Gestaltung von Ladeinfrastruktur im Kontext der E-Mobilität

Transkript

1 Gestaltung von Ladeinfrastruktur im Kontext der E-Mobilität Fachtagung Elektromobilität Prof. Dr.-Ing. Axel Hahn Dipl. Wirt-Inf. Tim Hoerstebrock OFFIS - Institut für Informatik Bremen

2 Problemstellung / Ziele Batterietechnologie zu ineffizient Motivation Zu geringe Reichweite Komfortverlust des Nutzers Sicherheitsverlust des Nutzers (durch zu geringe Reichweite der Fahrzeuge) Umfassende Bewertung der Infrastruktur Herausforderung Viele zu berücksichtigende Faktoren (Fahrzeuge, Region, Wetter) Aktuelle Lösungsverfahren aus der Logistik (z.b. facility location) können diese Bewertung nicht leisten: - Durchschnittsbetrachtung - Keine Berücksichtigung von zeitlichen Engpässen

3 Problemstellung / Ziele Ziele Planung Evaluation Optimales nutzerzentriertes Infrastrukturlayout Zielfunktion 1: Min Wartezeit des Nutzers Zielfunktion 2: Min Energieengpässe Zielfunktion 3: Max Auslastung pro Ladestation Berücksichtigung sämtlicher Einflussfaktoren Berücksichtigung der Komponente Zeit Fahrzeugen und deren Attribute Gegebenen Infrastrukturlayouts

4 Projektumfeld PMC: Lösungsansatz Technik Nutzer Umwelt Infrastruktur Externe Einflussfaktoren Sozioökonomische Analysen Unterstützung Akzeptanzsteigerung Entwicklung Bewertung des Einflusses Validierung durch Flottenversuche Geschäftsmodelle Verkehrskonzepte Infrastrukturlayout (Ladestationen)

5 Lösungsansatz / Methodisches Vorgehen Straßenlayout Konfiguration Visualisierung Mobilitätsmuster Fahrzeug Planungs- und Steuerungsmodell Simulation Output Szenarioanalyse Infrastruktur Optimierung

6 Auswertungsszenario: Annahmen Möglichkeit der Ladung zu Hause 43% im städtischen Bereich 71% im ländlichen Bereich Die Austauschrate der elektrisch betriebenen Fahrzeuge liegt zwischen 1% und 5% bis Im halb-öffentlichen und privaten Raum kann relativ leicht die notwendige Infrastruktur geschaffen werden. Auswirkungen auf das Stromnetz sowie technische Machbarkeit sind nicht Teil der Untersuchung

7 Auswertungsszenario: Laden beim Arbeitgeber Fokussierung auf das Laden beim Arbeitsplatz Bestimmung der Anzahl und der Leistung von Ladestationen in einem gewerblich geprägten Gebiet, um die Mitarbeiter der dort ansässigen Firmen optimal zu versorgen Maximierung der effektiven Ladezeit der Ladestationen Minimierung der Engpasswahrscheinlichkeit What-if Analysen Wie ändert sich die Engpasswahrscheinlichkeit bei Änderung der Reichweite der Fahrzeuge? Evaluation vom Bremer Stadtteil Sebaldsbrück als Anbieter von Ladeinfrastruktur

8 Planungs- und Steuerungsmodell Regionsmodellierung Zone (Ortsteil) Strecke (Streckentyp = Spielstraße) Knoten (Mittelpunkt) Knoten Strecke (Streckentyp = Hauptstraße) Strecke (Streckentyp = Autobahn)

9 Planungs- und Steuerungsmodell Regionsmodellierung Input: OpenStreetMap Zellenaufteilung (BAW, SUBVE) Modellierung: Region Sebaldsbrück Streckendurchschnitt Entfernung Geschwindigkeit

