Erkenntnisse der Messung von Ladevorgängen der Elektrofahrzeuge in der Modellregion e-pendler in niederösterreich

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Transkript:

Erkenntnisse der Messung von Ladevorgängen der Elektrofahrzeuge in der Modellregion e-pendler in niederösterreich Dominik Fasthuber, Markus Litzlbauer TU-Wien Energieinnovation 2016 Session G2, 10.-12.02.2016, Graz

Agenda Modellregionen für Elektromobilität in Österreich Projekt e-pendler in niederösterreich Methodik der Messung von Ladevorgängen Ergebnisse und Erkenntnisse Zusammenfassung und Ausblick 2

Modellregionen für Elektromobilität 7 Modellregionen initiiert vom Klima- und Energiefonds und dem Ministerium für ein lebenswertes Österreich Erfahrungsquelle, Keimzelle und Multiplikator für die Entwicklung der E-Mobilität in Österreich Programmkern: Bereitstellung von Erneuerbaren Energiequellen Ankauf von Ladestationen und E-Fahrzeugen Entwicklung von neuen Geschäfts- und Mobilitätsmodellen 3

Modellregionen für Elektromobilität 4

Projekt e-pendler in niederösterreich e-pendler in niederösterreich ist ein Anfang 2013 gestartetes Forschungs- und Entwicklungsprojekt, in dem mit Hilfe von Elektromobilität der Pendlerverkehr energieeffizienter und klimaschonender gestaltet werden soll. 5

Projekt e-pendler in niederösterreich Energieeffiziente und klimaschonende Gestaltung des Pendlerverkehres Verlagerung zum ÖV in Verbindung mit Elektromobilität Errichtung von PV-Anlagen mit 370 kwp (440 MWh/a) 114 Elektroautos und 86 Elektro-Leihfahrräder Errichtung von 161 neuen Elektro-Ladestationen 6

Projekt e-pendler in niederösterreich Modellregion umfasst 49 Gemeinden zwischen Wien und Wiener Neustadt 15.000 Arbeitsstätten 126.000 Beschäftige Rund 296.000 Einwohner 7

Projekt e-pendler in niederösterreich Vier Multiplikatormodelle mit konkreten e-mobilitätsangeboten 8

Projekt e-pendler in niederösterreich Ziele der Begleitforschung: Überprüfung des Nutzerverhaltens / der Nutzerakzeptanz Laufende Überprüfung der Multiplikatorwirkung der Gemeinden und Betriebe Testbegleitung und Evaluierung (technisch und organisatorisch) Nachweis der verkehrlichen und ökologischen Effekte Analyse der Ladeinfrastruktur, des Ladeverhaltens und der Auswirkungen auf die Energiebereitstellung 9

Projekt e-pendler in niederösterreich Ladeverhalten und Leistungsbedarf für das Laden: Auswirkungen von zukünftig integrierten Elektrofahrzeugen auf das Verteilnetz Erstellung von Modellen Messungen von Ladevorgängen an realen Fahrzeugen notwendig Identifikation von beeinflussenden Parametern auf den Verlauf der Ladevorgänge (Temperatur, Ladeleistung, Ladestand ) 10

Methodik Für Lithium-Ionen meist das CCCV-Ladeverfahren Phase konstanten Stromes und Phase konstanter Spannung CV CC (Quelle: SONY) 11

Methodik Aufzeichnen der (Zell-)Temperatur und aktuellem SOC Kombination aus OBD2-Stecker und Software Applikation 12

Durchgeführte Tätigkeiten Erste Untersuchungen an kleineren elektrischen Geräten Messung von Ladevorgängen an Elektrofahrzeugen Messung eines Fahrzeuges mit unterschiedlichem Start-SOC Messung von Fahrzeugen bei unterschiedlichen maximalen Ladeleistungen und unterschiedlichen Batterietemperaturen 13

Ergebnisse Ladevorgang Renault Twizy (Ladung an Schukosteckdose) 14

Ergebnisse Vollladung eines BMWi3 an einer 22 kw DC Schnellladestation 15

Ergebnisse Vollladung eines e-smart an einer 22 kw AC Schnellladestation 16

Ergebnisse Vergleich 22 kw mit 50kW Schnellladung (CHAdeMO) 17

Ergebnisse Leistungsverhältnis und Zeitersparnis stark SOC abhängig 18

Ergebnisse Umschaltpunkt der Ladeleistung stark von der Temperatur und der maximalen Ladeleistung abhängig Quelle: Dissertation Marc Mültin, Das Elektrofahrzeug als flexibler Verbraucher und Energiespeicher im Smart Home 19

