Kandó Kálmán Doktori Iskola  

BME Közlekedés- és Járműmérnöki Kar, Közlekedéstechnológiai és Közlekedésgazdasági Tanszék

Témavezető: Dr. Földes Dávid

Elektromos autóbuszos szolgáltatások energiafogyasztás alapú tervezési és üzemeltetési módszerei

A kutatási téma néhány soros bemutatása

Kutatásom fókuszában a városi autóbusz-szolgáltatás elektrifikációja áll. Módszertant dolgoztam ki az elektromos meghajtású autóbuszok (tisztán akkumulátoros, trolibusz) fogyasztásának becslésére, az elektromos autóbuszok infrastruktúrájának tervezésére, üzemeltetési költségbecslésére, valamint megfelelőségi mutató meghatározására.

A kutatóhely rövid bemutatása

BME Elektromobilitás Kutatócsoport: A kutatócsoport a BME KTKG tanszékén működik. A csoport tevékenysége lefedi a teljes elektromobilitást, a felhasználói viselkedések feltárásától a mobilitási szolgáltatok tervezésén és üzemeltetésen keresztül a környezeti hatások elemzésig. A kutatócsoport az elektromobilitást mint integrált rendszert tekinti; a járművek, a közlekedési és a villamos hálózat közös optimalizálása a cél.

A kutatás történetének, tágabb kontextusának bemutatása

A jelenkori városaink, melyek több mint egy évszázaddal ezelőtt épültek ki, legfőbb közlekedésből fakadó problémái a forgalmi torlódások és az emisszió. Az első kérdéskörre a közforgalmú közlekedés adhat választ, mely által az utazások kisebb helyen, koncentráltan, nagyobb sebességgel történhetnek meg, lehetőleg elzárt és kötött pályán, de több esetben közúton, autóbuszok szolgáltatása által. Az emisszió esetében vizsgálandó a jelenlegi fosszilis tüzelőanyagokon alapuló egyéni és közforgalmú kibocsátás és a megnövekedett közlekedési igények okozta belvárosi lokális többletszennyezés visszaszorítása. Mindezek miatt a megoldás az emisszió problémájára a közúti közforgalmi üzemben az elektromos vagy alternatív meghajtású autóbuszok lehetnek (Dyr és mtsai, 2018). Elektromos üzemet tekintve ezek a járművek vagy statikus (akkumulátoros elektromos autóbusz) vagy dinamikus töltési rendszerrel (trolibusz) rendelkeznek (Lajunen, 2014; Manzolli, 2022).
Mindemellett az üzemeltetők, szolgáltatók és döntéshozók felületes ismeretekkel rendelkeznek az elektromos autóbuszokról, így a döntés egy-egy járműtípus beszerzése előtt nem kellően megalapozott. Ez annak tudható be, hogy az elektromos autóbusztechnológia kevésbé elterjedt, emellett a trolibuszüzem egyéb szempontok (pl. városképi hatás) alapján kerül sokszor elutasításra.

A kutatás célja, a megválaszolandó kérdések.

