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

Two-Stage Stochastic Program Optimizing the Total Cost of Ownership of Electric Vehicles in Commercial Fleets

The possibility of electric vehicles to technically replace internal combustion engine vehicles and to deliver economic benefits mainly depends on the battery and the charging infrastructure as well as on annual mileage (utilizing the lower variable costs of electric vehicles). Current studies on electric vehicles’ total cost of ownership often neglect two important factors that influence the investment decision and operational costs: firstly, the trade-off between battery and charging capacity; secondly the uncertainty in energy consumption. This paper proposes a two-stage stochastic program that minimizes the total cost of ownership of a commercial electric vehicle under uncertain energy consumption and available charging times induced by mobility patterns and outside temperature. The optimization program is solved by sample average approximation based on mobility and temperature scenarios. A hidden Markov model is introduced to predict mobility demand scenarios. Three scenario reduction heuristics are applied to reduce computational effort while keeping a high-quality approximation. The proposed framework is tested in a case study of the home nursing service. The results show the large influence of the uncertain mobility patterns on the optimal solution. In the case study, the total cost of ownership can be reduced by up to 3.9% by including the trade-off between battery and charging capacity. The introduction of variable energy prices can lower energy costs by 31.6% but does not influence the investment decision in this case study. Overall, this study provides valuable insights for real applications to determine the techno-economic optimal electric vehicle and charging infrastructure configuration

Cosmological constant and time delay

The effect of the cosmological constant on the time delay caused by an isolated spherical mass is calculated without using the lens equation and compared to a recent observational bound on the time delay of the lensed quasar SDSS J1004+4112.Comment: 8 pages, 1 figur

Ein Jahr auf Oesel : Beiträge zum System Ludendorff

http://www.ester.ee/record=b1456550*es

Zur Physiologie der Befruchtung, Parthenogenese und Entwicklung

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Two-Stage Stochastic Program Optimizing the Total Cost of Ownership of Electric Vehicles in Commercial Fleets

The possibility of electric vehicles to technically replace internal combustion engine vehicles and to deliver economic benefits still mainly depends on the battery size and the charging infrastructure costs as well as on annual mileage (utilizing the lower variable costs of electric vehicles). Current studies on electric vehicles’ total cost of ownership often neglect two important factors that influence the investment decision and operational costs: firstly, the trade-off between battery and charging capacity; secondly the uncertainty in energy consumption. This paper proposes a two-stage stochastic program that minimizes the total cost of ownership of a commercial electric vehicle under uncertain energy consumption and available charging times induced by mobility patterns and outside temperature. The optimization program is solved by sample average approximation based on mobility and temperature scenarios. A hidden Markov model is introduced to predict mobility demand scenarios. Three scenario reduction heuristics are applied to reduce computational effort while keeping a high-quality approximation. The proposed framework is tested in a case study of the home nursing service. The results show the large influence of the uncertain mobility patterns on the optimal solution. In the case study, the total cost of ownership can be reduced by up to 3.9% by including the trade-off between battery and charging capacity. The introduction of variable energy prices can lower energy costs by 31.6% but does not influence the investment decision in this case study. Overall, this study provides valuable insights for real applications to determine the techno-economic optimal electric vehicle and charging infrastructure configuration

Strong lensing in the Einstein-Straus solution

We analyse strong lensing in the Einstein-Straus solution with positive cosmological constant. For concreteness we compare the theory to the light deflection of the lensed quasar SDSS J1004+4112.Comment: 14 pages, 3 figures, 5 tables. To the memory of J\"urgen Ehlers v2 contains a note added during publication in GRG and less typo

Early Detection of Postpartum Depressive Symptoms in Mothers and Fathers and Its Relation to Midwives’ Evaluation and Service Provision: A Community-Based Study

Background: Postpartum parental mental health problems pose a serious risk for child development and often remain undetected in postpartum primary care. Within the framework of the German Midwifes Prevention Study, the aim of this study was to investigate the presence of postpartum emotional distress in mothers and fathers, and the detection of distressed parents by midwives in a primary care setting. We also examined whether a temporal extension of the postpartum midwife care period is associated with greater use of midwife contacts and higher rates of referral to further professional support if needed.Methods: Mothers, fathers, and midwives filled out questionnaires at two weeks (t1) and six months (t2) postpartum. Compared to standard care in the control group (CG), midwives in an intervention group (IG) offered extended postpartum care of six months postpartum. Parental psychological distress was assessed using the Edinburgh Postnatal Depression Scale (EPDS). Midwives reported on parental psychological distress as well as the number of postpartum contacts and referrals to additional social care and health providers. Results: Based on their ratings, midwives identified half of mothers and around one quarter of fathers with elevated depressive symptoms according to the EPDS at t1 and t2. IG mothers used significantly more midwife contacts than CG mothers. IG mothers with high postnatal psychological distress at t2 used significantly more contacts than mothers with lower levels of distress. IG mothers with high psychological distress at t2 were referred to additional support services more often than mothers with lower levels of distress