Das Smart-Grid-Unternehmen gridX entwickelte in Kooperation mit E.ON und der Universität Duisburg Essen eine künstliche Intelligenz (KI), die gemeinsam mit dynamischem Lastmanagement auf Basis von historischen Ladedaten, Energiemengen und Standzeiten der Fahrzeuge die Ladevorgänge optimiert. gridX stattete einen Bürostandort des Essener Konzerns E.ON bereits im vergangenen Jahr mit dynamischem Lastmanagement aus, welches nun mithilfe von künstlicher Intelligenz auf das nächste Level gehoben wird.
Das dynamische Lastmanagement von gridX bezieht Kundenbedarfe in die Ladevorgänge ein. So ist es möglich zwischen verschiedenen Lademodi zu wählen, beispielsweise „equal“ bei welchem der vorhandene Strom gleichermaßen auf alle Ladepunkte verteilt wird und auch „first come, first serve“ lässt sich einstellen, so dass die zuerst belegten Ladepunkte bevorzugt werden. Eine weitere Variante stellt das Prioritätenladen dar, bei welchem spezielle Ladepunkte bevorzugt werden. Das KI-basierte, intelligente Energiemanagement berücksichtigt die Gebäudelast und den Netzanschlusspunkt, um Kosten und Überlasten zu vermeiden: Die verfügbare Energie wird dynamisch zwischen den Ladestationen aufgeteilt und die einzelnen Ladevorgänge stetig optimiert, damit die gesamte Stromkapazität genutzt wird.
Mit Hilfe von KI wird ermittelt, wie lange die Park- und Ladedauer des Nutzers der Erfahrung nach wahrscheinlich dauern wird und welche Energiemenge dafür zur Verfügung gestellt werden muss. Das Lastmanagement legt auf Basis der Berechnungen die Priorisierung der Ladeprozesse fest, damit jeder Nutzer bedarfsgerecht pünktlich zur Abfahrt geladen wird. Der Nutzer muss dabei keine Angaben machen – es funktioniert automatisch, ohne Mehraufwand. Die KI ermittelt die Werte, sobald der Kunde sein Fahrzeug an die Ladesäule angeschlossen hat.
Andreas Booke, Geschäftsführer von gridX, erklärt: „Zusätzlich zu den – vom Charge Point Operator – wählbaren Lademodi nutzt das Lastmanagement von gridX nun auch künstliche Intelligenz, um die Ladevorgänge zu optimieren. Jetzt werden Nutzergewohnheiten automatisch mit einbezogen, um das Lade-Erlebnis weiter zu verbessern, da Parkzeiten und die erforderliche Energiemengen von Nutzer zu Nutzer variieren.“
Im Dezember 2020 wurden erste erfolgreiche Tests zum KI-basierten Lademanagement an einem Standort von E.ON durchgeführt. Nun wird die Steuerung im laufenden Betrieb eingesetzt. Die gewonnenen Erkenntnisse werden genutzt, um die berechneten Prognosen kontinuierlich zu präzisieren. Der Einsatz der Technologie ist eine weitere Möglichkeit kundengerechtes Laden zu ermöglichen und ein weiterer Schritt um E-Mobilität alltagsfähig und kosteneffizient zu gestalten. Lioudmila Simon, Head Networked Mobility bei E.ON Innovation, erläutert: „Wir freuen uns sehr über das neu entwickelte, KI-basierte Lademanagement. Unser Ziel ist es, diese Technologie nach erfolgreicher Testung in das eMobility Produktportfolio von E.ON aufzunehmen, um es unseren Kunden zur Verfügung stellen zu können. Steigende Ladebedarfe können mit der Erweiterung unkompliziert und kostengünstig durch bestmögliche Nutzung der Kapazität realisiert werden – auch beim Ausbau der Infrastruktur kann diese Technologie zum Einsatz kommen.“
Durch das neu entwickelte Lastmanagement konnte in einem ersten Testpiloten bis zu 30 Prozent mehr Energie an Elektro-Fahrzeuge verteilt werden, als es mit dem bisherigen dynamischen Lastmanagement möglich war. Dadurch werden Betreibermodelle noch profitabler, da sie die Möglichkeit haben, größere Mengen an Strom zu verkaufen.
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