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Die Erfindung bezieht sich auf ein Verfahren zur Verteilung der Stromnetzkapazität auf Fahrzeuge zur Steuerung der optimalen Energieaufnahme und Komponenten eines zugeordneten Systems. Darüber hinaus adressiert die Erfindung ein Netzwerkkommunikationskonzept, das es Fahrzeugen ermöglicht, die Energieaufnahme zu steuern, jedoch auch dem Stromnetz die Möglichkeit einräumt, die Leistungsaufnahme eines oder mehrerer mit dem Stromnetz verbundener Fahrzeuge zu optimieren.
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Ein ideales Stromnetz könnte so ausgelegt sein, dass verschiedene Arten von Informationen empfangen und automatisch analysiert kann. Dies kann u. a. Informationen von Energieerzeugern, Informationen zum Status verschiedener Einrichtungen zur Energieübertragung, Informationen zur Erzeugung von erneuerbaren Energien und erwartete oder geschätzte Erzeugungskapazitätsprofile für die kommenden Stunden bzw. Tage umfassen. Die Erzeugungskapazität der erneuerbaren Energiequellen kann mehr oder weniger vorhersagbar sein, aber auch Änderungen unterliegen. Ein Beispiel hierfür wäre die Erzeugung von Solar- oder Windenergie.
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Darüber hinaus können Informationen zum Benutzerverhalten, Informationen zum kurzfristigen Energiebedarf des jeweiligen Benutzers (beispielsweise Außerkraftsetzen eines Algorithmus aufgrund eines sofortigen Ladebedarfs) und Informationen zu erwarteten, künftigen Anforderungen verwendet werden, um eine Lastverteilung und eine Laststeuerung für das Stromnetz zu verbessern.
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Die heutigen Stromnetze werden im Allgemeinen nach dem Top-Down-Ansatz verwaltet. Aufgrund der Zunahme an lokaler und erneuerbarer Stromerzeugung wird die Anpassung der Erzeugungskapazität an den Bedarf eine stets größer werdende Herausforderung. Um die teils überschüssige Erzeugungskapazität dennoch bestmöglich auszuschöpfen, kann sich der Markt zunehmend auf den Angleich des Energiebedarfs an die Energieerzeugung konzentrieren. Hiermit geht die Zielsetzung einher, ein Gleichgewicht zwischen Angebot und Nachfrage zu etablieren, was letztendlich einen sicheren und leistungsfähigen Betrieb des Stromnetzes verspricht. Dieser Anpassungsbedarf ergibt sich u. a. auch für die Batterie-/Ladezustände von mit dem Stromnetz verbundenen Elektrofahrzeugen und Ladestationen.
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Ein typisches Elektrofahrzeug (EV) kann zum Aufladen der Traktionsbatterie täglich zwischen 5 und 20 kWh an elektrischer Energie aufnehmen. Andere elektrische Antriebsmittel, wie etwa E-Fahrräder oder Elektroscooter benötigen in der Regel weniger, wohingegen Nutzfahrzeuge erheblich mehr benötigen. Die Zeit zur Übertragung der Energiemenge vom Stromnetz zur Fahrzeugbatterie kann beispielsweise 90 Minuten umfassen. Jedoch steht eine deutlich längere Zeispanne für die Aufladung des Fahrzeuges zur Verfügung. Während eines typischen 24-Stunden-Tages wird ein Fahrzeug überlicherweiße mehr als 23 Stunden nicht bewegt.
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Die Information, über die elektrische Energie, die ein Fahrzeug zeitlich, bzw. örtlich benötigt, ist höchstwahrscheinlich im Fahrzeug verfügbar - sofern die Information überhaupt verfügbar ist. Aufgrund von Datenschutzbestimmungen, aber aufgrund des zusätzlichen Zeit- und Energiebedarfs, der zum Übertragen von großen Datenvolumen und dem bedarfsabhängigen kodieren und dekodieren von Daten benötigt wird, kann es wünschenswert sein, nur eine minimale Datenmenge zu übertragen und nur eine eingeschränkte Menge an Parametern zwischen Stromnetz und Fahrzeug auszutauschen, sofern sie für den Ladevorgang relevant sind.
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Darüber hinaus gibt es häufig zwei Standorte, an denen ein typisches Elektrofahrzeug mehr als 8 Stunden verbringt: zu Hause und am Arbeitsplatz. Darüber hinaus kann an Zielen, wie etwa Restaurants, Geschäften und Kinos eine weitere zeitliche Flexibilität verfügbar sein. Die Differenz zwischen verfügbarer und tatsächlicher Ladezeit kann die Möglichkeit eröffnen, die Ladeleistung während des Ladevorgangs, zumindest temporär abzusenken und dennoch am Ende des Ladevorgangs eine ausreichend geladene Traktionsbatterie vorzufinden.
