E.on, GridX und die Universität Duisburg Essen testen ein durch künstliche Intelligenz erweitertes dynamisches Lastmanagement.

Um Kunden ein automatisiertes, gewohnheitsorientiertes Laden anbieten zu können, hat E.on Innovation ein neues Pilotprojekt aufgesetzt, in dem die vorhandene DLM-Technologie mit einer künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert wird (Bild: E.on)

Intelligente dynamische Lastmanagementsysteme (DLM) regulieren die optimale Nutzung der vorhandenen Netzanschlusskapazität unter Berücksichtigung des Gesamtenergieverbrauchs. Die verfügbare Energie wird dynamisch zwischen den Ladepunkten für Elektrofahrzeuge aufgeteilt und beim Lademanagement berücksichtigt. Sinkt beispielsweise der Verbrauch im Gebäude, laden mehr E-Autos gleichzeitig oder mit höherer Ladeleistung. So werden die einzelnen Ladevorgänge ständig optimiert und die volle verfügbare Stromkapazität genutzt. Auf diese Weise werden zusätzliche Kosten für Lastspitzen und eine Überlastung des Netzanschlusses vermieden.

Gegenwärtig wird der Ladestrom nach bestimmten Regeln verteilt, z.B. "Wer zuerst kommt, mahlt zuerst", "VIP-Charging", wenn es doch einmal schneller gehen muss oder "fair share", um die vorhandene Energie gleichmäßig auf alle Fahrzeuge zu verteilen. Parkzeiten und die erforderlichen Energiemengen variieren allerdings je Verbraucher. "Um den Bedürfnissen der Kunden gerecht zu werden und die Ladevorgänge an ihre Gewohnheiten anzupassen, sind Weiterentwicklungen und Optimierungen des Systems notwendig. Hier kann künstliche Intelligenz in naher Zukunft eine entscheidende Rolle spielen", sagt Mark Ritzmann, Managing Director bei E.on Innovation.

Um Kunden ein automatisiertes, gewohnheitsorientiertes Laden anbieten zu können, hat E.on Innovation ein neues Pilotprojekt aufgesetzt, in dem die vorhandene DLM-Technologie mit einer künstlichen Intelligenz (KI) kombiniert wird. Das Pilotprojekt startet an einem E.on-Bürostandort in Essen, an dem das System in Kooperation mit E.on Digital Technology, der Universität Duisburg Essen (Lehrstuhl für Mechatronik) und GridX aufgesetzt wurde: Auf Basis historischer Ladedaten werden Energiemengen und Standzeiten der Fahrzeuge durch ein künstliches, neuronales Netz ermittelt. Das DLM-System bestimmt basierend auf diesen Daten die Priorisierung der Ladeprozesse aller angeschlossenen Fahrzeuge und stellt sicher, dass jedes E-Auto pünktlich zur Abfahrt geladen ist.

Mit dieser innovativen Technologie ist es nicht länger notwendig, dass die Kunden selbst Angaben zu Abfahrts- oder Standzeiten machen müssen. Die KI ermittelt diese Werte eigenständig, sobald das Fahrzeug an die Ladesäule angeschlossen wird. Dieser Automatismus des KI-basierten DLM ist ein wichtiger Vorteil gegenüber herkömmlichen Systemen, denn in der Vergangenheit hat sich immer wieder gezeigt, dass die Bereitschaft der Kunden zur manuellen Eingabe von Standzeiten sehr gering ist.

Erste Testresultate zeigen, dass mit dem KI-basierten DLM bis zu 30 % mehr Energie für das Laden von Elektrofahrzeugen zur Verfügung gestellt werden kann. Dadurch lässt sich die Anzahl der Ladepunkte an einem Standort ohne Netzausbau nahezu verdoppeln. Weitere im Pilotprojekt gewonnene Erkenntnisse werden E.on helfen, die berechneten Prognosen kontinuierlich zu präzisieren. "Unser Ziel ist es, diese Technologie unseren Kunden möglichst bald zur Verfügung stellen zu können. Steigende Ladebedarfe können durch eine optimale Nutzung bestehender Ressourcen mit dieser Erweiterung unkompliziert und kostengünstig bedient werden", ergänzt Mathias Wiecher, Vice President E-Mobility bei E.on.

np-Redaktion

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