INTELLAN – Intelligente Ladeinfrastruktur mit Netzintegration

Das Angebot an batterieelektrischen Fahrzeugen wächst, und der Einsatz in Fahrzeugflotten wird aufgrund der in der Regel guten Planbarkeit der Fahrten und einer hohen Auslastung zunehmend wirtschaftlich attraktiv. Der Betrieb von Elektrofahrzeugflotten erzeugt aus verschiedenen Gründen Bedarf an intelligenten Lösungen für das Lademanagement. Aktuelle Ladeinfrastrukturen folgen allerdings meist dem Konzept eines alleinigen Betriebs als »Stromzapfstelle«, wodurch eine intelligente Netzintegration der Elektrofahrzeuge verhindert wird. Zentrales Ziel des Projekts INTELLAN ist die Einbindung der Ladeinfrastrukturen in die verschiedenen Regelmechanismen heutiger Stromversorgungs­netze und zukünftiger Smart Grids.

Das Fraunhofer ISE entwickelt im Rahmen des Projekts INTELLAN Algorithmen für den prognosebasierten optimierten Ladebetrieb von Elektrofahrzeugen an Ladeclustern mit einer Versorgung aus Photovoltaikanlagen. Hierbei wird das zeitliche Verschiebepotenzial einzelner Fahrzeuge beim Beladen erkannt und über fahrzeugscharfe Ladefahrpläne nutzbar gemacht. Dies bietet eine Antwort auf aktuelle Fragen beim Betrieb von Flotten von Elektrofahrzeugen:

• Laden die Fahrzeuge an einem Ort, bestehen große Anforderungen an die Belastbarkeit des Netzanschlusses: Im Prinzip muss die Summe der Maximalleistungen aller Fahrzeuganschlusspunkte am Netzanschlusspunkt abgesichert sein.
• Ohne eine Koordinierung der Ladevorgänge können nur so viele Ladepunkte installiert werden, dass die Belastbarkeit des Netzanschluss nicht überstiegen wird. Eine flächendeckende Ausstattung mit Ladepunkten ist so kaum zu erreichen.
• Beim diskriminierungsfreien Laden (ohne intelligentes Management) treten oftmals große Ineffizienzen auf, da nicht ausgenutzt werden kann, dass die Beladung einiger Fahrzeuge gegebenenfalls verzögert erfolgen könnte. Dies ist im linken Teil der Abbildung beispielhaft dargestellt.

Um das Verschiebepotenzial der Elektrofahrzeuge nutzbar zu machen, werden die relevanten Rahmenbedingungen – z.B. Energiebedarf und Standzeit der Fahrzeuge, maximale Leistung am Netzanschlusspunkt, etc. – erfasst. Die Optimierungssoftware des Fraunhofer ISE erstellt anhand dieser Informationen individuelle Fahrpläne, nach denen die Beladung der einzelnen Fahrzeuge erfolgt. Dies ist exemplarisch in der Abbildung rechts dargestellt, wo die Energieanforderungen jedes Fahrzeugs innerhalb der jeweiligen Standzeit bedient werden, ohne die (für dieses Beispiel angenommene) maximale Netzanschlussleistung von 10 kW zu überschreiten.

Darüber hinaus werden die Leistungsbeschränkungen der Fahrzeuge sowie aller Abschnitte der Ladeinfrastruktur berücksichtigt. Leistungsabhängige Strombezugskosten, Tageszeiten mit erhöhter Nachfrage sowie eine priorisierte Beladung aus lokalen erneuerbaren Energiequellen können ebenfalls einbezogen und simultan von der Software verarbeitet werden, so dass der Betrieb der Ladeinfrastruktur gemäß der Vorgaben des Betreibers wirtschaftlich optimiert wird.

Weiterhin wird untersucht, wie eine Interaktion von intelligenten Ladeclustern mit Energiemanagementsystemen (EMS) von Smart Homes oder gewerblichen Anlagen gestaltet werden kann. Hierbei sollen eventuell vorhandene EMS-Lösungen eingebunden werden, um die Integrationskosten der Gesamtlösung zu minimieren. Über eine möglichst generische Kommunikationsschnittstelle soll für die beteiligten Systeme eine zusätzliche Funktionalität erschlossen werden, ohne dass die Komplexität des jeweils anderen Systems beherrscht werden muss. Ein Energiemanagement-Gateway fungiert als Vermittler zwischen den Systemen.

Im »Innopark« Kitzingen, dem Demonstratorsystem des Projekts, wird diese Lösung umgesetzt. Die vorhandene, bewährte Gebäudeleittechnik wird über ein Energiemanagement-Gateway mit dem neu installierten Ladestations-Cluster verbunden. Das Gateway nutzt zentrale Zustands- und Stellgrößen um das Systemverhalten zu erkennen und gezielt zu beeinflussen. Unsere Kompetenzen in selbstlernenden Systemen und in prognosebasierter Betriebsführung fließen in das Zusammenspiel der Gebäudeleittechnik und dem Optimierungsalgorithmus des Ladeclusters ein. Eine PV- und Lastprognose im Energiemanagement-Gateway sorgt dafür, dass der Ladebetrieb überwiegend mit überschüssiger PV-Erzeugung durchgeführt wird, so dass Erzeugungskapazitäten systemübergreifend genutzt werden.

Studie zum intelligenten Laden im Privathaushalt

Im Rahmen des Projekts INTELLAN entstand eine Potentialanalyse zur intelligenten Ladung von Elektrofahrzeugen mit eigenerzeugtem Photovoltaikstrom in einem Privathaushalt, welche die ökonomische Entwicklung dieses Szenarios der Kopplung von Elektromobilität und regenerativer Stromerzeugung abschätzt.