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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Zuteilen einer elektrischen Stromnetzkapazität zu Fahrzeugen zum optimalen Laden und Komponenten eines dementsprechenden Systems sowie ein Netzwerkkommunikationskonzept, um es Fahrzeugen zu ermöglichen, ein Rechennetzwerk auszubilden, um damit die Bereitstellung durch das Stromnetz zu evaluieren und zu leiten, und um Lastnutzung durch ein Fahrzeug oder Fahrzeuge, die mit dem Netz verbunden sind, zu optimieren. Dieses Konzept baut auf der Anmeldung
DE 10 2019 215 609 auf, wobei selbige Anmeldung durch Bezugnahme eingeschlossen wird.
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Das Wissen, wie viel elektrische Leistung für ein Elektrofahrzeug möglicherweise erforderlich ist, und das Wissen darüber, wann und wo diese Leistung benötigt wird, ist am wahrscheinlichsten am Fahrzeug verfügbar - sofern dies überhaupt bekannt ist. Die Leistungszuteilung wird als eine Ladestrategie bezeichnet.
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Aufgrund von Datenschutzbestimmungen sowie hinsichtlich der Zeit und Energie, die zum Übertragen von großen Datenvolumen und zum bedarfsabhängigen Codieren und Decodieren von Daten benötigt wird, kann es wünschenswert sein, nur eine minimale Datenmenge zu übertragen und insbesondere gerade die angemessene Leistungsanforderung zum Netzwerk oder Netz, das zum Laden verwendet wird, zu übertragen. Dies kann erreicht werden, indem die Daten lokal auf einem Fahrzeug vorgehalten werden, und durch Kommunizieren und Kooperieren mit Fahrzeugen in der Nähe.
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Eine Kollektion von Fahrzeugen kann hinreichende Rechenleistung aufweisen, um Optimierung einer Ladestrategie vorzunehmen, insbesondere während diese Fahrzeuge geparkt sind und vielleicht laden. Mit hinreichenden Sicherheitsmaßnahmen in Abhängigkeit vom erforderlichen Sicherheitsniveau, z. B. für persönliche Daten, können Daten auch zwischen nahe gelegenen Fahrzeugen übertragen werden. Damit werden nahe gelegene Fahrzeuge, die das elektrische Stromnetz verwenden, dazu aufgerufen, sich untereinander zu identifizieren, ein lokales Optimierungsnetzwerk zu bilden und nötigenfalls zu kommunizieren, um, zumindest auf einer lokalen Ebene, eine optimale Netznutzungsstrategie zu entwickeln.
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Das lokale Optimierungsnetzwerk kann ein Mesh-Netzwerk oder Kommunikation über einen lokalen Server oder ein Kommunikationsnetz verwenden. Beispielsweise können Fahrzeuge WiFi oder Bluetooth für lokale Kommunikation oder z. B. 5G lokale Netzfähigkeiten verwenden.
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Ein ideales lokales Optimierungsnetzwerk könnte auch dazu ausgelegt sein, verschiedene Arten von Informationen zu empfangen und automatisch zu analysieren, wie einschließlich u. a. Informationen von Energieerzeugern, Informationen zum Status verschiedener Einrichtungen zum Transportieren von Leistung sowie Informationen zur Erzeugung von erneuerbaren Energien, die erwartete oder geschätzte Erzeugungskapazitätsprofile in kommenden Stunden oder Tagen beinhalten. Eine Erzeugungskapazität für erneuerbare Energien kann mehr oder weniger vorhersagbar sein und der Änderung unterliegen, beispielsweise im Falle der Erzeugung von Solar- oder Windenergie.
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Darüber hinaus können Informationen zum Benutzerverhalten, Informationen zum kurzfristigen Energiebedarf eines Benutzers (beispielsweise Außerkraftsetzen eines Algorithmus aufgrund eines sofortigen Ladebedarfs) und Informationen zu erwarteten kurzfristigen künftigen Anforderungen geteilt werden, um eine Lastverteilung und eine Lastnivellierung für ein Stromnetz zu verbessern.
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Die heutigen Stromnetze werden im Allgemeinen von oben nach unten verwaltet. Da sich verteilte, lokale und erneuerbare Erzeugung und nichterzeugende Lasten über Territorien hinweg stark verbreiten, können sich Märkte derart ändern, diese Ressourcen zu verwenden, um zum Angebot-Nachfrage-Gleichgewicht beizutragen, das für den sicheren und effektiven Betrieb des elektrischen Stromnetzes erforderlich ist. Dies gilt u. a. für die Batterie-/Lastzustände von verbundenen Elektrofahrzeugen und Ladestationen.
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Ein typisches Elektrofahrzeug (EV) kann zum Aufladen von Batterien täglich zwischen 5 und 80 kWh Energie verbrauchen. Andere elektrische Antriebsmittel, wie etwa E-Fahrräder oder Elektroscooter können weniger verwenden und Nutzfahrzeuge können erheblich mehr verwenden. Die Zeit zum Übertragen dieser Energiemenge vom Wechselstromnetz zur Batterie des Fahrzeugs kann für eine typische Aufladung 90 Minuten betragen. Jedoch beträgt der für eine derartige Aufladung verfügbare Zeitraum während eines typischen 24-Stunden-Tages im Allgemeinen mehr als 23 Stunden.
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Des Weiteren gibt es mindestens zwei Blöcke dieser Zeit, zu der ein typisches EV mehr als 8 Stunden an einem Standort verbringt: das Zuhause des Fahrers und der Arbeitsplatz. Darüber hinaus kann an Zielen, wie etwa Restaurants, Geschäften und Kinos Ladezeit verfügbar sein. Dieser Unterschied zwischen der verfügbaren Zeit und der zum Laden erforderlichen tatsächlichen Zeit kann eine Gelegenheit zum Reduzieren der momentanen Ladeleistungslastanforderungen schaffen und dennoch eine für normale Verwendung hinreichend geladene Batterie sicherstellen.