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Die Fähigkeit der Reduktion einer Ladeleistung kann vorteilhaft für das Stromnetz sein, sofern die momentane elektrische Ladeleistung einer Fahrzeugflotte so gesteuert wird, dass die Ladeleistung jedes Elektrofahrzeugs in Zusammenarbeit mit anderen Elektrofahrzeugen und den entsprechenden Ladepunkten eingestellt wird. Die Fähigkeit der Steuerung kann ebenso für die Bereitstellung verschiedener Stabilisierungsdienste für das Stromnetz genutzt werden (z.B. Nachfragesteuerung, Frequenzregulierung, „Peak-Shaving“, „Demand-Response“, eine schnelle Reaktion auf stark fluktuierende erneuerbare Energiequellen usw.). Ähnlich zu den Elektrofahrzeugen kann auch das Laden anderer Energiespeicher, wie z.B. privater Energiespeichersysteme gesteuert werden, um das Stromnetz zu stabilisieren.
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Bei der Steuerung müssen jedoch die Ziele der einzelnen Akteure, einschließlich des übergeordneten Stromnetzes, der angeschlossenen Mikronetze, Ortsnetzstationen, Anlagen zur Erzeugung erneuerbarer Energien, örtliche Gebäude, Energieverbraucher und der Erzeugungs- oder Speicherbedarf jedes einzelnen berücksichtigt werden. Ladesysteme können durch die Möglichkeit einer Kommunikation dahingehend verbessert werden, verbesserte Ladepläne zu ermitteln. In diesem Zusammenhang sind jedoch auch Hilfsmittel erforderlich, um Nutzungsprofile von einem Nutzer, oder mehrer Nutzergruppen zu erheben. Ebenso können Informationen über bestehende Bedingungen wie Klima bzw. Wetter, aktuelle Preisesignale für die einzelnen Akteure, CO2, im Zusammenhang mit der Stromerzeugung oder Umweltbedingungen für die Energieaufnahme relevant sein.
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Daher sind neue und verbesserte Systeme und Methoden zur Integration relevanter Datenströme erforderlich, um die Vorteile jeder Komponente in einem System aus dezentraler Stromerzeugung und speicherung zu maximieren. Gleichzeitig kann es aus mehreren Gründen wünschenswert sein, alle Daten oder Datenströme nicht an einen Zentralprozessor oder Server zu senden. Die Datenübermittlung, insbesondere für bewegte Fahrzeuge, kann technisch anspruchsvoll oder auch teuer sein bzw. zusätzliche Energie verbrauchen. Darüber hinaus können bestimmte Daten, wie die Identität von Fahrern oder Fahrzeugen bzw. ihre Position, aufgrund von Einschränkungen der Privatsphäre zusätzliche Kodierungs- und Dekodierungsschritte erforderlich machen. Daher kann es von Vorteil sein, ein Kommunikationssystem zu verwenden, bei dem ein Elektrofahrzeug, welches Energie aus dem Stromnetz bezieht, nur solche Informationen liefert, die das Stromnetz zur Einplanung der Flexibilität auch benötigt. Tatsächlich müssen die beiden gegebenenfalls eine für beide Seiten akzeptable, maximale Leistungsentnahme, über die Zeit verhandeln. Das Ergebnis dieser Verhandlung kann sogar einen bidirektionalen Energieaustausch zur Folge haben, wenn das Stromnetz dadurch besser geschützt oder ausgelastet wird, und dazu wird zunächst Strom vom Fahrzeug bezogen und später wieder an das Fahrzeug zurückgeliefert.
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Da die zu übertragende Datenmenge erheblich reduziert werden kann, ist es denkbar, bereits standardisierte Kommunikationsprotokolle, wie etwa ISO 15118, EEBUS oder OCPP (offenes Ladepunktprotokoll) zu verwenden.
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Entsprechend vorgenannter Punkte sind Systeme und Methoden erforderlich, die eine bessere Steuerung oder Lastverteilung im Stromnetz ermöglichen und dabei gleichzeitig den Datenübertragungsaufwand minimieren.
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Bei einer oder mehreren Ausführungsformen ist ein einzelnes Ladegerät bzw. ausgewählte, aggregierte Gruppierungen von Ladegeräten so konfiguriert, dass sie das Laden bzw. Entladen über gewisse Zeitspannen, je nach Netzbedarf und auf Basis der vorliegenden Informationen automatisch starten, modulieren oder stoppen können.
