e-MIP - Planung neuer Elektrobuslinien

Der rasant wachsende Mobilitätsbedarf und die Digitalisierung gehören zu den grössten Herausforderungen des 21. Jahrhunderts. Um die Zukunft zu gestalten, müssen sowohl die globalen Trends berücksichtigt, wie auch die lokalen Rahmenbedingungen gezielt eingesetzt werden. Das von der Berner Fachhochschule zusammen mit der Carosserie HESS entwickelte e-MIP Tool bietet dafür einen ausgezeichneten Ausgangspunkt. e-MIP steht für electro-Mobility-Information Planning. Das Werkzeug kombiniert Elektromobilität mit dem Bedürfnis nach mehr Lebensqualität in urbanen Quartieren, indem es die Planung von intelligenten Elektrobuslinien ermöglicht.

Der neue Elektrobus der HESS AG, der SwissTrolley+, besitzt eine sogenannte «in-motion-charging»-Eigenschaft. Das heisst, der Bus kann seine Batterien an der Oberleitung aufladen und damit bis zu 40 Prozent der Fahrdistanz und bis zu 60 Prozent der Distanz eines Batterieladevorgangs oberleitungslos zurücklegen. Das Busnetz kann somit flexibler gestaltet werden, was einen planerischen Mehrwert ermöglicht. 

Das e-MIP erfüllt unterschiedliche Anforderungen aus dem Bereich der Quartierbewertung, der Verkehrsplanung sowie dem Fahrzeugmonitoring und wird vom Kompetenzbereich Dencity des Instituts für Siedlungsentwicklung und Infrastruktur ISI der Berner Fachhochschule stetig weiterentwickelt. Durch seine Beteiligung am Swiss Competence Center for Energy Research Mobility hat sich Dencity Big Data Kompetenzen zur Verräumlichung sozio-geografischer Daten angeeignet. Zusammen mit der Carrosserie Hess AG liess man anschliessend die neu gewonnenen Kompetenzen in dieses anwendungsorientierte Forschungsprojekt einfliessen.

Das Tool kombiniert geografische und statistische Daten sowie Fahrzeugdaten mit e-MIP Algorithmen. So werden unterschiedliche Routen-Szenarien generiert und miteinander verglichen. Die Szenarien zeigen optimierte Buslinienführungen, welche im Vergleich mit Dieselbussen einen niedrigeren CO₂-Verbrauch aufweisen. Die Koeffizienten zur Bewertung der Szenarien werden aus dem Repertoire städtebaulicher Dichtekennzahlen generiert.

Das wissenschaftliche Ziel: eine kohärente, Big-Data basierende, quantitative räumliche Simulation und Evaluation von optimierten, veränderten sowie neuen Busrouten. Dies unter besonderer Berücksichtigung der betroffenen Quartiere und der CO₂-Neutralität, beziehungsweise der Nullemission. Das Resultat: Räumliche Visualisierungen von optimierten Buslinienführungen, Passagierkapazitäten sowie der Auslastung und der urbanen Dichte.

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