Entwicklung eines integrierten Kraftstoffverbrauchs- und Fahrtenkettenmodells des Straßengüterverkehrs am Beispiel schwerer Nutzfahrzeuge
Zur Analyse und Bewertung von zeitlich wirksamen Maßnahmen zur Senkung der Treibhausgasemissionen wie reduzierten Höchstgeschwindigkeiten
von Alexander KaiserDue to Germany’s ambitious climate protection goals, the increasing greenhouse gas
(GHG) emissions from the transport sector – especially from heavy duty vehicles
which are currently and in the foreseeable future almost exclusively powered by diesel
engines – are increasingly at the centre of political and scientific discussion. Consequently,
not only technical measures (i. e. higher energy efficiency and alternative
drive technologies) but also changes in driving behaviour that can be implemented
immediately, such as driving at reduced maximum velocity on motorways, should be
taken into account and investigated by both policy makers and the actors directly involved
in road freight transport (i. e. transport and logistics service providers).
In order to analyse the real effects in a holistic and anticipatory manner on both the
vehicle‘s physical-technical level and the transport service provider‘s logistic-economic
level, this thesis links a physically-based fuel consumption model with a trip chain
model. Firstly, the average values of both fuel consumption (in l/100 km) and velocity
(in km/h) resulting from a reduction measure are determined by simulation experiments
with a fuel consumption model based on MATLAB/Simulink. Secondly, these
two variables are described as payload-dependent functions for each vehicle. A reduced
maximum velocity is represented by correspondingly adapted driving cycles,
which originate from HBEFA and are modified in this work with the help of an analytical
procedure (programme). Each vehicle represents all vehicles in one of a total of
15 vehicle classes, which together account for around 91 % of diesel consumption and
GHG emissions, respectively, of all heavy duty vehicles in Germany in 2010. Accordingly,
the simulation results of one vehicle can be projected for all vehicles in each
class with the given stock.
Afterwards, the effects of a decreased average velocity to the temporal sequence of
different trips, which have to be carried out by one vehicle within a year, are analysed
with the trip chain model (discrete-event simulation model based on Excel-VBA). Due
to constant frame conditions for both the vehicle (i. a. driving ban periods) and the
driver (i. a. driving and rest periods), which are always fulfilled in the model, the results
are not only increasing trip times, which behave inversely proportional to the
velocity, but also some trips which have to be shifted to the next day or even the next
week. The corresponding delay time is calculated and recorded with respect to the
baseline situation (i. e. without reduced velocity). By recording and evaluating the increasing
total personnel expenditure (i. e. working time on each vehicle), the corresponding
costs can be offset against the total amount of saved fuel costs. Thereby, the
economic efficiency of a reduction measure is finally determined on the basis of the
anually increased or decreased total costs. The corresponding amount of potentially
reduced GHG emissions from all heavy duty vehicles is specified, too.Aufgrund der ambitionierten Klimaschutzziele Deutschlands stehen die steigenden
Treibhausgasemissionen des Verkehrs – vor allem aus schweren Nutzfahrzeugen, die
bisher und in absehbarer Zukunft fast ausschließlich mit Dieselmotoren betrieben werden
– zunehmend im Zentrum der politischen und wissenschaftlichen Diskussion. Daher
sollten neben technischen Maßnahmen (höhere Energieeffizienz und alternative
Antriebe) auch sofort umsetzbare Änderungen des Fahrverhaltens, wie z. B. das Fahren
mit reduzierter Höchstgeschwindigkeit auf Autobahnen, sowohl durch die politischen
Entscheidungsträger als auch durch die handelnden Akteure des Straßengüterverkehrs
(Transport- und Logistikdienstleister) berücksichtigt und untersucht werden.
Um die realen Auswirkungen auf der physikalisch-technischen Ebene eines Fahrzeugs
und der logistisch-betriebswirtschaftlichen Ebene eines Transportdienstleisters
ganzheitlich und vorausschauend zu analysieren, wird in dieser Arbeit ein physikbasiertes
Kraftstoffverbrauchsmodell mit einem Fahrtenkettenmodell verknüpft. Zuerst
werden die aus einer Reduktionsmaßnahme resultierenden Durchschnittswerte des
Verbrauchs (in l/100 km) und der Geschwindigkeit (in km/h) durch Simulationsexperimente
mit einem Kraftstoffverbrauchsmodell auf MATLAB/Simulink-Basis ermittelt
und als Nutzmassen-abhängige Funktion für jedes einzelne Fahrzeug beschrieben.
Dabei wird eine reduzierte Höchstgeschwindigkeit durch entsprechend angepasste
Fahrzyklen abgebildet, die aus HBEFA stammen und in dieser Arbeit mithilfe eines
analytischen Verfahrens (Programm) modifiziert werden. Jedes Fahrzeug repräsentiert
sämtliche Fahrzeuge in einer von insgesamt 15 Fahrzeugklassen, die im Jahr 2010 zusammen
etwa 91 % des Dieselverbrauchs bzw. der THG-Emissionen aller schweren
Nutzfahrzeuge in Deutschland verursachen. Dementsprechend lassen sich die Ergebnisse
eines Fahrzeugs über den bekannten Bestand einer Fahrzeugklasse hochrechnen.
Anschließend werden die Auswirkungen einer geringeren Durchschnittsgeschwindigkeit
auf den Zeitablauf aller Fahrten, die durch ein Fahrzeug innerhalb eines Jahres
durchzuführen sind, mithilfe des Fahrtenkettenmodells (ereignisdiskretes Simulationsmodell
auf Excel-VBA-Basis) analysiert. Da die konstanten Rahmenbedingungen des
Fahrzeugs (u. a. Fahrverbotszeiten) und der Fahrer (u. a. Lenk- und Ruhezeiten) darin
stets eingehalten werden, ergibt sich nicht nur eine zur Geschwindigkeit umgekehrt
proportionale Erhöhung der Fahrzeit, sondern bei einem Teil der Fahrten sogar eine
Verschiebung auf den nächsten Tag oder die nächste Woche, wofür die entsprechende
Verspätungsdauer gegenüber der Ausgangssituation erfasst wird. Da außerdem der
insgesamt höhere Personalaufwand (Arbeitszeit je Fahrzeug) erfasst und kostenmäßig
bewertet wird, kann dieser mit den insgesamt eingesparten Kraftstoffkosten verrechnet
werden, um schließlich die Wirtschaftlichkeit einer Reduktionsmaßnahme anhand der
jährlichen Minder- oder Mehrkosten festzustellen. Hierzu wird auch das jeweilige Einsparpotential
der THG-Emissionen von allen schweren Nutzfahrzeugen angegeben.
