Zusammenfassung
In diesem Beitrag wird eine neue probabilistische Methode aufgezeigt, um das Ladeverhalten von Elektrofahrzeugen an Ladestationen durch eine unterschiedliche Anzahl an Elektroautos mit verschiedenen Anschlussleistungen (3,7/11/22/50 kW) zu analysieren. Die Eingangsdaten für diesen Bottom-up Ansatz basieren auf den gemessenen Daten unterschiedlicher Ladestationen mit standortspezifischem Verhalten (öffentliche, betriebliche, Einkaufzentrum Ladestationen). Die durchgeführten Simulationen beantworten aktuelle Fragestellungen im Rahmen der Elektromobilität. Ebenfalls werden zu erwartende energetische Auslastungen innerhalb eines Tages sowie sinnvolle Aufstellungsorte unter Berücksichtigung der Anzahl von elektrischen Ladestationen betrachtet.
Der vorgestellte standortspezifische gesteuerte Gleichzeitigkeitsfaktor sowie ungesteuerte Gleichzeitigkeitsfaktor ist für die zukünftige Planung der Anzahl und Aufstellungsorte sowie der Integration von Schnell- bzw. Langsam-Ladestationen in das Niederspannungsnetz maßgebend.
Abstract
In this contribution a novel probabilistic approach is shown to analyse and model the charging behaviour of a various number of electric vehicles on different locations for different installed power of the electric charging stations (3,7/11/22/50 kW). The input data for this bottom-up approach are based on measured data for different locations (public, company and shopping centre charging stations). The performed simulations answer actual questions in the context of electric mobility with respect to the expected energy usage within a day, as well as the relevant locations and number of electric charging stations.
The presented location-specific controlled coincidence factors and uncontrolled coincidence factors are decisive for future grid planning. These factors, depending on the number of charging stations and their specific locations are important to integrate the fast and slow charging stations in low voltage networks.
This is a preview of subscription content, log in via an institution to check access.
Literatur
Umweltbundesamt (2010): Elektromobilität in Österreich – Szenario 2020 und 2050. Report, Wien, Österreich.
Statistik Austria (2014): KFZ Statistik – Fahrzeugbestand 2013. www.statistik.at. Zuletzt abgerufen am: 20.05.2014.
Fabian, J., Brunner, H., Hirz, M., Wieland, T., et al. (2014): Aktuelle Forschungsthemen und innovative Trends der Elektromobilität in Österreich. In 13. Energiesymposium Energieinnovation, Graz, Österreich.
Statusbericht Modellregion Großraum Graz (2013): Statusbericht der E-Mobilitätsmodellregion Großraum Graz. Bericht, Graz, Österreich.
Herry, M., Sedlacek, N., Steinacher, I. (2007): Verkehr in Zahlen – Österreich. Bundesministerium für Verkehr, Innovation und Technologie: Wien.
SEM (2011): Smart-Electric-Mobility – Speichereinsatz für regenerative elektrische Mobilität und Netzstabilität. Publizierbarer Endbericht, 2. Ausschreibung Neue Energien 2020, Wien, Österreich.
Litzlbauer, M. (2009): Erstellung und Modellierung von stochastischen Ladeprofilen mobiler Energiespeicher mit MATLAB. Diplomarbeit, Institut für Elektrische Anlagen und Energiewirtschaft, TU Wien, Wien, Österreich.
Probst, A., Braun, M., Tenbohlen, S. (2011): Erstellung und Simulation probabilistischer Lastmodelle von Haushalten und Elektrofahrzeugen zur Spannungsbandanalyse. In ETG Kongress 2011, Würzburg, Deutschland.
Zumkeller, D., Chlond, B., Lipps, O. (1996): Panelauswertung 1995/1996. Schlussbericht, Institut für Verkehrswesen, Universität Karlsruhe (TH), Karlsruhe, Deutschland.
Liu, L., Eisenreich, M., Balzer, G., Kessler, A. (2010): Potenzielle Einsatzmöglichkeit der Batterien von Elektroautos in Niederspannungsnetzen. In 11. Symposium Energieinnovation, Graz, Österreich.
Karner, A. (2011): Vehicle grid integration of low emission vehicles into the electric distribution grid. Blue Globe report, Klima und Energiefond, Wien, Österreich.
Linden, D., Reddy, T. B. (2002): Handbook of batteries. 3rd edn. New York: McGraw-Hill. ISBN 0-07-135978-8.
TAEV (2012): Technische Anschlussbedingungen für den Anschluss an öffentliche Versorgungsnetze mit Betriebsspan-nungen bis 1000 Volt. Wien: Österreichs E-Wirtschaft Akademie GmbH.
Danksagung
Diese Arbeit ist Teil des Forschungsprojekts „Begleitforschung Elektromobilität – Großraum Graz“ und wird aus Mitteln des Klima- und Energiefonds im Rahmen des Programms „Ausschreibung Modellregion Elektromobilität“ gefördert. Die Autoren bedanken sich für die fachliche Unterstützung durch Herrn Mag. Josef Neuhold (Energie Graz) sowie Herrn Ing. Markus Peyreder (Energie Steiermark).
Author information
Authors and Affiliations
Corresponding author
Rights and permissions
About this article
Cite this article
Wieland, T., Reiter, M., Schmautzer, E. et al. Probabilistische Methode zur Modellierung des Ladeverhaltens von Elektroautos anhand gemessener Daten elektrischer Ladestationen – Auslastungsanalysen von Ladestationen unter Berücksichtigung des Standorts zur Planung von elektrischen Stromnetzen. Elektrotech. Inftech. 132, 160–167 (2015). https://doi.org/10.1007/s00502-015-0299-0
Received:
Accepted:
Published:
Issue Date:
DOI: https://doi.org/10.1007/s00502-015-0299-0
Schlüsselwörter
- probabilistische Modellierung
- Elektromobilität
- elektrische Ladestationen
- Gleichzeitigkeitsfaktor
- Niederspannungsnetz
- Planung elektrischer Netze