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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen eines Ladefensters zum Laden einer Traktionsbatterie eines Fahrzeugs mit einem zumindest teilelektrifizierten Antriebsstrang nach der im Oberbegriff von Anspruch 1 näher definierten Art, sowie eine Ladeinfrastruktur zur Durchführung des Verfahrens.
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Die Elektrifizierung des Mobilitätssektors wird vor allem von Umweltaspekten getrieben. Dabei lassen sich die Emissionen von Treibhausgasen jedoch nur reduzieren, wenn der zum Laden von Traktionsbatterien verwendete Strom auch aus erneuerbaren Energien gewonnen wird. Hierzu zählt beispielsweise Strom welcher von Windkraftanlagen, Photovoltaikmodulen, Solarkraftwerken, Gezeitenkraftwerken, Wellenkraftwerken, Geothermieanlagen, Wasserkraftwerken oder dergleichen „produziert“ wurde. Lädt eine fahrzeugführende Person ihr batterieelektrisch angetriebenes Fahrzeug an einer öffentlichen Ladestation, so hat die fahrzeugführende Person entsprechend ein Interesse daran, dass der zum Laden der Traktionsbatterie des eigenen Fahrzeugs verwendete Strommix einen möglichst hohen Anteil erneuerbarer Energien aufweist.
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Aus der
EP 2 975 725 A1 sind eine Vorrichtung und ein System zum Anpassen eines Ladezeitfensters für ein batterieelektrisch antreibbares Fahrzeug bekannt. Mit Hilfe des in der Druckschrift offenbarten Systems wird das Ladezeitfenster so gewählt, dass ein Energieüberschuss einer Energiequelle, welche Strom aus erneuerbaren Energien bereitstellt, vermieden wird. Gemäß einer alternativen Ausführungsform kann dabei das Ladezeitfenster auch so gewählt werden, dass genau dann die Traktionsbatterie eines elektrisch antreibbaren Fahrzeugs geladen wird, wenn der Anteil erneuerbare Energien im Strommix besonders hoch ist. Hierzu wird der Anteil erneuerbarer Energien am Strommix für einen zukünftigen Zeitraum abgeschätzt. Die abgeschätzte Energiemenge, sowohl von aus erneuerbaren Energiequellen gewonnenen Strom, wie auch aus konventionellen Energiequellen gewonnenen Strom, wird dabei aus in der Vergangenheit liegenden Daten prognostiziert. Zur Vorhersage der abgeschätzten Energiemengen kann beispielsweise ein Wetterbericht berücksichtigt werden. Unter Berücksichtigung einer erwarteten Windstärke, sowie sich einstellender Bewölkung, kann dann beispielsweise ein erwarteter Windkraftertrag und/oder Solarertrag abgeschätzt werden. Ebenfalls können reduzierte Energieerträge aus konventionellen Energiequellen abgeschätzt werden, wie beispielsweise aufgrund des Ausfalls eines konventionellen Kraftwerks aufgrund geplanter Bauarbeiten.
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Der vorliegenden Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde ein verbessertes Verfahren zum Bestimmen eines Ladefensters zum Laden einer Traktionsbatterie eines Fahrzeugs mit einem zumindest teilelektrifizierten Antriebsstrang anzugeben, mit dessen Hilfe ein Nutzerkomfort einer fahrzeugführenden Person noch weiter verbessert wird.
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Bei einem Verfahren zum Bestimmen eines Ladefensters zum Laden einer Traktionsbatterie eines Fahrzeugs mit einem zumindest teilelektrifizierten Antriebsstrang der eingangs genannten Art, wird erfindungsgemäß wenigstens ein zum Anteil erneuerbarer Energien am Strommix abweichender stromnetzintrinsischer und/oder wenigstens ein stromnetzextrinsischer Parameter als Eingangsgröße von einem Regressionsmodell eingelesen, woraufhin das Regressionsmodell den Anteil erneuerbarer Energien am Strommix berechnet, und wenigstens ein geeignetes Ladefenster für wenigstens einen festgelegten Zeitraum so bestimmt wird, dass der Anteil erneuerbarer Energien am Strommix unter gleichzeitigem Erfüllen einer aus wenigstens einem stromnetzintrinsischen und/oder stromnetzextrinsischen Parameter abgeleiteten Nebenbedingungen, maximiert wird.