Ergebnisse Geringe Unterschiede des Knickpunktes bei unterschiedlichem Start-SOC (Renault ZOE 22kW AC-Ladung) Batterietemperatur im optimalen Bereich (20-40 C) Garage 33-100 Garage 66-100 Garage 0-100 Warm 33-100 Warm 66-100 Datum 09.12.2015 10.12.2015 08.12.2015 08.12.2015 09.12.2015 Uhrzeit Start 08:58 09:41 08:57 13:57 13:47 Uhrzeit Ende 11:00 11:08 11:20 15:50 15:30 SOC Start 32% 66% 4% 35% 65% SOC Ende 100% 100% 100% 100% 100% Temp. Start 7,5 9 5,6 5,6 8,7 Temp. Ende 7,5 12 5,7 5,5 7,9 Anmerkung Garage 18,2 C Garage 18,3 C Garage 18,7 C Ladestart nach Fahrt Ladestart nach Fahrt Knickpunkt (nutzbare Kapazität) 79,1% SOC 79,8% SOC 81,6% SOC 79,8% SOC 82,5% SOC 20

Ergebnisse Unterschiede des Knickpunktes bei unterschiedlicher Ladeleistung und Temperatur (Nissan Leaf - CHAdeMO) Werte in Klammer aus Software-Applikation Kalt 22 kw Warm 22 kw Kalt 50 kw Warm 50 kw Datum 17.12.2015 16.12.2015 16.12.2015 15.12.2015 Uhrzeit Start 09:33 14:17 09:15 14:59 Uhrzeit Ende 11:15 16:00 10:54 16:07 SOC Start 6,9% (13,6%) -- (12,9%) -- (15,1%) 1,3% (15,6%) SOC Ende 100% (91,2%) 100% (88,9%) 100% (94,20%) 100% (95,6%) Temp. Start 5,4 C (11,8 C) 6,9 C (28 C) 5,3 C (13,3 C) 5,0 C (30,5 C) Temp. Ende 5,5 C (19,6 C) 7,5 C (30,4 C) 6,8 C (22,3 C) 4,3 C (38,6 C) Anmerkung Leaf 22 kw (55 A) Leaf 22 kw (55 A) Leaf 55 kw (120 A) Leaf 55 kw (120 A) Knickpunkt (nutzbare Kapazität) 64,3% SOC 74,3% SOC 56,9% SOC 47,0% SOC 21

Ergebnisse Vergleich von verschiedenen Vollladungen bei unterschiedlicher Ladeleistung und Batterietemperatur (Nissan Leaf - CHAdeMO) 22

Ergebnisse Bei warmer (28-30 C) Batterie und einem 22kW Ladevorgang wird der Umschaltpunkt bei ca. 74% des SOC erreicht. 23

Ergebnisse Bei kalter (12-20 C) Batterie und einem 22kW Ladevorgang wird der Umschaltpunkt bei ca. 64% des SOC erreicht. 24

Ergebnisse Bei warmer (31-39 C) Batterie und einem 50kW Ladevorgang wird der Umschaltpunkt bei ca. 47% des SOC erreicht. 25

Ergebnisse Bei kalter (13-22 C) Batterie und einem 50kW Ladevorgang wird der Umschaltpunkt bei ca. 57% des SOC erreicht. 26

Ergebnisse Durch erhöhten Innenwiderstand der Zelle kann es zu Lithium- Plating kommen Reduktion der Ladeleistung 27

Zusammenfassung und Ausblick Im optimalen Betriebstemperaturbereich der Batterie (20-40 C) wird mit zunehmender Ladeleistung der Umschaltpunkt früher erreicht als bei niedrigeren Ladeleistungen. Beim Verlassen dieses Bereichs treten weitere Effekte auf, welche die Prognose von Ladevorgängen schwierig gestalten. Optimierung der Ladestrategien um Schnellladevorgänge weiter zu verkürzen -> Messung des Zell-Innenwiderstandes (Quelle: Panasonic Industrial Devices) 28

Kontakt: DI Dominik Fasthuber Projektassistent Institut für Energiesysteme und Elektrische Antriebe E: fasthuber@ea.tuwien.ac.at T: +43 1 58801 370 112 W: www.ea.tuwien.ac.at