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Diese Fähigkeit zum Reduzieren einer momentanen Ladeleistung kann zum Vorteil des Stromnetzes verwendet werden, um durch Modulieren eines Ladestroms für jedes EV in Zusammenwirkung mit anderen EVs und Ladestationen die momentane elektrische Leistung, die von einer Flotte von EVs entnommen wird, zu modulieren. Ein derartiges Modulationsvermögen kann dann verwendet werden, um für das elektrische Stromnetz verschiedene Stabilisierungsdienste bereitzustellen (beispielsweise Nachfrageverwaltung, Frequenzregulierung, Spitzenkappung, ökonomische Nachfragereaktion, schnelle Reaktion für Quellen erneuerbarer Energie usw.). Die Batterien von EVs können zum Einspeisen von Leistung in das Netz verwendet werden, um Stabilisierungsdienste zu liefern. Ähnlich den EVs kann auch das Laden anderer Energiespeichervorrichtungen, wie etwa Heimenergiespeicherbatterien, moduliert werden, um das elektrische Stromnetz zu stabilisieren.
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Beispiele für Zielsetzungen, die durch eine verbesserte Modulation oder Lastnivellierung erreicht werden können, beinhalten Netzenergieausgleich, Umsatzmaximierung für den Betreiber des Netzes sowohl auf Massen- als auch auf Endkundenebene, Schutz oder Zurückstellung von kritischen Infrastrukturinvestitionen, oder Umweltvorgaben, wie etwa die Minderung von Treibhausgasemissionen oder eine CO2-basierte Preisgestaltung.
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Das Stromnetz kann Informationen für Lastnivellierung in der Form einer Karte oder eines Diagramms von verfügbaren Ressourcen oder Kapazitäten, auch als eine Funktion der Zeit oder des Datums, wie etwa eine Tageszeit oder eine Jahreszeit, bereitstellen. Diese Informationen können online oder als ein Download oder beides verfügbar sein. Im Falle von Notfällen oder plötzlicher elektrischer Nachfrage kann eine Karte in der entgegengesetzten Richtung erzeugt werden, d. h. zum Informieren des Stromnetzes über die verfügbaren Ressourcen unter Berücksichtigung von EVs. Auf diese Weise kann dem Netz, wo und wann sie gebraucht wird, Leistung zugeführt werden.
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Es kann von Vorteil sein, die notwendige Planung und Berechnungen für verbesserte Lastnivellierung ohne die Verwendung eines Zentralservers durchzuführen, indem ein lokales Netzwerk aufgebaut wird und lokale Berechnungsressourcen verwendet werden. Vorteile können geringerer Datendurchsatz, schnellere Reaktion und geringere Nutzung von zentralen Ressourcen sein. Die Übertragung von Daten, sollte sie insbesondere irgendwie bei Fahrzeugen in Bewegung notwendig sein, kann technisch herausfordernd oder teuer sein oder zusätzliche Energie verbrauchen. Zusätzlich kann solch ein dezentralisiertes Lastoptimierungsnetzwerk gegenüber Fehlern robust sein, wie etwa Netzwerkunterbruch oder Verbindungsverlust, und kann auch gegenüber Netzwerküberlastung robust sein. Ein weiterer Vorteil kann in besserer Kontrolle über persönliche Daten und schnellerer Übertragung der Daten, die noch übertragen werden müssen, bestehen. Gewisse Daten, wie etwa die Identität von Fahrern oder Fahrzeugen oder deren Position, können aufgrund von Datenschutzeinschränkungen zusätzliche Codierungs- und Decodierungsschritte erfordern.
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Daher kann es von Vorteil sein, ein kommunizierendes System zu verwenden, in dem Elektrofahrzeuge, die aus dem Stromnetz geladen werden sollen, ein Netzwerk ausbilden, um eine optimale Ladestrategie zu bestimmen. Das Stromnetz liefert diese Informationen, die das Netzwerk benötigt, um zu bestimmen, wie jedes Fahrzeug oder die Kollektion von teilnehmenden Fahrzeugen auf eine für das Stromnetz akzeptable Weise geladen werden muss, und das Netzwerk liefert diese Informationen, die das Stromnetz zum Bestimmen seiner Präferenzen für Ladeprofile benötigt, an das Stromnetz. Die zwei können möglicherweise eine gegenseitig akzeptable momentane und durchschnittliche Leistungsentnahme aushandeln. Das Aushandeln kann sogar eine bidirektionale Übertragung von Leistung beinhalten, wenn dem Stromnetz besser dadurch gedient wird, dass zuerst Leistung aus einem oder mehreren Fahrzeugen entnommen und später zurückgegeben wird.
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Da die zwischen dem Netzwerk von Fahrzeugen und dem Stromnetz zu übertragende Datenmenge somit minimiert werden kann, kann es auch von Vorteil sein, alternative Verfahren zum Kommunizieren der Daten zu verwenden und insbesondere Stromleitungsübertragung von Daten mit Protokollen wie etwa ISO 15118, EEBUS oder OCCP (offenes Ladepunktprotokoll) zu verwenden.
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Somit gibt es Bedarf für Verfahren und Systeme, die bessere Ladestrategien liefern können, während die Verwendung eines Zentralservers vermieden oder minimiert werden kann.
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Bei einer oder mehreren Ausführungsformen kann eine Menge von zwei oder mehr teilnehmenden Fahrzeugen Kommunikation herstellen und ein Netzwerk mit lokaler Ladestrategie, das aus einem oder mehreren Optimierungsfahrzeugen besteht, aufbauen. Das Netzwerk bestimmt dann eine Ladestrategie, wobei die Strategie zum Steuern eines Ladegeräts oder von aggregierten Gruppierungen von Ladegeräten betrieben werden kann. Das Ladegerät oder die Ladegeräte sind ausgelegt zum Starten, Modulieren oder Stoppen des Ladens für entsprechende teilnehmende Fahrzeuge oder zum Starten, (Abwärts-)Modulieren oder Stoppen des Entladens über spezifische Zeitintervalle hinweg auf Basis des Bedarfs des elektrischen Netzes, der auf Basis der Gesamtheit der verfügbaren Informationen automatisch bestimmt wird. Zu diesem Zweck werden ein System und ein zugehöriges Verfahren zum Durchführen einer vollständigen elektrischen Ladelastverteilung als eine optimierte Ladestrategie bereitgestellt. Informationen werden ausgetauscht, zusammengetragen und analysiert, wo sie verfügbar sind, um ein Datenübertragungsvolumen zu reduzieren, eine Reaktionsgeschwindigkeit zu erhöhen und die Übertragung von Daten, die aufgrund des Volumens, von Codierungsanforderungen, rechtlichen Restriktionen usw. schwer zu übertragen sind, zu minimieren.
