Ansätze zur optimierten Laderegelung von Elektrofahrzeugen in einem Car-Sharing-System
unter der Nutzung lokaler regenerativer Elektroenergien im Vergleich. Dissertationsschrift
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Elektrofahrzeuge sind bereits eine klimafreundliche Alternative im urbanen Verkehr. Ihr volles Potenzial entfalten sie jedoch, wenn ihre Ladevorgänge zeitlich so gesteuert werden, dass lokal verfügbare regenerative Elektroenergie bestmöglich genutzt wird. Die vorliegende Dissertation untersucht verschiedene Ansätze zur optimierten Laderegelung in Car-Sharing-Systemen, bei denen Ladezeitpunkte dynamisch an die Verfügbarkeit von Wind- und Photovoltaikenergie, Netzlast sowie an den Mobilitätsbedarf anpassen. Auf Basis von Prognosedaten, empirischen Verfahren, algorithmischen Optimierungen u...
Elektrofahrzeuge sind bereits eine klimafreundliche Alternative im urbanen Verkehr. Ihr volles Potenzial entfalten sie jedoch, wenn ihre Ladevorgänge zeitlich so gesteuert werden, dass lokal verfügbare regenerative Elektroenergie bestmöglich genutzt wird. Die vorliegende Dissertation untersucht verschiedene Ansätze zur optimierten Laderegelung in Car-Sharing-Systemen, bei denen Ladezeitpunkte dynamisch an die Verfügbarkeit von Wind- und Photovoltaikenergie, Netzlast sowie an den Mobilitätsbedarf anpassen. Auf Basis von Prognosedaten, empirischen Verfahren, algorithmischen Optimierungen und Scheduling wird gezeigt, wie sich der Anteil erneuerbarer Energien am Ladevorgang deutlich steigern lässt, ohne die Verfügbarkeit der Fahrzeuge einzuschränken oder Verteilnetze zu überlasten. Die Ergebnisse verdeutlichen, dass intelligente Regelstrategien nicht nur ökologische Vorteile bringen, sondern auch die Integration der Elektromobilität in ein nachhaltiges und stabiles Elektroenergieversorgungssystem wesentlich unterstützen.
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