Kutatásom célja számos, a fogyasztásra hatást gyakorló tényezők együttes figyelembevételével számítási módszer kidolgozása az energiafogyasztás becslésére. A módszer újszerűsége, hogy az autóbusz energiafogyasztása nem fogyasztási adatok alapján, hanem az aktuális gyorsulási erő és sebesség alapján meghatározott menetdinamikai számítás alapján becsülhető meg. További célom volt a becslési módszer felhasználásával a szolgáltatás tervezését (pl. járműkiválasztás, infrastruktúra kijelölés) és üzemeltetését támogató módszerek fejlesztése. A kutatásomat igyekszem nem csak tudományos eredményként, hanem kézzelfogható módszertanként felhasználni ipari projektekben.
Az elektromos autóbuszok fogyasztása két fő részre bontható: (a) menetdinamikai és (b) segédüzemi rendszer. A legtöbb kutatás a menetdinamikai rendszer modellezésével, a megfelelő gyorsulási görbe és a vezetési stílus meghatározásával foglalkozik (Csonka, 2021; Dirks és mtsai, 2022; Lee és mtsai, 2021). A segédüzemi rendszerrel kapcsolatosan a hűtés-fűtési rendszer üzemeltetéséből adódó energiafogyasztási ingadozások a legjelentősebbek. (csúcsidőszakban akár 8–10-szeres) (Bartłomiejczyk és Kołacz, 2020; Göhling és mtsai, 2015, Corazza és mtsai, 2021). Megválaszolandó kérdésként adódik, hogy miként lehet az energiafogyasztási ingadozásokat modellezni és előrebecsülni.
Számos kutatás irányul az infrastruktúra-tervezési módszerek fejlesztésére. A trolibuszok felsővezeték-rendszerének optimális kialakítása (minimális hosszúságú felsővezetékes szakasz) a járművek energiaigényének és a futásteljesítmények figyelembevételével 7%-os hibával lehetséges (Baumeister és mtsai, 2021; Paternost és mtsai, 2019). A statikus töltés esetében a két leginkább vizsgált terület a töltőberendezések helyszínének kijelölése, valamint a töltési- és akkumulátorkapacitások meghatározása (Lin és mtsai, 2019; Wang X. és mtsai, 2017; Wu és mtsai, 2021). Kérdés, hogy miként lehet figyelembe venni a korábban létesített felsővezetékes szakaszokat a töltőinfrastruktúra tervezésénél? Milyen költséggel járnak a különböző típusú töltési stratégiák, és mennyibe kerül a járművek üzemeltetése akár távolságra, akár időalapra vetítve? Milyen költségeket jelent egy elektromos autóbusz-/trolibuszüzem?
A magas beszerzési ár miatt a megfelelő autóbusz kiválasztása alapvető fontosságú. A kutatásban felhasznált TOPSIS módszer által a valós alternatívát jelentő megoldás kiválasztása az előre meghatározott szempontok alapján objektív módon lehetséges. Korábban ezt a módszert használták elektromos járművek (Hamurcu és Eren, 2022), monorail megoldások (Hamurcu és Eren, 2017) és már elektromos autóbuszok (Hamurcu és mtsai, 2020) kiválasztásánál is. Főbb kérdésként adódik, hogy meghatározható-e a jármű megfelelősége egy adott vonalra alap jármű- és útvonalparaméterek figyelembevételével?

 

Módszerek

A, Energiafogyasztás becslése: A menetdinamikai energiafogyasztási számítás a jármű mozgásához és haladásához szükséges energia meghatározását jelenti. A fejlesztett módszertanban menetdinamikai energiafogyasztási számítást alkalmaztam, melyben mozgási, helyzeti, és ellenállási energiákat vettem figyelembe (Szilassy és Földes, 2022; Szilassy és Földes, 2023).
Egy jármű két megálló közötti útja gráf alapú fizikai modell alkalmazásával írható le, ahol a csúcsokat a megállók, gócpontok, határpontok; míg az éleket a szakasz (megálllóköz), a részszakasz és a fázistávolságok jelölik. Az 1. ábrán a csomópontokat és az éleket egy példabeli sebességprofilon ábrázoltam; az y tengely a járműsebességét, míg az x tengely az időt jelöli.

 

1. ábra: Sebességprofil-mintapélda

Ezek alapján a hajtáslánc teljes energiafogyasztását az akkumulátortól a kerékig egy teljes menetre (szakaszok összegzésével) vonatkozóan adtam meg. A segédrendszerek által fogyasztott energiát is ehhez hasonlóan teljes menetre határoztam meg.
Azonosítottam az energiafogyasztást leginkább befolyásoló változókat: így a domborzatot, a megállóhely-távolságot, az utasterhelést, a környezeti hőmérsékletet és a forgalom nagyságát. Ezeket a tényezőket, mint a függő változókat az energiafogyasztási egyenletekben adtam meg.