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Bei einer Ausführungsform bilden teilnehmende Fahrzeuge mit Speicherfähigkeit ein Netzwerk und tauschen Ladeanforderungsprofile untereinander aus. Optimierungsfahrzeuge, die aus den teilnehmenden Fahrzeugen hervorgenommen werden, verwenden ihre Rechenressourcen zum Berechnen und Optimieren der Gesamtladestrategie. Bei einer Ausführungsform tauschen das Netzwerk und das Stromnetz Netzlastprofile untereinander aus. Die Aufgabe der Erfindung wird mit einem Verfahren nach Anspruch 1 realisiert.
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Vorteilhafte Ausführungsformen der Erfindung sind Gegenstand der abhängigen Ansprüche.
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Figurenliste
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Die begleitenden Figuren dienen der Erläuterung und Veranschaulichung von Prinzipien der erfindungsgemäßen Technik. Insbesondere gilt:
- 1 stellt einen täglichen Ladezustand einer Batterie dar;
- 2 zeigt ein lokales Stromnetz mit teilnehmenden Fahrzeugen;
- 3 zeigt einen Ladegeräteaufbau für ein teilnehmendes Fahrzeug;
- 4 zeigt ein Anforderungsprofil;
- 5 zeigt die Schritte zum Erstellen eines lokalen Ladestrategienetzwerks.
- 6 zeigt eine beispielhafte Berechnung eines Ladeplans; und
- 7 zeigt die Schritte zum Erstellen eines Ladeplans.
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1 zeigt einen möglichen Ladezustand (State of Charge - SOC) 141 für die Batterie eines Elektrofahrzeugs. Die durchschnittliche Ladung kann 1/2 der maximalen Kapazität 140 sein und in diesem Beispiel fällt das Ladungsniveau 141 nie unter 1/4 der Nennkapazität der Batterie ab. Ein teilnehmendes Fahrzeug bestimmt sein Profil oder seine Vorhersage für ein kommendes Zeitfenster und bietet dieses einem Planer oder Planern als ein elektrisches Anforderungsprofil für den Abschnitt des Stromnetzes an, mit dem das teilnehmende Fahrzeug verbunden ist.
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Das elektrische Anforderungsprofil kann auch Informationen zum kurzfristigen Energiebedarf eines Benutzers (beispielsweise Ignorieren einer Optimierung aufgrund eines sofortigen Ladebedarfs), Informationen über die Erzeugung von erneuerbaren Energien, die u. a. Solar, Wind, Biomasse und/oder Hydro beinhalten, und Informationen zu Umgebungsbedingungen, die u. a. barometrischen Druck, Temperatur, Umgebungslichtintensität, Feuchtigkeit, Luftgeschwindigkeit und Luftqualität beinhalten, beinhalten. Bei einer oder mehreren Ausführungsformen ist ein einzelnes neues Ladegerät oder sind ausgewählte aggregierte Gruppierungen der vorgenannten neuen Ladegeräte, auf Basis des Bedarfs des elektrischen Stromnetzes, zum Starten, Modulieren oder Stoppen des Ladens oder Starten, (Abwärts-)Modulieren oder Stoppen des Entladens über spezifische Zeitintervalle hinweg ausgelegt. Das Anforderungsprofil von einem oder mehreren Fahrzeugen ist als ein zusätzlicher Faktor zum Optimieren des Ladens vorgesehen.
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Das Anforderungsprofil sollte nicht mehr als oder nahezu das Minimum von Daten bereitstellen, um es dem Stromnetz oder dem Netzplaner zu erlauben, eine Verbundansicht des elektrischen Nachfrageprofils zu erstellen.
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Bei einer Ausführungsform der Erfindung wird ein Planer, der ein Optimierungsfahrzeug oder Netzwerk von Optimierungsfahrzeugen umfasst, optimierte Ladeprofile für teilnehmende Fahrzeuge erzeugen, um die Forderung des Anforderungsprofils zu erfüllen, während die Randbedingungen des Stromnetzes - im möglichen Umfang - respektiert werden. Der Planer stellt für jedes Fahrzeugladegerät ein entsprechendes Ladeprofil bereit. Zu diesem Zweck sind bei einer Ausführungsform ein System und ein zugehöriges Verfahren angedacht, die eine vollständige Modellierung der elektrischen Ladelast durchführen, um Zielsetzungen für das Stromnetz zu optimieren.
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Eine beispielhafte Zielsetzung könnte darin bestehen, „Schnell“-Laden zu minimieren, d. h. Laden mit der maximalen Rate oder der maximalen Kapazität. Eine weitere derartige Zielsetzung könnte darin bestehen, preisgünstigere Elektrizität zu verwenden oder erneuerbare Elektrizität zu verwenden oder ergänzende Elektrizität zu laden, die zur Lastnivellierung, d. h. lokalen kurzfristigen Speicherung, dem Netz später zurückgegeben werden kann.
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In dieser Beschreibung wird Bezug auf ein Fahrzeug genommen, das ein Batterieelektrofahrzeug (BEV) sein kann, einschließlich Plug-In-Hybride. Allerdings würde dasselbe erfinderische Konzept auch für eine stationäre Batterie gelten, bei der das Fahrzeug durch ein Objekt mit einer Batterie ersetzt würde.
