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Netzdienliches Elektroauto-Laden – TH Köln testet Ladestrategien im Schwarm

Netzdienliches Elektroauto-Laden wird an der TH Köln erprobt: Schwarm-Laden soll Stromnetz stabilisieren und Kosten senken.

Mehrere Elektroautos an Ladestationen auf einem Parkplatz

KI-generiertes Illustrationsbild

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Netzdienliches Elektroauto-Laden steht im Zentrum eines Forschungsprojekts der TH Köln: Die Kölner Wissenschaftler haben kommunizierende Ladestationen entwickelt, die gezielt das Verteilnetz entlasten sollen. Gesteuert werden sie durch einen Algorithmus, der Netzzustandsdaten nutzt, um Ladevorgänge optimal zu verteilen. Ein Realtest mit einem Netzbetreiber soll nun folgen.

Ab einer bestimmten Menge an Elektroautos kann das gleichzeitige Laden der Fahrzeuge zu einer Herausforderung für die Verteilnetze werden. Dies zu vermeiden, darum ging es im Forschungsprojekt „GridMaximizer“ der Technischen Hochschule (TH) Köln. „Um einer Überlastung vorzubeugen, gibt es zwei aufwendige Möglichkeiten: Zum einen der kostenintensive und langwierige Netzausbau und zum anderen die Ausrüstung der Gebäude mit komplexer Messtechnik, was aufgrund regulatorischer Vorgaben zudem häufig schwierig umzusetzen ist“, sagt Projektleiter Eberhard Waffenschmidt, Professor am Cologne Institute for Renewable Energy (CIRE) der Fakultät für Informations-, Medien- und Elektrotechnik der TH Köln. „Wir verfolgen einen einfacheren Weg, um die Ladevorgänge untereinander koordiniert und netzdienlich zu steuern. Unsere Lösung basiert auf dem Schwarm-Prinzip“, so Waffenschmidt.

Netzdienliches Elektroauto-Laden – TH Köln testet Ladestrategien im Schwarm

Netzdienliches Elektroauto-Laden steht im Mittelpunkt eines Projekts der TH Köln. Die Hochschule hat eine Anwendung entwickelt, die Messdaten vorhandener Ladestationen in Gebäuden sammelt. Diese werden mit dem aktuellen Netzzustand abgeglichen. So lassen sich Ladevorgänge gezielt steuern, um das Verteilnetz nicht zu überlasten und die erlaubten Spannungsbänder einzuhalten.

„Unsere Lösung erfordert keine Anbindung an die Leitwarte des Netzbetreibers. Ein zusätzliches Steuergerät, um die verfügbare Ladeleistung zu verteilen, wird ebenfalls nicht benötigt“, ergänzt Ingo Stadler, ebenfalls Professor vom CIRE und Projektleiter. „Wir setzen auf eine Ladeinfrastruktur, die sich nach der Installation selbstständig verwaltet, ohne dass eine zentrale Instanz die Kontrolle übernimmt. Das bedeutet weniger Aufwand bei Planung und Koordinierung.“

Die Steuerung der Ladestationen übernimmt dabei ein Algorithmus. Netzdienliches Elektroauto-Laden – TH Köln testet Ladestrategien im Schwarm

Dazu hat die TH Köln im Labor ein Verteilnetz mit mehreren hundert Metern Kabeln sowie sechs Haushalten simuliert, die mit elektrotechnischen Komponenten wie Wechselrichtern, Batteriespeichern sowie Mess- und Steuereinheiten ausgestattet waren. „Unser Algorithmus kann den Netzzustand bestimmen. Dafür nutzt er Messdaten wie die elektrische Spannung und die Stromstärke sowie Standardlastprofile zur Ermittlung des aggregierten Stromverbrauchs von Geräten wie Backofen oder Waschmaschine innerhalb eines Haushalts“, sagt der wissenschaftliche Mitarbeiter Andre Ulrich. „Darauf aufbauend verteilt das Programm freie Netzkapazitäten auf zu ladende E-Autos. Dabei werden vorgegebene Spannungsgrenzen an allen Stellen des Netzes eingehalten.“ Auch die Nutzerpräferenzen werden berücksichtigt. So können die Autobesitzer eingeben, bis zu welcher Uhrzeit welcher Ladestand erreicht werden soll. Dies berücksichtigt der Algorithmus dann in seiner Ladeplanung.

In einem Folgeprojekt soll die im Labor erprobte Anwendung um ein Energiemanagementsystem erweitert werden, wie es von der TH Köln weiter heißt. Dann könnten weitere steuerbare Stromverbraucher wie beispielsweise Wärmepumpen einbezogen werden. Zudem sei ein Realtest mit einem Netzbetreiber geplant.

Das Projekt „GridMaximizer“ hatte eine Laufzeit von 18 Monaten. Es wurde vom Land Nordrhein-Westfalen und dem Europäische Fonds für regionale Entwicklung (EFRE) sowie mit einem vom Vorgängerprojekt stammenden Joint Undertaking mit mehr als 800.000 Euro gefördert.

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