Klimawandel und Umweltbelastung sind in Deutschland ein brandaktuelles Thema. 2019 erließ das EU-Parlament eine Richtlinie, die besagt, dass bis 2025 45 % der öffentlichen Busse emissionsarm bzw. emissionsfrei sein sollen. Dieser Anteil dürfte in den darauffolgenden fünf bis zehn Jahren noch weiter steigen.
Vor diesem Hintergrund führte SimPlan, ein Simulations- und Optimierungsdienstleister mit Sitz in Deutschland, ein Projekt mit der Stadt Hanau und der Fachhochschule Frankfurt am Main durch. Ziel war es, einen Digitalen Zwilling der kommunalen Elektrofahrzeugflotte zu modellieren und zu erstellen.
Modellierungsproblem bei Elektrofahrzeugen
Für das Projekt berücksichtigte SimPlan zwei Fahrzeugtypen: Linienbusse (HSB – Hanauer Straßenbahn) und Müllfahrzeuge (HIS – Hanau Infrastruktur Service). Bei den Fahrzeugtypen waren drei Aspekte zu bewerten:
- Der Flottenmix aus Elektrofahrzeugen mit Blei-Säure-Batterien (BEV) und Elektrofahrzeugen mit Wasserstoffantrieb (FCEV).
- Die optimale Konfiguration der Lade- und Betankungsinfrastruktur und wie viel Energie sie benötigen würde
- Die operativen Auswirkungen von Fahrplänen und Routen
Zudem sah sich SimPlan mit zwei Herausforderungen konfrontiert, die es auch bei der Modellierung von Elektrofahrzeugen zu berücksichtigen galt:
Zum einen ist die Reichweite von Elektrofahrzeugen im Vergleich zu herkömmlichen Dieselfahrzeugen begrenzt. Ein herkömmlicher Bus hat eine Reichweite von 500 km, während ein BEV und FCEV lediglich 300–350 km zurücklegen können.
Problematisch ist hierbei, dass die Reichweite von E-Fahrzeugen noch geringer ist als die Fahrstrecke herkömmlicher öffentlichen Verkehrsmittel. Folglich müssten die Fahrpläne und Routen für den neuen EV-basierten Flottenmix modifiziert werden.
Zum anderen verläuft der Ladevorgang nicht linear. Wie schnell ein E-Mobil aufgeladen wird, hängt von seinem Ladezustand, der an den Ladestationen verfügbaren Leistung und der Anzahl der Fahrzeuge ab, die gleichzeitig geladen werden.
Lösung
Zur Erstellung eines EV-Betriebssimulationsmodells musste SimPlan zunächst die Fahrzeugdaten (Typ, Reichweite, Verbrauch), Fahrpläne, Standorte von Bushaltestellen und Müllcontainern, Kosten usw. sammeln. Die Daten wurden aus Excel in AnyLogic importiert.
Dann wurde in AnyLogic ein agentenbasierter Modellierungsansatz verwendet, um zwei Betriebsmodelle für E-Mobile zu erstellen. Die Agenten in den Modellen repräsentieren dabei Fahrzeuge, Einrichtungen, Transport- und Gebührenmanagement. SimPlan beschrieb den Ladevorgang mit Zustandsdiagrammen und verwendete Java-Programmcode, um Heuristiken für die Standortzuordnung, Fahrzeugplanung, das Arc-Routing-Problem und die Tourenzuweisung zu entwickeln.
Während der Modellierung fand SimPlan vier zusätzliche Routing-Beschränkungen, die ebenfalls berücksichtigt werden mussten, um das Systemverhalten genau zu erfassen:
- Die Fahrtrichtung einer Straße (ein- oder zweispurig).
- Die Seite, von der ein Lkw den Müll einsammeln soll (linke oder rechte Straßenseite).
- Vermeidung von Wendemanövern, damit die großen Fahrzeuge Verkehr nicht blockieren.
- Schwer zugängliche Mülltonnen. SimPlan entwarf Algorithmen, um die nächstgelegene Zufahrtsstraße zu solchen Containern zu ermitteln, damit ein Lkw den Müll abholen kann.
Für die EV-Betriebsmodelle entwarf SimPlan außerdem eigens eine Benutzeroberfläche, damit die Anwender die Modelle einfach konfigurieren und Szenarien ausführen können.