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2 zeigt ein lokales Stromnetz oder elektrisches Netz und die Verbindung mit teilnehmenden Fahrzeugen 241, 242, 243, 244. Das physische Netz 221 unterscheidet sich mindestens konzeptuell von den Lieferantenteilnehmern an einer Börse 201, einem Netzbetreiber 202 oder einem Energieversorger oder Elektrizitätserzeuger 203. Das Netz wird von einem zentralen Netzbetreiber 210 betrieben. Der Betreiber ist via Kommunikationslinks 231, wie etwa SIO 15118 oder OCCP, mit einer Smart-Grid-Schnittstelle 220 verlinkt. Elektrizität geht physisch zum Ladegerät 225 und vom Ladegerät zur Batterie des teilnehmenden Fahrzeugs 244 über. Das Ladegerät kann sich im Fahrzeug befinden oder es kann sich in einer Wandbox befinden. Bei einer Ausführungsform sind alle gezeigten Fahrzeuge in das lokale Netz eingesteckt und alle sind teilnehmende Fahrzeuge. Ein oder mehrere Optimierungsfahrzeuge 241, 242 bilden ein Optimierungsnetzwerk zum Durchführen von Optimierung der Ladeschemas. Das Optimierungsnetzwerk kann aus einem Optimierungsfahrzeug oder allen teilnehmenden Fahrzeugen oder einer Untermenge der teilnehmenden Fahrzeuge bestehen, z. B. in Abhängigkeit von den erforderlichen Rechenressourcen und den in den teilnehmenden Fahrzeugen verfügbaren Rechenressourcen.
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Das Optimierungsnetzwerk wird ein Anforderungsprofil von jedem teilnehmenden Fahrzeug einsammeln und im Gegenzug jedem teilnehmenden Fahrzeug ein Ladeprofil zuliefern.
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Bei einer Ausführungsform sind die Fähigkeiten des lokalen Netzes für die Stromnetzkapazität bestimmend. Bei einer anderen Ausführungsform ist das lokale Netz mit einem großräumigeren allgemeinen Stromnetz verbunden, dessen Kapazitäten ebenfalls zu respektieren sind. Informationen über das lokale oder das allgemeine Stromnetz können einem oder mehreren Planern zugeliefert werden, die ihrerseits einem oder mehreren Fahrzeugen, die vom lokalen Netz geladen werden sollen, ein geschätztes oder verbessertes Ladeprofil zuliefern. Eine Zielsetzung können Ladeprofile sein, die derart ausgelegt sind, dass die kombinierte Nachfrage oder Last aufgrund aller Ladeprofile aller teilnehmenden Fahrzeuge nach wie vor sowohl Anforderungsprofile als auch die Fähigkeiten und Kapazitäten des lokalen Netzes und/oder des allgemeinen Netzes respektiert.
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3 zeigt eine Ladegeräteaufbau für ein teilnehmendes Fahrzeug. Bei einem Ausführungsbeispiel wirkt ein Ladegerät 325 sowohl mit dem Stromnetz 321 (auf der Ebene des lokalen Netzes) als auch mit den teilnehmenden Fahrzeugen 344 zusammen. Das teilnehmende Fahrzeug empfängt ein Ladeprofil vom Stromnetz in Form des Planers 310 in einer Plattform, der mit dem physischen Netz 321 über einen Link 331 und mit dem Ladegerät 325 über die Ladegeräteschnittstelle 320 und den Link 332 kommuniziert. Das Ladegerät 325 lädt die Batterie 326 in dem teilnehmenden Fahrzeug. Die Plattform stellt die Informationen bereit, die vom Fahrzeug und vom Ladegerät benötigt werden, um die momentane und die durchschnittliche Leistungsübertragung zu bestimmen. Das Ladegerät kann sich im Fahrzeug 344 befinden (wie gezeigt) oder kann in einer separaten Wandbox sein. Für die Kommunikation über die Links 331, 332 kann bei einer Ausführungsform das Protokoll ISO 15118 oder OCCP verwendet werden. Der Link 322 zwischen der Ladegeräteschnittstelle und dem Planer 310 kann eine Stromleitungskommunikation, eine Internetkommunikation, eine drahtlose Kommunikation oder eine Kombination von diesen verwenden.
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Bei einer Ausführungsform zeigt das teilnehmende Fahrzeug oder das entsprechende Ladegerät zuerst an, dass es ein Fahrzeug ist bzw. einem solchen entspricht, das an einer Lastverteilung teilnimmt. Das Fahrzeug oder das Ladegerät stellt entweder ein Zeitfenster zum Verteilen einer Last her oder empfängt dieses von einem zentralen Planer. Dann sendet das Fahrzeug oder das Ladegerät ein elektrisches Anforderungsprofil und empfängt über die Ladegeräteschnittstelle ein Ladeprofil für das teilnehmende Fahrzeug. Danach lädt das teilnehmende Fahrzeug oder das Ladegerät während des Zeitfensters gemäß dem Ladeprofil.
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Darüber hinaus können das Fahrzeug und das Ladegerät bei Ausführungsformen unter Verwendung derselben Links und Verbindungen Leistung zum Stromnetz übertragen, wenn eine zusätzliche Leistungsversorgung benötigt wird.
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In 4 ist ein Beispiel eines elektrischen Anforderungsprofils 400 gezeigt. Diese Ausführungsform beinhaltet die Felder mit einem Minimum an Informationen zum Planen des Ladens. Zur Batterie hinzuzufügender Gesamtstrom 410 gibt die Anzahl von Kilowattstunden Ladung an, die beim Laden hinzuzufügen ist. Gesamtstromlieferung-bis-Zeitpunkt 420 gibt die voraussichtliche oder die erwartete Zeit an, bis zu der die Ladung hinzugefügt werden sollte. Der Lieferung-bis-Zeitpunkt kann ein genauer Wert sein oder beispielsweise auf Basis von früheren Ereignissen geschätzt sein. Bei einer anderen Ausführungsform kann es mehrere Felder „Gesamtstromhinzufügung“/„Gesamtstromlieferung bis Zeitpunkt“ geben, derart, dass die Batterie einen garantierten Ladungspegel aufweisen kann, nachdem eine erste Zeit vergangen ist, und einen höheren garantierten Ladungspegel, nachdem eine zweite Zeit vergangen ist. Die max. Stromlieferungsrate 430 gibt die maximale momentane Leistungsmenge an, die die Batterie oder das Fahrzeug akzeptieren kann. Dies kann auch eine Kurve oder eine Funktion sein, die sich ändert, wenn sich der Ladungspegel der Batterie erhöht. Das Stromspeicherungsvermögen 440 gibt die gesamte Strommenge an, die die Batterie oder das Fahrzeug zum Speichern akzeptieren kann. Dies kann ebenfalls eine Kurve oder eine Funktion, die sich über die Zeit ändert, oder andere Parameter oder ein Satz von Werten sein.