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Zu diesem Zweck wird ein System und ein zugehöriges Verfahren zum Durchführen einer vollständigen elektrischen Ladelastverteilung bereitgestellt. Informationen werden dort gesammelt und analysiert, wo sie verfügbar sind, um das Datenübertragungsvolumen zu reduzieren, die Reaktionsgeschwindigkeit zu erhöhen und die Übertragung von Daten, die aufgrund von Größe, Kodierungsanforderungen, rechtlichen Einschränkungen usw. nur schwer übertragen sind zu minimieren.
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Bei einer Ausführungsform verwenden teilnehmende Fahrzeuge mit Speicherfähigkeit ein gemeinsames Energiebedarfsprofil. Der Gegenstand der Erfindung wird mit einer Methode gemäß Anspruch 1 realisiert. Weitere, vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Figurenliste
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Die angefügten Abbildungen dienen der Erklärung und Darstellung der Prinzipien bzw. erfindungsgemäßen Technik. Speziell:
- 1 stellt einen täglichen Ladezustandsverlauf einer Batterie dar;
- 2 zeigt ein lokales Stromnetz mit teilnehmenden Fahrzeugen;
- 3 zeigt eine Ladegerät-System für ein teilnehmendes Fahrzeug;
- 4 zeigt ein Energiebedarfsprofil;
- 5 zeigt die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens und
- 6 zeigt die beispielhafte Berechnung eines Ladeplans.
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zeigt einen möglichen Ladezustand (SOC) 141 für die Batterie eines Elektrofahrzeugs. Die durchschnittliche Ladung kann 1/2 der maximalen Kapazität 140 sein. In diesem Beispiel fällt der Ladezustand (SOC) 141 nie unter 1/4 der Nennkapazität der Batterie. Ein teilnehmendes Fahrzeug bestimmt sein Profil oder seine Vorhersage für ein kommendes Zeitfenster und bietet dies als elektrisches Bedarfsprofil einem Planer oder mehreren Planern, für den Teil des Stromnetzes an, zu dem das teilnehmende Fahrzeug zugeordnet bzw. angeschlossen ist.
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Das Anforderungsprofil kann Informationen über den kurzfristigen Energiebedarf des Nutzers (z.B. unter Ausschluss jeglicher Optimierung aufgrund eines sofortigen Ladebedarfs), Informationen über erneuerbare Energien, einschließlich, ohne Einschränkung, Solar-, Wind-, Biomasse- und/oder Wasserkraft, sowie Informationen über Umweltbedingungen, einschließlich - ohne Einschränkung - barometrischer Druck, Temperatur, Umgebungslichtstärke, Luftfeuchtigkeit, Luftgeschwindigkeit und Luftqualität umfassen. In einer oder mehreren Ausführungsformen ist ein einzelnes, neuartiges Ladegerät oder ausgewählte, aggregierte Gruppierungen des oben genannten neuartigen Ladegerätes so konfiguriert, dass es das Laden startet, moduliert oder beendet, das Entladen startet, moduliert oder das Entladen über bestimmte Zeitabstände beendet. Dies geschieht auf Basis der Anforderungen des Stromnetzes. Ein zusätzliches Element, welches die Optimierung des Ladevorgangs beeinflussen kann, ist das Anforderungsprofil eines oder mehrerer anderer Fahrzeuge.
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Das Energiebedarfsprofil sollte nicht mehr bzw. lediglich ein Minimum an Daten liefern, um dem Planer die Erstellung einer kombinierte Form des Energiebedarfprofils mehrerer Teilnehmer zu ermöglichen.
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In einer Ausführungsform der Erfindung erstellt eine Zentralstation oder ein Planer Ladeprofile für teilnehmende Fahrzeuge, um dem Bedarf, der aus dem Anforderungsprofil ableitet werden kann gerecht zu werden und zusätzlich - soweit möglich - die Einschränkungen des Stromnetzes zu beachten. Der Planer schlägt jedem Ladegerät ein entsprechendes Ladeprofil vor. Zu diesem Zweck wird in einer Ausführungsform ein System und eine zugehörige Methode vorgesehen, die eine elektrische Modellierung der Ladeleistung zur Optimierung der Ziele des Planers ermöglicht.
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Ein Optimierungsziel wäre beispielsweise die Minimierung oder das „schnelle“ Laden, d.h. ein Ladevorgang mit maximaler Geschwindigkeit bzw. maximaler Ladeleistung. Ein weiteres Ziel dieser Art könnte darin bestehen, zeitlich variable Stromtarife zu nutzen, erneuerbare Energien zu nutzen oder zusätzliche Elektrizität zu laden, die später zur Ladung ins Netz zurückgespeist werden kann. In diesem Fall wäre das als kurzfristige lokale Speicherung zu sehen.
