Mehrkriterielle räumliche Optimierung der Berliner Ladeinfrastruktur
Ein mehrkriterieller räumlicher Optimierungsrahmen zur Beseitigung von Ladelücken.
Zusammenfassung
Berlins Wende zur E-Mobilität hat ein Problem: Randbezirke wie Treptow-Köpenick haben Quoten von über 32:1.
Diese Studie nutzt NSGA-II kombiniert mit Fuzzy-Logik für die Platzierung von 500 neuen Ladepunkten.
Forschungsmethodik
NSGA-II Algorithm
Genetic sorting ensures we discover the 'Pareto Front' of solutions that maximize coverage while minimizing the Gini coefficient.
Fuzzy Logic Control
Accommodates the inherent uncertainty in EV adoption rates, ensuring the network is resilient to future demand shifts.
Mathematische Formulierung
// Objekt 1: Abdeckung maximieren
Maximize: f₁(x) = Σ (Pᵢ * Cᵢ) / Σ Pᵢ
// Objekt 2: Gini-Koeffizienten minimieren
Minimize: f₂(x) = 1/2n²μ * ΣΣ |rᵢ - rⱼ|
rᵢ = chargers / registered BEVs per district i
Der Solver identifiziert die Pareto-Front aller nicht-dominierten Lösungen.
Metadaten
IEEE ETECOM 2025
10.1109/ETECOM66111.2025.11318989
Clifford O. Ondieki, T. Lu
Spatial Inequality reduced by 13.2%
Zukünftige Horizonte
Die Methodik wird derzeit für andere europäische Metropolen adaptiert.
Mikro-Standortplanung
Verfeinerung des Modells auf 100m x 100m Rasterebene.
V2G Netz-Dynamik
Integration von Netzrestriktionen in den Optimierer.
Sozioökonomische Faktoren
Berücksichtigung von Haushaltseinkommen für bessere Fairness-Metriken.
Die Berliner E-Mobilitätsstrategie
Ein umfassender 5-seitiger technischer Leitfaden für Stadtplaner zur Implementierung gerechter Ladeinfrastruktur. Erfahren Sie, wie Sie mehrkriterielle Optimierung in Ihrer Stadt anwenden.
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Geospatiale Datenvorverarbeitungs-Workflow für GIS-Integration
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Fuzzy-robuste Optimierungsmethodik mit realer Validierung
Bezirksebenen-Fairness-Metriken Berechnungsrahmen
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FAQ zur technischen Methodik
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