title: Analyse der Auswirkungen von Unsicherheiten beim optimierten Laden von elektrisch angetriebenen Bussen
Creators: name: Knolle, Florian
Publisher: name: FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Year: 2024
Subjects: subject: 600 Technik, Medizin, angewandte Wissenschaften

description: Diese Arbeit befasst sich mit den Herausforderungen und Lösungsansätzen im Lademanagement von elektrisch angetriebenen Bussen, insbesondere unter Berücksichtigung von Unsicherheiten wie Verspätungen und erhöhtem Energieverbrauch. Im Zuge der europäischen Klimaziele steht die Elektrifizierung des öffentlichen Nahverkehrs mit im Fokus. Die Optimierung der Ladeprozesse ist bedeutend, um sowohl die Betriebskosten zu senken als auch die zusätzliche Netzbelastung gering zu halten. Die Auswirkungen von Unsicherheiten auf ein mittels linearer Optimierung erstelltes Lademanagementsystem für ein geplantes E-Bus-System wurden durch Unsicherheits-Szenarien analysiert und mittels Robustheit-Simulation untersucht, unter welchen Bedingungen die aus der Optimierung resultierenden Ladekurven den zuverlässigen Betrieb der Busse gewährleisten können. Ein Schwerpunkt lag auf dem Vergleich verschiedener Optimierungsstrategien, darunter die Minimierung der Anschlussleistung, die Minimierung der Betriebskosten sowie die Maximierung der Batteriekapazitätspuffer. Diese wurden jeweils anhand der Anschluss- und Spitzenleistung, sowie der resultierenden spezifischen Stromkosten miteinander verglichen. In Abhängigkeit vom Grad der Unsicherheiten (bis zu 15 min Verspätung und 15 % Mehrverbrauch) beträgt die Anschlussleistung bei Anschlussleistungs-Optimierung 284 - 378 kW, bei Kosten-Optimierung 519 - 603 kW und ist bei Maximierung der Batteriekapazitätspuffer auf 1200 - 1750 kW stark gestiegen. Die Leistungsspitzen liegen dabei zwischen 284 - 353 kW, 411 - 552 kW und 1050 - 1400 kW. Die optimalen spezifischen Energiekosten sind bei der Kosten-Optimierung im Bereich 7,60 - 7,76 ct/kWh. Sie betragen für die Anschlussleistungs-Optimierung 8,42 - 8,38 ct/kWh und sind für die Maximierung des Batteriekapazitätspuffer mit 8,8 - 9,6 ct/kWh am höchsten. Die Batteriekapazitätspuffer-Optimierung zeigt dabei als einzige 100% Robustheit gegen unerwartete Unsicherheiten, auf Kosten der hohen Anschlussleistung. Die anderen Optimierungsstrategien können einen sicheren Busbetrieb bei einstufiger Betrachtung nicht gewährleisten. Durch den verwendeten zweistufigen Optimierungsansatz konnten die Vorteile der Optimierungsstrategien erfolgreich kombiniert werden und ein sicherer Busbetrieb bei einer Anschlussleistung von 455 - 576 kW, maximalen Leistungsspitzen zwischen 398 - 516 kW, sowie spezifischen Energiekosten von 7,71 - 7,98 ct/kWh simuliert werden. Die robusten Ladekurven der zweistufigen Optimierung können als Ausgangspunkt für die Entwicklung eines verbesserten Echtzeit-Algorithmus zur Realanwendung dienen. Es werden Vorschläge für Teilaspekte eines solchen Algorithmus geliefert, unter denen eine Neuoptimierung bei Abweichungen aus Unsicherheiten vermieden werden könnte.
description: This thesis deals with the challenges and solutions in the charging management of electrically powered buses, in particular taking into account uncertainties such as delays and increased energy consumption. As part of the European climate targets, one focus is on the electrification of local public transport. The optimization of charging processes is important both to reduce operating costs and to keep the additional network load low. The effects of uncertainties on a charging management system, created using linear optimization for a planned e-bus system, were analysed by uncertainty scenarios. Robustness simulations were used to investigate the conditions under which charging curves, resulting from the optimization, can ensure reliable operation of the buses. One focus was on comparing different optimization strategies, including minimizing the connected load, minimizing operating costs and maximizing the battery capacity buffer. These were compared based on the connected and peak power, as well as the resulting specific electricity costs. Depending on the level of uncertainty, the connected load is 284 - 378 kW in the case of connected load optimization, between 519 - 603 kW in the case of cost optimization and is greatly increased between 1200 - 1750 kW when the battery capacity buffer is maximized. The power peaks are between 284 - 353 kW, 411 - 552 kW and 1050 - 1400 kW. Under cost optimization, the optimum specific energy costs are 7.60 - 7.76 ct/kWh. For connected load optimization, they are 8.42 - 8.38 ct/kWh and are highest for maximizing the battery capacity buffer at 8.8 - 9.6 ct/kW. The battery capacity buffer optimization is the only one to demonstrate robustness against unexpected uncertainties. The other optimization strategies cannot guarantee reliable bus operation in a single-stage approach. With the two-stage optimization approach used, the advantages of the optimization strategies could be successfully combined and safe bus operation could be simulated with values of 455 - 576 kW for the connected load, a maximum power peak between 398 - 516 kW, and specific energy costs of 7.71 - 7.98 ct/kWh. The robust loading curves of the two-stage optimization can provide a simple starting point for the development of a simple real-time algorithm for real-world applications. Suggestions for individual aspects of such an algorithm are provided, under which overall re-optimization could be avoided.