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In dieser Beschreibung wird auf ein Fahrzeug verwiesen, das ein batteriebetriebenes Elektrofahrzeug (BEV) einschließlich Plugin-Hybriden sein kann. Dasselbe erfinderische Konzept würde jedoch auch für eine stationäre Batterie gelten, bei der das Fahrzeug durch ein Objekt mit einer Batterie ersetzt werden kann.
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zeigt ein örtliches Stromnetz bzw. ein Stromnetz und den Anschluss an Fahrzeuge 241, 242, 243 und 244. Das physische Netz 221 unterscheidet sich zumindest konzeptionell von den Lieferanten an einem Aktienmarkt 201, einem Netzbetreiber 202 oder einem Energieanbieter bzw. Stromproduzenten 203. Die Plattform ist über einen zentralen Planer 210 mit einer intelligenten Netzschnittstelle 220 über eine geeignete Kommunikationsverbindung 231, wie ISO 15118 oder OCPP verbunden. Elektrischer Strom fließt erst zum Ladegerät 225 und vom Ladegerät in die Batterie des teilnehmenden Fahrzeugs 244. Das Ladegerät kann sich im Fahrzeug befinden, oder es kann sich in einer Wallbox befinden. In einer Ausführungsform sind alle gezeigten Fahrzeuge mit dem lokalen Stromnetz verbunden. Ein oder mehrere Planer sammeln ein Energiebedarfsprofil von jedem teilnehmenden Fahrzeug und geben im Gegenzug jedem teilnehmenden Fahrzeug ein mögliches Ladeprofil zurück.
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In einer Ausführungsform schränken die lokalen Netzgegebenheiten die generelle Netzkapazität ein. In einer anderen Ausführungsform ist das lokale Netz an ein größeres allgemeines Stromnetz angeschlossen, dessen Kapazität ebenfalls zu berücksichtigen ist. Informationen über das örtliche und/oder allgemeine Stromnetz können einem oder mehreren Planern zur Verfügung gestellt werden, die ihrerseits einem oder mehreren Fahrzeugen, die am lokalen Netz geladen werden, ein geschätztes oder verbessertes Ladeprofil vorschlagen. Ein Ziel können Ladeprofile sein, die so ausgestaltet sind, dass die kombinierte Last auf Basis der Ladeprofile aller teilnehmenden Fahrzeuge, sowohl den Anforderungsprofilen, als auch den Fähigkeiten und Kapazitäten des lokalen Netzes und/oder des übergeordneten Netzes entspricht.
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zeigt das Ladegerät eines teilnehmenden Fahrzeugs. In einer beispielhaften Ausführungsform interagiert beispielsweise ein Ladegerät 325 sowohl mit dem Versorgungsnetz 321 (auf lokaler Netzebene), als auch mit dem teilnehmenden Fahrzeug 344. Das teilnehmende Fahrzeug erhält ein Ladeprofil durch den Planer 310, mittels einer Plattform, die über die Verbindung 331 mit dem physischen Netz 321 und mit dem Ladegerät 325 über die Ladeschnittstelle 320 und der Verbindung 332 kommuniziert. Das Ladegerät 325 lädt den Akku 326 im teilnehmenden Fahrzeug. Die Plattform liefert Informationen, die das Fahrzeug und das Ladegerät benötigen, um die momentane und durchschnittliche Energieaufnahme zu bestimmen. Das Ladegerät kann sich im Fahrzeug 344 (wie gezeigt) befinden oder sich in einer separaten Wallbox befinden. Eine Kommunikation über die Verbindungen 331, 332 können in einer Ausführungsform das Protokoll ISO 15118, OCPP oder andere geeignete Kommunikationsprotokolle umfassen. Die Verbindung zwischen der Ladeschnittstelle 322 und dem Planer 310 kann über Stromleitungen, einer Internetverbindung, einer drahtlose Kommunikation oder eine Kombination jener realisiert sein.
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In einer Ausführungsform zeigt das teilnehmende Fahrzeug oder das entsprechende Ladegerät zunächst an, dass es an der Lastverteilung teilnimmt. Das Fahrzeug oder Ladegerät legt in Folge dessen entweder ein Zeitfenster für die Lastverteilung fest oder es erhält einen Vorschlag für jenes Zeitfenster von einem zentralen Planer. Dann sendet das Fahrzeug oder Ladegerät ein elektrisches Energiebedarfsprofil und empfängt schließlich über die Ladeschnittstelle ein zugeordnetes Ladeprofil. Das teilnehmende Fahrzeug oder Ladegerät lädt während des Zeitfensters entsprechend dem Ladeprofil und kann darüber hinaus in einer weiteren Ausführungsform über die gleiche Anschlüsse und Verbindungen Strom in das Stromnetz zurückspeisen, falls es den Bedarf dazu geben sollte.
