Integration of opportunity and depot chargers for e-buses optimal operation : economic and environmental assessment

At this time in history, the problem of climate change has taken over. Electrification of the transport sector is a major area in which several actions are pursued to reduce emissions. The raising prices of materials and energy, the difficulties in reaching the large numbers of vehicles required, the development of the infrastructure are anyway issues to be faced. This thesis aims at optimizing the possible charging strategies in order to minimize the cost of energy. The mathematical Mixed Integer Linear Programming model exploited allows both synthesizing real data and simulating numerous potential scenarios. The investigated case study is the Sarca depot owned by ATM (Azienda Trasporti Milanesi), but the structure of the algorithm is general, so that different application contexts can also be reproduced. The main elements characterizing the different scenarios are charging strategy, number of charging- stations, fleet composition, and presence of local energy production and storage sources. The study also analyses the operating costs and investments incurred for the viability of each scenario, in comparison with a conventional equivalent diesel buses fleet in terms of Total Cost of Ownership and Emissions. The results obtained, first through the model and then contextualized in the specific scenarios, show that intelligent scheduling of recharging, combined with the presence of an appropriate choice of investments and the installation of photovoltaic panels, can result in excellent economic performance. The latter solution also plays a crucial role in reducing emissions from the energy supply chain.

In questo periodo storico, il problema del cambiamento climatico ha preso il sopravvento. L’elettrificazione del settore dei trasporti rappresenta una grande area in cui intervenire per ridurre le emissioni. Il prezzo crescente dei materiali e dell’energia, la difficoltà dell’estensione su larga scala dei veicoli, lo sviluppo di un’infrastruttura adatta sono comunque questioni da affrontare. Questa tesi si pone l’obbiettivo di ottimizzare il costo dell’energia, impegnandosi a definire, tra le strategie di ricarica possibili, quelle più adeguate. Il modello matematico sfruttato è di tipo MILP (Mixed Integer Linear Programming); lo strumento permette sia di sintetizzare la realtà, che di simulare numerosi scenari potenziali. Il caso studio è costituito dal deposito di Sarca di proprietà di ATM (Azienda Trasporti Milanesi), ma la struttura dell’algoritmo è generale, in modo da riprodurre anche realtà diverse. Gli elementi principali caratterizzanti i diversi scenari sono: strategia di ricarica, numero di colonnine, composizione della flotta e presenza di fonti locali di produzione e stoccaggio di energia. Lo studio analizzerà anche i costi operativi necessari e gli investimenti sostenuti per l’attuabilità di ciascun scenario. Infine, una sezione è dedicata al confronto con una tradizionale flotta di autobus diesel equivalenti. In particolare, i termini di paragone sono Total Cost of Ownership ed Emissioni. I risultati ottenuti, dapprima tramite il modello e successivamente contestualizzati negli specifici scenari, dimostrano che un’intelligente programmazione delle ricariche, unita alla presenza di una scelta appropriata degli investimenti e all’installazione di pannelli fotovoltaici, possono determinare ottime performance economiche. Gli ultimi, inoltre, hanno un ruolo determinante anche nella riduzione delle emissioni.