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Symbolfoto: Das AIT ist Österreichs größte außeruniversitäre Forschungseinrichtung

Standortplanung und andere Anwendungen in der E-Mobilität

Standortplanung für Ladestationen: Schlüssel zur erfolgreichen Elektromobilität

Die Elektromobilität spielt eine zentrale Rolle in der Reduzierung von CO₂-Emissionen und der Förderung nachhaltiger Verkehrskonzepte. Ein wesentlicher Faktor für den Erfolg von Elektrofahrzeugen (EVs) ist die strategische Standortplanung von Ladestationen, um den wachsenden Bedarf an Ladeinfrastruktur zu decken. Das AIT analysiert als führender Experte die Herausforderungen und bietet maßgeschneiderte Lösungsansätze im Bereich der Standortplanung und weiterer Aspekte der Elektromobilität an.

Herausforderungen bei der Standortplanung von Ladestationen

Die Einführung von Elektrofahrzeugen bringt zahlreiche Vorteile, erfordert jedoch eine gut durchdachte Infrastruktur. Standortplanung für Ladestationen ist entscheidend, um eine reibungslose Nutzung der Fahrzeuge zu gewährleisten. Zu den Herausforderungen gehören:

  1. Begrenzte Reichweite von Elektrofahrzeugen
    Batteriebetriebene Elektrofahrzeuge haben oft eine geringere Reichweite im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren. Dies macht ein dichtes Netz an Ladestationen erforderlich.
  2. Einschränkungen bei Budget und Ressourcen
    Die Anzahl und Verteilung der Ladestationen ist oft durch finanzielle und logistische Faktoren begrenzt.
  3. Bedarfsorientierte Platzierung
    Die Nachfrage nach Ladepunkten variiert stark je nach Standort, etwa in Wohngebieten, an Arbeitsplätzen oder entlang von Hauptverkehrsrouten.

Optimierte Standortplanung: Ansätze und Technologien

Das Ziel der Standortplanung besteht darin, eine maximale Abdeckung bei minimalen Kosten zu erreichen. Am AIT (Austrian Institute of Technology) werden innovative Ansätze entwickelt, um die Standortplanung von Ladestationen effizient zu gestalten.

  1. Datenbasierte Bedarfsanalyse
    Die Mobilitätsnachfrage wird mittels umfangreicher Datenanalysen erhoben. Faktoren wie Verkehrsströme, Wohngebiete und Einkaufszentren fließen in die Standortbewertung ein.
  2. Optimierungsalgorithmen
    Mithilfe moderner Algorithmen werden die besten Standorte für Ladestationen ermittelt. Dabei werden sowohl die Kosten als auch die Abdeckung der Nachfrage berücksichtigt.
  3. Integration von Komfortfaktoren
    Neben der Reichweite und Verfügbarkeit spielt auch der Komfort eine Rolle. Ladestationen in der Nähe von Einkaufszentren oder Freizeiteinrichtungen erhöhen die Akzeptanz der Elektromobilität.

Energieeffiziente Routenplanung: Ergänzung zur Standortplanung

Neben der optimalen Standortwahl für Ladestationen ist auch die energieeffiziente Routenplanung ein zentraler Bestandteil der Elektromobilität.

  • Intelligente Navigationssysteme berücksichtigen nicht nur die kürzeste Route, sondern auch Ladepunkte entlang der Strecke.
  • Intermodale Konzepte kombinieren die Nutzung von Elektrofahrzeugen mit öffentlichen Verkehrsmitteln, um die letzte Etappe effizient zu gestalten.

Flottenplanung in der Elektromobilität

Ein weiterer wichtiger Aspekt ist die Planung von Flottengröße und -zusammensetzung im Unternehmensumfeld. Die Umstellung auf Elektroflotten erfordert innovative Ansätze:

  1. Iterative Bedarfssimulationen
    Basierend auf Mobilitätsdaten werden verschiedene Szenarien generiert, um den optimalen Fahrzeugmix zu bestimmen.
  2. Integration nachhaltiger Verkehrsmittel
    Carsharing, Bike-Sharing und öffentliche Verkehrsmittel werden zunehmend in Flottenkonzepte integriert, um die Effizienz und Nachhaltigkeit zu steigern.
  3. Kosteneffizienz und Umweltfreundlichkeit
    Ziel ist es, die Flottenkosten zu minimieren, ohne die Mobilitätsanforderungen einzuschränken.

