Koordiniertes, marktbasiertes Laden einer großen Anzahl an Elektroautos unter Berücksichtigung von Verteilnetzrestriktionen

Abstract

Der Bestand an Elektroautos in Österreich nimmt stetig zu. Durch das Verlagern der fossil betriebenen Fahrzeuge auf die E-Mobilität steigt damit auch der Gesamtstromverbrauch. Um das Laden einer großen Anzahl an Fahrzeugen zu gewährleisten, ist ein entsprechendes Lastmanagement erforderlich. Aufgrund der erneuerbaren Energien unterliegen die verfügbaren elektrischen Kapazitäten im Verteilnetz zeitlichen und saisonalen Schwankungen. Durch die lokale Einspeisung der Photovoltaikanlagen oder bei großem Leistungsbezug besteht die Gefahr, Netzrestriktionen zu verletzen. Ein Netzausbau würde die negativen Auswirkungen grundsätzlich vermindern, dieser ist jedoch mit enormen Kosten verbunden. Mithilfe eines koordinierten, marktbasierten Konzepts versucht der Aggregator, der das Lastmanagement eines Verteilnetzabschnittes betreibt, die Einnahmen zu maximieren und dabei die freien Kapazitäten optimal zu nutzen. Elektrische Speicher und das Entladen der Elektroautos, um etwa kurzfristige Engpässe zu vermeiden, werden dabei nicht untersucht. Eine Prognose der Erzeugung und Last bewirkt eine möglichst genaue Abschätzung der verfügbaren Leistung. Die Konsumenten unterscheiden sich durch die spezifische Zahlungsbereitschaft, Ladeleistung und Ladezeit, wobei eine Gruppierung in schnell- und langsamladenden Fahrzeugen erfolgt. Die Auswertung basiert auf mehreren Sensitivitätsanalysen und dem Vergleich einzelner Fallbeispiele. Wie die Ergebnisse der Sensitivitätsanalysen zeigen, erhalten die schnellladenden Elektroautos mit hoher Zahlungsbereitschaft bevorzugt die Zusage zum Laden. Sind nur wenige Ladestationen vorhanden, wirken sich kurze Ladezeiten und hohe Anschlussleistungen in technischer und finanzieller Hinsicht positiv aus. Außerdem steigen die Einnahmen mit der Genauigkeit der Vorhersage der elektrischen Kapazitäten im Verteilnetz. In den Wintermonaten ist mit einer erhöhten Last und geringerer Einspeisung der Photovoltaikanlage zu rechnen, wodurch der Gewinn geringer ausfällt als im Sommer.

In Austria, the number of electric cars is constantly increasing. Moreover, the shift from fossil-fuelled vehicles to e-mobility increases the total power consumption. In order to be able to charge a large number of electrical vehicles, an appropriate load management is required. Due to the use of renewable energy sources, the available electrical capacities in the distribution grid are subject to temporal and seasonal fluctuations. Due to the local feed-in of the photovoltaic plants or in the case of large power consumption, there is a risk of violating the grid restrictions. A grid expansion would generally reduce the negative effects, but this is associated with high costs. By use of a coordinated, market-based concept, the aggregator, which operates the load management of a distribution network section, tries to maximise the revenues while optimally using free electrical capacities. Electrical storage and the discharging of electric cars to, for example, avoid short-term bottlenecks are not analysed. A forecast of the power generation and load results in an estimate of the available power. The consumers differ in their specific willingness to pay, charging capacity and charging time. They are grouped in fast-charging and slow-charging vehicles. The evaluation is based on sensitivity analyses and the comparison of individual case studies. As the results of the sensitivity analysis show, fast-charging electric cars with a high willingness to pay are preferred for charging by the aggregator. If there are only a few charging stations available, short charging times and high connected loads have a positive effect from a technical and financial point of view. Moreover, the revenue increases with the predictive accuracy of the forecast of the electrical generation and load in the distribution network. In the winter months, a higher load and a lower power generation by the photovoltaic plants are expected, resulting in lower revenues than in summer.