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Bei Ausführungsformen entwickelt das Ladegerät des teilnehmenden Fahrzeugs ein Anforderungsprofil sowohl auf Basis der physischen Eigenschaften der zu ladenden Batterie als auch einer Schätzung oder Annäherung an die künftigen Leistungsanforderungen während eines Zeitfensters. Künftige Leistungsanforderungen könnten auf Basis von Berücksichtigungen bestimmt werden, die eine bekannte oder geschätzte Abfahrtszeit, eine bekannte oder geschätzte Strecke vor der nächsten Gelegenheit zum Laden oder eine bekannte oder geschätzte Heiz- oder Kühlanforderung beinhalten.
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Bei anderen Ausführungsformen enthält das Anforderungsprofil ein Minimum an Informationen, die die maximale momentane Ladekapazität der Batterie in Ampere, Volt und/oder Watt sein könnten.
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Die Berücksichtigungen, die aus den Heiz- oder Kühlanforderungen abgeleitet werden, könnten beispielsweise Informationen über Wetterbedingungen, aber auch Informationen über Präferenzen eines Fahrers oder eines Insassen verwenden. Beispielsweise kann ein bestimmter Passagier an Wochentagen am Abend nach der Arbeit transportiert werden und kann bevorzugen, dass der Innenraum des Fahrzeugs warm ist. In diesem Fall könnten die Berücksichtigungen, die zum Bestimmen oder Schätzen der künftigen Leistungsanforderungen verwendet werden, zusätzliche Leistung im Winter und eine geringfügige Reduzierung der Leistungsanforderungen im Sommer beinhalten. Wenn diese Informationen im Fahrzeug gehalten und im Fahrzeug verwendet werden, können die Nachteile des Übertragens dieser Daten vermieden werden: geringeres Datenvolumen, weniger zu codierende Daten und keine Bedenken hinsichtlich des Übertragens von Daten, die geschützt werden müssen, wenn es sich um persönliche Daten handelt.
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Ein weiteres Beispiel könnte eine auf Basis des Standorts und des Wochentags geschätzte Abfahrtszeit sein. Das teilnehmende Fahrzeug kann an Arbeitstagen am Arbeitsplatz von 9 bis 17 Uhr geparkt sein. Somit kann das teilnehmende Fahrzeug die Abfahrtszeit an Wochentagen auf 17 Uhr schätzen, beginnend bei der Ankunft um 9 Uhr auf dem Parkplatz. Das Fahrzeug kann die Abfahrtszeit nicht auf 17 Uhr schätzen, wenn das Fahrzeug am Samstag auf demselben Parkplatz ankommt. Der Fahrer möchte die geschätzte Abfahrtszeit möglicherweise außer Kraft setzen, wenn der Fahrer vorhat, früh wegzufahren.
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Bei einem Ausführungsbeispiel stellt das Anforderungsprofil Informationen von einem teilnehmenden Fahrzeug für eine 8-Stunden-Periode bereit. Es wird geschätzt, dass am Ende von 5 Stunden das teilnehmende Fahrzeug ein Minimum von 5 kWh zusätzlichen Stroms benötigt und danach kein teilnehmendes Fahrzeug mehr ist. Davor würde das Fahrzeug elektrischen Strom zur Batterie hinzufügen wollen oder mit einer optimalen Rate von 1 kW für eine Stunde laden. Das Fahrzeug ist in der Lage, mit einer maximalen Rate von 3 kW für eine Stunde zu laden. Bei diesem Ausführungsbeispiel kann das teilnehmende Fahrzeug in einer Garage geparkt sein, wo es in das Stromnetz eingesteckt ist und vorhersagt, dass es die Garage in 5 Stunden verlässt. Nachdem es die Garage verlassen hat, sagt es voraus, dass es bis zur nächsten Gelegenheit, bei der es zum Laden mit dem Stromnetz verbunden wird, 5 kWh zum Fahren benötigt. In diesem Ausführungsbeispiel kann der Planer ein Ladeprofil von konstant 3 kW in einem ersten Stundenzeitfenster, um der Batterie ein Minimum an Leistung zuzuführen, dann ein Stundenzeitfenster ohne Ladung, dann 1 kW, bis die Batterie voll ist, und dann keine Ladung vorsehen.
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Das Anforderungsprofil von 4 kann kontinuierlich aktualisiert werden oder es kann in regelmäßigen Intervallen aktualisiert werden. Bei einer anderen Ausführungsform wird das Anforderungsprofil möglicherweise nur aktualisiert, wenn es eine Änderung gibt, sich beispielsweise die vorhergesagte Zeit des Aussteckens des Fahrzeugs ändert. Das Anforderungsprofil kann auch aktualisiert werden, wenn ein neues Fahrzeug zu einem teilnehmenden Fahrzeug wird oder kein teilnehmendes Fahrzeug mehr ist.