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Mit Hilfe der wenigstens einen aus dem stromnetzintrinsischen und/oder stromnetzextrinsischen Parameter abgeleiteten Nebenbedingungen, ist ein Fahrzeugnutzer dazu in der Lage den tatsächlichen Zeitraum, zu dem die Traktionsbatterie geladen, wird noch genauer nach eigenen Vorlieben zu steuern. Hierdurch lässt sich der Nutzerkomfort des Fahrzeugnutzers verbessern. So kann es während eines bestimmten Zeitraums, beispielsweise in einer Periode von 24, 36 oder 48 Stunden vorkommen, dass der Anteil erneuerbarer Energien am Strommix mehrmals einen ähnlich hohen Wert annimmt. Wird das Fahrzeug während dieses Zeitraums nichts benutzt, so kann es generell während jeder der Zeitperioden zu denen der Anteil erneuerbarer Energien am Strommix vergleichsweise hoch ist, geladen werden. Es können jedoch für diese Periode weitere stromnetzintrinsische und/oder stromnetzextrinsische Parameter vorliegen, die das Laden der Traktionsbatterie zu einem ganz bestimmten Zeitfenster begünstigen. So kann beispielsweise der Strompreis zeitlich fluktuieren. So kann der Strompreis neben dem Anteil erneuerbarer Energien am Strommix für die künftige Periode, also die nächsten 24, 36, 48 Stunden oder dergleichen abgeschätzt werden. Der Fahrzeugnutzer kann dann angeben, dass er als Nebenbedingung, neben einem möglichst hohen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix, auch möglichst günstig laden möchte. Werden dann beispielsweise drei Zeitperioden mit einem ähnlich hohen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix erwartet, welche ein ausreichendes Laden der Traktionsbatterie ermöglichen, so wird dann dieses Zeitfenster ausgewählt, bei dem der erwartete Strompreis am niedrigsten ist.
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Eine vorteilhafte Weiterbildung des Verfahrens sieht vor, dass zur Bestimmung des geeigneten Ladefensters eine Gewichtungsfunktion minimiert wird, wobei jeden Parameter ein individueller und frei wählbarer Gewichtungsfaktor zugeordnet wird. Mit Hilfe einer Gewichtungsfunktion und Gewichtungsfaktoren ist der Fahrzeugnutzer dazu in der Lage, noch genauer festlegen zu können, zu welchen Bedingungen der Ladevorgang der Traktionsbatterie seines Fahrzeugs durchgeführt werden soll. So kann es beispielsweise der Fall sein, dass während einer zukünftigen Periode, beispielsweise 48 Stunden, nur einmal ein Zeitraum vorliegt, mit einem besonders hohen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix. Während dieses Zeitraums ist jedoch auch der Strompreis besonders hoch. Mit Hilfe der Gewichtungsfunktion und der Gewichtungsfaktoren kann der Nutzer dann einstellen, bei welchem Verhältnis zwischen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix und Strompreis die Traktionsbatterie geladen werden soll. So kann beispielsweise ein zweiter Zeitraum mit einem etwas geringeren Anteil erneuerbarer Energien am Strommix zum Laden der Traktionsbatterie genutzt werden, bei dem der Strompreis im Vergleich günstiger ist, als zu dem Zeitraum mit dem besonders hohen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix. Insbesondere im Falle, dass mehr als eine Nebenbedingung zum Laden der Traktionsbatterie berücksichtigt werden soll, kann der Fahrzeugnutzer durch die Wahl individueller Gewichtungsfaktoren besonders einfach und komfortabel das Vorgehen zum Laden der Traktionsbatterie steuern.
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Entsprechend einer weiteren vorteilhaften Ausgestaltung des erfindungsgemäßen Verfahrens wird zumindest ein vom Anteil erneuerbarer Energien im Strommix abweichender stromnetzintrinsischer Parameter ausgebildet von:
- - eine aktuelle oder künftige Zusammensetzung des Strommixes nichterneuerbarer Energien;
- - einem aktuellen oder künftigen Strompreis;
- - einer aktuellen oder künftigen Last des Stromnetzes; und/oder
- - einer aktuellen oder künftigen Netzfrequenz.
