WO2022189183A1 - Zuweisen elektrischer energie zu einer gruppe von elektrischen energiespeichern - Google Patents

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WO2022189183A1
WO2022189183A1 PCT/EP2022/054971 EP2022054971W WO2022189183A1 WO 2022189183 A1 WO2022189183 A1 WO 2022189183A1 EP 2022054971 W EP2022054971 W EP 2022054971W WO 2022189183 A1 WO2022189183 A1 WO 2022189183A1
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Jens Berger
Alexander FUNKE
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Bayerische Motoren Werke Aktiengesellschaft
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Definitions

  • the invention relates to a method for allocating electrical energy to a group of electrical energy stores by charging and/or discharging.
  • the invention also relates to a corresponding energy control system.
  • the invention can be applied particularly advantageously to a group ("fleet") of electric vehicles with integrated, bidirectional charging technology.
  • V2G vehicle to-Grid
  • the object is achieved by a method for assigning electrical energy to a group of electrical energy stores in which
  • the second instance trades an amount of energy corresponding to the forecast load profile for the forecast period (i.e. buys and/or sells or completely generally used for optimization in a suitable marketplace, possibly only as an option, etc.),
  • the first instance forecasts an aggregated load profile range for the remaining period of the forecast period during the forecast period that has then occurred, in particular taking into account the charging or load processes of the energy storage devices that have actually been carried out during the forecast period up to that point, and reports it to the second instance,
  • the second instance determines an optimized aggregated load profile from the reported load profile range and requests it from the first instance and
  • the first instance disaggregates the optimized load profile to individual load profiles for the energy stores controlled by it and controls the energy stores or their charging processes on the basis of the associated individual load profiles.
  • this method advantageously uses scaling effects in order to improve their economic efficiency, in particular because minimum amounts of tradable electrical energy can be provided, which make energy distribution more efficient.
  • previously forecast aggregated load profiles or the associated forecast quantity of electrical energy or line can be updated during the forecast period on the basis of actual user behavior.
  • the resulting energy difference can be re-traded by the second instance, in particular in such a way that the amount of energy that is then actually drawn and distributed to the energy stores results in a price advantage.
  • the forecast period can, for example, correspond to a following day or a following week, in particular the day following the day on which the aggregated load profile was reported.
  • the fact that the first entity controls or can control individual load profiles of the group of energy stores includes, in one development, that the first entity can control a charging operation of the individual energy stores. This includes the first instance being able to charge and also discharge the energy stores.
  • the "aggregated" load profile corresponds to a summary, in particular an addition, of the load profiles of the individual energy stores. This can also be viewed in such a way that the load profiles of the individual energy storage devices are bundled and viewed as a "pool” or "overall battery".
  • a load profile can, for example, in the form of a curve or a table, correspond to the electrical energy or power demand required for the forecast period, e.g. for the following day, depending on time windows in the forecast period, for example a quarter of an hour, an hour, etc
  • the load profile can therefore correspond, for example, to a list of the respective energy or power requirements for the 96 quarter-hour time windows of the next day.
  • the energy or power requirement can correspond to an expected energy or power consumption of the energy store and possibly to an amount of energy or power that can be called up by the energy store.
  • the forecast of the aggregated load profile for a later forecast period can be derived, for example, on the basis of an at least approximately known charging behavior of the energy storage devices derived from historical data, from charging conditions requested by the user, charging contracts and other boundary conditions. Forecasting is fundamentally known and is therefore not discussed further here.
  • the second entity can be, for example, an energy supplier, an energy trader, the first entity, and so on.
  • the second instance can buy a quantity of energy or energy profile that corresponds to the forecast aggregated charging process over time, e.g. on an energy market, e.g. a spot market (e.g. EPEX or similar) or directly from another suitable marketplace or participant in the energy market.
  • a spot market e.g. EPEX or similar
  • the fact that the second instance trades the amount of energy corresponding to the forecast load profile for the forecast period can include buying and/or selling.
  • an aggregated load profile range for the remaining period of the forecast period forecast and reported to the second instance corresponds to an update of the load profile for the forecast period, eg for the next day that then began, based on the then actually occurring charging behavior of the energy storage considered.
