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Intelligentes Laden von E-Autos

Böse Überraschungen bei Stromkosten vermeiden

TH Deggendorf
Das Forschungsprojekt SmiLE der TH Deggendorf hat ein besseres Park- und Lademanagement für Unternehmen zum Ziel.
© TH Deggendorf

Das an der TH Deggendorf entwickelte System SmiLE für Park- und Lademanagement soll Unternehmen helfen, hohe Stromkosten zu vermeiden, schonendes Laden zu fördern und die Akzeptanz bei den Mitarbeitern für E-Autos zu erhöhen. Die Mer-Gruppe ist Konsortialführer bei dem Forschungsprojekt.

Das System SmiLE, das unter der wissenschaftlichen Leitung von Prof. Dr. Andreas Berl an der TH Deggendorf entstanden ist, soll durch den Einsatz von KI-Methoden intelligentes Laden ermöglichen. Zusätzlich soll auch das Management der Lade-Parkplätze im Sinne der Mitarbeiter geregelt werden, so dass jeder entsprechend seinem Nutzungsprofil laden kann. Dabei vermeidet SmiLE Lastspitzen, optimiert die Verwendung der aus Erneuerbaren Energien selbst erzeugten Strommengen und berücksichtigt Batteriespeicher. Darüber hinaus ermittelt das System den Zustand der Fahrzeugbatterien und verbessert so die Langlebigkeit der Fahrzeuge.

Energiewirtschaftlich betrachtet geht es bei Firmenflotten um die Vermeidung von Lastspitzen, die sich auch negativ auf die Stromkosten des Unternehmens niederschlagen können. Wenn der Stromverbrauch Teil des gesamten Stromtarifs einer Firma ist, besteht die Gefahr, dass durch unvorhergesehene Lastspitzen eine vertraglich vereinbarte Jahreshöchstlast überschritten wird – was bei großen Installationen zu Aufpreisen von mehreren hunderttausend Euro führen kann.

Intelligentes Lademanagament im Blick

Deshalb bedarf es eines intelligenten Lademanagement-Systems, das auf der einen Seite die benötigte Ladeleistung und Standzeit der Nutzer erfassen und auf der anderen Seite den Energiebezug im Unternehmen im Blick behalten kann, um eine ungesteuerte Lastspitze durch die Elektromobilität zu verhindern.

»Nach einer knapp einjährigen Evaluationsphase sind wir jetzt in der Lage, den Parkplatzbedarf unterschiedlicher Nutzergruppen bei der Firma mittels Machine Learning vorhersagen zu können. Das ist ein Schritt hin zur Optimierung der Ladevorgänge unter Einbeziehung des aktuellen Energieverbrauchs in der Firma«, erklärt Dr. Andreas Berl, Professor für Angewandte Informatik an der TH Deggendorf.

Mer Solutions steuert zu dem Projekt sein Know-How zur Verbindung des Systems SmiLE mit den Ladestationen bei. »Wir freuen uns, unsere Erfahrung mit intelligentem Laden in das Projekt SmiLE einzubringen«, so Helene Strunz, Projektmanagerin bei Mer Solutions. »Wir verfügen mit eeFlat Neo über ein System, das zeitgesteuert laden kann. Das last- und bedarfsgerechte Laden ist für uns der nächste Schritt zu einem smarten Ladekonzept für die Infrastruktur am Unternehmensstandort.«


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