Eine intelligente Integration von Elektrofahrzeugen in das zukünftige Energienetz ermöglicht eine verbesserte Anpassung der Erzeugungs- und Verbrauchssituation im Netz. Um eine optimale Netzintegration der Fahrzeuge zu gewährleisten, wird angestrebt, die Verfügbarkeit der Fahrzeuge zur intelligenten Netzintegration zu maximieren. Einen wesentlichen und dennoch selten untersuchten Einflussfaktor auf die Verfügbarkeit der Elektroautos stellen die Fahrzeugnutzer dar: Diese entscheiden, ob die Fahrzeuge direkt oder intelligent geladen werden sollen. Im Falle intelligenter Ladeprozesse müssen die Fahrzeugnutzer die Abfahrtszeit und die nachfolgende Streckenlänge vorhersagen. Abweichungen in den Vorhersagen können sich negativ auf die Verfügbarkeit der Fahrzeuge zur Netzintegration auswirken oder unzureichende Batteriestände provozieren. Im vorliegenden Artikel wird der Einfluss der Nutzer auf die Verfügbarkeit von Elektroautos zur intelligenten Netzintegration untersucht. Hierzu werden Daten aus psychologischen Mobilitätsstudien verwendet, die es erlauben, Mobilitätsvorhersagen mit realen Mobilitätsdaten zu vergleichen. Die Daten werden technisch interpretiert und Wege zur Berücksichtigung von Nutzervariablen aufgezeigt.
A smart integration of electric vehicles into the future energy grid guarantees for matching energy demand and supply. To sufficiently integrate electric vehicles into the energy grid, it is necessary to maximize the vehicles' availability for intelligent charging processes. However, the availability highly depends on the motivation and skills of their users. Future drivers have to decide whether they want to initiate direct or intelligent charging processes. In case of intelligent charging processes, the systems require information about upcoming departure times and trip lengths. Inaccurate user predictions may reduce vehicles' availability for intelligent charging processes or may lead to insufficient battery levels. In the present paper, we investigate the influence of user variables on electric vehicles' availability for smart integration. We use data from psychological research that allows for comparing mobility predictions with actual mobility. We further technologically interpret data and display means to account for user variables in future charging scenarios.
Methoden zur Bestimmung des Nutzereinflusses auf eine intelligente Integration von Elektrofahrzeugen in das zukünftige Energienetz
Means to estimate the influence of user variables on a smart integration of electric vehicles into the future energy grid
2012
6 Seiten, 1 Bild, 3 Tabellen, 13 Quellen
(nicht paginiert)
Conference paper
Storage medium
German
Kopplung zwischen Elektrofahrzeugen und elektrischem Energienetz
Springer Verlag | 2018
|Verfahren zur Integration eines portablen Pufferspeichers in ein Energienetz
European Patent Office | 2025
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