfen, sicherzustellen, dass die Vorteile elektrischer Busse breiter geteilt werden.
Verkehrsgerechtigkeit betrachtet zwei Aspekte: horizontale Gerechtigkeit, die eine gleiche Behandlung aller Personen anstrebt, und vertikale Gerechtigkeit, die Lösungen anpasst, um den unterschiedlichen Bedürfnissen der Gemeinschaften gerecht zu werden. Indem wir diese Prinzipien auf die Planung elektrischer Busse anwenden, können wir auf besseren Zugang und Service für unterversorgte Bevölkerungsgruppen hinarbeiten.
Frühere Forschungen haben die begrenzte Anwendung von Gerechtigkeitsmassnahmen bei der Planung elektrischer Busse hervorgehoben. Dieser Artikel versucht, diese Lücke zu schliessen, indem er Fairnessmetriken in unser Planungsmodell einführt, um eine gerechtere Verteilung der Ladeinfrastruktur zu ermöglichen.
Ziele des Modells
Das Hauptziel des vorgeschlagenen Modells ist es, die Platzierung von Schnellladestationen für BEBs zu optimieren. Dazu gehört es, Planungs- und Betriebskosten zu minimieren und gleichzeitig einen fairen Zugang für alle Gemeinschaften zu gewährleisten.
Das Modell erreicht dies, indem es sowohl Verkehrs- als auch Stromsysteme in den Planungsprozess integriert. Der Jain-Index wird als Mass für die Fairness verwendet, um sicherzustellen, dass die Verteilung der BEB-Routen sowohl Gerechtigkeits- als auch Effizienzziele dient.
Die Bedeutung der Integration von Energie und Verkehr
Eine effektive Elektrifizierung der Flotte erfordert eine enge Beziehung zwischen Verkehrs- und Stromsystemen. Diese Integration sorgt für effizientes Energiemanagement und hilft, die Betriebskosten zu senken. Während frühere Studien diese Beziehung untersucht haben, fehlten oft praktische Anwendungen.
Durch die Schaffung eines kombinierten Netzwerks, das beide Systeme repräsentiert, können wir bessere Ergebnisse für die Planung der Ladeinfrastruktur für Elektrobusse erzielen. Dieses Netzwerk wird es uns ermöglichen, die realen Auswirkungen der Platzierung der Ladestationen auf das Stromnetz und das Busnetz zu bewerten.
Ungleichheiten im Verkehr angehen
Ungleichheiten beim Zugang zu Verkehr können Herausforderungen für Gemeinschaften schaffen, die bereits bedeutenden Belastungen, wie Verschmutzung und Armut, ausgesetzt sind. Mit der Einführung elektrischer Busse gibt es die Möglichkeit, diese langfristigen Probleme bereits in der Planungsphase anzugehen.
Durch eine strategische Platzierung der Ladeinfrastruktur und das Design effizienter Routen können wir historisch benachteiligte Gebiete besser bedienen. Dieser Ansatz bietet nicht nur sauberere Verkehrsoptionen, sondern verbessert auch die Lebensqualität der Anwohner in diesen Gemeinschaften.
Das Planungsmodell
Das Modell besteht aus mehreren Schlüsselaspekten, die darauf abzielen, sowohl wirtschaftliche Effizienz als auch soziale Gerechtigkeit zu erreichen. Durch den Fokus auf die Wechselwirkungen zwischen Energie- und Verkehrssystemen können wir verstehen, wie die Betriebsbedürfnisse elektrischer Busse beide Systeme beeinflussen.
Das vorgeschlagene Planungsmodell wird:
- Optimale Standorte für Schnellladestationen entlang der Routen identifizieren.
- Die Kosten für Ladeinfrastruktur und Strombetrieb bewerten.
- Fairnessmasse einbeziehen, um eine gerechte Verteilung der Dienstleistungen sicherzustellen.
Problemstellung
In King County wird neue Infrastruktur entwickelt, um bis zu 250 batterieelektrische Busse zu unterstützen. Sowohl das Aufladen an der Basis als auch entlang der Routen wird umgesetzt. Die besten Standorte für Schnellladestationen zu finden, kann helfen, die Herausforderungen durch die begrenzte Batteriereichweite und ungleiche Abdeckung über die Gemeinschaften hinweg zu mildern.
Es ist entscheidend zu überlegen, wie dieser Planungsprozess das Verkehrssystem und das lokale Stromnetz beeinflussen wird. Ein robustes Modell sollte die Abwägungen zwischen Kosten und Fairness bewerten, um sicherzustellen, dass alle Bewohner von der Umstellung auf Elektrobusse profitieren.
Schlüsselfaktoren für den Busbetrieb
Damit elektrische Busse effektiv betrieben werden können, müssen sie bestimmte Energieanforderungen erfüllen. Tests von King County Metro haben gezeigt, dass Standardbusse Entfernungen von bis zu 140 Meilen zurücklegen können, was 70 % der Servicebedürfnisse abdeckt. Um die verbleibende Nachfrage zu decken, wird das Aufladen entlang der Strecke es ermöglichen, dass Busse mit kleineren Batteriepacks ohne Leistungseinbussen fahren.
Diese Planung muss auch vorhandene Laderessourcen bewerten und herausfinden, wie sowohl Ladeverfahren entlang der Strecke als auch an der Basis effektiv kombiniert werden können.