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Das vom Fahrzeug zugelieferte Anforderungsprofil sollte das Minimum an Daten enthalten, die vom Stromnetz benötigt werden. Bei diesem Beispiel in 4 umfasst das Anforderungsprofil ein Laden-zum-Zeitpunkt-Feld und eine minimale und eine maximale Menge elektrischen Stroms (z. B. kWh), die das Fahrzeug zu dem Zeitpunkt im Laden-um-Feld empfangen möchte. Bei anderen Ausführungsformen kann das Anforderungsprofil zusätzliche Informationen beinhalten, wie etwa Präferenzniveaus für die Menge elektrischen Stroms und die jeweilige Laden-zum-Zeitpunkt oder Preisgestaltungsinformationen, die beim Bestimmen, wie viel Strom das Fahrzeug empfangen möchte, zu verwenden sind. Das Ladeprofil für ein Zeitfenster kann außerdem ein einfaches konstantes Laden vorsehen oder es kann eine komplexe Kurve oder Funktion sein. Ebenso kann das Zeitfenster kontinuierlich aktualisiert werden oder für eine längere Periode bestehen.
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Bei Ausführungsformen beinhaltet das Anforderungsprofil möglicherweise nicht alle detaillierten Informationen oder Informationen mit einem persönlichen Inhalt, wie etwa die genaue Abfahrtszeit oder das nächste Ziel bzw. die nächsten Ziele. Die detaillierten Informationen können beim Fahrzeug verbleiben und im Fahrzeug verwendet werden, um ein Anforderungsprofil zu schaffen, oder sie können teilweise zum Optimierungsnetzwerk übertragen werden. Nur die Informationen, die für die Erzeugung von Ladeprofilen benötigt werden, müssen übertragen werden. Falls das teilnehmende Fahrzeug auch ein Optimierungsfahrzeug ist, dann können die detaillierten Informationen zum Optimierungsnetzwerk übertragen werden oder auch nicht.
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5 zeigt die Schritte einer Ausführungsform zum Herstellen eines Netzwerks mit lokaler Ladestrategie, wie es aus der Perspektive eines teilnehmenden Fahrzeugs gesehen wird. Ein teilnehmendes Fahrzeug wird diese Schritte durchführen, mit Ausnahme jener, die bei einem oder mehreren Optimierungsfahrzeugen durchgeführt werden. Die Optimierungsfahrzeuge können teilnehmende Fahrzeuge sein oder auch nicht, sie müssen aber Teil des Netzwerks sein. In Schritt 510 stellt das teilnehmende Fahrzeug fest, dass es mit dem Netz verbunden ist oder verbunden sein sollte, z. B. weil eine Traktionsbatterie geladen werden muss oder weil das Fahrzeug über elektrische Leistung an das Netz abgeben kann, usw. In 520 stellt das teilnehmende oder teilnehmen wollende Fahrzeug Kontakt mit anderen relevanten Fahrzeugen her. Relevante Fahrzeuge können auch basierend auf einem Dienstabonnement oder einem gebuchten Dienst bestimmt werden, beispielsweise mit einem Netzbetreiber oder einem Fahrzeughersteller oder einem Netzwerkkoordinationsdienst. In diesem Schritt bestimmt das Fahrzeug, welche Fahrzeuge 241, 242, 243, 244 an der Lastverteilung teilnehmen. Falls das Netzwerk beispielsweise mit einer lokalen drahtlosen Technologie wie WiFi oder Bluetooth hergestellt wird, dann wird das teilnehmende Fahrzeug nach anderen Fahrzeugen in der Nähe suchen, mit denen es Kontakt aufnehmen und ein Netzwerk herstellen kann. Das Fahrzeug schließt sich dann in 530 dem Netzwerk an, welche Verbindungstechnologie oder -technologien auch immer angemessen sind.
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Bei einer anderen Ausführungsform wird das Netzwerk unter der Anleitung oder Teilnahme eines fernen Servers gebildet. Der ferne Server kann über Informationen darüber verfügen, welche Fahrzeuge teilnehmende Fahrzeuge sind oder solche sein sollten. Der ferne Server kann dies den betreffenden Fahrzeugen kommunizieren. Der ferne Server kann an dem Netzwerk teilnehmen, sobald dieses gebildet wurde, während neue teilnehmende Fahrzeuge hinzugefügt werden oder teilnehmende Fahrzeuge das Netzwerk verlassen.
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Das Netzwerk wird ein oder mehrere Optimierungsfahrzeuge 241, 242 aufweisen, die dann in 540 die zum Bestimmen der Ladeprofile nötige Berechnung durchführen können. Jene Fahrzeuge, die ausreichende Rechenressourcen aufweisen, bilden ein Netzwerk von Optimierungsfahrzeugen zur Berechnung der Profile, die dann für die teilnehmenden Fahrzeuge in dem Netzwerk berechnet werden. Um die Ladeprofile zu bestimmen oder zu berechnen, können elektrische Anforderungsprofile mit mehreren Planern in mehreren Optimierungsfahrzeugen gemeinsam verwendet werden, von denen jedes einen gemeinsamen oder kompatiblen Algorithmus verwendet, um Ladeprofile zu bestimmen. Das Netzwerk von teilnehmenden Fahrzeugen beinhaltet somit ein oder mehrere Optimierungsfahrzeuge, die Netzverfügbarkeitsinformationen empfangen und teilnehmenden Fahrzeugen Ladeprofile zuführen, wobei die Ladeprofile bestimmen, mit welcher Rate teilnehmende Fahrzeuge geladen werden. In Ausführungsformen kann ein Optimierungsfahrzeug Stromnetzverfügbarkeitsinformationen empfangen, die die Verfügbarkeit von Ressourcen im Stromnetz beschreiben, und Ladeprofile bestimmen, die die Stromnetzverfügbarkeit respektieren. Bei weiteren Ausführungsformen kann ein Optimierungsfahrzeug basierend auf lokalen Informationen Stromnetzverfügbarkeitsinformationen für Ressourcenverfügbarkeit in dem Stromnetz lokal speichern oder erzeugen; eine Kombination von Online- und Offline-Stromnetzverfügbarkeitsinformationen kann ebenfalls verwendet werden.