B, Infrastruktúra tervezése: Az infrastruktúra-tervezési módszertan során módszertani lépéseket definiáltam mind a statikus (elektromos autóbusz), mind a dinamikus töltőinfrastruktúra (trolibusz) alkalmazása esetén. A modell és az energiafogyasztás felállítását követően a lehetséges töltési időt definiáltam, majd a tölthető energiát becsültem. Ezek alapján számoltam energiamérleget, majd a szükséges járművek és töltőberendezések számát határoztam meg. Végül az infrastruktúra-elemek alapján meghatároztam a beszerzési költséget (Földes és mtsai, 2023; Szilassy és mtsai, 2023).

C, Megfelelőségi mutató tervezése: Adott viszonylatra legmegfelelőbb jármű kiválasztáshoz módszert dolgoztam ki a megfelelőségi mutató meghatározására (2. ábra). Definiáltam a jármű- és útvonalparamétereket, melyek egy viszonylatot jellemeznek. Ezt követően a TOPSIS-módszer bemenetét jelentő kritériumokat vettem figyelembe. A kizárások megadásával a megfelelőségi mutató és az aszerinti rangsorolás elvégezhető (Szilassy és Földes, 2023b; Szilassy és Földes, 2023d).

2. ábra: A megfelelőségi mutató meghatározási módszerének lépései

D, Üzemeltetési költség becslése: Az autóbuszvonalra számított energianorma- és összköltségbecslési módszert dolgoztam ki, mely az 1. táblázat költségelemeire hagyatkozik. A teljes költséget a teljes viszonylatra határoztam meg (Szilassy és mtsai, 2022).

1. táblázat: Költségelemek és számított percenkénti költségek

 

 

Eddigi eredmények
 

A, Energiafogyasztás becslése: Nyíregyházi esettanulmány eredményeit figyelembe véve a menetdinamikai fogyasztás számításánál összesen 5–6% volt az egész útra vetített fogyasztás különbsége aközött, amikor a jármű minden jelzőlámpánál és akadálynál megállt (a), illetve nem állt meg (b). Ez a teljes fogyasztásnak mindössze 2–3%-a. A kis eltérés fő oka, hogy bár az (a) esetben a jármű sokat gyorsít a megállások miatt, ez a gyorsítás nem okoz jelentős többlet energiafogyasztást a (b) esethez képest, amikor a járműnek egy állandó és magasabb sebességet kell tartania.
A 3. ábrán a számított és mért fogyasztás összefüggéseit mutatom be. A vízszintes tengelyen a számított, míg a függőleges tengelyen a pontos, mért fogyasztás olvasható. A világoszöld pontok befelé, míg a sötétzöldek a kifelé irányt mutatják a menetdinamikai fogyasztás esetében. A teljes fogyasztás esetén a világoslila a befelé irányt, míg a sötétlila a kifelé irányuló fogyasztási adatokat jelöli.
Az eltérés az illesztett y = x egyenestől való távolság mértékében adható meg. A pontok szórása a menetdinamikai fogyasztás esetén kisebb, míg a teljes fogyasztás esetében jelentős eltérés tapasztalható. A menetdinamikai fogyasztás számítása pontosabb, mint ahogy ezen értékek szórása is. Bár az összfogyasztásban nagyobb a különbség, ez is átlagosan 5% alá esik.

   3. ábra: A számított és mért fogyasztás összehasonlítása

B, Infrastruktúra tervezése: Esettanulmányként budapesti viszonylatcsoportokat vizsgáltam. A 2. táblázatban három, a felsővezetékes szakasz hosszában eltérő tervváltozatnál foglaltam össze, hogy a Rákóczi úti viszonylatok milyen akkumulátorkapacitású önjárásra képes trolibusszal szolgálhatók ki. Az akkumulátoros üzem a felsővezeték nélküli szakaszokon való közlekedés miatt szükséges.

2. táblázat. A viszonylatokon alkalmazandó trolibuszok minimális névleges kapacitása változatonként (2022. júliusi adatok alapján)

A legalacsonyabb költsége a „C” trolibusz tervváltozatnak adódott, amelyben a leghosszabb a felsővezetékes szakasz, de nincs szükség akkumulátoros elektromos autóbuszokra és statikus végállomási töltőkre. A „C” tervváltozat összköltsége 2/3-a a tisztán akkumulátoros elektromos autóbuszokat alkalmazó tervváltozat összköltségének. Ennek fő oka, hogy a megnőtt flottaméret és az akkumulátoros elektromos autóbuszok trolibuszhoz viszonyított magasabb beszerzési ára nagy mértékben növeli a költséget. Ennek megfelelően ezen viszonylatcsoport elektrifikációjára a legjobb megoldás önjáró képességgel rendelkező trolibuszok alkalmazása, a fonódó szakaszon dinamikus, felsővezetékes töltés használatával.