  • a “load profile band” is understood to mean a load profile that has a certain width for each time window, which can also be referred to as a "load profile with flexibility". This width corresponds to an energy bandwidth that is fundamentally available for the respective remaining time window for the second instance. If, for example, it has been found that a certain energy storage device was not used, contrary to the original forecast, the unused energy can be made available to the second instance, e.g. for sale during a period with a high electricity price and buyback during a period with a low one electricity price.
  • the bandwidth is determined by the first instance in a way that is basically known, e.g. by using a target function.
  • the load range can also be referred to as the load range.
  • the fact that the second instance determines an optimized aggregated load profile from the reported load profile range includes in particular that the second instance in accordance with certain criteria, e.g. a price optimization that can be achieved through trading on a suitable energy market, e.g. the intraday market (EPEX). , selects or defines a specific load profile from the available load profile range. This optimized load profile or the difference to the originally forecast load profile is requested by the first instance. Determining can also include concrete action (buying, selling) of the relevant amounts of energy.
  • certain criteria e.g. a price optimization that can be achieved through trading on a suitable energy market, e.g. the intraday market (EPEX).
  • the first instance distributes or disaggregates the optimized load profile to individual load profiles for the energy storage devices it controls and correspondingly controls charging processes for the energy storage devices on the basis of the associated individual load profiles.
  • the group of electrical energy stores includes a fleet of electric vehicles, several of which are provided for bidirectional power transmission. At least some of the electric vehicles can therefore be V2G-capable in combination with their charging stations.
  • the forecast of the aggregated load profile for a later forecast period can then also take into account known mobility requirements of the users of the electric vehicles.
  • the electric vehicles may be plug-in hybrid electric vehicles (PHEV), fuel cell electric vehicles (FCHV), or battery electric vehicles (BEV).
  • the energy storage devices can be, for example, electrochemical energy storage devices such as batteries, fuel cells, etc.
  • electric vehicles and the electrical energy storage devices they contain can also be used synonymously, provided nothing to the contrary results from the context.
  • the first instance can be a manufacturer of the electric vehicles or a fleet operator.
  • the group of electrical energy stores can include other energy stores such as chargeable ones, e.g. stationary electrical energy stores.
  • the update can be carried out again using steps (c) to (e) for each time window of the forecast period that has occurred. In this way, the amount of energy can be optimized particularly efficiently and continuously.
  • step (a) the first entity forecasts an aggregated load profile range for this energy storage device and reports it to a second entity
  • step (b) the second entity reports an optimized aggregated load profile from the load profile range forecast in step (a). determines a corresponding amount of energy and reports the optimized aggregated load profile to the first instance.
  • the original forecast by the second instance can be determined or fixed using certain criteria such as fluctuating energy prices during the forecast period.
  • the group of energy storage devices includes a fleet of electric vehicles, several of which are provided for bidirectional power transmission, in which case in step (e) the first instance reduces the optimized load profile to individual load profiles for the energy storage device that it controls disaggregated that the mobility requirements of the individual electric vehicles are not impaired. This has the advantage that load profiles can be optimized without restricting the mobility of the vehicle user.
  • care can be taken to ensure that when an energy store discharges, the vehicle's state of charge does not fall below a predetermined, eg contractually guaranteed, minimum state of charge, or that the energy store is recharged by a probable time of use. If, for example, it is known from historical data that a specific electric vehicle is only driven between 8 a.m. and 9 a.m. and then again between 5 p.m. and 6 p.m. on weekdays, the first instance can discharge the energy storage device between these periods when electricity prices are high and again when electricity prices are low charging, with particular attention being paid to never falling below a minimum charge level.
  • a predetermined eg contractually guaranteed, minimum state of charge
  • step (d) the optimized, aggregated load profile is only requested by the first instance if the associated amount of energy reaches or exceeds a specified minimum amount of energy. What is achieved in this way is that in step (d) an optimization of the energy quantity is carried out particularly efficiently, since it is only carried out if tradable minimum energy quantities are also reached.
  • the second entity includes two different entities, namely a first second entity ("marketer or aggregator entity”) and a second second entity ("energy supplier").
  • the steps carried out in the method by the second instance can then in principle be carried out as desired by the aggregator instance and/or the energy supplier.
  • the aggregator entity can be a broker, marketer or trading entity.
  • the aggregator instance is set up or intended in particular to aggregate and then market an entire portfolio of customers, ie not just from the first instance described above.