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Diese Profile können dann angemessen an jedes teilnehmende Fahrzeug verteilt oder diesen zugeführt werden. Es kann sein, dass das teilnehmende Fahrzeug auch ein Optimierungsfahrzeug ist, wobei es in diesem Fall sein eigenes Ladeprofil berechnen kann, allerdings immer im Zusammenhang mit den aus dem elektrischen Anforderungsprofil, den Netzanforderungen und den Anforderungen von allen teilnehmenden Fahrzeugen abgeleiteten Randbedingungen. Das elektrische Anforderungsprofil kann zumindest teilweise durch ein teilnehmendes Fahrzeug auf Basis von Daten, die sich im teilnehmenden Fahrzeug befinden, erzeugt werden.
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In Schritt 550 wird das Fahrzeug gemäß dem Profil geladen. Auf diese Weise wird das Netzwerk zum Definieren von Laden für jedes teilnehmende Fahrzeug gemäß dem Ladeprofil verwendet.
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6 zeigt die Berechnung eines beispielhaften Ladeplans. Via Benutzerschnittstelle 615 stellt der Benutzer die bevorzugten Parameter ein. Diese beinhalten u. a. eine Mindestreichweite, bevorzugte Ladestellen, bevorzugte Fahrgastraumtemperatur, übliche Abfahrtszeiten, spezielle Ladetarife. Ferner kann er Zugriff auf externe Datenquellen gewähren, die u. a. Smart-Home-Daten, Ladestellenverfügbarkeit, Preisangaben für Parken und Ladestellen 622 sowie Informationen, die von IoT-Vorrichtungen 621 stammen, beinhalten können. Alle benutzerzentrierten Parameter können manuell eingestellt werden, können aber auch mittels Maschinenlerntechniken abgeleitet werden. Außerdem kann der Benutzer einen berechneten Ladeplan oder jegliche abgeleiteten Parameter über die Benutzerschnittstelle stoppen, fortführen, initiieren, anpassen und außer Kraft setzen.
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Die Berechnung des Ladeplans beginnt mit der Speicherung von historischen und letzten Mobilitäts- und Autodaten durch die Module 601 und 602. Das Mobilitätsmuster kann durch GPS-Signale, Einsteck-/Aussteckereignisse an bestimmten Ladestellen oder Verbindungs-/Trennereignissen im Fall eines drahtlosen Ladesystems detektiert werden. Jedes Ereignis kann mindestens mit einem Zeitstempel und einem Standortetikett markiert werden. Zwischen einem Aussteck- und einem nachfolgenden Einsteckereignis kann eine Zeitperiode liegen, die mindestens aus einer Fahr- und wahlweise aus Ruheperioden bestehen kann. Die Parameter, die die Fahr- und Ruheperiode oder -perioden beschreiben, werden ebenfalls protokolliert. Dies kann u. a. Fahrzeit, Ruhezeit, Geschwindigkeitsprofil, Durchschnitte der letzteren und zurückgelegte Strecke beinhalten.
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Auf das Musteranalysemodul 604 wird von den Vorhersagemodulen 605, 606, 607 und 608 zugegriffen. Das Musteranalysemodul 604 reichert die Daten vom Modul 601 von 602 mit externen Kundendaten an. Dies kann u. a. Kalenderdaten, Feiertage, geplanten Urlaub und IoT-Vorrichtungen beinhalten. Somit können die aufeinanderfolgenden Mobilitätsmustervorhersagemodule detektieren, ob ein bestimmtes Muster seinen Ursprung bei externen Ereignissen hat.
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Das Modul 605 sagt den nächsten Standort aus einem Satz von möglichen nächsten Standorten voraus. Bei einer weiteren Ausführungsform ist es auch möglich, einem beliebigen möglichen nächsten Standort einen Wahrscheinlichkeitswert zuzuweisen. Die Vorhersage basiert auf Parametern von historischen und letzten Fahrzeugmustern sowie auf Liveparametern. Die Liveparameter können u. a. den aktuellen Fahrzeugstandort und den aktuellen Zeitstempel beinhalten. Die Vorhersage kann u. a. von einem Markovmodell, einem verborgenen Markovmodell oder KI-Techniken wie Klassifizierung mit neuronalem Feedforward-Netzwerk, einem rekurrenten neuronalen Netzwerk oder faltenden neuronalen Netzwerk in Kombination mit den letzteren implementiert werden. Für jeden möglichen nächsten Standort sagt das Modul 606 die Abfahrtszeit vom aktuellen Standort vorher. Dies könnte ein Absolutwert sowie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein. Die Vorhersage kann u. a. von einem Regressionsmodell, einer Kerneldichteschätzung oder von KI-Techniken wie (rekurrenten) Mischungsdichtenetzwerken implementiert werden.
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Für jedes Paar, das aus einem nächsten Standort und einer Abfahrtszeit besteht, sagt das Modul 607 die entsprechenden Fahr- und Ruheparameter voraus. Dies kann u. a. Fahrstrecke, Fahrzeit, Durchschnittsgeschwindigkeitsprofile, Ruhezeit bis zum Erreichen des nächsten Standorts beinhalten. Alle Parameter können Absolutwerte oder Wahrscheinlichkeitsverteilungen sein. Einige Parameter, wie die Durchschnittsgeschwindigkeit, können von externen Quellen, wie dem Verkehrsfluss, beeinflusst werden. Somit greift das Modul 607 auf einen Informationsinhalt zu, der von externen Quellen bereitgestellt sein kann. Dies kann u. a. externe Informationsquellen wie im Modul 616-622 beinhalten. Die Vorhersage kann von Regressionsmodellen, Kerneldichteschätzung oder KI-Techniken wie (rekurrenten) Mischungsdichtenetzwerken implementiert werden.
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Das Ankunftszeitvorhersagemodul 608 sagt die Ankunftszeit für jeden Standort voraus. Die Vorhersage kann ein Absolutwert sowie eine Wahrscheinlichkeitsverteilung sein und basiert auf der Fahr- und Ruheparametervorhersage von Modul 607. Somit besteht die Ankunftszeit aus der Abfahrtszeit, der Fahrzeit und den Ruhezeiten, die an Standorten verbracht werden können, die nicht im möglichen Satz von nächsten Standorten enthalten sind. Die Vorhersagen von 605-608 bilden ein Mobilitätsmuster, das eine Abfolge von Standorten und den entsprechenden Ankunfts- und Abfahrtszeiten umfasst. Die Abfolge ist nicht auf eine vordefinierte Länge beschränkt und könnte sich von 1 bis zu einem beliebigen Wert erstrecken, der hinsichtlich Optimierungshorizont und Preisschwankungen möglich ist.
