Das Smart-Grid-Unternehmen gridX hat in Kooperation mit E.ON und der Universität Duisburg Essen eine künstliche Intelligenz (KI) entwickelt, die gemeinsam mit dynamischem Lastmanagement auf Basis von historischen Ladedaten, Energiemengen und Standzeiten der Fahrzeuge die Ladevorgänge optimiert.
Den Angaben zufolge bezieht das dynamische Lastmanagement Kundenbedarfe in die Ladevorgänge ein. So sei es möglich zwischen verschiedenen Lademodi zu wählen, beispielsweise „equal“ bei welchem der vorhandene Strom gleichermaßen auf alle Ladepunkte verteilt wird. Auch „first come, first serve“ lasse 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 den Unternehmensangaben zufolge 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.
KI ermittelt benötigte Energiemenge
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.
Weiter heißt es: 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.
Durch das neu entwickelte Lastmanagement konnte demnach 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.
kt