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In wird ein Beispiel für ein elektrisches Anforderungsprofil 400 gezeigt. Diese Ausführungsform umfasst jene Parameter, welche ein Minimum an Informationen für die Planung des Ladens darstellen. Die Energiemenge, die dem Akku 410 hinzugefügt wird, wird durch die Anzahl der Kilowattstunden repräsentiert die beim Laden hinzugefügt werden müssen. Die Bereitstellungszeit für die Ladung 420 gibt die voraussichtliche oder erwartete Zeit an, bis der Akku vollständig geladen ist. Die Bereitstellungszeit kann ein exakter Wert sein, oder aber z.B. aufgrund vergangener Ereignisse geschätzt werden. In einer weiteren Ausführungsform kann es mehrere Felder für die „Gesamt-Energieaufnahme“/„Gesamtenergieabgabe“ geben, sodass der Akku nach Ablauf einer ersten Zeitspanne einen garantierten Ladezustand aufweist und nach Ablauf einer zweiten Zeitspanne ein entsprechend höheren, garantierten, Ladezustand erreicht. Die maximale Ladeleistung 430 gibt die maximal mögliche momentane Leistung an, die der Akku bzw. das Fahrzeug aufnehmen kann. Dies kann ebenso eine Kurve oder eine Funktion sein, die sich mit zunehmender Batterieladung ändert. Die Stromspeicherkapazität 440 gibt die Gesamtladung an, die der Akku oder das Fahrzeug aufnehmen bzw. speichern kann. Auch dies kann eine Kurve oder eine Funktion sein, die sich mit der Zeit oder in Abhängigkeit von gewissen Parametern ändert.
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In einer weiteren Ausführungsform ermittelt das teilnehmende Ladegerät ein Energiebedarfsprofil, das sowohl auf den physikalischen Eigenschaften des zu ladenden Akkus, als auch auf einer Schätzung oder Annäherung der zukünftigen Anforderungen an die Ladeleistung, während eines Zeitfensters, basiert. Zukünftige Energieanforderungen können auf Grundlage von Vorhersagen bestimmt werden, die eine bekannte oder geschätzte Abfahrtszeit, eine bekannte oder geschätzte Entfernung vor der nächsten Lademöglichkeit, oder einen bekannten oder geschätzten Heizungs- oder Kühlbedarf umfassen.
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Bei anderen Ausführungsformen enthält das Energiebedarfsprofil ein Minimum an Informationen, wie z.B. bestimmte batterierelevante Ladeparameter, die durch die Einheiten Ampere, Volt und/oder Watt repräsentiert werden können.
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Der Bedarf, der sich für die Heizung oder die Kühlung ergibt, kann anhand von Wetterbedingungen, aber auch anhand von Informationen über die Präferenzen eines Fahrers oder Insassen abgeleitet werden. So kann es beispielsweise ein bestimmter Fahrgast an den Wochentagen nach der Arbeit vorziehen sein Fahrzeug entsprechend vorkonditioniert vorzufinden. In diesem Fall kann sich der Energiebedarf durch das Heizen im Winter vom Energiebedarf durch die Klimatisierung im Sommer unterscheiden. Wenn diese Informationen im Fahrzeug gespeichert bleiben und schließlich im Fahrzeug verwendet werden, können die Nachteile einer Datenübertragung erstmal vermieden werden. Die Vorteile summieren sich zu: geringeres monatliches Datenvolumen, weniger Daten zum Kodieren, keine Bedenken hinsichtlich der Übertragung von personenbezogen Daten, die schützenswert sind.
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Ein weiteres Beispiel könnte eine voraussichtliche Abfahrtszeit sein, die sich möglicherweise nach Ort und Wochentag unterscheidet. Das teilnehmende Fahrzeug kann beispielsweise an Werktagen von 9.00 bis 17.00 Uhr an ein und demselben Standort verweilen. So kann das teilnehmende Fahrzeug die Abfahrtzeit an Werktagen und einer ungefähren Ankunftszeit von 9:00 entsprechend auf 17 Uhr schätzen. Das Fahrzeug darf daraus jedoch beispielsweise an Samstagen nicht das selbe Muster ableiten. In solchen Fällen kann der Fahrer gebeten werden, die Abfahrtszeit manuell einzustellen. Der Fahrer kann darüber hinaus stets die voraussichtliche Abfahrtszeit je nach Bedarf anpassen, z.B. wegen eine vorzeitige Abreise.
