TY - JOUR A1 - Friese, Philipp A. A1 - Michalk, Wibke A1 - Fischer, Markus A1 - Hardt, Cornelius A1 - Bogenberger, Klaus T1 - Charging Point Usage in Germany—Automated Retrieval, Analysis, and Usage Types Explained JF - Sustainability N2 - This study presents an approach to collect and classify usage data of public charging infrastructure in order to predict usage based on socio-demographic data within a city. The approach comprises data acquisition and a two-step machine learning approach, classifying and predicting usage behavior. Data is acquired by gathering information on charging points from publicly available sources. The first machine learning step identifies four relevant usage patterns from the gathered data using an agglomerative clustering approach. The second step utilizes a Random Forest Classification to predict usage patterns from socio-demographic factors in a spatial context. This approach allows to predict usage behavior at locations for potential new charging points. Applying the presented approach to Munich, a large city in Germany, results confirm the adaptability in complex urban environments. Visualizing the spatial distribution of the predicted usage patterns shows the prevalence of different patterns throughout the city. The presented approach helps municipalities and charging infrastructure operators to identify areas with certain usage patterns and, hence different technical requirements, to optimize the charging infrastructure in order to help meeting the increasing demand of electric mobility. KW - charging infrastructure KW - electric mobility KW - usage types KW - analysis KW - automated retrieval KW - clustering KW - machine learning KW - socio-demographic data KW - usage prediction Y1 - 2021 U6 - https://doi.org/10.3390/su132313046 VL - 13 IS - 23 PB - MDPI ER - TY - JOUR A1 - Fischer, Markus A1 - Michalk, Wibke A1 - Hardt, Cornelius A1 - Bogenberger, Klaus T1 - Bill It Right: Evaluating Public Charging Station Usage Behavior under the Presence of Different Pricing Policies JF - World Electric Vehicle Journal N2 - This study investigates for the first time how public charging infrastructure usage differs under the presence of diverse pricing models. About 3 million charging events from different European countries were classified according to five different pricing models (cost-free, flat-rate, time-based, energy-based, and mixed) and evaluated using various performance indicators such as connection duration; transferred energy volumes; average power; achievable revenue; and the share of charging and idle time for AC, DC, and HPC charging infrastructure. The study results show that the performance indicators differed for the classified pricing models. In addition to the quantitative comparison of the performance indicators, a Kruskal–Wallis one-way analysis of variance and a pairwise comparison using the Mann–Whitney-U test were used to show that the data distributions of the defined pricing models were statistically significantly different. The results are discussed from various perspectives on the efficient design of public charging infrastructure. The results show that time-based pricing models can improve the availability of public charging infrastructure, as the connection duration per charging event can be roughly halved compared to other pricing models. Flat-rate pricing models and AC charging infrastructure can support the temporal shift of charging events, such as shifting demand peaks, as charging events usually have several hours of idle time per charging process. By quantifying various performance indicators for different charging technologies and pricing models, the study is relevant for stakeholders involved in the development and operation of public charging infrastructure. KW - charging tariffs KW - electric vehicles KW - pricing mechanisms KW - pricing models KW - pricing of PEV charging KW - pricing policy KW - usage behavior of charging infrastructure Y1 - 2024 U6 - https://doi.org/10.3390/wevj15040175 VL - 15 IS - 4 ER - TY - CHAP A1 - Fischer, Markus A1 - Hardt, Cornelius A1 - Michalk, Wibke A1 - Bogenberger, Klaus T1 - Charging or Idling: Method for quantifying the Charging and the Idle Time of public Charging Stations T2 - TRB 101st Annual Meeting Compendium of Papers, Washington DC, USA N2 - The study at hand presents a methodology to determine the utilization of public charging infrastructure by the proportion of effective charging time and idle time. The results of the study can be used by decision makers to better understand the usage behavior of public charging infrastructure and to align the provision of charging infrastructure with the behavior of users. The user behavior is analyzed using charging areas and scenario-based analysis of charging sessions. More than 300,000 charging sessions at AC and DC charging stations in the urban area of Munich in 2020 were recorded as the data basis for the study. The methodology takes the available vehicle models in the study area as well as the characteristic charging behavior of plug-in electric vehicles (PEV) with a decreasing charging power at high states of charge of the battery into account. The results show a high proportion of idle time at AC charging stations. The outcome of a correlation analysis additionally indicates a correlation between the share of idle time and the proportion of high-density urban living in the survey area. KW - Plug-In Electric Vehicles KW - Public Charging Stations KW - User Behavior KW - Hogging KW - Idling Y1 - 2022 ER - TY - CHAP A1 - Michalk, Wibke A1 - Lüken, Jan-Diederich A1 - Niederberger, Astrid T1 - Mobilität im ländlichen Raum und digitale Hilfsmittel: Status quo und Zukunft T2 - New Players in Mobility - Technische und betriebswirtschaftliche Aspekte N2 - Die Bedeutung nachhaltiger Mobilität sowohl in der Gesellschaft als auch in der Politik steigt seit Jahren. Dabei ist der Verkehrssektor eines der ökologischen Problemfelder, insbesondere in der Klimapolitik: Die Mobilitätsbe-dürfnisse der Gesellschaft sind offenbar bislang nicht mit den politischen Nachhaltigkeitszielen vereinbar. Dem-entsprechend groß ist das Augenmerk auf den Verkehrssektor. Da im urbanen Raum die größte Verkehrsnach-frage – und damit auch das größte Potenzial zur Verbesserung von Nachhaltigkeitsindikatoren – vorherrscht, liegt der Fokus von Studien und Maßnahmen meist auf urbaner Mobilität, wie beispielsweise bei den Themen Car-Sharing, autonomes Fahren, Ride-Hailing oder Bike-Sharing. Mobilität im ländlichen Raum wird häufig nach-rangig betrachtet, obwohl der motorisierte Individualverkehr dort eine größere Rolle spielt als im urbanen Raum, sodass dort ungenutzte Nachhaltigkeitspotenziale liegen. Vor diesem Hintergrund stellt der vorliegende Artikel die Ergebnisse einer Studie verschiedener soziodemografi-scher Gruppen in zwei ländlichen Räumen vor. In einer Umfrage wurde das Zusammenspiel zwischen Mobilität, der Nutzung digitaler Hilfsmittel für die Mobilität, Persönlichkeitseigenschaften sowie Einstellungen zur Nachhal-tigkeit untersucht. Auf Basis der gewonnen Erkenntnisse werden Rückschlüsse auf die Bedürfnisstruktur ver-schiedener ländlicher Mobilitätstypen gezogen und Rahmenbedingungen für die Entwicklung von nachhaltigen und digital unterstützten Mobilitätsangeboten definiert. KW - Mobilität KW - Digitalisierung KW - Akzeptanz KW - Persönlichkeitseigenschaften Y1 - 2025 PB - Springer Gabler CY - Wiesbaden ER - TY - RPRT A1 - Michalk, Wibke A1 - Lüken, Jan-Diederich A1 - Niederberger, Astrid T1 - Nachhaltige Mobilität im Chiemgau N2 - Mithilfe des Forschungsprojekts NaMoCh wurden Wirkmechanismen zwischen Mobilität, Digitalisierung und Persönlichkeitseigenschaften für verschiedene Personengruppen im Chiemgau grundlegend untersucht. Konkret wurden die folgenden Forschungsfragen beantwortet: 1. Inwiefern unterscheidet sich die Mobilität (inkl. Nutzung digitaler Dienste) verschiedener soziodemografischer Gruppen in den Zentren Stadt Traunstein und Burghausen von der Mobilität der ländlicheren Gebiete Landkreis Traunstein, dem Chiemgau und dem Landkreis Altötting? 