  • the first instance in step (a) can report the aggregated load profile to the energy supplier, which in step (b) trades the corresponding amount of energy, while the first instance in step (c) reports to the aggregator instance, which in step (d) reports a optimized aggregate load profile, including the trading of the associated amounts of energy on the energy market.
  • the traded amounts of energy can then be forwarded to the energy supplier.
  • the aggregator instance only calculates the optimized aggregated load profile as an option and reports it to the energy supplier, who then trades (ie buys and/or sells) an amount of energy according to the optimized aggregated load profile on the energy market.
  • the second instance can also only include the aggregator instance or the energy supplier.
  • the second entity comprises an aggregator entity and/or an energy supplier.
  • the request for the amount of energy determined in step (d) according to the optimized aggregated load profile can also be requested by the aggregator instance or by the energy supplier from the first instance.
  • the amounts of energy supplied and withdrawn by the energy supplier at the grid connection point to supply the energy storage devices (in particular electric vehicles or their charging stations) and any other consumers can be tracked in particular via networked intelligent measuring systems (so-called “smart meters”).
  • the object is also achieved by an energy control system having at least one first entity that is set up to carry out steps (a), (c) and (e) of the method as described above.
  • the energy control system can be designed analogously to the method and has the same advantages.
  • Figure 1 shows a schematic of a power distribution system for allocating electrical power to a fleet of electric vehicles
  • Figure 2 shows a possible process for allocating electrical energy to a fleet of electric vehicles
  • Figure 5 shows an alternative possible process for allocating electrical energy to a fleet of electric vehicles
  • Figure 1 shows a sketch of a power distribution system for allocating electrical power to a fleet of electric vehicles E1, E2, ... En.
  • the electric vehicles E1 to En are connectable to charging stations L1, L2, ... Ln and then to the bi-directional power line device provided, e.g. according to V2G technology.
  • the individual load profiles including charging and discharging of the electric vehicles E1 to En can be controlled using a first entity INST1, which corresponds to the manufacturer of the electric vehicles E1 to En here, for example.
  • the first instance Instl is set up to forecast an aggregated or summarized or "pooled" load profile of these electric vehicles E1 to En, e.g. on the basis of previous user behavior and other boundary conditions.
  • the first entity INST1 is coupled in terms of data technology to a unit entity INST2-1, which is set up to trade amounts of electrical energy on an energy market EM, for example a spot market, in particular to buy and sell amounts of energy at specific times. In a further development, purchases and sales can only be made from a certain minimum quantity.
  • the aggregate instance INST2-1 corresponds in particular to an energy broker or trader. It is generally easier to achieve minimum quantities the more electric vehicles E1 to En or their load profiles are controlled by the first instance. For example, n may be in the range of hundreds, thousands, tens of thousands, hundreds of thousands, or even more electric vehicles E1 through En.
  • the first instance INST 1 is also data-linked to an energy supplier INST2-2, which supplies the electrical energy from a power grid to the charging stations L1 to Ln and on to the electric vehicles E1 to En for charging them and energy drawn from the electric vehicles E1 to En can feed into the power grid.
  • the actual amount of energy (electricity or power) that has flowed is tracked by the energy supplier INST2-2 or by a measuring point operator commissioned by him (not shown).
  • the energy supplier INST2-2 is in particular a market participant who can and may supply end customers with energy.
  • the energy supplier INST2-2 is also linked to the aggregator instance INST2-1 in terms of data technology and can optionally also be linked in terms of data technology to the energy market EM.
  • a step S1 on a previous day T-1, the first instance INST1 predicts an aggregated load profile for the electric vehicles from the probable individual charging processes for the next day T, and in a step S2 it is sent to the energy suppliers INST2-2 on the previous day T-1 reported.
  • FIG. 3 shows a sketch of such a predicted aggregated load profile PLG as a plot of an amount of energy E or power P over the time of the next day in quarter-hour time windows. Consequently, there are 96 time windows, to which a respective predicted aggregated amount of energy is assigned. In the present case, this amount of energy corresponds to the forecast aggregated probable energy consumption at the charging stations L1 to Ln. As indicated, for example, at the beginning of the day T, the energy consumption is initially close to zero, then increases when users go to work or to the ok
  • an energy profile can be reported, which also includes electrical energy that is available from the electric vehicles E1 to En via the charging stations L1 to Ln (not shown). In this case, the amounts of energy can also become negative.