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In einer beispielhaften Ausführungsform liefert das Energiebedarfsprofil energierelevante Informationen für das teilnehmende Fahrzeug über einen Zeitraum von 8 Stunde. Es wird im Folgenden angenommen, dass das teilnehmende Fahrzeug innerhalb von 5 Stunden mindestens 5 kWh an Energie aufnehmen muss und im Anschluss nicht mehr am gesteuerten Laden teilnehmen kann. Das Fahrzeug kann im Zuge dessen z.B. die Batterie mit einer maximalen Ladeleistung von 1 kW konstant über die 5h aufzuladen. Netzseitig ist das Fahrzeug in der Lage bis zu 3 kW Ladeleistung aufzunehmen. In der beispielhaften Ausführungsform wird das teilnehmende Fahrzeug in einer Garage geparkt und an das Stromnetz angeschlossen. Das Fahrzeug prognositiert die Garage in 5h zu verlassen. Zudem prognostiziert das Fahrzeug nach dem Verlassen der Garage voraussichtlich 5 kWh zu benötigt, ehe das Fahrzeug mit dem nächsten Ladepunkt verbunden wird. In diesem Fall kann der Planer in Abhängigkeit des Optimierungsziels z.B. ein Ladeprofil von konstant 3 kW im ersten Zeitfenster über eine Stunde einplanen, um der Batterie ein Minimum an Energie zuzuführen. Dann kann der Planer eine Pausierung des Ladevorgangs für eine Stunde vorsehen und im Folgenden konstant mit einer Leistung von 1 kW laden, bis die Batterie geladen ist. Nachdem dies geschehen ist, wird die weitere Energieaufnahme gestoppt.
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Das Energiebedarfsprofil von kann fortlaufend oder in regelmäßigen Abständen aktualisiert werden. In einer weiteren Ausführungsform darf das Energiebedarfsprofil nur aktualisiert werden wenn eine Änderung vorliegt. Dies kann z. B. dann gegeben sein, wenn sich aufgrund eines Updates die voraussichtlichen Abfahrt- oder Ankunftszeiten ändern und damit die Zeitfenster, in denen das Fahrzeug nicht mit dem Stromnetz verbunden, verändern. Das Energiebedarfsprofil kann ebenfalls aktualisiert werden wenn ein neues Fahrzeug am gesteuerten Laden teilnimmt bzw. den Modus des gesteuerten Ladens verlässt.
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Das vom Fahrzeug bereitgestellte Energiebedarfsprofil sollte ein Mindestmaß an Daten enthalten, die für das Stromnetz relevant sind. In der beispielhaften Darstellung von besteht das Anforderungsprofil aus einer zeitlich benötigen Energiemenge und einer Mindest- und einer Höchstmenge an elektrischer Leistung (z.B. kWh), die das Fahrzeug in bestimmten Zeitintervallen aufnehmen kann. In weiteren Ausführungsformen kann das Anforderungsprofil zusätzliche Informationen umfassen, wie z. B. Präferenzstufen für die Energiemenge und die jeweilige Ladezeit oder Preisinformation, die zur Bestimmung der optimalen Energieaufnahme verwendet werden sollen. Das Ladeprofil eines Zeitfensters kann durch eine einfache konstante Ladeleistung oder eine komplexe Kurve oder Funktion gekennzeichnet sein. Ebenso kann das Zeitfenster fortlaufend aktualisiert werden oder entsprechend verlängert oder verkürzt werden.
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In den entsprechenden Ausführungsformen soll das Energiebedarfsprofil nicht alle detaillierten Informationen oder Informationen mit personenbezogenen Inhalten aufweisen, wie z.B. die genaue Abfahrtszeit oder das nächste Ziel bzw. Ziele. Die detaillierten Informationen werden weitgehend im Fahrzeug aufbewahrt und im Fahrzeug zur weiteren Ermittlung des Energiebedarfprofils verwendet. Lediglich jene Informationen, die für die Erstellung von Ladeprofilen erforderlich sind, werden übertragen.
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In werden die Schritte einer Ausführungsform, der erfinderischen Methode, aufgezeigt. Im ersten Schritt 510 wird ein Energiebedarfsprofil von einem teilnehmenden Fahrzeug generiert und von der Plattform aggregiert. Das Anforderungsprofil kann an einen oder mehrere Planer übergeben werden. In einem zweiten Schritt 520 werden die Verfügbarkeiten und Fähigkeiten des Stromnetzes erfasst. In einem dritten Schritt 530 kombiniert ein Planer mindestens ein Energiebedarfsprofil mit Informationen über die Anforderungen des Stromnetzes. In einer 4. Stufe 540 werden die Ladeprofile an die teilnehmenden Fahrzeuge verteilt. Der Planer generiert ein Ladeprofil für mindestens ein teilnehmendes Fahrzeug. Je nach Ladeprofil erhält das teilnehmende Fahrzeug Strom- und Entgelte entsprechend dem Ladeprofil in Schritt 550.
