SI/502975

Résumé

Gemeinsam genutzte Elektrofahrzeuge (EVs) bieten erhebliche Vorteile für eine nachhaltige Mobilität, indem sie den Besitz von Privatfahrzeugen reduzieren, die CO2-Emissionen senken und die Integration in das Stromnetz durch intelligente Ladetechnologien verbessern. Die strategische Platzierung von Carsharing-Stationen ist entscheidend, um die Akzeptanz bei den Nutzern zu maximieren, insbesondere da verschiedene soziodemografische Gruppen unterschiedliche Einstellungen gegenüber EVs haben. Zwar gibt es Methoden zur Vorhersage der Nachfrage auf Basis von Stationen, doch gibt es nur begrenztes Verständnis für die induzierte Nachfrage, die sich aus Änderungen an Stationen und Fahrzeugen ergibt. Diese Studie analysiert, wie sich Änderungen der Fahrzeug- und Stationskonfigurationen auf die Nachfrage in verschiedenen räumlich-zeitlichen Kontexten auswirken. Mithilfe von Kausalschätzung und räumlich orientierten Vorhersagemethoden stellen wir Tools zur Verfügung, mit denen die Auswirkungen von Systemänderungen in ausgewählten Szenarien simuliert werden können, um den Übergang zu einem vollständig elektrischen Carsharing-Dienst zu unterstützen. Darüber hinaus lassen sich diese Methoden auf eine Vielzahl von räumlichen Entscheidungsproblemen anwenden, da sie einen Rahmen bieten, um „Was-wäre-wenn“-Interventionen über Raum und Zeit hinweg zu untersuchen.