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TU Berlin

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Prognose der Investitions- und Betriebskosten elektrifizierter Nutzfahrzeuge

Smart Home Architektur, erweitert um Kommunikationsstandards
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Die Masterarbeit betrachtet die kommunikative Einbindung eines Elektrofahrzeugs (EV) in ein Smart Home. Es wird untersucht, ob durch vorhandene bzw. kommende Standards und Normen die Potentiale zur optimierten Einbindung ausgenutzt werden. Die Märkte und Systeme in diesen Bereichen erfahren aktuell und in Zukunft einen deutlichen Wandel. Immer mehr Hersteller (OEM) bieten EV an und sowohl die Verkaufszahlen von EV als auch von Smart Home Systemen steigen. Smarte Systeme, nicht nur im Smart Home, sondern auch im gesamten Grid, werden immer „intelligenter“ und ermöglichen so neue smarte Gesamtsysteme. Diese Entwicklungen werden gefördert durch einen sich stetig verändernden Energiesektor: Der Anteil Erneuerbarer Energien steigt seit Jahren und auch der Anteil dezentral erzeugter – und damit komplex einzubeziehender – Energie steigt.

Zur Betrachtung eines EV innerhalb eines Smart Home Systems werden zunächst die theoretischen Rahmenbedingungen der betroffenen Themenbereiche Elektromobilität, Smart Home und Normung/Standardisierung erläutert. Anschließend werden relevante Standards und Normen hinsichtlich ihrer Kommunikationsmöglichkeiten ausgewertet. Somit ergibt sich eine Smart Home Architektur mit Kommunikationswegen, Standards und Systemen (Abbildung 1). Ob die gängige Methodik zur Erstellung von Normen geeignet ist, Optimierungspotentiale aufzudecken und zu adressieren, wird dabei ebenfalls betrachtet.

Mittels der Analyse von Realdaten aus dem Flottenversuchsprojekt AMPERE werden hierzu Hypothesen zum Nutzungs- und insbesondere Ladeverhalten erstellt, die Daten entsprechend ausgewertet und abschließend die wesentlichen Erkenntnisse beschrieben. Beispielhaft steht hierfür die Abbildung 2: Sie zeigt die geladene Energiemenge während eines Ladevorgangs über der Standzeitdauer. Es ist deutlich zu erkennen, dass ein Großteil der Ladevorgänge länger dauert, als zur Ladung eigentlich notwendig wäre. Eine Vollladung (10,4 kWh) benötigt je nach installierter Ladeleistung 4 bis knapp 10 Stunden. Lediglich die in der Abbildung blau markierten Ladungen haben kein erkennbares Potential zur Verschiebung der Last auf Seiten der Ladevorrichtung (EVSE) oder des Home Energy Management Systems (HEMS).

 

geladene Energiemenge über Lade- bzw. Standzeitdauer - grau Ladungen
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Anschließend werden die Erkenntnisse aus der Datenanalyse mit den Möglichkeiten, die sich durch bekannte Standards und Normen bieten, gegenübergestellt und bewertet. Aus den Optimierungspotentialen werden dabei Nutzungsoptionen abgeleitet, die qualitativ die Möglichkeiten zur Optimierung eines EV innerhalb eines Smart Home beschreiben (Tabelle 1). Zum Schluss erfolgt eine Einbindung der Thematik in den Gesamtkontext Smart Grid.

Neben der reinen Gegenüberstellung von Möglichkeiten und Potentialen lässt sich dabei feststellen, dass vor allem abseits der üblichen Betrachtungspfade offene Optimierungspotentiale liegen. Durch Standards und Normen zur Einbindung von EV ist zwar eine umfangreiche kommunikative Einbindung und Steuerung der Fahrzeuge möglich, diese beschränkt sich aber auf einen konkret stattfindenden Ladevorgang. Die auf Basis der Flottenanalyse erkannten Potentiale können jedoch vor allem durch die Schaffung neuer Kommunikationswege erschöpft werden. Genau diese Potentiale sind es auch, die durch generische Normungsprozesse und fokussierte Gremienarbeit nur schwer zu erkennen und dann auch zu berücksichtigen sind.