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Die momentane und durchschnittliche Leistung, die das teilnehmende Fahrzeug in der fünften Stufe aufnimmt, kann an einer Ladestation oder am Fahrzeug oder von den beiden mit dem Lader 325 in der Koordinationsrolle gesteuert werden.
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zeigt die beispielhafte Berechnung eines Ladeplans. Über die Benutzeroberfläche 615 legt der Benutzer die bevorzugten Parameter fest. Diese umfassen, sind aber nicht beschränkt auf die minimale Reichweite, bevorzugte Ladepunkte, die bevorzugte Kabinentemperatur, übliche Abfahrtszeiten oder spezielle Stromtarife bzw. Angebote. Darüber hinaus kann der Fahrzeugnutzer Zugang zu externen Datenquellen gewähren, die u. a. Smart-Home-Daten, Ladepunkt-Verfügbarkeit, Preisangaben für Parkplätze und Ladestellen 622 sowie Informationen aus IoT-Geräten 621 umfassen. Alle anwenderorientierten Parameter können manuell gesetzt werden, können aber auch durch maschinelles Lernen abgeleitet werden. Zusätzlich kann der Benutzer über die Benutzeroberfläche einen berechneten Ladeplan verändern oder beliebige Parameter anhalten, fortfahren, initiieren, anpassen oder überschreiben.
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Die Berechnung des Ladezeitplans startet mit der Prüfung von bereits gespeicherten historischen, bzw. aktuellen Mobilitäts- und Fahrzeugdaten durch die Module 601 und 602. Das Mobilitätsmuster kann anhand GPS-Signalen, Ein/Aussteckungsereignisse an bestimmten Ladepunkten oder Verbindungsereignisse bei drahtlosen Ladesystemen abgeleitet werden. Jedes Ereignis sollte zumindest mit einem Zeitstempel und georeferenzierten Koordination bzw. einem POI-label versehen werden. Zwischen jedem Verbindungs und einem darauf folgenden Trennereignis kann eine Zeitspanne liegen, die aus mindestens einer Fahr- und gegebenenfalls einer zusätzlichen Leerlaufphase besteht. Die Parameter, die die energierelevante Parameter der Fahr- und Leerlaufphase repräsentieren, werden ebenfalls protokolliert. Dies kann u. a. Fahrzeit, Leerlaufzeit, Geschwindigkeitsprofil, Mittelwerte der zuletzt zurückgelegten Strecke umfassen, ist jedoch nicht darauf beschränkt.
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Das Modul 604 zur Musteranalyse wird von den Vorhersagemodulen 605, 606, 607 und 608 aufgerufen. Das Musteranaylse-Modul 604 verknüpft und analysiert die Daten der Module 601 und 602 mit möglichen externen Kundendaten. Dies kann unter anderem Kalenderdaten, Feiertage, geplante Feiertage und IoT-Geräte umfassen. Hiermit können die Mobilitätsmuster Vorhersagemodule erkennen, inwiefern ein bestimmtes Muster seinen Ursprung in einer Abfolge von Ereignissen bzw. externen Daten hat.
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Das Modul 605 prognostiziert den nächsten Standort auf Basis einer Menge an von möglichen nächsten Standorten. In einer weiteren Ausführungsform ist es ebenso möglich, jedem möglichen nächsten Standort einen Wahrscheinlichkeitswert zuzuweisen. Die Vorhersage basiert auf historischen und aktuellen Fahrzeugmustern sowie auf Live-Parametern. Die Live-Parameter können den aktuellen Fahrzeugstandort und den aktuellen Zeitstempel umfassen, sind aber nicht darauf beschränkt. Die Vorhersage kann durch ein Markov-Modell, ein „Hidden-Markov-Modell“ oder AI-Techniken wie einer Klassifizierung durch neuronale Netze, rekurrenten neuronalen Netzen oder „Convolutional Neural Networks“ bzw. durch eine Kombination jener realisiert werden werden. Für jeden möglichen nächsten Standort prognostiziert Modul 606 die Abfahrtszeit vom aktuellen Standort. Diese Prädiktion kann einen absoluten Wert, oder aber eine Wahrscheinlichkeitsverteilung umfassen. Die Vorhersage kann durch ein Regressionsmodell, eine Kerndichteschätzung oder AI-Techniken, wie (rekurrente) „Mixture-Density-Networks“ umgesetzt werden, ist jedoch nicht auf diese beschränkt.
