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dc.contributor.advisorBrauner, Günther-
dc.contributor.authorLitzlbauer, Markus-
dc.date.accessioned2020-09-22T07:48:31Z-
dc.date.issued2020-
dc.date.submitted2020-
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34726/hss.2020.28980-
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12708/15626-
dc.descriptionAbweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers-
dc.description.abstractTaxis stellen eine wesentliche Ergänzung zum öffentlichen Personennahverkehr sowie zum motorisierten Individualverkehr dar und leisten einen bedeutsamen Beitrag zur Bewältigung des täglichen Verkehrsaufkommens. Darüber hinaus besitzen Taxis eine starke öffentliche Sichtbarkeit und verfügen bei einer ganzheitlichen Elektrifizierung der Taxiflotten über einen außerordentlich wirksamen Multiplikator-Effekt. Aus diesem Grund befasst sich die vorliegende Arbeit mit der zentralen Fragestellung, wie sich der Einsatz von rein elektrisch betriebenen Fahrzeugen auf den heutigen Taxiverkehr bzw. die hierfür notwendige Ladeinfrastruktur auswirken würde und leitet daraus relevante Erkenntnisse für die involvierten AkteurInnen ab. Zur detaillierten Beantwortung wird der gesamte Taxibetrieb zunächst als Zufallsprozess betrachtet und unter Anwendung von Markov-Ketten sowie Warteschlangensystemen modelliert. Darauf aufbauend wird eine stochastische Simulation entwickelt, die das Mobilitätsverhalten und den daraus resultierenden Ladebedarf einer gesamten E Taxi-flotte konsistent abbildet und einer tiefgehenden Untersuchung dient. Im Rahmen der technischen Machbarkeitsanalyse werden hierfür komplementäre Szenarien im Hinblick auf Flottengröße, Kapazität der Antriebsbatterie und Leistungsfähigkeit der Ladeinfrastruktur definiert. Damit ist es möglich, die entscheidenden Unterschiede hinsichtlich Betriebsarten (Tages-, Nacht- und Doppelschicht) und Ladestandorte (betriebliches und öffentliches Laden) präzise auszuarbeiten. Ferner kommt in der vorliegenden Arbeit ein evolutionärer Optimierungsalgorithmus zum Einsatz, der den erforderlichen Ausbau an öffentlicher Ladeinfrastruktur bedarfsgerecht berechnet. Gezielte Aussagen im Hinblick auf die Beschaffenheit und den optimalen Ausbau einer adäquaten Ladeinfrastruktur lassen sich dadurch unter Berücksichtigung der gewählten Basis- und Alternativszenarien treffen. Überdies werden auf Grundlage der ermittelten Ladeinfrastrukturnutzung die daraus resultierenden Summenladeprofile an den betrachteten Ladestandorten abgeleitet, die sich für das lokale elektrische Stromnetz ergebenden Auswirkungen untersucht sowie vorbeugende Lastmanagementstrategien diskutiert. Zur Abrundung der inhaltlichen Aspekte wird das Potenzial zur CO2-Reduktion bei der Umstellung einer Taxiflotte auf rein elektrisch betriebene Fahrzeuge erhoben und der dafür notwendige Ausbau an erneuerbaren Energiequellen dargelegt.de
dc.description.abstractTaxis are an essential complement to the local public transport as well as the individual motorized transport and contribute significantly to the covering of daily traffic. In addition, taxis have strong public perception and a large multiplier effect to electrify the entire taxi fleet. Therefore, the present thesis addresses the central questions of how the use of purely electrically driven vehicles affects today's taxi traffic, what kind of charging infrastructure is required and which findings can be derived for the actors involved. For detailed answers, the taxi operation is viewed as a random process and modelled using Markov chains and queue networks. Based on this, a stochastic simulation is developed to consistently map the mobility behaviour and the resulting charging requirements as well as to thoroughly examine the effects of an entire e-taxi fleet. As part of the technical feasibility study, complementary scenarios are defined in terms of fleet size, battery capacity and performance of the charging infrastructure. This enables the determination of the key differences in terms of operating modes (day, night and double shift) and charging infrastructure (public or private) precisely. Moreover, an evolutionary algorithm is used to calculate the optimal expansion and performance of the required public available charging infrastructure for all chosen scenarios. Based on the resulting charging infrastructure usage, the total power requirements at the charging locations are calculated. Furthermore, the effects on the local power grid are valuated and preventive load management strategies are discussed. In completion of the thematic content, the necessary renewable energy sources to cover the energy demand of an entire e-taxi fleet is outlined and the possible potential for CO2 reduction is estimated.en
dc.format307 Seiten-
dc.languageDeutsch-
dc.language.isode-
dc.subjectElektromobilitätde
dc.subjectTaxide
dc.subjectLadeinfrastrukturde
dc.subjectVerteilernetzde
dc.subjectstochastische Simulationde
dc.subjectMachbarkeitsanalysede
dc.subjectElectric mobilityen
dc.subjecttaxien
dc.subjectcharging infrastructureen
dc.subjectdistribution networken
dc.subjectstochastic simulationen
dc.subjectfeasibility analysisen
dc.titleSystemtechnische Integration von Elektrotaxis im urbanen Raumde
dc.title.alternativeIntegration of electric taxis in the urban areaen
dc.typeThesisen
dc.typeHochschulschriftde
dc.identifier.doi10.34726/hss.2020.28980-
dc.publisher.placeWien-
tuw.thesisinformationTechnische Universität Wien-
tuw.publication.orgunitE370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe-
dc.type.qualificationlevelDoctoral-
dc.identifier.libraryidAC15753269-
dc.description.numberOfPages307-
dc.thesistypeDissertationde
dc.thesistypeDissertationen
item.openairetypeThesis-
item.openairetypeHochschulschrift-
item.openaccessfulltextOpen Access-
item.languageiso639-1de-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.openairecristypehttp://purl.org/coar/resource_type/c_18cf-
item.grantfulltextopen-
item.fulltextwith Fulltext-
item.cerifentitytypePublications-
item.cerifentitytypePublications-
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