Ladeinfrastruktur Elektromobilität

Batterieelektrische Fahrzeuge belasten das Stromnetz vor allem in der Niederspannungsebene. Hohe Ladeleistungen können bereits bei wenigen, gleichzeitig ladenden Autos zu einer Überlastung der Kabel oder des Transformators führen. Andererseits bieten Elektrofahrzeuge eine vergleichsweise hohe Flexibilität bei Ladezeitpunkt, Dauer und Leistung. Diese Flexibilität kann für eine intelligente Steuerung der Ladevorgänge durch einen Fernzugriff des Netzbetreibers, des Charge Point Operators oder eine lokale Optimierung genutzt werden. Eine intelligente Steuerung der Ladeprozesse kann daher nicht nur die Überlastung des Stromnetzes vermeiden, sondern auch gezielt erneuerbare Energien nutzen. Darüber hinaus können die leistungselektronischen Systeme und die Batterien der Fahrzeuge im zukünftigen Stromnetz gewinnbringend für Systemdienstleistungen genutzt werden und beispielsweise Ausgleichsenergie für den Regelleistungsmarkt bereitstellen. Die Anforderungen an die Vernetzung und Steuerbarkeit der Ladesysteme steigen.

Zukünftig werden Elektrofahrzeuge und die entsprechende Ladeinfrastruktur steuerbar, über Smart Meter Gateways sicher in das System eingebunden sowie rückspeisefähig und interoperabel sein. Wir machen Ihre Ladelösungen fit für die Zukunft.

Unsere FuE-Aktivitäten zum Thema »Ladeinfrastruktur Elektromobilität« umfassen:

• Netzdienliches und eigenstromoptimiertes Laden
• Kommunikation
• Rückspeisung
• Controllersimulation und Lastprofile
• Netzsimulationen

Wer Daten hat, ist klar im Vorteil. Unser Lademanagement nutzt alle Daten, die zur Optimierung des Ladefahrplans gebraucht werden: Ladezustand, Ladeziel (SoC und Zeit), PV-Prognose, Lastprognose, aktuelle Leistung am Anschlusspunkt, Ladeziele weiterer Fahrzeuge, stationäre Pufferbatterien. Die Software garantiert einen sicheren Betrieb innerhalb der Bemessungsleistung bei zeitlicher Flexibilität.

Zentrales Ziel unseres Lademanagements ist die Einbindung verschiedener Regelmechanismen zum Lastmanagement in die Steuerung komplexer Ladeinfrastruktur. In unseren Ladealgorithmen wird das zeitliche Verschiebepotenzial einzelner Fahrzeuge beim Be- und Entladen erkannt. Ineffizienzen beim Beladen der Fahrzeuge werden durch eine Wahl des Arbeitspunktes vermieden und die Summe der Maximalleistungen an einem Netzanschlusspunkt durch die Verwendung abgestimmter Ladefahrpläne erhöht. Eine Verstärkung der Kabel und die Investition in einen größeren Transformator kann in den allermeisten Fällen vermieden werden.

Ein Spezialfall unseres Lademanagements ist die vorhersagebasierte optimierte Erhöhung des PV-Eigenverbrauchs, als eigenständiger Ladecontroller oder als Modul eines Heimenergiemanagementsystems. Zeiten mit Erzeugungsüberschuss werden präzise prognostiziert und gezielt für die Beladung des Elektrofahrzeugs genutzt. Durch eine Echtzeit-Überwachung der Leistung am Hausanschlusspunkt wird der Einfluss von Prognoseabweichungen minimiert. Das Ergebnis ist eine signifikant höhere Eigenverbrauchsquote.

Unser Lademanagement wurde in vielen Forschungsprojekten im Feld erprobt und weiterentwickelt. Wir nutzen Standard-Schnittstellen, die wir ggf. an neue Anforderungen anpassen. Sprechen Sie uns an, wenn Sie Interesse an dem Gesamtsystem oder auch einzelnen Modulen haben!

Für eine flächendeckende Integration von Elektrofahrzeugen und Ladeinfrastruktur in das Verteilnetz bedarf es einer Anbindung über standardisierte Kommunikationsprotokolle. Wir befassen uns mit allen aktuell relevanten Protokollen, die wir für neue Steuerungskonzepte und Anwendungsfälle weiterentwickeln. Dabei decken wir den kompletten Pfad vom Fahrzeug über die Ladestation bis zu einem Lademanagement-Backend ab. 

Weitere Informationen finden Sie auf  www.openmuc.org

Die leistungselektronischen Systeme und die Batterien der Fahrzeuge können zukünftig im  Stromnetz gewinnbringend für System- und Netzdienstleistungen genutzt werden. Überschüssige Energie kann gezielt in den Fahrzeugen gespeichert und bei Bedarf wieder entladen werden. So werden teure Lastspitzen bei einem kurzzeitig hohen Energiebedarf vermieden und der Anteil erneuerbarer Energien erhöht.
Unsere Lademanagement-Algorithmen berücksichtigen die Wirtschaftlichkeit bei der Rückspeisung und überwachen den kompletten Ladevorgang. Gemeinsam mit unseren Kunden entwickeln und prüfen wir rückspeisefähige Ladeinfrastruktur in unserem Digital Grid Lab.

Für die Entwicklung und die Evaluierung von Lademanagement-Algorithmen ist eine detaillierte Simulationsumgebung notwendig. Hier steht mit dem ISE synPRO Lastprofilgenerator ein etabliertes Tool für die Generierung von Zeitreihen für Haushalts- und Gewerbelasten zur Verfügung. Diese können genutzt werden, um das Zusammenspiel von nicht steuerbaren Lasten und optimierten Ladevorgängen zu simulieren.

Für eine erfolgreiche Optimierung von Ladevorgängen erstellen wir Prognosen der übrigen (nicht-steuerbaren) Lasten. Diese berechnen wir mit Hilfe von Machine learning Algorithmen auf Basis der Messdaten des Systems. Dabei werden verschiedene Methoden genutzt und durch Ensembletechniken eine Prognose konsolidiert, um die Unsicherheiten möglichst gering zu halten.

Die Modelle und Daten werden genutzt, um Ladestrategien schon vor der Umsetzung im Feld intensiv zu testen und zu evaluieren. Dadurch ergeben sich zwei wesentliche Ergebnisse: Zum einen kann die Performance eines Lademanagement Algorithmus gut abgeschätzt werden und das Potenzial beziffert werden. Zum anderen können wir so Lastprofile des Systems am Netzanschlusspunkt liefern, die dann in Netzplanung und –simulation eingehen können.