C, Megfelelőségi mutató tervezése: A 3. táblázatban foglaltam össze 7 budapesti autóbusz-viszonylatra készített esettanulmány alapján a leginkább alkalmas járműtípus főbb paramétereit.
3. táblázat: A vizsgált viszonylatokon legalkalmasabb járműtípus és paraméterei

Megállapítottam, hogy ugyanazok az autóbuszok bizonyultak a legjobbnak több, hasonló útvonaljellemzővel bíró viszonylaton is, így nem szükséges változatos flottát üzemeltetni; elegendő néhány specifikus modell használata. A hegyvidéki kis- és a nagy utasforgalmú viszonylatokon az erősebb motorral szerelt járművek bizonyultak a legjobbnak. (Volvo, Ebusco, Sileo, Solaris), míg a hosszú hegyi (meredeken felfelé közlekedő) viszonylatokon tömegük miatt rövidebb autóbuszok a legalkalmasabbak (pl. Evopro C68).

D, Üzemeltetési költség becslése: A teljes viszonylat energiaköltségét, mint változó költséget tekintve az állandó költségek mellett, a teljes fogyasztási ráta hőmérséklet és utasterhelés függését három dimenzióban a 4. ábrán mutatom be, melyből közvetlenül (pl. 1 kWh=100 Ft mellett) megadható az energiaköltség.

4. ábra: Kilométerenkénti teljes fogyasztás az utasterheléstől és a környezeti hőmérséklettől függően átlagos forgalom esetében

 

Várható impakt, további kutatás

A kutatás eredményei jelentős hatással bírnak a városi autóbuszhálózat elektrifikációjának tervezésekor. A Kutatócsoport ipari megbízás keretében 2022-ben a BKK EfficienCE projekt keretében már felhasználta az energiabecslő módszertant. Kutatócsoportunk indított egy startup kezdeményezést Bolley néven, melyben autóbuszközlekedés elektrifikációjával foglalkozunk tervezési és optimalizálási módszertan fejlesztésével. A jövőben az energiafogyasztási módszer, és így mindegyik bemutatott módszer továbbfejleszthető, a paraméterek pontosabban megadhatók a forgalmi torlódások és az utazási sebesség kezelésével A korlátozások megszüntetésével a modellek komplexitása tovább fokozható, valamint számításba vehetők a járműdinamika egyenetlenségei, és vizsgálhatók a vezetési stílusok közötti fogyasztásbeli különbségek. Hasonló számítás végezhető más alternatív meghajtású (pl. hidrogénüzemű) járművekre is.
 

Saját publikációk, hivatkozások, linkgyűjtemény

Kapcsolódó saját publikációk listája:

 

Angol nyelvű lektorált WoS IF-os folyóirat cikkek:

 

(Szilassy és Földes, 2022) Szilassy, Péter Ákos, & Földes, Dávid. (2022). Consumption estimation method for battery-electric buses using general line characteristics and temperature. Energy (Oxford, England), 261(125080), 125080., https://doi.org/10.1016/j.energy.2022.125080, (IF: 8,8, Q1)

(Szilassy és Földes, 2023c) Szilassy, Péter Ákos, & Földes, Dávid. (2023). Compliance Indicator determination for a case study of Budapest. Energy Conversion and Management, (IF: 11,5, Q1) – benyújtott

Angol nyelvű lektorált folyóirat IF nélkül:

(Szilassy és Jenőfi, 2022) Szilassy, Péter Ákos, & Jenőfi, Bence. (2022). A systematic approach to connected services in the urban environment. Institutiones Administrationis, 2(1), 195–205. https://doi.org/10.54201/iajas.v2i1.25

Angol nyelvű tudományos könyvfejezet:

