Titelaufnahme

Titel
Entwicklung eines stochastischen Mobilitätsdaten- Generators für Elektrofahrzeuge mit Unterscheidung soziodemographischer Merkmale / von Peter Springer
Weitere Titel
Development of a stochastic mobility data generator for electric vehicles with distinction by socio-demographic characteristics
VerfasserSpringer, Peter
Begutachter / BegutachterinGawlik, Wolfgang ; Fasthuber, Dominik
ErschienenWien, 2017
Umfangvii, 83 Seiten : Diagramme
HochschulschriftTechnische Universität Wien, Diplomarbeit, 2017
Anmerkung
Zusammenfassung in englischer Sprache
Abweichender Titel nach Übersetzung der Verfasserin/des Verfassers
SpracheDeutsch
DokumenttypDiplomarbeit
Schlagwörter (DE)Elektromobilität / Mobilitätsdaten
Schlagwörter (EN)Electric mobility / mobility data
URNurn:nbn:at:at-ubtuw:1-99339 Persistent Identifier (URN)
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Entwicklung eines stochastischen Mobilitätsdaten- Generators für Elektrofahrzeuge mit Unterscheidung soziodemographischer Merkmale [1.6 mb]
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Klassifikation
Zusammenfassung (Deutsch)

Wie die jüngste Klimakonferenz in Paris wieder vor Augen geführt hat, ist eine weltweite Kraftanstrengung notwendig, um die Begrenzung der globalen Erwärmung auf deutlich unter 2 C zu halten. Das Ziel muss daher sein, den Verbrauch von fossilen Energieträgern (Öl, Kohle, Gas) zu reduzieren. Die verstärkte Nutzung der Elektromobilität kann einen Beitrag dazu leisten. Um zu vermeiden, dass die Emissionen dadurch anstelle der Verbrennungskraftmotoren von Kraftwerken verursacht werden, ist diese Form der Mobilität aber nur dann klimafreundlich, wenn der Strom aus erneuerbaren Energiequellen stammt. Diesen Trend haben mittlerweile so gut wie alle namhaften Autohersteller erkannt und diese setzen auf die Entwicklung von Elektrofahrzeugen. Da eine deutliche Steigerung der Nutzung der Elektromobilität zu erwarten ist, soll anhand dieser Arbeit untersucht werden, ob sich im Vergleich zu Autos mit Verbrennungskraftmotoren ein anderes Nutzerverhalten erkennen lässt. Ebenso wird der Frage nachgegangen, ob und wie das Ladeprofil von soziodemographischen Parametern abhängt. Die Grundlage für die Auswertung von Daten liefern folgende zwei Studien: 'Mobilität in Deutschland 2008' 'e-pendler - e-mobil in niederösterreich' In beiden Studien wurden zurückgelegte Wege aufgezeichnet, welche durch mehrere Parameter genau gekennzeichnet sind. Beispiele dafür lauten: Wie alt war die Person, die den Weg zurückgelegt hat? Wann erfolgte die Fahrt und was war der Zweck der Fahrt? Wurde die Fahrt im urbanen- oder im ländlichen Raum zurückgelegt? In der ersten Studie 'Mobilität in Deutschland 2008' wurden die Wege ausschließlich mit Autos mit Verbrennungskraftmotoren zurückgelegt. Es ist dies eine groß angelegte Erhebung im gesamten deutschen Bundesgebiet. Die Befragung erfolgte freiwillig und auf diese Weise wurden insgesamt 193.290 Wege dokumentiert. Die zweite Studie 'e-pendler - e-mobil in niederösterreich' beschreibt hingegen ausschließlich Strecken, die mit verschiedenen rein elektrisch angetriebenen Autos im südlichen Niederösterreich gefahren wurden. Die Auswertung erfolgte mit einem selbst geschriebenen MATLAB- Programm.

Zusammenfassung (Englisch)

As the youngest climate conference in Paris visualised, there is a worldwide exertion necessary to keep the limit of global warming clearly under 2 C. So the goal is to reduce the usage of fossil fuels like oil, coal or gas. The increased using of electromobility can make a contribution to. In order to avoid that the emissions thereby instead of internal combustion engine caused from power plants, this form of mobility is only climate-friendly if the electricity comes from renewable energy sources. Meanwhile this trend has recognized virtually all designated car companies and these focus on the development of electric vehicles. Because of the expected significant increase in usage of electromobility, this paper should investigate, if there is different user behaviour compared to cars with internal combustion engines. There is also the question whether and how the load profile depends on sociodemographic parameters. The basis for the analysis of data is provided by following two studies: 'Mobilität in Deutschland 2008' 'e-pendler - e-mobil in niederösterreich' In both studies paths covered were recorded, which are characterised exactly by several parameters. Examples for this are: 'How old was the person, who covered the distance?' 'When was the ride and what was the purpose of the journey?' 'The distance was covered in urban- or in rural area?' In the first study 'Mobilität in Deutschland 2008' the distances were only covered by cars with internal combustion engines. This is a large-scale enquiry throughout German territory. The survey was voluntary and in this way there were altogether 193.290 ways documented. The second study 'e-pendler - e-mobil in niederösterreich' describes in contrast only distances, which were only covered by different purely electrically cars in the south of Lower Austria. The evaluation was effected with a self-written MATLAB- program.