Die Zukunft der Mobilität sicher planen

Auch Netzbetreiber und Ladeinfrastrukturbetreiber stehen bei der Sicherstellung eines reibungslosen Betriebs von Ladestationen vor dem Hintergrund der Überlastung des Netzes vor großen Herausforderungen. Durch digitale Lösungen wie „e-prognosis“ können Vorhersagen für eine entsprechende Nachfrage prognostiziert und die Expansionsplanung somit erleichtert werden.
e-prognosis ermittelt digital, wo die besten Potenziale für den weiteren Ausbau des Netzes bestehen. Vor diesem Hintergrund können auch mögliche Überlastungen im Stromnetz festgestellt und potenzielle Ausfälle reduziert werden. Der Netzanschluss kann somit effizient gestaltet werden. Das Softwaretool ist integrierbar in alle gängigen Geoinfor­mationssysteme, somit können ­prognostizierte Ladepunkte leicht visualisiert werden. Es werden acht Szenarien bereitgestellt: 3, 5.5, 7, 10, 15, 25, 35 und 45 Millionen Elektroautos in Deutschland. Gearbeitet wird dabei mit hochwertigen Daten, darunter sowohl soziodemographische und sozioökonomische Daten als auch Infrastruktur -und Gewerbedaten.
Das Peak Shaver Module reduziert Lastspitzen, indem flexible Lasten – wie das Laden von E-Autos – gedrosselt und lokale Stromspeicher oder -erzeuger eingebunden werden. Dies birgt wiederum Potenziale zur Einsparung von Kosten, auch für Endverbraucher. Spitzen können beidseitig, sowohl auf Angebots- als auch auf Nachfrageseite, abgefangen werden. Angebotsseitig dienen hierfür Batterien oder lokale Stromquellen. Nachfrageseitig wird der Stromverbrauch entsprechend begrenzt.

Echtzeitdaten aus ­Ortsnetzstationen

Netzbetreiber können mittels Echtzeitdatenerfassung von Mittel -und Niederspannungsnetzen durch die Software-Lösung „Brightfield“ das Netz live beobachten. Aus Ortsnetzstationen werden Online-Datenquellen, die in Echtzeit Informationen über die Netzlast und zur Instandhaltung des Netzes liefern. Außerdem gibt Brightfield an, wie sich die Netzlast, insbesondere vor dem Hintergrund der zu erwartenden Produktion durch erneuerbare Energien und sich ändernder Nachfrage, auch durch E-Mobilität, ändern wird. Zudem werden Kosteneinsparmöglichkeiten aufgezeigt und Daten geliefert, um die Netzsteuerung zu optimieren.
Edge-Processing und nichtinvasive Multi-Sensor-Datenerfassung ermöglichen die Installation während des laufenden Betriebs innerhalb von circa 20 min. Die Technologie ist kompatibel für jegliche Trafostationen (Kompaktstationen oder begehbare Ortsnetzstationen) und Dank seiner kompakten Größe (nicht viel größer als ein iPhone) und ohne direkten Kontakt mit dem Asset, sicher und schnell skalierbar.
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