Modellierung des Elektrofahrzeugbetriebs (Bus)
Zu den Modellen, die SimPlan für dieses Projekt erstellt hat, zählt ein Modell für den Betrieb von Elektrobussen. In den Einstellungen lassen sich die Fahrzeugtypen (Diesel, BEV, FCEV) auswählen, die Anzahl der einzelnen Fahrzeugtypen pro Flotte bestimmen und die Anzahl der Ladestationen im Depot sowie deren maximale Ladeleistung festlegen. Der Benutzer kann überdies eine Option auswählen, um die Auswirkungen der Temperatur auf den Energieverbrauch des Fahrzeugs zu berücksichtigen.
In der Kartenansicht des Modells sieht der Benutzer die verschiedenen Bustypen, die sich auf den Straßen Hanaus bewegen, ihren Ladezustand, die Energieträger, die Haltestellen und die Ladestation (den Betriebshof).
Modellierung des Elektrofahrzeugbetriebs (Lkw)
Das von SimPlan erstellte zweite Modell war eine Müllabfuhrsimulation. Da die Einstellungen ähnlich wie beim vorherigen Modell sind, seien hier nur die Unterschiede in der Kartenansicht genannt.
In der Modellansicht kann der Benutzer nicht nur die auf den Straßen Hanaus fahrenden Müllwagen, ihren Ladezustand, die Energieträger und die Ladestation (den Betriebshof) sehen, sondern auch die Container für die einzelnen Müllsorten. Ferner kann der Benutzer die bevorzugten Wochentage und die Anzahl der Wochentage auswählen und Änderungen in den Fahrplänen der Lkws beobachten. Wenn ein Lkw seine maximale Zuladung erreicht hat, fährt er zur Deponie, entlädt den aufgenommenen Müll und setzt seine Tour fort.
Statistiken
Während eines Modelllaufs bieten die Visualisierungsfunktionen von AnyLogic dynamische Einblicke und verfolgen KPIs wie den Ladezustand, die Tourdauer, die Tourdistanz und die Einsätze pro Fahrzeug.
Nach Ausführung der Modelle wurden die Daten in eine externe Datenbank exportiert, die Ergebnisse ausgewertet und die Szenarien verglichen.
Ergebnisse der Modellierung von Elektrofahrzeugen
Die SimPlan-Spezialisten erstellten In diesem Projekt Modelle für den Betrieb kommunaler Elektrofahrzeugflotten. Darin betrachteten sie zwei Fahrzeugtypen: Busse und Müllwagen (sowohl konventionelle als auch batterie- und brennstoffzellenbetriebene) und modellierten sie als Agenten. Um das Verhalten der Systeme genau zu beschreiben, kamen AnyLogic-Zustandsdiagramme und Java zum Erstellen von Heuristiken zum Einsatz.
Das Unternehmen nutzte die Simulationsmodellierung, da sie die Aufgaben einer großen EV-Flotte genau vorhersagen und ihren täglichen Betrieb bewerten kann.
Nach der Durchführung von Simulationsszenarien und der Verarbeitung der Ergebnisse analysierte SimPlan die Anzahl der benötigten Fahrzeuge eines jeden Typs in einem Bericht. Es zeigte sich, dass in der kalten Jahreszeit mehr E-Fahrzeuge benötigt wurden als in den wärmeren Monaten und mehr emissionsfreie und emissionsarme als konventionelle Fahrzeuge im Allgemeinen.
Daneben erhielten sie Einblicke in den potenziellen Energiebedarf für die Ladeinfrastruktur. Mithilfe dieser Statistiken konnte analysiert werden, was mit den Stromnetzen passieren würde, wenn die Anzahl der Ladestationen oder die Leistung im Allgemeinen begrenzt wäre. Außerdem lässt sich so abschätzen, wie sich dies auf die Fahrpläne der Fahrzeuge auswirken würde.
Künftig will SimPlan untersuchen, ob Gelegenheitsladungen anstelle von Nachtladungen möglich sind und ob Bustouren auf Abruf (ohne bestimmten Fahrplan) die Kundenanforderungen in Echtzeit erfüllen können. Für den täglichen Betrieb plant das Unternehmen, das Simulationsmodell zu einem Digitalen Zwilling weiterzuentwickeln.
Das Projekt und seine Ergebnisse wurden von Dr. Nadia Galaske von SimPlan auf der AnyLogic Conference 2021 mit dem Titel „Agent-Based Model To Design and Support E-Mobility Transformation for Municipal Vehicle Fleets“ vorgestellt.