  • the energy supplier INST2-2 buys a time-distributed amount of energy for the next day T, which corresponds to the reported load profile, on the previous day T-1 on the energy market EM.
  • the energy supplier INST2-2 can also sell energy E or power P present in batteries of the electric vehicles E1 to En on the energy market EM when it is likely not to be used, but in such a way that the mobility of the electric vehicles E1 to En is not restricted. For example, if electricity is more expensive between midnight and 2 a.m. than between 2 a.m. and 4 a.m., the energy supplier INST2-2 can sell a certain amount of energy stored in the batteries of the electric vehicles E1 to En between 12 a.m. and 2 a.m. and the electric vehicles E1 to En discharged accordingly and recharged between 2 a.m. and 4 a.m., which can result in a financial benefit without having a negative impact on the mobility needs of vehicle operators.
  • the first instance INST 1 forecasts in a step S4 every past quarter of an hour for the then remaining time of day T based on the actual charging behavior or the actual load processes of the electric vehicles E1 until En updated aggregated Load range LGB.
  • the load profile band LGB no longer includes just one value per time window, but rather an energy band calculated by the first instance INST1 using a target function, which includes a minimum and maximum amount of energy available for trading for the associated time window. 4 shows a sketch of such a load profile band LGB.
  • the first entity INST1 reports or transmits the load profile range LGB to the aggregator INST2-1 in a step S5.
  • the aggregator instance INST2-1 looks for or determines a specific load profile LGO indicated by dashed lines in FIG. which is optimized with regard to certain criteria, e.g. low electricity prices.
  • the aggregator entity INST2-1 completes a corresponding trade with the energy market EM by determining the optimized load profile LGO.
  • the aggregator instance INST2-1 requests the optimized load profile LGO from the first instance INST1, i.e. the first instance reports the optimized load profile LGO and the first instance INST 1 expects the load profiles of the electric vehicles E1 to En controls in such a way that the amounts of energy belonging to the optimized load profile LGO are actually exchanged, that is to say are taken from or delivered to the electric vehicles E1 to En, in particular via the energy suppliers INST2-2.
  • the first entity INST1 divides the optimized load profile LGO into individual load profiles for the electric vehicles E1 to En controlled by it or “disaggregates” them and controls the individual load profiles for the electric vehicles E1 to En accordingly.
  • the aggregator entity INST2-1 can also report the optimized load profile LGO or a difference to the last valid aggregated load profile to the energy supplier INST2-2, which ensures balancing group balancing. This step is particularly necessary if INST2 are two different market players.
  • Steps S3 to S9 can, as already indicated above for step S4, be carried out again for each time window of the current day T.
  • the above steps do not all need to be performed in the order described.
  • steps S7 and S9 can also be carried out in reverse order or simultaneously.
  • the above entities INST1, INST2-1, INST2-2 can also be different entities, e.g. economically and/or organizationally separate entities.
  • at least two of the entities INST1, INST2-1, INST2-2 can be combined into one entity, e.g. the aggregator entity INST2-1 and the energy supplier INST2-2 can be a single second entity.
  • the first entity INST 1, for example, can also include an aggregator entity INST2-1, e.g. itself also act as an energy trader or broker.
  • This method uses the same daily steps S4 to S8 or S9 as the method described under FIG. 2, but differs in the determination of the load transition on the previous day. In the present case, this is determined similarly to the optimized load profile LGO of the method described under Fig. 2:
  • the first entity INST1 already determines on the previous day T-1 a load profile band, e.g. determined analogously to the long band line LGB, and reports it to the aggregator entity INST2-1 in a step S2'.
  • a load profile band e.g. determined analogously to the long band line LGB
  • step S3' the aggregator entity INST2-1 selects an optimized load profile from this load profile range by comparison with the energy market EM, analogously to step S6, and reports this back to the first entity INST1 in a step S3A.
  • the aggregator entity INST2-1 can already have traded the corresponding amounts of energy on the energy market EM. It can also report the optimized load profile to the energy supplier.
  • the aggregator instance INST2-1 reports the optimized load profile to the energy supplier INST2-2, which can conclude the corresponding trade.
  • a numerical specification can also include exactly the specified number as well as a customary tolerance range, as long as this is not explicitly excluded.

