friendlyCharge

Enabling grid-friendly charging through costumer interface in residential areas

• Ansprechperson: Julia Vopava-Wrienz
  
• Projektlaufzeit: 01.03.2023 – 31.01.2026

Für den erfolgreichen Umstieg auf E-Mobilität zur Erreichung der Klimaneutralität, spielt die Entwicklung einer zukunftsweisenden intelligenten Ladeinfrastruktur in Wohngebieten eine zentrale Rolle. Um einen reibungslosen Übergang zu gewährleisten und Engpässe im Stromnetz zu vermeiden, strebt das Projekt friendlyCharge die Entwicklung und Demonstration einer innovativen Lösung für bedarfsgerechtes und netzfreundliches Laden in Wohngebieten an.

Im Rahmen des friendlyCharge-Projekts konzentrieren wir uns auf drei zentrale Aspekte:

1. Technologisches Konzept für netzfreundliches Laden basierend auf einer Schnittstelle: Entwicklung eines innovativen technologischen Konzepts, das eine nahezu Echtzeitkommunikation zwischen dem Stromnetz und den Nutzer:innen ermöglicht. Dadurch kann das Laden von E-Fahrzeugen optimal auf die Kapazitäten des Netzes abgestimmt werden. Entwicklung von Forecast-Modellen und Algorithmen, um die (nahezu) Echtzeit Netzkapazitäten zu ermitteln.
2. Kommunikationssicherheit und Auswirkungen: Analyse der Anforderungen an die Kommunikationssicherheit sowie Auswirkungen auf das Kommunikationsnetz.
3. Regulatorische Rahmenbedingungen und Geschäftsmodelle: Berücksichtigung regulatorischer Aspekte und ableiten von Handlungsempfehlungen, um eine reibungslose Umsetzung zu gewährleisten. Entwicklung von innovativen Tarif- und Geschäftsmodellen, um die Umsetzung innovativer Ladekonzepte zu unterstützen und zu fördern.

Zur Erreichung der Ziele setzt friendlyCharge unter Berücksichtigung der oben genannten Aspekte auf eine umfassende Analyse und Prototypenentwicklung:

• Anwendungsfälle: Analyse verschiedener Anwendungsfälle, um die prototypische Umsetzung einer Schnittstelle (hardware- und/oder Softwarelösung) zu ermöglichen.
• Referenzimplementierung: Realisierung der innovativen Lösung einer bedarfs- und netzfreundlichen Ladeinfrastruktur für einen Anwendungsfall im Rahmen eines Demonstrators in der Netzebene 7.
• Sektorintegration: Das Projekt berücksichtigt die intelligente Kombination von Mobilität, Energieerzeugung, -speicherung und -verteilung sowohl im Bereich der Referenzimplementierung als auch bei umfangreichen Netzsimulationen (Skalierungsstudie)
• Stakeholder-Einbindung: Enge Zusammenarbeit mit der Arbeitsgruppe von Österreichs Energie (OE) und Einbindung aller weiteren relevanten Stakeholder.

Am Lehrstuhl für Energieverbundtechnik werden die folgenden forschungsrelevanten Kernaufgaben betrachtet:

1. Methodik zur Ermittlung aktuell verfügbarer Netzkapazitäten: Es wird eine schrittweise Umsetzungsmethodik entwickelt, beginnend mit der statischen und fortschreitend bis zur vollautomatischen Ermittlung von verfügbaren Netzkapazitäten. Hierzu werden Methodiken zur Verarbeitung von Forecast- sowie nahezu Echtzeitmessdaten entwickelt. Das Ziel besteht darin, Handlungsempfehlungen zu erstellen, die die Grundlage für eine vollautomatische Bestimmung der verfügbaren Netzkapazitäten schaffen und so bedarfsgerechtes und netzfreundliches Laden ermöglichen.
2. Entwicklung von Forecast-Modellen für netzfreundliches und bedarfsgerechtes Laden: Es werden Modelle für die Vorhersage des Ladebedarfs gestaltet, um Nutzern das Laden zu ermöglichen, wenn es für sie und das Netz am besten ist. Diese Modelle tragen dazu bei, die Ladeerfahrung zu optimieren.
3. Entwicklung von Zukunftsszenarien für large-scale Netzanalyse: Wir denken groß und entwickeln Szenarien für die Analyse des Energienetzes im großen Maßstab. In enger Abstimmung mit unserem Konsortium führen wir Workshops durch, um Basisszenarien sowie Szenarien für netzfreundliches und bedarfsgerechtes Laden zu erstellen.
4. Durchführung von large-scale Netzanalysen auf NS-Ebene: Wir analysieren das Energienetz auf Niederspannungs-Ebene und ermitteln die Auswirkungen Ihrer Ladeentscheidungen. Diese Erkenntnisse sind entscheidend, um die Stabilität und Effizienz des Netzwerks zu gewährleisten.
5. Skalierung der Ergebnisse auf MS-Ebene: Unsere Forschungsergebnisse werden nicht auf Niederspannungs-Ebene stehen bleiben. Wir entwickeln Methoden, um diese auf die Mittelspannungs-Ebene zu übertragen, um eine umfassende Netzabdeckung zu gewährleisten.

Projektpartner:innen: Montanuniversität Leoben – Lehrstuhl für Energieverbundtechnik, AIT Austrian Institue of Technology GmbH , Technische Universität Wien – Institute of Telecommunications, Energie Steiermark AG, E-VO E-Mobility GmbH , Siemens AG

Fördergeber: Dieses Projekt wird aus Mitteln des Klima- und Energiefonds sowie der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) gefördert und im Rahmen des Programms „Zero Emission Mobility“ durchgeführt.