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Das Vorhaben

Projektbeschreibung

Eine der größten Herausforderungen eines effizienten Carsharing-Betriebs ist die optimale Disposition der Fahrzeuge. Bei guter Auslastung einer Station ist die Zeitspanne zwischen Buchungsanfrage und Mietstart recht kurz, sodass zur Erfüllung der Anfrage nur Fahrzeuge an der entsprechenden Station oder an umliegenden Stationen zur Verfügung stehen. Um die anschließenden Fahrzeugversetzungen und –zuführungen sowie die Optimierung der Fahrzeugbuchungen zu planen, ist eine Prognose der Buchungen unersetzlich.

Die Anforderung an die Prognose ist es, unter Betrachtung bestimmter Parameter den optimalen Fahrzeugbestand an einer Station oder in einem bestimmten geografischen Gebiet für eine bestimmte Zeit vorherzusagen. Diese Voraussage ist somit im Grunde nichts anderes als eine Verlängerung eines Trends aus der Vergangenheit heraus in die Zukunft.

Motivation

Die zunehmend dezentralisierte und durch fluktuierende Erzeuger geprägte Stromversorgung benötigt eine flexiblere Nachfrage. Im Zusammenspiel mit anderen steuerbaren Lasten sollen E-Fahrzeuge einen signifikanten lokalen Beitrag zum Systemausgleich leisten.

Ziele und Vorgehen

Ziele des Projekts sind die Nutzung der Nachfrageflexibilität von Elektrofahrzeugen über ein schwarmbasiertes Lastmanagement für Privat- und Gewerbekunden, sowie optimierte Betriebsstrategien für E-Fahrzeugflotten. Die technische und ökonomische Bewertung der Netzunterstützung durch E-Fahrzeuge und die Vernetzung mit Microgrids werden vorangetrieben. Ergebnis ist außerdem ein Marktkonzept für die Bereitstellung und Abrechnung von Flexibilität.

Innovationen und Perspektiven

Lösungsansätze für die Mobilität der Zukunft

Im Zuge des „IMEI“-Projekts werden Verfahren zur dezentral ausgerichteten Koordination von E-Fahrzeugen in Schwarmverbünden implementiert und validiert. Dabei werden innovative Prozesse zur optimierten Betriebsführung und Kapazitätsausnutzung von gewerblichen E-Flotten unter Berücksichtigung von Unsicherheit entwickelt. Der betriebswirtschaftliche Wert lokaler Lastflexibilität wird simulationsbasiert quantifiziert. Über alldem steht die Analyse verschiedener Mobilitätsszenarien unter den Aspekten des demographischen Wandels, der Nutzerzentrierung und der Akzeptanzevaluation.

Optimierte Fahrzeugversetzung und langfristige Prognose

Eine optimale Versetzungsplanung kann gewährleisten, dass eine effiziente Versorgung der voraussichtlichen Nachfragestandorte sichergestellt wird. Durch eine bessere Verteilung der Fahrzeuge können mehr Buchungsanfragen mit dem optimalen Fahrzeug bedient werden. Die langfristige Prognose (in einem Zeithorizont von ein bis zwei Jahren) ist für die Fahrzeugvermietung und die Entscheidung, welcher Fahrzeugmix bei einer Neubeschaffung sinnvoll und effizient ist, maßgebend.

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