Die Zukunft der Elektromobilität: Nachhaltige und smarte Lösungen

Die Standortplanung von Ladestationen ist ein zentraler Baustein für die erfolgreiche Transformation hin zu einer nachhaltigen Mobilität. Durch die Kombination von datenbasierten Ansätzen, intelligenter Routenplanung und integrierten Verkehrskonzepten kann die Elektromobilität effektiv gefördert werden.

Das Austrian Institute of Technology (AIT) zeigt, wie technologische Innovationen und strategische Planung dazu beitragen, die Elektromobilität als zukunftsfähiges Verkehrssystem zu etablieren. Die Herausforderungen sind groß, doch die Chancen für eine nachhaltige und emissionsfreie Zukunft sind noch größer.

 

Unsere Lösungen

Publikationen

M. Prandtstetter, M. Straub, J. Puchinger: 
"On the Way to a Multi-Modal Energy-Efficient Route"; 
Vortrag: 2. D-A-CH Energieinformatik Konferenz, Wien; 12.11.2013 - 13.11.2013; in: "IEEE Industrial Electronics Society, IECON 2013-39th Annual Conference of the IEEE", IEEE (Hrg.); (2013), ISBN: 978-3-85403-298-4; S. 4779 - 4784.

M. Enzi, B. Biesinger, S. Knopp, S. Parragh, M. Prandtstetter: 
"Planning Shared Corporate Mobility Services"; 
in: "Transportation Research Procedia", Transportation Research Procedia, 27 (2017), S. 270 - 277.

G. Hiermann, J. Puchinger, R. Stefan, R. Hartl: 
"The Electric Fleet Size and Mix Vehicle Routing Problem with Time Windows and Recharging Stations"; 
European Journal of Operational Research- (2016).

J. Puchinger, G. Hiermann, P. Nolz, R. Hartl: 
"Strategic Mixed Fleet Management with Electric Vehicles"; 
Vortrag: IFORS 2014, 20th Conference of the International Federation of Operational Research Societies, Barcelona; 13.07.2014 - 18.07.2014.

B. Biesinger, B. Hu, U. Ritzinger, M. Prandtstetter: 
"Optimizing Charging Station Locations for Electric Car-Sharing Systems"; 
in: "Evolutionary Computation in Combinatorial Optimization: 17th European Conference, EvoCOP 2017, Amsterdam, The Netherlands, April 19-21, 2017, Proceedings", B. Hu, P. Springer International (Hrg.); Bin Hu, Manuel López-Ibáñez (eds.), Springer International Publishing, Cham, (2017), ISBN: 978-3-319-55453-2; S. 157 - 172.

B. Biesinger, B. Hu, M. Stubenschrott, U. Ritzinger, M. Prandtstetter: 
"Station Planning by Simulating User Behavior for Electric Car-Sharing Systems"; 
in: "Computer Aided Systems Theory -- EUROCAST 2017", Computer Aided Systems Theory -- EUROCAST 2017; Springer Verlag, LNCS vol. 10671 (2018), ISBN: 978-3-319-74717-0; 8 S.

J. Asamer, M. Reinthaler, M. Ruthmair, M. Straub, J. Puchinger:
"Optimizing charging station locations for urban taxi providers";
Transportation Research Part A, 85 (2016), S. 233 - 246.

J. Asamer, S. Knopp, B. Heilmann:
"Charging Station Optimization for Battery Electric Vehicles on Highways";
Vortrag: 7th Transport Research Arena TRA 2018, Wien; 16.04.2018 - 19.04.2018; in: "Proceedings of 7th Transport Research Arena TRA 2018", 10325 (2018).