10 Planungs- und Steuerungsmodell Mobilitätsmodellierung Zone 1 Mobilitätsstrom Fahrtzweck Verteilung Zone

11 Planungs- und Steuerungsmodell Mobilitätsmodellierung Input: Anzahl Fahrzeuge gesamt: Fahrzweck: Arbeit Austauschrate 1% - 5% Verteilung

12 Planungs- und Steuerungsmodell Fahrzeugmodellierung Maximale Geschwindigkeit Leistung Verbrauchsverhalten Emissionserzeugung verbrauch emissionen Verkehrsmitteltyp antrieb Antriebstyp kraftstoff Kraftstoff Maximale Kapazität FEV / Konventionell Elektromotor / Verbrennungsmotor Diesel / Strom Think City als Referenzfahrzeug: 28,3 kwh 180 km 0,157 kw/km Ladedauer für eine komplette Ladung (230V/16A): 8 Stunden

13 Planungs- und Steuerungsmodell Infrastrukturmodellierung Ladestation Wechselstation Infrastrukturtyp Infrastruktur Ladeinfrastruktur Typen: Ladsäulen 230V/16A 230V/32A 400V/16A 400V/32A

14 Analyse: Auswertungsvariablen Generelle Statistik Möglichkeiten der Heimladung (Ja/Nein) Anzahl der Fahrzeuge Anzahl der geladenen Fahrzeuge Prozentualer Anteil der geladenen Fahrzeuge Anzahl der Energieengpässe Prozentualer Engpass -Anteil Kumulierte Ladezeit Effektive Ladezeit pro Tag und Ladestation Fahrzeugspezifische Statistik Standzeit (pro Fahrtgrund) Fahrzeit (pro Fahrtgrund) Ladezeit (pro Fahrtgrund) Wartezeit (pro Fahrtgrund) Fahrtstrecke (pro Fahrtgrund) Endstatus Startzeitpunkt Fahrzeugtyp

15 Analyse: Auslastung der Ladestationen Effektive Ladezeit (gesamt) Effektive Ladezeit (pro Ladestation) Effektive Ladezeit in Stunden pro Tag % 2% 3% 4% 5% Effektive Ladezeit in Stunden % 2% 3% 4% 5% Anzahl Ladestationen (230V/16A) Anzahl Ladestationen (230V/16A)

16 Energieengpassanalyse Ausfallwahrscheinlichkeit (180 km) Ausfallwahrscheinlichkeit (100 km) 60% 60% 50% 50% Gefahr eines Ausfalls % 40% 30% 20% 10% 1% 2% 3% 4% 5% Gefahr eines Ausfalls % 40% 30% 20% 10% 1% 2% 3% 4% 5% 0% Anzahl Ladestationen 0% Anzahl Ladestationen

17 Weitere Entwicklung Effect of the emobility on its extended environment Charging stations Requirements: Charging times, output Requirement Validation Requirements: Quality of communication, communication channels Power network Requirements: Energy coverage Requirement Validation PMC Model Region Mobility Requirement Validation Vehicle Infrastructure Requirement Impact Requirements: range, safety, battery capacity Communication Traffic Information Sensors Vehicle Development

18 Fazit Werkzeuggestützte Bewertung von Infrastrukturlayouts in Abhängigkeit der relevanten Inputparameter: Region Mobilitätsmuster Fahrzeugeigenschaften Infrastruktureigenschaften Planungs- und Steuerungsmodell zur einheitlichen Definition von Szenarien Für eine ganzheitliche Untersuchung werden umfangreiche Daten mit sehr hohem Detaillierungsgrad benötigt. Untersuchung eines noch spezifischeren Szenarios (z.b. ein konkreter Arbeitgeber) Weitere Verfeinerung des Modells und der genutzten Simulation, z.b.: Verfeinerung des Fahrzeugverhaltens: Kopplung mit Flottenversuchen

19 Vielen Dank!

20 Abgrenzung zu anderen Instituten (z.b. DLR) Allgemeines 20