
Datenbasiertes Forschungsprojekt für einen gesamtheitlichen Lösungsansatz für nachhaltige Elektroladeinfrastruktur
Das Projektziel ist es, eine freiverfügbare Daten- und Tool-Grundlage für die Planung und Optimierung von Schnell-Ladeinfrastrukturen zu schaffen. Hierbei wird regionale erneuerbare Energie mit nachhaltigen Energiespeichern in einem gemeinsamen Konzept für Ladeinfrastrukturen integriert. Zusätzlich wird ein Konzept und Rahmenbedingungen für intelligente bidirektionale Nutzung des Elektrofahrzeug-Speichers entwickelt.
Anhand zweier Demonstrationsanlagen (Schnellladesäule mit hybridem Energiespeicher) werden Lade-, Anwender-, Energie-, und Verkehrsdaten gesammelt und integriert. Standortunabhängige Betriebsstrategien und wirtschaftliche Modelle für Schnellladesäulen werden so entwickelt.
Anhand einer weiteren Demonstrationsanlage mit einer bidirektionalen Ladesäule werden technische und wirtschaftliche Konzepte mithilfe von künstlicher Intelligenz (KI) zur Vehicle to Grid (V2G) und Vehicle to Home (V2H) Nutzung erarbeitet.
Schnellladestationen mit stationärem Speicher Beispiel Standort Teisnach

Eine moderne Steuerung von Energieflüssen bezieht sich nicht mehr nur auf eine Art von Energiequellen! Elektrische und thermische Energien müssen gemeinsam genutzt und deren Speichermöglichkeiten optimiert werden.
Energiemanagement System (EMS) Beispiel Inklusionsbad Perlesreut:

Der Ausbau der Elektromobilität, sowie die dafür notwendige Elektro-Ladeinfrastruktur (ELI), Vehicle to Home (V2H) und Vehicle to Grid (V2G) Konzepte, ist eines der Kernziele der Europäischen Union und ist im europäischen “Green Deal” festgelegt. Wie in den nationalen und europäischen KI- und Datenstrategien detailliert wird, ist es unumgänglich eine umfassende Datengrundlage aufzubauen, um innovative KI-basierte Anwendungen für eine moderne, saubere, effiziente, nachhaltige und bezahlbare Mobilität zu entwickeln.
Bisher wurden jedoch noch keine Untersuchungen dazu durchgeführt, welche Bedingungen bei der Verknüpfung überregionaler Verkehrsströme mit regional aus volatilen, regenerativen Energiequellen gespeister Ladeinfrastruktur bestehen und wie eine effiziente, nachfrageorientierte Integration regionaler Versorgungskonzepte in die Ladeinfrastruktur gelingen kann.
Im Projektvorhaben Open Mobility Elektro-Infrastruktur (OMEI) wird die Daten-Grundlage geschaffen, nachhaltige regionale ELI zu planen, zu optimieren und Konzepte/Rahmenbedingungen für intelligente Nutzung der Elektrofahrzeuge - wie Vehicle to Home (V2H) und Vehicle to Grid (V2G) - zu bewerten.
Optimale ökonomische, ökologische und technische Lösungen für Lade-Infrastruktur im europäischen Verkehrsnetz werden durch das Projekt OMEI mit Hilfe von Simulationsmodellen, neuartigen Betriebsstrategien und innovativem Datenmanagement entwickelt. Dies entspricht auch den Kernzielen der Passauer Erklärung, welche sich u.a. für eine intelligente Vernetzung, Ausbau des europäischen Datenraums und datengetriebene Innovationen für die Mobilität ausspricht. Ebenso wird die Notwendigkeit einer breiten Datengrundlage und der Optimierung durch KI für die Mobilität aber auch die generelle Entwicklung im ländlichen Raum im Zukunftspapier Ilzer Land 2030 gefordert, dass unter Mitwirkung vom Amt für ländliche Entwicklung, dem BMEL und dem Zukunftsworkshop des Fraunhofer Instituts erstellt wurde.
