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Durch die direkte Verbindung von Mobilität und Tourismus beeinflusst die fortschreitende Elektrifizierung des Verkehrs auch unmittelbar die Tourismusbranche. Öffentlich zugängliche Ladeinfrastruktur gewinnt immer mehr an Bedeutung und so werden auch an touristischen Zielorten Lademöglichkeiten nachgefragt. Doch gerade dort stellt der wirtschaftliche Betrieb eine große Herausforderung dar. Grund hierfür sind vor allem volatile Ladebedarfe, die hohe Lastspitzen und aufgrund der Bepreisung im deutschen Stromsystem hohe Kosten nach sich ziehen können. Nach einer kurzen Darstellung der aktuellen Kostenstruktur von Ladeinfrastruktur werden daher touristische Zielorte anhand verschiedener Ausprägungen, die das Lastprofil und damit die Kosten beeinflussen können, charakterisiert. Anschließend werden vielfältige, insbesondere durch die Digitalisierung realisierbare, Lösungsansätze aufgezeigt und mögliche zukünftige Entwicklungen diskutiert.
Executive Summary
Um die Ziele des Pariser Klimaabkommens zu erreichen, besteht rascher Handlungsbedarf in allen Sektoren. Dies gilt insbesondere für den Verkehrssektor, für den eine umfassende Transformation unumgänglich ist.
Aktuelle Forschungsarbeiten zeigen, dass neben der Elektrifizierung des motorisierten Individualverkehrs insbesondere der Ausbau und die Umsetzung alternativer Mobilitätsformen mit geringeren Treibhaus-gasemissionen (z.B. ÖPNV, Radfahren und Carsharing) aus Klimasicht zu bevorzugen und weiter voranzutreiben msind. Daher reicht es nicht aus, den derzeitigen Fahrzeugbestand mit Verbrennungsmotoren „einfach“ durch Fahrzeuge mit batterieelektrischem Antrieb zu ersetzen. Vielmehr müssen Wege gefunden werden, das Verhältnis von hergestellten Fahrzeugen und ihrer tatsächlichen Nutzung zu verbessern, um eine umfassende Reduktion der Treibhausgase im Bereich der individuellen Mobilität zu erreichen. Es ist daher notwendig, ein Bewusstsein für die Relevanz alternativer Mobilitätsformen (z.B. Mobilität-on-De-mand) zu schaffen und entsprechende Maßnahmen zum Ausbau dieser Mobilitätsformen zu ergreifen.
The widespread adoption of electric vehicles makes investments in charging parks both immediate and necessary to lower range anxiety and allow longer trips. However, many charging park operators struggle with sustainable and profitable operation due to high fees on peak loads and volatile availability of renewable energy. Smart charging strategies may enable such operation, but the computational complexity of most available algorithms increases significantly with the number of charging points. Thus, operators of larger charging parks need information systems that provide real-time decision support without immense cost for computation. This paper presents a model that uses recent methods from the field of Reinforcement Learning. Our model is trained on a charging park simulation with realworld data on highway traffic and day ahead energy prices. The results indicate that Reinforcement Learning is a feasible solution to improve the sustainable and profitable operation of large electric vehicle charging parks.