Forecasting model for the integration of battery electric vehicles into the power grid using system dynamics

Abstract

Growing discussions about the depletion of natural resources and the environmental risks arising from the extensive use of fossil fuels in the productive sectors are mobilizing public and private agents to rethink strategies for sustainable economic and social development. At the same time, various research projects are being conducted with a focus on generating energy from renewable sources and developing technologies and strategies for the efficient and intelligent use of energy. In the transportation sector, which is responsible for high emissions of greenhouse gases, electric vehicles ( EVs) are a promising alternative. The global market for EVs is currently booming, and the outlook is good for a decrease in acquisition costs, especially battery costs. It is also expected that the range of vehicles will increase and the charging infrastructure will improve. Moreover, the formulation of public policies and subsidies for the purchase of EVs represent major incentives for their adoption, especially by residential consumers. However, whether they buy an EV or not depends on the value judgment and subjectivity of each human being. In the literature, studies can be found, that discuss the penetration of EVs in a specific way and are restricted to a few variables. For this reason, the aim of this doctoral thesis is to develop a global model for forecasting the diffusion of battery electric vehicles ( BEV s) among residential consumers, analyzing the variables that influence their decision-making. To do this, the system dynamics ( SD ) technique is used together with the Bass model, considering quantitative and qualitative aspects of decision-making to determine the diffusion of BEVs over time. Additionally, the model encompasses the analytic hierarchy process ( AHP) and fuzzy logic to address the uncertainties and region-specific characteristics that influence BEV adoption. Case studies in Brazil and Germany demonstrate the model’s flexibility and accuracy in forecasting adoption trends and highlight the different impacts of public policies, infrastructure, market conditions, among others. In addition to the academic and scientific contributions, the developed model can support governments in formulating public policies to promote electric mobility. For companies in the energy sector, it provides important information for studies on the expansion of the electrical energy system. It also helps automotive companies align their sales strategies and expand their business models.

Die zunehmenden Diskussionen über die Erschöpfung der natürlichen Ressourcen und die Umweltrisiken, die sich aus der extensiven Nutzung fossiler Brennstoffe in den Produktionssektoren ergeben, mobilisieren öffentliche und private Akteure, um Strategien für eine nachhaltige wirtschaftliche und soziale Entwicklung zu überdenken. Gleichzeitig werden diverse Forschungsprojekte durchgeführt, die sich auf die Energieerzeugung aus erneuerbaren Quellen und die Entwicklung von Technologien und Strategien für eine effiziente und intelligente Energienutzung konzentrieren. Im Transportsektor, der für hohe Emissionen von Treibhausgasen verantwortlich ist, sind Elektrofahrzeuge (EV s) eine vielversprechende Alternative. Der globale Markt für EV s boomt aktuell, und die Aussichten stehen gut, dass die Anschaffungskosten, insbesondere die Batteriekosten, sinken werden. Zudem wird erwartet, dass die Reichweite der Fahrzeuge steigt und die Ladeinfrastruktur verbessert wird. Darüber hinaus stellen die Formulierung öffentlicher Richtlinien und Subventionen für den Kauf von EVs wichtige Anreize für deren Einführung dar, insbesondere für private Verbraucher. Ob diese ein EV kaufen oder nicht hängt von der Wertvorstellung und Subjektivität jedes einzelnen Menschen ab. In der Literatur finden sich Studien, die die Verbreitung von EVs nicht gesamtheitlich betrachten und sich auf einige wenige Variablen beschränken. Aus diesem Grund ist es das Ziel dieser Doktorarbeit, ein globales Modell zur Vorhersage der Verbreitung von batteriebetriebenen Elektrofahrzeugen (BEV s) bei privaten Verbrauchern zu entwickeln, indem die Variablen analysiert werden, die deren Entscheidungsfindung beeinflussen. Zu diesem Zweck wird der Ansatz der Systemdynamik (SD) zusammen mit dem Bass Modell verwendet, wobei quantitative und qualitative Aspekte der Entscheidungsfindung berücksichtigt werden, um die Verbreitung von BEVs) im Laufe der Zeit zu bestimmen. Des Weiteren umfasst das Modell die Analytic Hierarchy Process ( AHP) und Fuzzy Logik, um die Unsicherheiten und regionsspezifischen Merkmale zu berücksichtigen, die die Einführung von BEV beeinflussen. Fallstudien in Brasilien und Deutschland zeigen die Flexibilität und Genauigkeit des Modells bei der Vorhersage von Einführungstrends und heben die unterschiedlichen Auswirkungen unter anderem von Gesetzgebung, Infrastruktur und Marktbedingungen hervor. Zusätzlich zu den akademischen und wissenschaftlichen Beiträgen kann das entwickelte Modell Regierungen bei der Formulierung öffentlicher Maßnahmen zur Förderung der Elektromobilität unterstützen. Für Unternehmen im Energiesektor liefert es wichtige Informationen für Studien zum Ausbau des elektrischen Energiesystems. Zudem hilft es Automobilunternehmen bei der Ausrichtung ihrer Verkaufsstrategien und der Erweiterung von Geschäftsmodellen.

As crescentes discussões sobre o esgotamento dos recursos naturais e os riscos ambientais decorrentes do uso extensivo de combustíveis fósseis nos setores produtivos estão mobilizando agentes públicos e privados a repensar estratégias para o desenvolvimento econômico e social de forma sustentável. Paralelamente, diversas pesquisas estão sendo conduzidas com foco na geração de energia por meio de fontes renováveis e no desenvolvimento de tecnologias e estratégias para o uso eficiente e inteligente da energia. No setor de transportes, que é responsável por altas emissões de gases de efeito estufa, os veículos elétricos (VEs) apresentam-se como uma alternativa promissora. O mercado global de VEs está atualmente em expansão, e as perspectivas são boas no que se refere à diminuição nos custos de aquisição, especialmente nos custos das baterias. Espera-se também que a autonomia dos veículos aumente e que a infraestrutura de recarga melhore. Somado a isso, a formulação de políticas públicas e subsídios para aquisição dos VEs representam grandes estímulos para sua adoção, especialmente por parte dos consumidores residenciais. Todavia, se eles compram ou não um VE depende do juízo de valor e da subjetividade de cada ser humano. Na literatura, são encontrados trabalhos que discutem a penetração dos VEs de forma específica e são restritos a poucas variáveis. Por essa razão, o objetivo dessa tese de doutorado é desenvolver um modelo global para projeção da difusão de veículos elétricos a bateria ( BEV s) entre consumidores residenciais, analisando as variáveis que influenciam na sua tomada de decisão. Para isso, utiliza-se a técnica de dinâmica de sistemas juntamente com o modelo de Bass, considerando aspectos quantitativos e qualitativos de tomada de decisão para determinar a difusão dos BEV s ao longo do tempo. Além disso, o modelo engloba o analytic hierarchy process (AHP) e a lógica fuzzy para lidar com as incertezas e as características específicas de determinada região que influenciam a adoção do BEV. Estudos de caso no Brasil e na Alemanha demonstram a flexibilidade e a precisão do modelo na previsão das tendências de adoção e destacam os diferentes impactos das políticas públicas, infraestrutura, condições de mercado, entre outros. Além das contribuições acadêmicas e científicas, o modelo desenvolvido pode dar suporte aos governos na formulação de políticas públicas para promover a mobilidade elétrica. Para empresas do setor de energia, fornece importantes informações para estudos sobre a expansão do sistema elétrico. Também ajuda as empresas do setor automotivo a alinharem suas estratégias de vendas e a expandirem seus modelos de negócios.