(Földes és mtsai, 2023) Földes, Dávid, Csonka, Bálint, Szilassy, Péter Ákos. (2023). Urban bus network electrification, Intech open – Public transport könyvfejezet, ISBN: 978-1-83768-719-0, https://doi.org/10.5772/intechopen.111940

Angol nyelvű konferencia kiadványban megjelent cikk:

(Szilassy és Földes, 2023d) Szilassy, Péter Ákos, Földes, Dávid. (2023?). What route an electric bus should run? Compliance Indicator determination method to match electric buses with routes. EC-TRA 2022 Lisbon conference – megjelenés alatt

(Szilassy és mtsai, 2022) Szilassy, Péter Ákos, Jenőfi, Bence, & Földes, Dávid. (2022). Marginal energy consumption cost factors of battery electric buses. 2022 Smart City Symposium Prague (SCSP). https://doi.org/10.1109/SCSP54748.2022.9792553

(Szilassy és mtsai, 2020) Szilassy, Péter, Németh, Balázs, & Gáspár, Péter. (2020). Predictive speed control for automated vehicles in urban areas using speed zones. 2020 IEEE 18th International Symposium on Intelligent Systems and Informatics (SISY). https://doi.org/10.1109/SISY50555.2020.9217096

(Szilassy és mtsai, 2019b) Szilassy, Péter, Németh, Balázs, Gáspár, Péter, Szauter, Ferenc, & Pup, Dániel. (2019). Robustness analysis and reconfiguration strategy of autonomous vehicles in intersections. 2019 IEEE 13th International Symposium on Applied Computational Intelligence and Informatics (SACI). https://doi.org/10.1109/SACI46893.2019.9111527

(Szilassy és mtsai, 2019a) Szilassy, Péter, Németh, Balázs, & Gáspár, Péter. (2019). Design and robustness analysis of autonomous vehicles in intersections. IFAC-PapersOnLine, 52(8), 321–326. https://doi.org/10.1016/j.ifacol.2019.08.090

 

Hazai, magyar nyelvű lektorált folyóirat cikk:

(Szilassy és mtsai, 2023) Szilassy, Péter, Földes, Dávid, Csonka, Bálint. (2023). Autóbuszhálózat elektrifikációja. Közlekedés és Mobilitás – elfogadott, megjelenés alatt

(Szilassy és Földes, 2023a) Szilassy, Péter Ákos & Földes, Dávid. (2023). Akkumulátoros elektromos autóbuszok fogyasztásának becslése vonali jellemzők és hőmérséklet figyelembevételével. Közlekedéstudományi Szemle, 73 (1). pp. 38–56. ISSN 0023-4362 https://doi.org/10.24228/KTSZ.2023.1.3

Magyar nyelvű konferencia kiadványban megjelent cikk:

(Szilassy és Földes, 2023b) Szilassy, Péter, Földes, Dávid (2023) Megfelelési tényező meghatározási módszer elektromos buszok buszvonalakhoz való illesztésére, 673–682, KTE-CoTS (Győr) ISBN: 9786156443175

Linkgyűjtemény:

MTMT: https://m2.mtmt.hu/gui2/?type=authors&mode=browse&sel=10067340

Research Gate: https://www.researchgate.net/profile/Szilassy-Peter-Akos
GScholar: https://scholar.google.com/citations?user=9AOMkzgAAAAJ
ORCID: https://orcid.org/0000-0001-5069-8281

Elsődleges kutatócsoportom: https://www.linkedin.com/company/bme-electromobility-research-group/
Másodlagos kutatócsoportom: https://www.linkedin.com/company/bme-transport-systems-and-mobility-services-research-group/
Kutatócsoport általi fejlesztett alkalmazás: https://zoldkerek.bme.hu/
Kutatócsoport által alapított startup kezdeményezés: http://bolley.hu/
Tanszéki honlap: https://ktkg.bme.hu/

 

Hivatkozások listája:

Bartłomiejczyk, M., & Kołacz, R. (2020). The reduction of auxiliaries power demand: The challenge for electromobility in public transportation. Journal of Cleaner Production, 252(119776), 119776. https://doi.org/10.1016/j.jclepro.2019.119776

Baumeister, D., Wazifehdust, M., Salih, M., Zdrallek, M., Von Kalben, C., & Schumacher, J. O. (2021). Optimal Catenary Planning of Trolleybus Systems. ETG Congress.