Vorschläge zur Nutzung erkannter Optimierungspotentiale (Funktionsliste)
#
Optimierungspotential
Nutzungsoption
A
Die Fahrzeuge stehen länger als für Vollladung notwendig am Stück – besonders nachts – angeschlossen. Sowohl die Ladezeit als auch die Leistung können also geregelt werden. Die Fahrzeuge stehen länger als für Vollladung notwendig am Stück – besonders nachts – angeschlossen. Sowohl die Ladezeit als auch die Leistung können also geregelt werden.
Abfrage oder Approximieren der Startzeit/Standdauer und Übermittlung der Daten an HEMS für eine lokale Optimierung, wie:
  • Verschieben/Unterbrechen/Leistungsregelung der Ladung um möglichst günstig/mit hohem Eigenstromanteil/CO2 neutral/mit hohem EE-Anteil zu laden
  • Bei Vorhandensein einer Rückspeisefähigkeit ggf. (mehrfache) Be- und Entladung zur Ladeoptimierung (s. o.)
B
Teilweise wird ein Fahrzeug über Nacht nicht mit dem Netz verbunden, steht aber trotzdem mehrere Stunden. Weist das Fahrzeug dabei freie Akkukapazität auf, sollte es ggf. angeschlossen werden. Dies gilt auch für Standzeiten am Tag.
Information an den Nutzer, dass das Fahrzeug angeschlossen werden sollte. Hierzu müssen die Informationen aus A und zusätzlich der SoC sowie die Standortinformation drahtlos kommuniziert werden. Dafür ist die Schaffung eines neuen Kommunikationswegs oder der Ausbau der ISO 15118 Kommunikation möglich. Diese sieht die Übertragung des SoC für das bidirektionale und das DC-Laden vor und ermöglicht zukünftig auch drahtlose Kommunikation für das induktive Laden über WLAN. Über einige Meter könnte so eine entsprechende Kommunikation realisiert werden. Für eine Kommunikationsmöglichkeit aus der Ferne müsste ein neuer Kommunikationsweg über bspw. Mobilfunk geschaffen werden.
C
Die Nutzerprofile unterscheiden sich untereinander stark.
 Zur Prognostizierung sind Informationen über das Fahr- und Ladeprofil des Nutzers für das HEMS erforderlich. Diese können mit in die Prädiktion von bspw. Soll-SoC, Abfahrtszeit und Notfall-Reserve-SoC einbezogen werden.
D
Einige Nutzer laden ihre Fahrzeuge (auch) auf der Arbeit oder unterwegs (mutmaßlich).
Senden der Information an das HEMS (siehe C) zur Prognostizierung. Wird das Fahrzeug nicht unterwegs geladen, muss entsprechend Energie für eine Ladung bspw. über Nacht vorgehalten werden. Auch kann das Fahrzeug nicht/weniger mit PV-Strom geladen werden, diese muss also eingespeist oder kann in einen Pufferspeicher geladen werden. Dieser ist hierfür vorher freizumachen. Wird hingegen nicht zu Hause geladen, kann erzeugte PV-Energie eingespeist oder zur Optimierung genutzt werden. 
E
Es gibt deutliche Abweichungen innerhalb des Nutzerverhaltens einzelner Nutzer.
Um dem HEMS die Prognostizierung zu ermöglichen, sollte ein EV „durchgehend“, also auch mobil, kommunikativ eingebunden werden (Erweiterung zu B). Weicht das Fahr- oder Ladeverhalten vom Gewohnten ab, so kann das HEMS nur mittels der Information über eine „konstante Leitung“ eine entsprechende Anpassung des Energieplans für das gesamte Smart Home System vornehmen.
F
Je geringer der SoC, desto wahrscheinlicher ist eine Ladung bei Ankunft durch den Nutzer.
SoC-Wert bzw. geschätzte Ladewahrscheinlichkeit „durchgehend“ an HEMS zur Prognostizierung übermitteln (Bestandteil von E). Besonders relevant sind die prädiktierte Ankunftszeit und anschließende Standzeitdauer zu Hause und der SoC bei Ankunft.
G
Auch bei langen Standzeiten von >>12 Std. sind ca. 40 % der Fahrzeuge nicht angeschlossen und können keine Energie aufnehmen / abgeben.
Durch Vernetzung mit HEMS oder Kalender des Nutzers kann Abfahrtszeit approximiert und Nutzer auf ungenutztes Potential hingewiesen werden (siehe B). Spätestens beim Vorhandensein der Möglichkeit einer bidirektionalen Ladung kann ein Fahrzeug bei einer langen Standzeitdauer theoretisch mehrfach Be- und Entladen werden. 

 

Zur Quantifizierung der Potentiale ist die vorliegende Datenbasis bspw. aufgrund fehlender GPS-Daten zwar nicht geeignet – hierin sollte das Ziel weiterer Forschung liegen – trotzdem werden relativ große Optimierungsmöglichkeiten durch eine durchgehende kommunikative Einbindung eines EV in ein Smart Home ausgemacht. Auf Basis der Erkenntnisse dieser Arbeit wird abschließend das zu Beginn eingeführte Smart Home Architekturbild um Standards und Normen entlang der Kommunikationspfade und einen zusätzlichen Pfad zur durchgehenden Einbindung von EV ergänzt. Die Optimierungspotentiale sind grundsätzlich zwar auch über proprietäre Lösungen adressierbar, allerdings liegt in der Standardisierung und Normung die Chance zur Durchsetzung ausreichender Datensicherheit, Interoperabilität und Bedienbarkeit.

 

 

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