Vom Klimaziel zum Dispositionsproblem
Ein Dieselbus tankt morgens voll und fährt den ganzen Tag. Ein Elektrobus muss Ladezyklen in den Tagesablauf integrieren. Die Reichweite variiert je nach Temperatur, Topografie und Klimaanlage um bis zu 40%. Diese Variabilität macht manuelle Umlaufplanung nahezu unmöglich.
Die Hamburger Hochbahn investiert Milliarden in die Elektrifizierung. Die ÖBB Postbus AG hat 63 neue MAN E-Busse bestellt. Die operative Umsetzung erfordert mathematische Modelle, die alle Einflussfaktoren simultan berücksichtigen.
–40%
Reichweite im Winter
15 MW
Spitzenlast bei 100 E-Bussen
2–3 J.
Längere Batterielebensdauer
–35%
Energiekosten
Erweitertes Vehicle Scheduling mit Lade-Constraints
Unser MILP-Modell erweitert das klassische Vehicle Scheduling Problem um Ladezustand (SoC), Ladepunktzuweisung, variable Stromtarife und Batteriealterung – in einer integrierten Zielfunktion.
Peak Shaving
Zeitliche Verteilung der Ladevorgänge unter einem definierten Schwellenwert. Bevorzugtes Laden in Niedrigtarifzeiten.
Batterieschonung
Ladezustand zwischen 20% und 80% halten. Schnellladungen minimieren. Batterielebensdauer um 2–3 Jahre verlängern.
Depot + Strecke
Integrierte Modellierung von Depotladung und Gelegenheitsladung an Endhaltestellen in einem Optimierungsmodell.
minimize: Σ (energy_cost[t] + battery_degradation[v])
subject to:
∀ trip: Σ vehicle[v] ≥ 1 // Abdeckung
∀ v,t: SoC[v,t] ≥ SoC_min // Min. Ladezustand
∀ v: SoC[v, departure] ≥ SoC_req // Abfahrtsbereit
Σ power[v,t] ≤ P_max // Peak Shaving
∀ charger: Σ vehicle[v,t] ≤ 1 // Ladepunkt-KapazitätSzenarioanalyse für Ihre Flottenplanung
Wie viele Ladepunkte brauchen Sie? Lohnt sich die Investition in Pantographen-Schnelllader? Wie verändert sich der Fahrzeugbedarf bei 30% mehr Reichweite? Unser Modell beantwortet diese Fragen durch systematische Szenarioanalysen.
Quantifizieren Sie Auswirkungen auf Fahrzeugbedarf, Energiekosten und Investitionsbedarf, bevor Sie Millionen in Infrastruktur investieren.
Nachweisbare Verbesserungen für Ihren E-Bus-Betrieb
–35%
Energiekosten durch Peak Shaving
–15%
Weniger Fahrzeuge durch optimierte Umläufe
+3 J.
Längere Batterielebensdauer
400k€
Jährliche Einsparung (100 E-Busse)
Simulation für Ihre E-Bus-Flotte
Auf Basis Ihrer Fahrplandaten und Fahrzeugspezifikationen erstellen wir eine erste Simulation – kostenlos und unverbindlich.
Kostenloses Erstgespräch vereinbarenHäufig gestellte Fragen
E-Bus-Projekt starten
Wir zeigen Ihnen, wie optimierte Umlaufplanung mit Lade-Constraints Ihre Elektrifizierung beschleunigt – ohne zusätzliche Fahrzeuge oder Ladestationen.
- Kostenlose Erstanalyse Ihres E-Bus-Umlauf- und Lademanagements
- Beratung zu Ladeinfrastruktur-Dimensionierung und Energiekostenoptimierung
- Simulation Ihrer Flotte mit realen Strecken- und Verbrauchsdaten
- Erfahrung mit Depot-Charging, Opportunity-Charging & gemischten Flotten