Corazza, M., Conti, V., Genovese, A., Ortenzi, F., & Valentini, M. P. (2021). A procedure to estimate air conditioning consumption of urban buses related to climate and main operational characteristics. World Electric Vehicle Journal, 12(1), 29. https://doi.org/10.3390/wevj12010029

Csonka, B. (2021). Optimization of static and dynamic charging infrastructure for electric buses. Energies, 14(12), 3516. https://doi.org/10.3390/en14123516

Dirks, N., Schiffer, M., & Walther, G. (2022). On the integration of battery electric buses into urban bus networks. Transportation Research. Part C, Emerging Technologies, 139(103628), 103628. https://doi.org/10.1016/j.trc.2022.103628

Dyr, T., Ziółkowska, K., Misiurski, P., & Kozłowska, M. (2018). Effectiveness of application alternative drive vehicles in public transport. MATEC Web of Conferences, 180, 01002. https://doi.org/10.1051/matecconf/201818001002

Göhlich, D., Ly, T.-A., Kunith, A., & Jefferies, D. (2021). A procedure to estimate air conditioning consumption of urban buses related to climate and main operational characteristics. World Electr Veh J, 12(1), 29. https://doi.org/10.3390/wevj12010029

Hamurcu, M., & Eren, T. (2017). Selection of Monorail Technology by Using Multicriteria Decision Making. Sigma J. Eng. Nat. Sci, 8, 303–314. https://doi.org/10.3390/math7010016

Hamurcu, M., & Eren, T. (2022). Applications of the MOORA and TOPSIS Method for Decision of Electric Vehicle in Public Transportation Technology. https://doi.org/10.3846/transport.2022.17783

Hamurcu, Mustafa, & Eren, T. (2020). Electric bus selection with multicriteria decision analysis for green transportation. Sustainability, 12(7), 2777. https://doi.org/10.3390/su12072777

Lajunen, A. (2014). Energy consumption and cost-benefit analysis of hybrid and electric city buses. Transportation Research. Part C, Emerging Technologies, 38, 1–15. https://doi.org/10.1016/j.trc.2013.10.008

Lee, J., Shon, H., Papakonstantinou, I., & Son, S. (2021). Optimal fleet, battery, and charging infrastructure planning for reliable electric bus operations. Transportation Research. Part D, Transport and Environment, 100(103066), 103066. https://doi.org/10.1016/j.trd.2021.103066

Lin, Y., Zhang, K., Shen, Z.-J. M., Ye, B., & Miao, L. (2019). Multistage large-scale charging station planning for electric buses considering transportation network and power grid. Transportation Research. Part C, Emerging Technologies, 107, 423–443. https://doi.org/10.1016/j.trc.2019.08.009

Manzolli, J. A., Trovão, J. P., & Antunes, C. H. (2022). A review of electric bus vehicles research topics – Methods and trends. Renewable and Sustainable Energy Reviews, 159(112211), 112211. https://doi.org/10.1016/j.rser.2022.112211

Paternost, R. F., Mandrioli, R., Barbone, R., Ricco, M., Cirimele, V., & Grandi, G. (2022). Catenary-powered electric traction network modeling: A data-driven analysis for trolleybus system simulation. World Electric Vehicle Journal, 13(9), 169. https://doi.org/10.3390/wevj13090169

Wang, X., Yuen, C., Hassan, N. U., An, N., & Wu, W. (2017). Electric vehicle charging station placement for urban public bus systems. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems: A Publication of the IEEE Intelligent Transportation Systems Council, 18(1), 128–139. https://doi.org/10.1109/tits.2016.2563166

Wu, X., Feng, Q., Bai, C., Lai, C. S., Jia, Y., & Lai, L. L. (2021). A novel fast-charging stations locational planning model for electric bus transit system. Energy (Oxford, England), 224(120106), 120106. https://doi.org/10.1016/j.energy.2021.120106