Im Projekt OMEI werden vor allem Verkehrsaufkommen, Anwendung von bzw. Bedarf an Ladeinfrastruktur, die regionalen Versorgungskonzepte mit Systemkombination aus erneuerbaren Energien und nachhaltigen Energiespeichern und bidirektionale Nutzung der Fahrzeugspeicher (V2H/V2G) betrachtet. Die Simulationsmodelle werden anhand der in drei Demonstrationsanlagen generierten Daten und bereits vorhandenen europäischer Daten validiert, um die Übertragbarkeit und Skalierbarkeit für weitere Standorte in der EU zu gewährleisten. Integraler Bestandteil ist unter anderem die Erweiterung der Datenbasis, um Effekte einer intelligenten Ladeinfrastruktur auf die Energiewende und Decarbonisierung der Energieversorgung berechnen zu können. So setzt sich das Konsortium das Ziel, ein datengetriebenes europäisches Konzept für eine nachhaltige und wirtschaftliche Bereitstellung der Versorgungskapazität für den gesamtheitlichen Ausbau der Elektromobilität zu schaffen. Zusätzlich werden die erhobenen Daten in der mCLOUD des BMVI, sowie anderen Datenplattformen, frei zur Verfügung gestellt, um direkt zum europäischen Datenraum beizutragen und diese als Grundlage für weitere Forschungsvorhaben nachnutzbar zu machen.
Der notwendige Ausbau der ELI belastet die europäischen Verbundnetze enorm. Hierzu trägt besonders der hohe Leistungsbedarf für Schnellladesysteme an Hauptverkehrswegen in Deutschland und Europa und die OMEI damit einhergehende Erhöhung lokaler Leistungsbezüge bei, welche für eine umfassende Abdeckung der Verkehrsinfrastruktur nötig ist. Um einen ressourcenintensiven Netzausbau zu vermeiden, werden deswegen nachhaltige und netzschonende Ladeinfrastrukturkonzepte benötigt.
Ein weiterer Aspekt ist, dass die Erhöhung des Anteils an erneuerbarer Energie (EE) in der Elektromobilität die CO 2 -Bilanz positiv beeinflusst. Vielversprechende nachhaltige Energiespeicherkonzepte, die den Anforderungen für ELI genügen, sind metallfreie (organische) Redox-Flow-Systeme, Second-Life Anwendungen von Fahrzeugbatterien sowie die direkte bidirektionale Nutzung des Fahrzeugspeichers. Eine Kombination aus den beiden Batteriesystemen durch Hybridisierung kann die geforderte Leistung (Second-Life Fahrzeugbatterie) und Energie (metallfreie Redox-Flow-Batterie) für Schnellladesysteme abdecken.
Eine regionale Nutzung von EE mit Leistungspufferung durch Energiespeicher (Hybridspeicherlösung) verringert die Übertragungsleistung über das europäische Versorgungsnetz und führt zu Kosteneinsparungen beim Ausbau überregionaler ELI. Um einen gesamtheitlichen Lösungsansatz für Ladeinfrastrukturkonzepte zu erarbeiten, wird in diesem Projekt das V2H/V2G Lade- und Speicherszenario betrachtet. So setzt das Konsortium darauf, das Potential der verfügbaren Speicherkapazitäten der stehenden Fahrzeuge zu nutzen und somit ebenfalls netzbasierte Ladeszenarien bzw. Entladeszenarien mithilfe von künstlicher Intelligenz zu entwickeln.
Allerdings basieren viele Konzepte für die ressourcenschonende und effektive Umsetzung dieser Konzepte auf keiner oder einer zu geringen Datenbasis. Im Projekt OMEI werden die notwendige Datenbasis und darauf aufbauendende ELI Konzepte realisiert und optimiert. Deshalb stellt sich das Projektkonsortium der Herausforderung, relevante Daten in zwei Demonstrationsanlagen an einer europäischen Tangente (z.B. entlang der A3) für die Schnellladeinfrastruktur und eine Demonstrationsanlage für eine V2G bzw. V2H Lösung zu generieren und die ELI-Konzepte anhand von Simulationsmodellen europaweit darzustellen.
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