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Das Ankunftszeit-Vorhersagemodul 608 prognostiziert die Ankunftszeit für jeden zukünftigen Standort. Die Vorhersage kann sowohl ein absoluter Wert, als auch eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein und basiert auf der Prognose der Fahr- und Leerlaufparameter aus Modul 607. Die Ankunftszeit besteht also aus der Abfahrtzeit, der Fahrzeit und den Leerlaufzeiten, die an jeweiligen Orten verbracht werden. Die Prognosen von 605-608 bilden ein Mobilitätsmuster, also einer Abfolge von Orten mit entsprechenden Ankunfts- und Abfahrtszeiten. Die Sequenz ist nicht auf eine vordefinierte Länge beschränkt und kann von 1 bis zu jedem beliebigen Wert anwachsen, sofern dies hinsichtlich Optimierungshorizont und Optimierungszielen sinnhaft ist.
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Die Energienachfrage zwischen einem Paar von Standorten wird vom Fahrzeugenergieverbrauchsmodul 610 abgeleitet. Die Vorhersage basiert auf Parametern von Modul 607 und externen Daten. Die externen Daten können u. a. Umgebungstemperatur- und Durchschnittsgeschwindigkeitsprofile von Echtzeitverkehrsanbietern umfassen. Der Energiebedarf umfasst den Energiebedarf aufgrund von Fahrwiderständen, aber auch von Nebenverbrauchern. Die Vorhersage kann mit Hilfe von Fahrzeugverbrauchskennfeldern, klassischen Regressionsmodellen sowie KI-Techniken wie etwa neuronalen Netzen oder „Mixture-Density Networks“ umgesetzt werden.
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Modul 611 weist jedem Mobilitätsmuster von Modul 609 einen Energiebedarf für das Fahren und den Nebenverbrauchern zwischen jedem Paar von Standorten zu.
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Das Optimierungsmodul 612 berechnet den Ladeplan auf der Grundlage des Mobilitätsmusters von Modul 609, des Energiebedarfs zwischen Standorten aus Modul 611 sowie externer Quellen aus Modul 616-622. Die Optimierung kann gesteuert werden, ist aber nicht beschränkt auf ein zeitabhängiges Preissignal, Smart-Home Daten, Überschuss an Fotovoltaik-Erzeugung, dem Inhalt eines Energiespeichers 617, IoT-Geräte 621, Ladeeffizienz bei unterschiedlichen Ladeleistungen und/oder SOC-Ständen der Traktionsbatterie 623, sowie flexible Angebote vom Energiemarkt 616 oder Aggregatoren 618. Die Optimierung kann durch ein Höchstlastsignal des Stromnetzes 619 oder Netzanbietern eingeschränkt werden, ist aber nicht beschränkt auf dieses. Die Fahrzeugparameter des Moduls 623 können andere Einschränkungen auferlegen, wie etwa die maximale Laderate in Bezug auf SOC, SOH oder andere mögliche hardwarenahe Einschränkungen. Die Optimierung kann durch jede realisierbare Optimierungstechnik, wie lineare Programmierung, dynamische Programmierung, stochastische dynamische Programmierung oder KI-Techniken wie „Reinforcement-Learning“ realisiert werden.
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Der berechnete Ladeplan von Modul 613 kann durch Modul 614 visualisiert werden. Die Visualisierung kann u.a. jedes Endnutzergerät, sowie das Fahrzeug-HMI 615 übernehmen. Bei einer weiteren Ausführungsform kann der Ladeplan komplett oder teilweise mit anderen Fahrzeugen 620, IoT-Geräten 621, Aggregatoren 618, Energiemärkten 616, Netzbetreibern 619, intelligenten Heim- 617 und intelligenten Infrastrukturanbietern 622 geteilt werden, um eine iterative Optimierung zu ermöglichen. Dies kann u. a. auch ein dynamisches Ändern von Anreizen anderer Interessenten beinhalten. Ein Beispiel wäre der Bedarf an zusätzlicher Ladeleistung durch eine andere Partei, die sich bereit zeigt, einen Premiumpreis zu bezahlen.
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Bei einer weiteren Ausführungsform können die berechneten Ladepläne eine Unterstützung bei der Reservierung von Ladestationen sein. In diesen Fällen kann der Benutzer über die Benutzerschnittstelle 615 entsprechend informiert werden. Dies ermöglicht das Buchen einer Ladestation in Koordination mit dem intelligenten Infrastrukturmodul 622. Es zeigt den Buchungsplan, maximale Laderaten sowie Preisangaben an, die entsprechenden Ladeplänen zugeordnet sind.
