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Forschungsprojekt

Intelligentes Navi speziell für E-Fahrzeuge

5. September 2016, 11:43 Uhr |

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Risikofaktor Elektrizitätsnetz

Damit allein ist es aber nicht getan. „Das System kann noch mehr: Es bezieht aktuelle Informationen aus dem Elektrizitätsnetz und schlägt dem Nutzer eine Route vor, mit der die Fahrer möglichst viel Strom aus erneuerbaren Energiequellen nutzen“, sagt Thomas Schulze vom Lehrstuhl für Softwaretechnik. Das Navi soll außerdem den Ladeprozess so gut ins Netz integrieren, dass starke Spannungsschwankungen ausbleiben. Das sei für den Ausbau der E-Mobilität ein besonders wichtiger Faktor: „Mit der massiven Verbreitung von Elektrofahrzeugen stehen wir zukünftig nämlich vor einem Problem: Wenn alle gleichzeitig laden, könnte es zu Instabilitäten und Stromausfällen im Elektrizitätsnetz kommen“, so Schulze. Das Navi passt deswegen die Verteilung der Ladezeitpunkte aller E-Fahrzeuge an die Lastkurve des örtlichen Elektrizitätsnetzes und die Wetterprognosen an. Denn es ist weniger wahrscheinlich, dass viele Fahrer gleichzeitig zum Nachladen fahren, wenn das System die optimalen Stationen auf Basis individueller Faktoren berechnet. Zum Beispiel könnte das Navi Fahrern empfehlen, ihre Pläne aufgrund der Wetterdaten anzupassen: „Wenn mittags um 14 Uhr am Supermarkt die Sonne scheint, kann es unter Umständen sinnvoller sein, das Nachladen früher als geplant vorzunehmen.“ Das habe mehrere Vorteile: „Der Prozentsatz an Solarenergie an der Ladestation ist dann deutlich höher, das heißt, der Strom, der letztendlich in der Batterie landet, ist umweltfreundlicher. Weil der Einkauf ohnehin eine halbe Stunde dauert, kann die Batterie zudem ganz nebenbei nachgeladen werden“, erklärt Thomas Schulze, der die Projektaufgaben im Bereich der Softwaretechnik leitet.

Die Entwicklung eines solchen Systems ist komplex. Das sei auch einer der Gründe, warum das Forscherteam über Fächergrenzen hinweg arbeite. So spielen psychologische Faktoren eine herausragende Rolle: „Damit der Fahrer die angebotenen Vorschläge annimmt, müssen sie für ihn attraktiv und transparent sein“, erklärt Prof. Dr. Michaela Wänke, Inhaberin des Lehrstuhls für Konsumentenpsychologie und Ökonomische Psychologie. „Wir arbeiten daher gemeinsam mit den Wirtschaftsinformatikern an psychologischen und ökonomischen Anreizmechanismen, um den Fahrer für vorbildliches Verhalten zu belohnen.“ Neben Boni und Preisrabatten an Ladestationen ist auch wichtig, wie und in welcher Reihenfolge der Fahrerin Alternativen präsentiert werden. Nicht zuletzt sind die Daten eine Herausforderung: „Wir haben es mit enormen Datenmengen und höchst sensiblen Daten zu tun“, so Dr. Florian Kutzner, Leiter der psychologischen Arbeitsaufträge im Projekt. Neben Wetterdaten und Batteriekapazität müsse das System auf historische Daten zum Fahrverhalten und Topographie zurückgreifen, um attraktive Vorschläge machen zu können und um den Energieverbrauch pro Fahrt korrekt zu berechnen. Gleichzeitig dürfe aber die Selbstbestimmung der Nutzer über ihre Daten nicht aus dem Blick geraten.