Optimale räumliche Verteilung von Ladestationen für Elektromobilität

Abstract

Mobilität ist heute ein essentieller Bestandteil unseres Lebens. Den unzähligen Vorteilen, die mit Mobilität einhergehen stehen jedoch auch Kehrseiten gegenüber. So ist Verkehr nach wie vor einer der Hauptverursacher von Treibhausgasemissionen in Österreich.Um eine Dekarbonisierung des Verkehrssektors zu erreichen und damit die europäischen Energie- und Klimaschutzziele einhalten zu können, führt somit langfristig kein Weg an Elektromobilität vorbei. Angesichts des damit zu erwartenden starken Zuwachses an Elektrofahrzeugen, steigt auch der Bedarf nach einem gut ausgebauten öffentlichen Ladestellennetz. Die Tatsache, dass, vor allem in ländlichen Regionen, ein Großteil aller Ladevorgänge von zu Hause aus erfolgt, wirft jedoch die Frage auf, wie viel öffentliche Ladeinfrastruktur tatsächlich notwendig ist. Das zentrale Ziel dieser Diplomarbeit ist es daher, die optimale Anzahl und räumliche Verteilung öffentlicher Ladepunkte zu ermitteln. Dazu wird in Matlab ein Optimierungsmodell entwickelt, das unter Berücksichtigung unterschiedlichen Ladeverhaltens, den öffentlichen Ladebedarf des privaten Individualverkehrs möglichst optimal abdeckt. Dabei werden private, gewerbliche und öffentliche Ladevorgängen differenziert betrachtet.Im Hauptfokus stehen Berufsfahrten, weswegen das entwickelte Modell auf ein klassisches Pendlergebiet in Niederösterreich (St. Pölten und Umgebung) angewendet wird. Der Verkehrsfluss innerhalb des Gebietes wird anhand von Statistiken modelliert und stellt die wichtigste Datengrundlage des Modells dar. Die Ergebnisse zeigen, dass auch im Falle einer kompletten Elektrifizierung des privaten Verkehrssektors kein erheblich großer Ladeinfrastrukturausbau zur Energiebedarfsdeckung des privaten Individualverkehrs der betrachteten Region notwendig sein wird. Es ist allerdings ein deutlicher Zusammenhang zwischen steigender Bevölkerungsdichte und der Dichte der öffentlichen Ladepunkte zu erkennen. Das begründet sich einerseits in den unterschiedlichen Wohnverhältnissen und damit einhergehend anderen Voraussetzungen für das private Laden. Andererseits sind dichter besiedelte Regionen vermehrt attraktive Pendlerziele mit erhöhtem Verkehrsaufkommen. Die zu erwartenden technologischen Entwicklungen hinsichtlich der Effizienz der Elektroautos und der Ladeleistung senken die Anzahl der benötigten öffentlichen Ladepunkte nochmals deutlich. Es gilt jedoch zu beachten, dass das entwickelte Modell nur den Ladebedarf des privaten Individualverkehrs errechnet. Um einen vollständigen Bedarf zu ermitteln müsste unter anderem auch der gewerbliche Verkehr mitbetrachtet werden.

Mobility is an essential part of our lives. Although there are countless advantages that come from being mobile, there are also some downsides. For instance, traffic is still one of the main causes of greenhouse gas emissions in Austria.In the long term, there is no way around electromobility in order to achieve a decarbonization of the transport sector and thus being able to meet the European energy and climate protection targets. Considering the expected strong growth in electric vehicles, the need for a well-developed public charging station network is also increasing. However, the fact that, a large part of all charging is done from home, especially in rural areas, raises the question of how much public charging infrastructure is actually needed. The main goal of this master's thesis is therefore to determine the optimal amount and spatial distribution of public charging points.For this purpose, an optimization model is developed in Matlab which, taking into account different charging behavior, optimally fulfills the public charging needs of private individual transport. In addition, a distinction is made between private, commercial and public charging. The main focus is on commuting trips, which is why the developed model is applied to a classic commuter area in Lower Austria (St. Pölten and the surrounding area).The data used in the model is based on detailed statistics of traffic flows in the considered area. The results show, that even if the transport sector becomes completely electrified, it will not be necessary to expand the charging infrastructure to a large extent in order to cover the energy needs of private transport in the considered region. However, there is a clear correlation between increasing population density and the density of public charging points found. On the one hand, this is due to the different living conditions in more densely populated areas and therefore different requirements for private charging. On the other hand, those regions are also more attractive commuter destinations with increased traffic. The expected technological improvements regarding the efficiency of electric cars and charging power further reduce the number of required charging points. However, to determine the complete need of public charging stations, commercial traffic would also have to be considered.