2. Welche Werte und anderen Faktoren spielen für die Gruppen aus 1. bei der Auswahl der Verkehrsmittel eine größere Rolle als andere (z.B. Technologieakzeptanz und Offenheit gegenüber Innovationen sowie soziodemografische Faktoren)? Forschungsfrage (1.) war vor dem besonderen Hintergrund zu betrachten, dass durch den neuen THRosenheim-Standort Campus Chiemgau aktuell eine zusätzliche Alters- und Sozialgruppe ihre Mobilität im Chiemgau verwirklicht. Daher war zum Zeitpunkt des Forschungsprojekts und den damit verbundenen Datenerhebungen eine „Nullmessung“ ohne signifikante Eingriffe in das Mobilitätsgeschehen möglich. Um sich Forschungsfrage (1.) zu nähern, wurden zunächst existierende Mobilitätserhebungen analysiert – hier insbesondere die Ergebnisse der Studie Mobilität in Deutschland (MiD) aus 2017 (Nobis & Kuhnimhof, 2018) mit der regionalen Verdichtung für den Freistaat Bayern und der Landeshauptstadt München. Zusätzlich zur Arbeit mit diesen Sekundärdaten wurde eine OnlineUmfrage durchgeführt. Forschungsfrage (2.) wurde ebenfalls durch die Online-Umfrage sowie im Anschluss mit leitfadengestützten Tiefeninterviews zur Mobilität verschiedener Gruppen im Chiemgau adressiert. Ziel des Forschungsprojekts war es, Treiber für die Nutzung verschiedener Mobilitätsangebote und digitaler Hilfsmittel im Zusammenhang mit Mobilität zu identifizieren, aktuell vorherrschende, grundlegende Hemmnisse für innovative nachhaltige Mobilität offen zu legen und Potenziale und Bedürfnisse auf Basis der Ergebnisse zu ermitteln. KW - Mobilität KW - Nachhaltigkeit KW - Digitalisierung Y1 - 2024 U6 - http://nbn-resolving.de/urn/resolver.pl?urn:nbn:de:bvb:861-opus4-27902 ER - TY - CHAP A1 - Fischer, Markus A1 - Michalk, Wibke A1 - Bogenberger, Klaus ED - Transportation Research Board, T1 - CDRpy: Data-Driven Decision Support for the Roll-out of public Charging Infrastructure in urban Areas T2 - Transportation Research Board Annual Meeting N2 - In this study, the data-driven simulation framework CDRpy is presented, validated and applied using the example of the city of Munich to support decision-makers in the rollout of public charging infrastructure in urban areas. The innovation of the study lies in the fact that CDRpy can be used to evaluate different concepts for public charging infrastructure at a detailed level. The Demand is mapped based on real charging events for different types of electric vehicles and pricing models, and the evaluations can be broken down to the level of individual charging stations. The developed framework was validated using charge detail records from the largest operator of public charging infrastructure in Munich for the years 2020, 2021 and 2022 based on various criteria. In a further case study, the additional demand for public charging infrastructure in the city was estimated for the year 2030. The results indicate that mixed and timebased pricing models could reduce the required number of public charging points from 7,055 to 6,374 by around 10% compared to energy-based pricing models. Determining the expansion requirements for each sub-district shows that the additional demand for public charging infrastructure varies greatly across the city. Since both technological and economic perspectives are considered, the study is relevant for all decisionmakers involved in the planning, operation and scaling of public charging infrastructure. KW - Plug-in Electric Vehicles KW - public charging infrastructure KW - roll-out of public charging stations KW - pricing policies KW - charge detail records Y1 - 2025 ER - TY - JOUR A1 - Botzum, Edeltraud A1 - Michalk, Wibke T1 - Soziale Isolation im Alter: Wie digitale Technologien in ländlichen Gebieten helfen können JF - Sozialwirtschaft aktuell KW - Digitalisierung KW - Isolation KW - Alter Y1 - 2025 VL - 35 IS - 1+2 PB - Nomos Verlagsgesellschaft mbH & Co. KG ER -