Simulationsbasierte Systemauslegung von Elektrobuslinien

Die anhaltende Diskussion um die Einhaltung gesetzlicher Vorgaben und Grenzwerte von Emissionen in Großstädten veranlassen kommunale Verkehrsunternehmen zuneh-mend zur Umstellung ihrer Flotten von konventionellen Dieselbussen hin zu Elektro-bussen. Aufgrund des geringeren Energieinhalts, der begrenzten Lebensdauer und der oftmals zeitaufwändigen Nachladung der Traktionsbatterien erfordert die Einführung von Elektrobussen eine komplexe Systemauslegung, welche das Zusammenspiel aus Fahrzeug, Betrieb und Ladeinfrastruktur berücksichtigt. Der Fokus bisheriger Forschungsarbeiten zu diesem Thema liegt mehrheitlich auf einem grundlegenden Technologievergleich sowie der Berechnung der Total-Cost-of-Ownership. Dabei wird für die Systemauslegung oftmals ein heuristisches Vorgehen mit empirischen Energieverbrauchswerten auf Basis linearisierter Modellansätze an-gewendet. Besonders die Traktionsbatterien der Fahrzeuge weisen jedoch ein stark nichtlineares Betriebsverhalten auf. In der vorliegenden Arbeit wird eine Simulationsumgebung für einzelne Elektrobus-linien entwickelt. Diese ermöglicht es, das Betriebsverhalten unterschiedlicher System-konfigurationen aus Fahrzeug, Traktionsbatterie und Nachladestrategien zu berechnen und zu vergleichen. Kern der Simulation ist ein zweistufiges Batteriemodell. Eine innere Schleife berechnet auf Basis von Mikrozeitschritten die elektro-thermische Belastung der Batterie, auf deren Basis in der äußeren Schleife die resultierende Schädigung und Lebensdauererwartung ermittelt werden. Zusätzlich wird eine Optimierungsfunktion mit dem Ziel implementiert, die elektrobusspezifischen Systemkosten mittels einer wirtschaftlichen Systemauslegung und einer angepassten Nachladestrategie zu reduzieren. Dadurch wird die Ermittlung eines wirtschaftlich optimalen Systems ermöglicht, wobei die Minimierung der Systemkosten als Optimierungsziel dient. Der Modellansatz basiert auf einer Differenzkostenanalyse. In einem demonstrierten Anwendungsbeispiel beträgt das maximale Optimierungs-potential mehr als 13%, während das mittlere Potential mehr als 5% beträgt. Aus den absoluten Ergebnissen der Optimierungsrechnungen werden Sensitivitäten einzelner Kostenparameter abgeleitet. Daraus geht hervor, dass Energiekosten aktuell den größten Kostenbestandteil des Systems darstellen. Gleichzeitig weisen sie auch die höchste Sensitivität auf und bieten somit ein hohes Potential zur Kostenreduzierung von Elektrobussystemen.The ongoing discussion about compliance with legal requirements and emission limits in major cities is increasingly encouraging public transport companies to convert their fleets from conventional diesel buses to electric buses. Due to the lower energy content, the limited lifetime and the often time-consuming process of recharging of the traction batteries, the introduction of electric buses requires a complex system design that takes into account the interaction of vehicle, operation and recharging infrastructure. The focus of previous work in this field has mainly focused on a fundamental technology comparison and the calculation of the total cost of ownership. For the system design, a heuristic procedure with empirical energy consumption values based on linearized model approaches is often applied. However, especially the traction batteries of the vehicles show a strongly non-linear operating behaviour. In this thesis a simulation framework for single electric bus lines is developed. This allows to calculate and compare the operating behaviour of different system configurations of vehicle, traction battery and recharging strategies. The core of the simulation is a two-stage battery model. An inner loop calculates the electro-thermal load on the battery on the basis of micro time steps. The resulting damage and life expectancy are then determined in the outer loop. In addition, an optimization function is implemented with the aim of reducing the electro-bus-specific costs by means of an efficient system design and an adapted recharging strategy. This enables the determination of an economically optimal system, whereby the minimization of system costs serves as the optimization goal. The model approach is based on a differential cost analysis. In a demonstrated application example, the maximum optimization potential is higher than 13%, while the average potential is higher than 5%. Sensitivities of individual cost parameters are derived from the absolute results of the optimization calculations. These show that energy costs currently represent the largest cost component of the system. At the same time, they also show the highest sensitivity and thus offer a high potential for cost reduction of electrical bus systems