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Neben dem Anteil erneuerbarer Energien am Strommix kann auch eine weitere Differenzierung des konventionellen Strommixes erfolgen. So kann beispielsweise der Fahrzeugnutzer festlegen, dass er genau dann sein Fahrzeug laden möchte, wenn der Anteil beispielsweise an Atomstrom im Strommix besonders niedrig ist. Auch können die Last des Stromnetzes und/oder die Netzfrequenz einer künftigen Zeitperiode berücksichtigt werden. Liegt beispielsweise eine besonders hohe Last im Stromnetz vor und/oder weicht die Netzfrequenz um einen bestimmten Betrag von einer Sollnetzfrequenz, beispielsweise 50 Hertz +-0,2 Hertz ab, so wird dann das Laden der Traktionsbatterie untersagt, um das Stromnetz zu stabilisieren.
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Bevorzugt wird zumindest ein stromnetzextrinsischer Parameter ausgebildet von:
- - einer Wettervorhersage;
- - einem Feiertagskalender;
- - einem aktuellen oder künftigen Ladestand der Traktionsbatterie; und/oder
- - einem geplanten Einsatz des Fahrzeugs.
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Typischerweise kann aus den stromnetzextrinsischen Parametern „Wettervorhersage“ und „Feiertagskalender“ der Verlauf zumindest eines stromnetzintrinsischen Parameters abgeschätzt werden. Je genauer das Regressionsmodell formuliert wird, desto genauer kann aus den stromnetzextrinsischen Parametern auch ein stromnetzintrinsischer Parameter abgeschätzt werden. Generell ist es auch denkbar Methoden des maschinellen Lernens zum Abschätzen zumindest eines stromnetzintrinsischen Parameters zu verwenden. Wie bereits eingangs erwähnt, kann beispielsweise aus der Wettervorhersage abgeschätzt werden, wie bedeckt der Himmel ist und entsprechend ein erwarteter Solarertrag abgeschätzt werden. Aus einer vorhergesagten Windrichtung und Windgeschwindigkeit kann der Ertrag von Windkraftanlagen abgeschätzt werden. Unter Berücksichtigung von Feiertagen kann auch die Last im Stromnetz abgeschätzt werden. Beispielsweise ist die sogenannte „Gänsebratenspitze“ bekannt. Die Gänsebratenspritze fasst umgangssprachlich den erhöhten Energieverbrauch um den ersten Weihnachtsfeiertag zusammen, welcher dann zum Laden der Traktionsbatterie ausgespart werden kann.
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Unter Berücksichtigung eines geplanten Einsatzes des Fahrzeugs lässt sich auch der Verlauf eines erwarteten Ladestands der Traktionsbatterie abschätzen. Der aktuelle und/oder erwartete Ladestand der Traktionsbatterie kann ebenfalls zur Bestimmung des geeigneten Ladezeitfenster genutzt werden. Liegt beispielsweise innerhalb eines festgelegten Zeitraums lediglich ein Zeitfenster mit einem besonders hohen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix vor, welcher jedoch zum vollständigen Aufladen der Traktionsbatterie nicht ausreicht, so kann die Traktionsbatterie trotzdem ausschließlich während dieses Zeitraums geladen werden, wenn bekannt ist, dass die nächste Fahrt mit dem Fahrzeug vergleichsweise kurz ist, und entsprechend nur eine geringere elektrische Energiemenge erforderlich ist.
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Bei einer Ladeinfrastruktur mit wenigstens einem Fahrzeug, einer zentralen Recheneinheit und wenigstens einer Ladestation, sind erfindungsgemäß das Fahrzeug, die zentrale Recheneinheit und die Ladestation zur Durchführung eines im vorigen beschriebenen Verfahrens eingerichtet. Bei dem Fahrzeug kann es sich um ein beliebiges Fahrzeug wie einen PKW, LKW, Transporter, Bus, E-Scooter, E-Bike, Pedelec, oder dergleichen handeln. Das Fahrzeug kann rein batterieelektrisch angetrieben sein, oder als Hybrid, insbesondere Plug-In-Hybrid-Fahrzeug ausgeführt sein. Bei der zentralen Recheneinheit kann es sich beispielsweise um einen Cloud-Server handeln. Der Cloud-Server kann, beispielsweise über das Internet, historische Stromnetzdaten auslesen und auswerten. Entsprechend kann die zentrale Recheneinheit besonders günstige Ladezeiträume ermitteln und diese an die Fahrzeuge und/oder Ladestationen übermitteln. Generell ist es auch denkbar, dass eine Recheneinheit des Fahrzeugs und/oder eine in eine Ladestation integrierte Recheneinheit diese Auswertung durchführen kann. So kann beispielsweise ein Fahrzeug an eine Ladestation angeschlossen werden und ein geplanter Einsatz des Fahrzeugs der zentralen Recheneinheit und/oder der Ladestation mitgeteilt werden. Die Recheneinheit des Fahrzeugs, die zentrale Recheneinheit und/oder eine Recheneinheit der Ladestation ermittelt dann den zum Laden der Traktionsbatterie des Fahrzeugs optimalen Zeitraum. Bei der Ladestation kann es sich um eine private Ladestation wie eine Wallbox oder auch um eine öffentliche Ladestation handeln.
