Der Kernfokus von Cybersicherheit, der in der Regel beim Identifizieren und Schützen liegt, muss um die Schritte Erkennen, Reagieren und Wiederherstellen erweitert werden (Bildquelle: Rhebo)
Nach über 100 Jahren Elektromobilität zeichnet sich nun eine technologische Zeitenwende im Mobilitätssektor ab. Angesichts der sich daraus ergebenden Herausforderungen an die künftigen Energienetze muss sich die Netzplanung den neuen Anforderungen anpassen. So ist auch im Niederspannungsnetz immer häufiger die Frage zu beantworten, ob für ein Ortsnetz weitere, leistungsstarke Ein- oder Ausspeisungen mit unbekanntem Gleichzeitigkeitsgrad technisch unbedenklich sind, oder ob diese umfangreiche Lastmanagement- beziehungsweise Netzausbaumaßnahmen erforderlich machen.
Während bisherige Verbrauchergruppen und auch PV-Einspeiseprofile durch langjährige Zeitreihenmessungen bereits gut in dynamischen Netzberechnungen darstellbar sind, ist der Leistungsverlauf der künftigen Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge unter anderem aufgrund seiner zeitlichen Unvorhersehbarkeit unklar. Dabei kann das ungesteuerte Laden einer großen Anzahl von Elektrofahrzeugen neue Lastspitzen erzeugen und bestehende Spitzen erhöhen sowie vor allem in einem Niederspannungsnetz zu Problemen bei der Spannungshaltung oder zu Betriebsmittelüberlastungen führen.
Zielsetzung
Um ohne komplexe stochastische Mobilitätsuntersuchungen eine frühzeitige Bewertung der Auswirkungen der neuen Verbrauchergruppe Elektrofahrzeuge auf das Versorgungsnetz durchzuführen, wurde im Rahmen von Studien an realen Ortsnetzen des Netzbetreibers Westnetz GmbH in Zusammenarbeit mit der Fachhochschule Dortmund untersucht, ob durch einfache Leistungsprofilüberlagerungen Aussagen zu Netzauswirkungen für verschiedene Durchdringungsszenarien gewonnen werden können. Randbedingungen waren dabei die Nutzung von Last- und Einspeiseprofilüberlagerungen vorhandener Cluster-Verbrauchsdatenverläufe und PV-Einspeiseprofile, die Entwicklung realistischer Ladeleistungsverläufe und die Berücksichtigung zeitlich unvorhersehbarer Ladeanforderungen durch Worst-Case-Betrachtungen.
Pragmatisches Ziel der Profilstudien war, Aussagen zur optimierten Nutzung der Kapazität realer Ortsnetze zu erhalten, um eine sachgemäße Netzeinbindung und Integration künftiger Ein-/Ausspeisungen gewährleisten zu können und den dafür eventuell notwendigen konventionellen Netzausbau möglichst gering zu halten. Dabei sollten auch Maßnahmen, die zu einer intelligenten und effizienten Ladeinfrastruktur beisteuern können, in die Ergebnis- und Netzbewertung einfließen. Beispiel hierfür sind die Spannungsbeeinflussung durch Blindleistungsregelung und ein mögliches Lastmanagement.