Techno-economic optimization and environmental evaluation of electric vehicles in commercial fleets

Die Einführung von batterieelektrischen Fahrzeugen (E-Pkw) gilt als eine wichtige Maßnahme zur Emissionsverringerung im Straßenverkehr. Gewerbliche Flotten in Deutschland bilden hierfür einen vielversprechenden Markt. Um dieses Potential zu realisieren, ist sowohl eine techno-ökonomische Optimierung als auch eine ökologische Bewertung über den Lebenszyklus erforderlich. Das Ziel der Dissertation ist es, hierfür ein methodisches Rahmenwerk zu liefern. Die kumulative Dissertation besteht aus fünf Artikeln, die sich den einzelnen Bestandteilen des Rahmenwerks widmen und großteils auf Technologie- und Nutzungsdaten aus eigenen Messungen aufbauen. Der erste Artikel, Schücking et al. (2016) [Paper I], ist eine technische Analyse. Sie untersucht den realen Energieverbrauch von E-Pkws im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen und identifiziert optimale Betriebspunkte. Die Ergebnisse heben den Einfluss verschiedener Faktoren auf den Energieverbrauch als wichtige Komponente detaillierter techno-ökonomischer und ökologischer Betrachtungen hervor. Der zweite und der dritte Artikel haben einen techno-ökonomischen Fokus. Sie beschäftigen sich mit der Frage, wie E-Pkws einen schnelleren wirtschaftlichen Break-even im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen erreichen können. Der zweite Artikel, Schücking et al. (2017) [Paper II], stellt Ladestrategien vor, welche eine höhere Auslastung der E-Pkw ermöglichen und damit zu geringen Gesamtkosten im Vergleich zu konventionellen Pkw führen können. Unsicherheiten in Fahrprofilen und Energieverbrauch begrenzen die Anwendbarkeit dieser Strategien. Der dritte Artikel, Schücking & Jochem (2020) [Paper III], knüpft hieran an. Er schlägt ein zweistufiges stochastisches Optimierungsmodell zur Minimierung der Investition und Betriebskosten eines E-Pkw unter Berücksichtigung dieser Unsicherheiten vor. Neben der stochastischen Betrachtung ist auch die Abwägung zwischen Batteriekapazität und Ladeleistung in der Investitionsentscheidung ein neuer Beitrag zur Forschung. Im Kontext der stochastischen Optimierung werden ein Hidden Markov Modell zur Generierung komplexer Fahrprofile und eine neue Szenario-Reduktionsheuristik als methodische Weiterentwicklungen angewandt. Artikel vier und fünf liefern eine ökologische Bewertung. Die empirischen Daten sowie der Fokus auf den deutsch-französischen Grenzverkehr zeichnen beide Artikel aus. Der vierte Artikel, Ensslen et al. (2017) [Paper IV], konzentriert sich auf die E-Pkw Nutzungsphase. Er verdeutlicht den Einfluss unterschiedlicher Strommixe und Ladezeitpunkte auf die CO2- Emissionen und Reduktionspotentiale. Der fünfte Artikel, Held & Schücking (2019) [Paper V], betrachtet verschiedene ökologische Wirkungskategorien (wie z.B. Klimawandel, Versauerung Eutrophierung) über den gesamten Lebenszyklus mittels eines modularen Screening-Modells. Die Ergebnisse unterstreichen den Einfluss der Batterie und der Nutzungsphase auf die ökologische Gesamtbilanz. Dem übergreifenden Forschungsziel folgend, zeigen die Ergebnisse der einzelnen Artikel in ihrer Kombination, dass die Optimierung des wirtschaftlichen Nutzens auch die ökologischen Vorteile erhöhen kann. Die ex-ante Ermittlung der optimalen Batteriekapazität sowie ein hoher Betriebsgrad erhöhen nicht nur die Wettbewerbsfähigkeit von E-Pkw, sondern beschleunigen unter bestimmten Voraussetzungen auch den ökologischen Break-even in einem Großteil der betrachteten Wirkungskategorien. Die Eigenschaften, die gewerbliche Anwendungen aus wirtschaftlicher Sicht zu einem vielversprechenden Einführungsmarkt für E-Pkws machen, können damit auch die angestrebten ökologischen Vorteile unterstützen

OPTIMIZATION OF ENERGY STORAGE SCHEDULING IN ELECTRICITY MARKETS

In the existing literature, merchants\u27 trading actions are usually assumed not to affect market prices; however, a large-scale energy storage merchant’s actions can affect market prices. This work examined two electricity merchant scenarios: one with only energy storage and the other with both energy storage and renewable power plants. We approximated market impact via a linear function of the electricity traded by the merchant. This study began by applying dynamic programming to the optimal economic dispatch policy of electricity merchants and it considered the market impact, physical characteristics of storage systems, and the uncertainty of renewable energy sources. Then, this study evaluated the effect of the self-consumption demand on the co-optimization scheduling of prosumers with both energy storage and distributed renewable energy sources. Furthermore, this work investigated how the production tax credits (PTC) impacted merchants\u27 co-optimization scheduling policy under two common PTC subsidy policies. Finally, the time-coupling constraints require market participants to make decisions in advance based on forecasted electricity prices. However, independent system operators (ISOs) have the most comprehensive and detailed information regarding market operations, so they are more likely to generate more accurate pricing estimates than individual merchants. Therefore, this study analyzed whether allowing the ISO to schedule the generators and energy storage could bring economic benefits to the social-welfare maximizing ISO and the profit-maximizing electricity merchant or generators. This study found that if the ISO sends the cleared prices to the electricity merchant, a merchant will arrive at the same optimal scheduling decisions as those from the perspective of the ISO --Abstract, p. ii

Elektromobile Flotten im lokalen Energiesystem mit Photovoltaikeinspeisung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten

In diesem Buch wird ein Modell entwickelt, welches zur Identifizierung der Lastverschiebepotenziale von elektromobilen Flotten unter Berücksichtigung der Integration von Photovoltaik-Erzeugung und Unsicherheiten nutzbar ist. Es werden unterschiedliche Ansätze unter der Anwendung von Simulation, deterministischer und stochastischer Optimierung entwickelt, um den Ladevorgang von drei verschiedenen Elektrofahrzeugflotten an einer gemeinsam genutzten Ladeinfrastruktur unter Unsicherheit zu planen