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Weitere vorteilhafte Ausgestaltungen des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Bestimmen eines Ladefensters zum Laden einer Traktionsbatterie eines Fahrzeugs ergeben sich auch aus dem Ausführungsbeispiel, welche nachfolgend unter Bezugnahme auf die Figur näher beschrieben wird.
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Dabei zeigt die einzige Figur eine schematische Darstellung eines ein erfindungsgemäßes Verfahren beschreibenden Blockschallbilds.
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1 zeigt ein Regressionsmodell RM, in welches stromnetzintrinsische Parameter 1 und stromnetzextrinsische Parameter 2 sowie eine Zeit t, beziehungsweise daraus abgeleitete Größen, als Eingangsgrößen eingehen. Das Regressionsmodell RM berechnet daraus einen Anteil erneuerbarer Energien am Strommix 1.5.
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Zu den stromnetzintrinsischen Parametern 1 zählen eine Zusammensetzung nicht erneuerbarer Energien am Strommix 1.1, ein Strompreis 1.2, eine Last des Stromnetzes 1.3, sowie eine Netzfrequenz 1.4. Der Strompreis 1.2 kann beispielsweise ein Strompreis an einer Strombörse oder ein Endkundenpreis sein. Die stromnetzintrinsischen Parameter 1 können von aktuellen Größen ausgebildet sein oder auch abgeschätzt worden sein. In einer möglichen Ausführungsform können die stromnetzintrinsischen Parameter 1, beispielsweise auch vom Regressionsmodell RM selbst abgeschätzt werden (nicht dargestellt).
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Zu den stromnetzextrinsischen Parametern 2 zählen eine Wettervorhersage 2.1, ein Feiertagskalender 2.2, ein aktueller oder künftiger Ladestand der Traktionsbatterie des Fahrzeugs 2.3, sowie ein geplanter Einsatz des Fahrzeugs 2.4.
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In einem Verfahrensschritt 101 werden aus den stromnetzextrinsischen Parametern 2 Kontextinformationen gewonnen. Hierzu zählen beispielsweise eine Sonneneinstrahlung 2.1.1, eine Windgeschwindigkeit 2.1.2, eine Bewölkung 2.1.3, eine Niederschlagsmenge und -typ 2.1.4, sowie ein Tagtyp 2.2.1. Bei dem Tagtyp 2.2.1 kann es sich beispielsweise um einen Werktag, Brückentag oder Feiertag handeln.
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In einem Verfahrensschritt 102 wird aus der Zeit t wenigstens ein Zeitmerkmal t.1, t.2, t.3 abgeleitet. So handelt es sich bei dem Zeitmerkmal t.1 beispielsweise um eine Stunde des Tages, bei dem Zeitmerkmal t.2 um einen Tag der Woche und bei dem Zeitmerkmal t.3 um einen Monat des Jahres.
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Die genannten Größen gehen als Eingangsgrößen in das Regressionsmodell RM ein, welches daraufhin den Anteil erneuerbarer Energien im Strommix 1.5 berechnet. Die genannten Größen, sowie der nun berechnete Anteil erneuerbarer Energien am Strommix 1.5 werden dann als weitere Eingangsgrößen zum Bestimmen eines geeigneten Ladefensters im Verfahrensschritt 103 verwendet.
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Das Ladefenster wird so bestimmt, dass neben einem möglichst hohen Anteil an erneuerbaren Energien am Strommix 1.5 auch gleichzeitig zumindest eine aus einem stromnetzintrinsischen Parameter 1 und/oder einem stromnetzextrinsischen Parameter 2 abgeleitete Nebenbedingungen erfüllt wird. Beispielsweise soll die Traktionsbatterie eines zumindest teilelektrifizierten Fahrzeugs genau dann geladen werden, wenn nach Möglichkeit ein besonders günstiger Stromtarif vorliegt.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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