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Die Energienachfrage zwischen einem Paar von Standorten wird vom Fahrzeugenergieverbrauchsmodul 610 abgeleitet. Die Vorhersage basiert auf Parametern vom Modul 607 und externen Daten. Die externen Daten können u. a. Umgebungstemperatur- und Durchschnittsgeschwindigkeitsprofile von Echtzeitverkehrsanbietern beinhalten. Der Energieverbrauch beeinträchtigt die Energienachfrage aufgrund von Fahr- als auch von Zusatzgerätenachfragen. Die Vorhersage kann durch Fahrzeugverbrauchskennfelder, klassische Regressionsmodelle sowie KI-Techniken wie etwa Feedforward-Netzwerke oder Mischungsdichtenetzwerke implementiert werden.
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Das Modul 611 weist jedem Mobilitätsmuster von Modul 609 eine Energienachfrage für Fahren und Zusatzgeräte zwischen jedem Paar von Standorten zu.
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Das Optimierungsmodul 612 berechnet den Ladeplan auf Basis des Mobilitätsmusters von Modul 609, der Energienachfrage zwischen Standorten von Modul 611 sowie von externen Quellen von Modul 616-622. Die Optimierung kann u. a. von einem zeitabhängigen Preissignal, Smart-Home-Daten, wie Überschuss einer photovoltaischen Kapazität oder von Heimspeicherbatterien 617, IoT-Vorrichtungen 621, Hardwarewirkungsgrad bei verschiedenen Ladeleistungen und/oder -niveaus 623 sowie flexiblen Angeboten vom Energiemarkt 616 oder Aggregatoren 618 angeleitet werden. Die Optimierung kann u. a. durch ein Maximallastsignal vom elektrischen Netz 619 oder Netzbetreibern sowie durch Benutzerrandbedingungen 615 wie Abfahrtszeit oder Mindestreichweite eingeschränkt werden. Die Fahrzeugparameter von Modul 623 können weitere Randbedingungen, wie eine maximale Laderate hinsichtlich SOC, SOH oder eine beliebige andere mögliche Hardwarerandbedingung, auferlegen. Die Optimierung kann von einer beliebigen möglichen Optimierungstechnik wie lineare Programmierung, dynamische Programmierung, stochastische dynamische Programmierung oder KI-Techniken wie etwa Verstärkungslernen implementiert werden.
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Der berechnete Ladeplan von Modul 613 kann durch Modul 614 visualisiert werden. Die Visualisierung kann u. a. eine beliebige Endbenutzervorrichtung sowie Fahrzeug-HMI 615 beinhalten. Bei einer weiteren Ausführungsform kann der Ladeplan komplett oder teilweise mit anderen Fahrzeugen 620, IoT-Vorrichtungen 621, Aggregatoren 618, Energiemärkten 616, Netzbetreibern 619, Smart-Home- 617 und Smart-Infrastruktur-Anbietern 622 gemeinsam verwendet werden, um eine iterative Optimierung zu ermöglichen. Dies kann u. a. ein dynamisches Ändern von Anreizen anderer Beteiligter beinhalten. Ein Beispiel wäre der Bedarf an zusätzlicher Ladeleistung einer anderen Partei, die sich bereit zeigt, einen Premiumpreis zu zahlen.
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Bei einer weiteren Ausführungsform können die berechneten Ladepläne eine Hilfe bei der Reservierung von Ladestellen sein. In diesen Fällen kann der Benutzer über die Benutzerschnittstelle 615 informiert werden. Dies ermöglicht das Buchen einer Ladestelle in Koordination mit dem Smart-Infrastruktur-Modul 622. Es gibt den Buchungsplan, maximale Laderaten sowie Preisangaben an.
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Wenden wir uns 7 zu, in der Schritte in einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Verfahrens gezeigt sind, die Entwickeln und Verwenden eines Ladeprofils betreffen. Im ersten Schritt 710 wird von einem teilnehmenden Fahrzeug ein Anforderungsprofil erzeugt und von der Plattform gesammelt. Das Anforderungsprofil kann an einen oder mehrere Planer weitergegeben werden. Bei Ausführungsformen kann das Anforderungsprofil den Anforderungen eines Batterieelektrofahrzeugs (241, 242, 243, 244, 344) mit einer Traktionsbatterie entsprechen, die Aufladen benötigt oder die für Ladungsausgleich im Netz oder beidem verwendet werden kann.
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In einem zweiten Schritt 720 werden die Verfügbarkeit und die Fähigkeiten des Stromnetzes gesammelt, abgerufen oder erzeugt. In einem dritten Schritt 730 kombiniert ein Planer mindestens ein Anforderungsprofil mit Informationen über die Anforderungen des Stromnetzes. In einem 4. Schritt 740 werden die Ladeprofile an teilnehmende Fahrzeuge verteilt. Der Planer erzeugt im vierten Schritt ein Ladeprofil für mindestens ein teilnehmendes Fahrzeug. Auf Basis des Ladeprofils empfängt das teilnehmende Fahrzeug in Schritt 750 Strom und wird gemäß dem Ladeprofil geladen. Bei Ausführungsformen ist das Fahrzeug ein Batterieelektrofahrzeug, das ein Ladeprofil von einem Netzwerk teilnehmender Fahrzeuge empfängt und die Batterie mit einer durch das Ladeprofil bestimmten Rate auflädt.
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Die momentane und die durchschnittliche Leistung, die vom teilnehmenden Fahrzeug im fünften Schritt entnommen wird, kann an einer Ladestation oder im Fahrzeug oder durch Zusammenwirken der beiden unter der Leitung des Ladegeräts 325 gesteuert werden.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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