Die Netzwerke darstellen
Das Verkehrsnetz wird mit Bushaltestellen als Knoten und Buslinien als Verbindungen etabliert. Im Stromnetz repräsentieren Knoten die Stromleitungen, was eine klare Darstellung ermöglicht, wie der Energiefluss mit dem Verkehrssystem interagieren wird.
Um eine effiziente Planung sicherzustellen, ist es wichtig, ein detailliertes Verständnis dafür zu entwickeln, wie diese Netzwerke miteinander verbunden sind.
Gerechtigkeitsanalyse
In vielen Gebieten von King County gibt es höhere Luftverschmutzungswerte, die einkommensschwache Haushalte und marginalisierte Gemeinschaften betreffen. Diese Faktoren müssen bei der Planung neuer elektrischer Buslinien und Ladestationen berücksichtigt werden.
Durch die Schaffung eines gerechteren Verkehrssystems können wir die Verschmutzungswerte senken und die Gesundheitsbedingungen verbessern, besonders in Gemeinschaften, die historisch keinen zuverlässigen Zugang zu Verkehrsmitteln hatten.
Modellerstellung
Das Modell zielt darauf ab, die Platzierung der Ladestationen zu optimieren, während Kosten und Fairness berücksichtigt werden. Der Planungsprozess wird die folgenden Komponenten ansprechen:
- Ziel-Funktion: Diese repräsentiert die gesamten Planungskosten, einschliesslich der Errichtung von Ladestationen und Stromleitungen sowie Betriebskosten.
- Bedingungen: Diese Regeln stellen sicher, dass Busse ihre Routen ohne Energiemangel abschliessen können, während auch der Energiefluss vom Stromnetz zu den Batterien des Busses verwaltet wird.
Fairnessmassnahmen umsetzen
Um Fairness in das Planungsmodell einzubeziehen, wird der Jain-Index als Mass für die Gerechtigkeit verwendet. Diese Kennzahl ermöglicht einen Vergleich der Verteilung der Ladestationen in verschiedenen Gemeinschaften.
Indem wir das Planungsgebiet in Teilregionen basierend auf demografischen Merkmalen aufteilen, können wir sowohl die horizontale als auch die vertikale Gerechtigkeit in der Verteilung der elektrischen Buslinien und Ladeinfrastruktur bewerten.
Fallstudien
Durch eine Reihe von Fallstudien wird das Planungsmodell getestet, um seine Leistung unter verschiedenen Szenarien zu evaluieren. Dazu gehört der Vergleich von Ergebnissen mit und ohne Berücksichtigung von Fairness, um die Abwägungen zwischen Kosten und Gerechtigkeit zu veranschaulichen.
Die Fallstudien werden reale Daten aus King County verwenden und wertvolle Einblicke sowie umsetzbare Empfehlungen für Entscheidungsträger bieten.
Fazit
Zusammenfassend bespricht der Artikel die Entwicklung eines Planungsmodells, das darauf abzielt, die Implementierung von Schnellladestationen für batterieelektrische Busse zu optimieren. Durch die Integration der Energie- und Verkehrsnetze adressiert das Modell sowohl wirtschaftliche Effizienz als auch soziale Gerechtigkeit.
Das vorgeschlagene Modell wird dazu beitragen, dass der Übergang zu elektrischen Bussen allen Gemeinschaften zugutekommt, insbesondere denen, die historisch Schwierigkeiten hatten, zuverlässige Verkehrsdienste zu erhalten. Durch die Umsetzung dieses Ansatzes in King County und anderen Regionen können Entscheidungsträger eine grünere, gerechtere Zukunft im öffentlichen Verkehr fördern.
Titel: Grid-Aware On-Route Fast-Charging Infrastructure Planning for Battery Electric Bus with Equity Considerations: A Case Study in South King County
Zusammenfassung: The transition from traditional bus fleets to zero-emission ones necessitates the development of effective planning models for battery electric bus (BEB) charging infrastructure. On-route fast charging stations, distinct from on-base charging stations, present unique challenges related to safe operation and power supply capacity, making it difficult to control grid operational costs. This paper establishes a novel framework that integrates the bus route network and power network, which leverages the inter-dependency between both networks to optimize the planning outcomes of on-route BEB charging stations in South King County. The problem is formulated as a mixed-integer second-order cone programming model, aiming to minimize the overall planning cost, which includes investments in charging equipment, power facility, and grid operation. Furthermore, fairness measurements are incorporated into the planning process, allowing for the consideration of both horizontal transit equity and vertical transit equity based on different zone merging criteria within the county's existing census tracts. The results of this planning model offer valuable insights into achieving both economic efficiency and social justice in the design of on-route charging facilities for BEBs in South King County.
Autoren: Xinyi Zhao, Chaoyue Zhao, Grace Jia
Letzte Aktualisierung: 2023-09-14 00:00:00
Sprache: English
Quell-URL: https://arxiv.org/abs/2309.07422
Quell-PDF: https://arxiv.org/pdf/2309.07422
Lizenz: https://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
Änderungen: Diese Zusammenfassung wurde mit Unterstützung von AI erstellt und kann Ungenauigkeiten enthalten. Genaue Informationen entnehmen Sie bitte den hier verlinkten Originaldokumenten.
Vielen Dank an arxiv für die Nutzung seiner Open-Access-Interoperabilität.