Ladenetz soll für wachsende E-Mobilität fit gemacht werden

Kasseler Forscher arbeiten an intelligenten Ladesäulen

Ausbau der Ladeinfrastruktur erfordert neue Systeme: Damit das Ladesäulennetz dem steigenden Bedarf gewachsen ist, soll künstliche Intelligenz eingesetzt werden.
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Ausbau der Ladeinfrastruktur erfordert neue Systeme: Damit das Ladesäulennetz dem steigenden Bedarf gewachsen ist, soll künstliche Intelligenz eingesetzt werden.

Für den von der Politik forcierten Ausbau der E-Mobilität braucht es nicht nur attraktive Förderungen für Elektroautos, sondern auch eine Ladeinfrastruktur, die der steigenden Nachfrage gewachsen ist. Drei Kasseler Projektpartner arbeiten an einem Lademanagement, das mithilfe von künstlicher Intelligenz dies künftig leisten soll.

Die in Kassel ansässige Denkfabrik House of Energy, die Universität Kassel und das Software-Unternehmen Flavia IT haben sich für „Salm“ zusammengetan. Hinter der Abkürzung verbirgt sich das selbst-adaptive Lademanagement für Ladeinfrastruktur.

Was etwas sperrig klingt, lässt sich einfach erklären. Es geht darum, das Ladesäulennetz so fit zu machen, dass es sich den permanent verändernden Ansprüchen anpassen kann. Dies ist relevant, weil es in dem System viele Variablen gibt: Auf der einen Seite wächst die Zahl der E-Autos, die Leistung der Batterien verändert sich und die Nutzungszeiten der Ladesäulen ebenfalls.

Auf der anderen Seite gibt es auch bei der Bereitstellung des Stroms starke Schwankungen, weil dieser immer mehr durch Fotovoltaik und Windenergie erzeugt wird. Um hier die Leistung und Auslastung des Ladenetzes zu optimieren, werde die künstliche Intelligenz benötigt, erläutert Prof. Peter Birkner, Geschäftsführer des House of Energy.

Klassischerweise werde beim Zusammenspiel mehrerer Kompetenten eine Software entwickelt, die nach einem festgelegten Algorithmus funktioniere. Mit einem einfachen Wenn-Dann-Schema ließen sich solch komplexe Prozesse aber nicht optimal steuern, so Birkner. Künstliche Intelligenz hingegen erkenne automatisch, wenn sich Situation verändert, und passe die Ladeinfrastruktur selbstständig an. So könnten beispielsweise Ladeintervalle beschleunigt oder verkürzt werden, wenn etwa an einem Ladepunkt die Nachfrage steige.

Natürlich benötige die künstliche Intelligenz eine Basis, auf der sie Entscheidungen trifft. Vorab würden daher Qualitätsstandards festgelegt. „Diese könnten etwa lauten: Jedes Auto muss zu 60 Prozent in einer halben Stunde geladen werden. Oder: Es soll möglichst nur Strom aus regenerativen Quellen verwendet werden“, sagt Birkner.

Der Einsatz der Technik habe mehrere Vorteile. So könnten etwa durch eine Optimierung des Netzes Kosten beim Ausbau gespart werden. Zudem werde für die Betreiber der Infrastruktur erkennbar, ob das Ladenetz groß genug ist und ob die Netzkapazitäten ausreichten. „Energie ist genug da. Die Frage ist nur, zu welcher Zeit. Wenn alle abends um 18 Uhr laden wollen, passt es nicht“, so Birkner. Wir brauchen also punktuelle Informationen, um die Netzinfrastruktur zu entlasten.

Um das neuartige Lademanagement zu testen, greifen die Projektpartner auf ein bereits bestehendes Ladenetz in Rüsselsheim mit 500 Ladepunkten zurück. Aus dessen Datenmaterial werde ein digitaler Zwilling erzeugt, mit dem wiederum die künstliche Intelligenz erprobt werden soll, so Birkner.

Das Forschungsprojekt „Salm“ läuft zweieinhalb Jahre und wird mit 880 000 Euro vom Bundesforschungsministerium gefördert. (Bastian Ludwig)

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