Description: Das Projekt "EXIST-Forschungstransfer: ISC" wird vom Umweltbundesamt gefördert und von Technische Universität Cottbus-Senftenberg, Fachgebiet Energiewirtschaft durchgeführt. Das EFT-Vorhaben umfasst die Weiterentwicklung und Markteinführung des intelligenten Lademanagementsystems (Integrated Smart Charging - ISC) für batteriebetriebene Elektrofahrzeuge auf Basis des existierenden Ladesteuerungssystems des Lehrstuhls Hochspannungstechnik und Energieverteilung der Brandenburgischen Technischen Universität Cottbus-Senftenberg. Ziel ist es, den alltagstauglichen und kommerziellen Einsatz der intelligenten Ladesteuerung zu ermöglichen. Zur Markteinführung des ISC-Systems soll das Front-End und Back-End System weiterentwickelt werden, welches die automatisierte Erfassung und Auswertung der Stromnetz- und Elektrofahrzeugnutzerpräferenzen ermöglicht sowie die individuellen Ladevorgänge unter Berücksichtigung der Präferenzen steuert. Ziel der Optimierung ist es, durch mathematische Optimierungsmethoden wie dem Grey Wolf Optimizer sowie der Berechnung von Lastflüssen, die Stromnetzbetriebsführung durch ein intelligentes Lademanagement zu unterstützen und gleichzeitig jedem Elektrofahrzeugnutzer uneingeschränkte Mobilität zu bieten. Auf Grundlage von Methoden des maschinellen Lernens und der neuronalen Netze können mit hoher Prognosegüte die zukünftige Netzauslastung sowie die individuellen Nutzerpräferenzen, wie bspw. die Verweilzeit am Ladepunkt und benötigte Mindestreichweite nach Fahrtantritt, antizipiert werden. Hierdurch wird die Aggregation der netzdienlichen Flexibilität (Lastverschiebungspotentiale) erleichtert und der Mehraufwand für den Nutzer, durch die Substitution der manuellen Eingaben der Präferenzen, reduziert. Unter Einbeziehung von Data Mining Methoden, wie bspw. der Clusteranalyse, sollen die Algorithmen trainiert und so die Prognosegüte erhöht werden. Die Vorteile des Systems umfassen die lokale Entlastung der Netzbetriebsführung, Aggregation von stromnetzdienlicher Flexibilität, Erhöhung des Anteils Erneuerbarer Energien, Verminderung der spezifischen CO2-Emissionen sowie alltagstaugliche Anwendung.
Types:
SupportProgram
Origin: /Bund/UBA/UFORDAT
Tags: Cottbus ? CO2-Emission ? Wolf ? Stromnetz ? Energieverteilung ? Marketing ? Batterieelektrofahrzeug ? Berechnungsverfahren ? Daten ? Energiesystem ? Energiewirtschaft ? Künstliche Intelligenz ? Statistische Analyse ? Anteil erneuerbarer Energien ? Ladeinfrastruktur ? Ballungsraum ? Datenerhebung ? Aufladung ? Erfassungssystem ? Hochschule ? Netz ?
Region: Brandenburg
Bounding box: 13.01582° .. 13.01582° x 52.45905° .. 52.45905°
License: cc-by-nc-nd/4.0
Language: Deutsch
Time ranges: 2021-07-01 - 2022-12-31
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