In recent years, considerable efforts have been made to make public transport more
environmentally friendly. This should primarily be achieved by reducing greenhouse
gas emissions. Electromobility is considered to be a key technology as electric vehicles
create a variety of benefits. However, the use of electric vehicles involves a
number of challenges. Modern battery electric vehicles have only a fractional part
of the ranges of combustion engine vehicles. Thus, a major challenge is charging the
vehicles at specific charging stations to compensate for this disadvantage. Technological
aspects of electric vehicles are also of importance and have to be considered.
Planning tasks of public transport companies are affected by these challanges, especially
vehicle scheduling. Vehicle scheduling is a well-studied optimization problem.
The objective is to cover a given set of timetabled service trips by a set of
vehicles at minimum costs. An issue strongly related to vehicle scheduling is location
planning of the charging infrastructure. For an effcient use of electric vehicles,
charging stations must be located at suitable locations in order to minimize operational
costs. Location planning of charging stations is a long-term planning task
whereas vehicle scheduling is a more short-term planning task in public transport.
This thesis examines optimization methods for scheduling electric vehicles in public
transport and location planning of the charging infrastructure. Electric vehicles'
technological aspects are particularly considered. Case studies based on real-world
data are used for evaluation of the artifacts developed. An exact optimization
method addresses scheduling of mixed vehicles fleets consisting of electric vehicles
and vehicles without range limitations. It is examined whether traditional solution
methods for vehicle scheduling are able to cope with the challenges imposed by electric
vehicles. The results show, that solution methods for vehicle scheduling are able
to deal with the additional challenges to a certain degree. However, novel methods
are required to fully deal with the requirements of electric vehicles. A heuristic
solution method for scheduling electric vehicles and models for the charging process
of batteries are developed. The impact of the detail level of electric vehicles' technological
aspects on resulting solutions is analyzed. A computational study reveales
major discrepancies between model assumptions and real charging behaviours. A
metaheuristic solution method for the simultaneous optimization of location planning
of charging stations and scheduling electric vehicles is designed to connect the
optimization problems and to open up synergy effects. In comparison to a sequential
planning, the simultaneous problem solving is necessary because a sequential
planning generally leads to either infeasible solutions or to significant increases in
costs.In den letzten Jahren wurden erhebliche Anstrengungen unternommen, um den
öffentlichen Personennahverkehr (ÖPNV) umweltfreundlicher zu gestalten. Dabei
sollen insbesondere Treibhausgasemissionen reduziert werden. Elektromobilität wird
dabei auf Grund der zahlreichen Vorteile von Elektrofahrzeugen als Schlüsseltechnologie
angesehen. Der Einsatz von Elektrofahrzeugen ist jedoch mit Herausforderungen
verbunden, da diese über weitaus geringere Reichweiten im Vergleich zu Fahrzeugen
mit Verbrennungsmotoren verfügen, weshalb ein Nachladen der Fahrzeugbatterien
während des Betriebs notwendig ist. Zudem müssen technische Aspekte von Elektrofahrzeugen, wie beispielsweise Batteriealterungsprozesse, berücksichtigt werden.
Die Fahrzeugeinsatzplanung als Teil des Planungsprozesses von Verkehrsunternehmen
im ÖPNV ist besonders von diesen Herausforderungen betroffen. Diese legt den
Fahrzeugeinsatz für die Bedienung der angebotenen Fahrplanfahrten bei Minimierung
der Gesamtkosten fest. Die Standortplanung der Ladeinfrastruktur ist eng mit
dieser Aufgabe verbunden, da für einen effizienten Einsatz der Fahrzeuge Ladestationen
an geeigneten Orten errichtet werden müssen, um Betriebskosten zu minimieren.
Die Planung der Ladeinfrastruktur ist ein langfristiges Planungsproblem, wohingegen
die Fahrzeugeinsatzplanung eine eher kurzfristige Planungsaufgabe darstellt.
Diese Dissertation befasst sich mit Optimierungsmethoden für die Fahrzeugeinsatzplanung
mit Elektrofahrzeugen und mit der Standortplanung der Ladeinfrastruktur.
Technische Aspekte von Elektrofahrzeugen werden dabei berücksichtigt.
Die entwickelten Artefakte werden mit Hilfe von realen Datensätzen evaluiert. Durch
eine exakte Optimierungsmethode für die Fahrzeugeinsatzplanung mit gemischten
Fahrzeugflotten bestehend aus Fahrzeugen mit und ohne Reichweiterestriktionen
wird die Anwendbarkeit von Optimierungsmethoden ohne Berücksichtigung von
Reichweitebeschränkungen auf die Herausforderungen von Elektrofahrzeugen untersucht.
Die Ergebnisse zeigen, dass herkömmliche Optimierungsmethoden für die
neuen Herausforderungen bis zu einem gewissen Grad geeignet sind, es jedoch neuartige
Lösungsmethoden erfordert, um den Anforderungen von Elektrofahrzeugen
vollständig gerecht zu werden. Mit Hilfe einer heuristischen Lösungsmethode für
die Fahrzeugeinsatzplanung mit Elektrofahrzeugen und Modellen für den Ladeprozess
von Batterien wird untersucht, inwiefern sich der Detailgrad bei der Abbildung
von Ladeprozessen auf resultierende Lösungen auswirkt. Erhebliche Unterschiede
zwischen Modellannahmen und realen Gegebenheiten von Ladeprozessen werden
herausgearbeitet. Durch ein metaheuristisches Lösungsverfahren für die simultane
Optimierung der Standortplanung der Ladeinfrastruktur und der Fahrzeugeinsatzplanung
werden beide Problemstellungen miteinander verbunden, um Synergieeffekte
offenzulegen. Im Vergleich zu einer sequentiellen Planung ist ein simultanes Lösen
notwendig, da ein sequentielles Lösen entweder zu unzulässigen Ergebnissen oder zu
erheblichen Kostensteigerungen führt
