Elektroautos werden immer beliebter und in Zukunft wahrscheinlich Fahrzeuge mit Verbrennungsmotoren verdrängen. Aufgrund der geringeren Reichweite und der langen Ladezeiten sind Langstreckenfahrten jedoch nach wie vor mit mehr Aufwand verbunden. Falls keine Lademöglichkeit zu Hause besteht, muss außerdem für das alltägliche Laden die öffentliche Ladeinfrastruktur genutzt werden. Dies nimmt oft zusätzliche Zeit in Anspruch, im Vergleich zum Tanken von Verbrennern oder dem Laden zu Hause. Ein weiteres potenzielles Problem sind lange Wartezeiten, wenn zu viele Fahrzeuge gleichzeitig an einer Ladestation laden wollen. In dieser Arbeit stellen wir mehrere Ansätze vor, um diese Probleme anzugehen. Zum einen können wir durch eine Routenplanung inklusive Ladestopps die Gesamtreisedauer auf Langstrecken minimieren. Wir wählen den besten Kompromiss aus schnellen und energiesparenden Routen mithilfe einer multikriteriellen Routenplanung. Außerdem berücksichtigen wir nichtlineare Ladekurven und können bei Ladestopps Teilladungen der Fahrzeugbatterie planen. Damit die Rechenzeiten in einem akzeptablen Rahmen bleiben, führen wir Vorberechnungen der Routenplanung für bestimmte Standorte durch. Wir nutzen dabei die Tatsache aus, dass die meisten Routen zwischen den bekannten Standorten der Ladestationen berechnet werden müssen. Simulationsexperimente bestätigten, dass unsere Routenplanungs- und Ladestrategie bessere Gesamtreisedauern als alternative Strategien erzielt. Im zweiten Ansatz minimieren wir die zusätzliche Zeit, die für das alltägliche Laden benötigt wird. Wir erreichen dies mit einer Routenplanung für den städtischen Raum die den Tagesplan des Fahrers berücksichtigt. Das Laden erfolgt entweder bei Zwischenstopps an Schnellladestationen, ähnlich der Nutzung einer Tankstelle, oder an ...

Electric vehicles are ever increasing in popularity and will likely supersede vehicles with internal combustion engines in the future. But short driving ranges and long charging times still make them less convenient for long-distance travel. Also, drivers that cannot charge at home have to rely on the public charging infrastructure for everyday charging, which often requires extra time compared to filling up an internal combustion engine vehicle or charging at home. Another potential issue is that long wait times could occur when too many vehicles want to charge at the same time at the same charging station. In this thesis, we present several approaches to address these issues. First, by planning long-distance trips including charge stops, we can minimize the total travel time on long journeys. We select the best compromise between fast and energy-efficient routes by using a multicriteria shortest path search. We also take into account nonlinear charge curves and consider only partially charging the vehicle's battery at the charge stops. To achieve practical computation times, we exploit the fact that most route queries are between the known locations of the charging stations and precompute parts of the shortest path search for these locations. Simulation experiments confirmed that our routing and charging strategy results in reduced total travel times compared to alternative strategies. Second, to minimize the extra time required for everyday charging, we plan urban trips including charge stops while taking the driver's schedule for the day into account. The vehicle is charged either en route while stopping at a fast charging station, similar to using a gas station, or at a charging station close to the destination ...