Marc Schmidt

Motivation

Die Elektrifizierung unserer Mobilität schreitet immer weiter voran. Insbesondere im privaten Umfeld steigen die Zulassungszahlen von Elektrofahrzeugen in den letzten Jahren stark an. Aber auch im gewerblichen Kontext werden immer mehr elektrifizierte Fahrzeuge auf die Straße gebracht. Die Anwendungsfelder reichen hier von Last-Mile Lieferungen, wie zum Beispiel bei der Post, bis hin zu Bussen und Pflegediensten. Ein Bereich, der sich durch eine besonders hohe Fahrleistung auszeichnet, ist Taxis. Auch hier wurden bereits in der Wissenschaft erste Untersuchen zur Elektrifizierung durchgeführt und Pilotprojekte gestartet.

Dabei wurde die Erkenntnis gewonnen, dass das Fahrverhalten von Taxis sich gut für die Elektrifizierung eignet, das Laden des Fahrzeuges sich jedoch gut in den Betrieb integrieren muss, um den verpassten Umsatz zu minimieren. Hierbei wurden unterschiedliche Ladestrategien untersucht.

Ziel

Im Rahmen dieser Arbeit soll, basierend auf einer bereits durchgeführten Python-Analyse von Ladestrategien für einzelne Taxis in der Stadt Chicago, eine erweiterte Betrachtung einer ganzen Flotte durchgeführt werden. Im Fokus steht hierbei die zeitliche Verteilung der Ladevorgänge und die sich dadurch ergeben Konkurrenzsituation um die Verfügbarkeit von Ladesäulen. Es soll untersucht werden, ob und inwieweit eine Flotte von Taxis elektrifiziert werden kann und welche Verteilung von Ladestrategien zu einem optimalen Ergebnis führt.

Die Untersuchung wird in Python durchgeführt.

Daten

Die für die Arbeit verwendeten Daten können hier eingesehen werden

Voraussetzungen

- Interesse an Elektromobilität

- Eigenständiges Arbeiten

- Grundlegende Python Kenntnisse

- Die Arbeit kann auf deutsch oder englisch angefertigt werden