Title: Comparison of different CO2 emission assessment methods of electric vehicles in selected European countries
Other Titles: Vergleich verschiedener Methoden zur Bewertung der CO2-Emissionen von Elektrofahrzeugen in ausgewählten europäischen Ländern
Language: English
Authors: Islamaj, Genc 
Qualification level: Diploma
Advisor: Auer, Johann  
Assisting Advisor: Perger, Theresia 
Issue Date: 2021
Citation: 
Islamaj, G. (2021). Comparison of different CO2 emission assessment methods of electric vehicles in selected European countries [Diploma Thesis, Technische Universität Wien]. reposiTUm. https://doi.org/10.34726/hss.2021.77512
Number of Pages: 79
Qualification level: Diploma
Abstract: 
Mit der Etablierung der E-Mobilität im Verkehrssektor steigt auch die Nachfrage nach Strom und damit die CO2 durch die Kraftwerke. Trotz der in der Literatur bereits vorgestellten theoretischen Ansätze zur Berechnung der Emissionen ist es schwierig, die tatsächlichen CO2-Emissionen, die beim Laden eines Elektroautos entstehen, zu ermitteln und nachzuweisen. Diese Masterarbeit befasst sich mit der Implementierung und Bewertung von Emissionsbewertungsmethoden speziell für Elektrofahrzeuge. Zunächst wird ein stündliches Ladeprofil eines einzelnen Elektrofahrzeugs für ein ganzes Jahr modelliert, wobei die Minimierung der Betriebskosten die Zielfunktion darstellt. Das Modell setzt sich aus den verfügbaren Energiequellen (Energie aus dem Netz, einer installierten Photovoltaikanlage und einem Photovoltaik-Batteriespeichersystem) zusammen, die zum Laden der elektrischen Batterie zur Verfügung stehen. Mit dem Ladeprofil als Last und den Strommarktdaten (erzeugte Energie, Nachfrage, Stromimport und -export, Großhandelspreise) für ein ausgewähltes Land in Europa wird zunächst eine Methode entwickelt, welche die Merit-Order nutzt, um die Grenzkraftwerke und die Grenzemissionen zu bestimmen. Diese Methode berücksichtigt die Auswirkung der zusätzlichen Last für das Aufladen des Fahrzeugs auf den Kraftwerkseinatz und damit auch die zusätzlich entstehenden CO2-Emissionen. Darüber hinaus werden die stündlich und jährlich gemittelten CO2-Emissionsfaktoren aus den jährlichen Strommixdaten und den eingesetzten Kraftwerkstypen ermittelt. Das Modell zur Optimierung des Lastprofils und die Anwendung verschiedener Emissionsbewertungsmethoden wird auf die europäischen Referenzländer Österreich, Norwegen und Spanien angewendet. Die Ergebnisse zeigen, dass die Entscheidung, welche Emissionsbewertungsmethoden angewendet werden sollen, von großer Bedeutung ist, da sie zu unterschiedlichen Ergebnissen führen können. Es spielt auch eine große Rolle, unter welchen Umstanden die Methoden angewendet werden. Die Bestimmung der Emissionen anhand von Strommixdaten ist systematisch einfacher und verständlicher, aber nicht dynamisch genug, um das Verhalten des Kraftwerkseinsatzes. Die Methodik über die Bestimmung der Grenzemissionen beschreibt die realistisch auftretenden Emissionen auf der Basis des eingesetzten Kraftwerkstyps innerhalb des Referenzlandes oder Nachbarlandes. Bei dieser Methodik fallen die Emissionen im Vergleich zu den gemittelten Emissionsmethoden aufgrund der Berücksichtigung der Merit Order höher aus. Allerdings ist die Identifizierung des Grenzkraftwerks komplex. Stündliche, fehlerfreie Strommarktdaten sind erforderlich, um die Beziehung zwischen dem physischen Stromtransport in oder aus den Nachbarländern zu verstehen.

With the establishment of e-mobility in the transport sector, the demand for electricity is also increasing and thus the CO2 emissions generated by the power plants. Despite the theoretical approaches already introduced in the literature to calculate the emissions, it is difficult to establish and prove the actual CO2 emissions generated for charging an electric car. This master thesis deals with implementing and evaluating emission assessment methods specifically applied to electric vehicles. First, an hourly charging profile of a single electric vehicle is modeled for an entire year, with operating costs minimized as the objective function. The model is composed of the available energy sources (energy from the grid, an installed photovoltaic system, and a photovoltaic battery storage system) applicable to charge the electric battery. With the charging profile as load and the electricity market data (generated energy, demand, electricity import and export, wholesale prices) for a selected country in Europe, a methodology is first developed which uses the merit order to determine the marginal power plants and marginal emissions. This method takes into account the effect of the additional load for charging the vehicle to the power plant operation and thus also the additional CO2 emissions generated. In addition, the hourly and annually averaged CO2 emission factors are determined from the annual electricity mix data and applied power plant types. The model for optimizing the load profile and the application of different emission evaluation methods is applied to the European reference countries Austria, Norway and Spain. Results show that the decision which emission assessment methods to apply is of significant importance as they can lead to different results. It also plays a major role under which circumstances the methods are applied. Determining emissions by electricity mix data is systematically simpler and more comprehensible, but not dynamic enough to describe the behavior of power plant operation. The methodology by determining the marginal emissions, describes the realistically occurring emissions on the basis of the applied type of power plant within the reference country or neighbor country. With this methodology, compared to the averaged emission methods, the emissions fall higher due to the consideration of the merit order. However the identification of the marginal power plant is complex. Hourly error-free electricity market data are needed to understand the relationship between the physical transport of electricity to or from neighboring countries.
Keywords: electric vehicle; charging profile; optimization model; marginal emissions; marginal powerplant; average emissions; merit order
URI: https://doi.org/10.34726/hss.2021.77512
http://hdl.handle.net/20.500.12708/18874
DOI: 10.34726/hss.2021.77512
Library ID: AC16385060
Organisation: E370 - Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe 
Publication Type: Thesis
Hochschulschrift
Appears in Collections:Thesis

Files in this item:


Page view(s)

5
checked on Dec 1, 2021

Download(s)

4
checked on Dec 1, 2021

Google ScholarTM

Check


Items in reposiTUm are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.