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Elektromobile Flotten im lokalen Energiesystem mit Photovoltaikeinspeisung unter Berücksichtigung von Unsicherheiten

Seddig, Katrin

Abstract:
In diesem Buch wird ein Modell entwickelt, welches zur Identifizierung der Lastverschiebepotenziale von elektromobilen Flotten unter Berücksichtigung der Integration von Photovoltaik-Erzeugung und Unsicherheiten nutzbar ist. Es werden unterschiedliche Ansätze unter der Anwendung von Simulation, deterministischer und stochastischer Optimierung entwickelt, um den Ladevorgang von drei verschiedenen Elektrofahrzeugflotten an einer gemeinsam genutzten Ladeinfrastruktur unter Unsicherheit zu planen.

Abstract (englisch):
In this book, a model is developed which can be used to identify the load shifting potential of electric vehicle fleets considering the integration of photovoltaic generation and uncertainty. Different approaches using simulation, deterministic and stochastic optimization are developed to schedule the charging of three different electric vehicle fleets at a common charging infrastructure under uncertainty.

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Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000118692
Veröffentlicht am 15.12.2020
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Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2020
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1031-4
ISSN: 2194-2404
KITopen-ID: 1000118692
Verlag KIT Scientific Publishing
Umfang XVI, 185 S.
Serie Produktion und Energie / Karlsruher Institut für Technologie, Institut für Industriebetriebslehre und industrielle Produktion u. Deutsch-Französisches Institut für Umweltforschung ; 37
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Industriebetriebslehre und Industrielle Produktion (IIP)
Prüfungsdaten 11.06.2019
Prüfungsdatum 11.06.2019
Referent/Betreuer Prof. Wolf Fichtner; Prof. Hartmut Schmeck
Schlagwörter Elektromobilität, E-Flotten, Photovoltaik, Unsicherheit, Optimierungsmodell, electromobility, e-fleets, photovoltaics, uncertainty, optimization model
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