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Abstract

Ein Verfahren (S1-S9) dient zum Zuweisen elektrischer Energie (E) zu einer Gruppe von elektrischen Energiespeichern (E1-En), insbesondere Flotte von Elektrofahrzeugen (E1- En), von denen mehrere zur bidirektionalen Stromleitung vorgesehen sind, wobei (a) mindestens eine erste Instanz (INST1), welche individuelle Lastgänge der Gruppe von elektrischen Energiespeichern steuert, einen aggregierten Lastgang (PLG) dieser Energiespeicher prognostiziert (S1) und an eine zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) meldet (S2), (b) die zweite Instanz eine dem prognostizierten Lastgang (PLG) entsprechenden Energiemenge handelt (S3), (c) die erste Instanz während des dann eingetretenen Prognosezeitraums (T) ein aggregiertes Lastgangband (LGB) für die verbleibende Zeitdauer des Prognosezeitraums unter Berücksichtigung des während des Prognosezeitraums bis dahin tatsächlich durchgeführten Lastgänge prognostiziert (S4) und an die zweite Instanz meldet (S5), (d) die zweite Instanz aus dem gemeldeten Lastgangband einen optimierten Lastgang (LGO) bestimmt (S6) und von der ersten Instanz anfordert (S7) und (e) die erste Instanz den optimierten Lastgang auf einzelne Lastgänge für die von ihr gesteuerten Energiespeicher disaggregiert und die Energiespeicher auf Grundlage der zugehörigen einzelnen Lastgänge steuert (S8).

Description

Zuweisen elektrischer Energie zu einer Gruppe von elektrischen
Energiespeichern
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Zuweisen von elektrischer Energie zu einer Gruppe von elektrischen Energiespeichern durch Laden und/oder Entladen. Die Erfindung betrifft auch ein entsprechendes Energiesteuersystem. Die Erfindung ist insbesondere vorteilhaft anwendbar auf eine Gruppe ("Flotte") von Elektrofahrzeugen mit integrierter, bidirektionaler Ladetechnologie.
Aus einer Pressemeldung von "The Mobility House" ist es bekannt, Elektrofahrzeuge mit integrierter, bidirektionaler Ladetechnologie wie Kraftwerke in das Stromnetz zu integrie ren. Dazu wird die Fähigkeit genutzt, zur Netzstabilisierung Strom aus Fahrzeugbatterien in das Stromnetz einzuspeisen, was auch als "Vehicle-to-Grid"-Technik (V2G) bekannt ist.
Der Stand der Technik ermöglicht jedoch nur sehr beschränkt und singulär die Anbindung von Elektrofahrzeuge in ein Energiesystem und ist unwirtschaftlich.
Es ist die Aufgabe der vorliegenden Erfindung, die Nachteile des Standes der Technik zumindest teilweise zu überwinden und insbesondere eine verbesserte Energiezuweisung und -nutzung bezüglich einer Gruppe von Energiespeichern, insbesondere einer Flotte von Elektrofahrzeugen, unter bidirektionalen Stromleitung vorzusehen.
Diese Aufgabe wird gemäß den Merkmalen der unabhängigen Ansprüche gelöst. Bevor zugte Ausführungsformen sind insbesondere den abhängigen Ansprüchen entnehmbar.
Die Aufgabe wird gelöst durch ein Verfahren zum Zuweisen elektrischer Energie zu einer Gruppe von elektrischen Energiespeichern, bei dem
(a) mindestens eine erste Instanz, welche individuelle Lastgänge der Gruppe von elektri schen Energiespeichern steuert, einen aggregierten Lastgang dieser Energiespeicher prognostiziert und an eine zweite Instanz meldet,
(b) die zweite Instanz für den Prognosezeitraum eine dem prognostizierten Lastgang ent sprechenden Energiemenge handelt (d.h., kauft und/oder verkauft bzw. ganz allgemein zur Optimierung an einem geeigneten Marktplatz einsetzt, ggf. auch nur als Option usw.),
(c) die erste Instanz während des dann eingetretenen Prognosezeitraums ein aggregier tes Lastgangband für die verbleibende Zeitdauer des Prognosezeitraums prognosti ziert, insbesondere unter Berücksichtigung der während des Prognosezeitraums bis dahin tatsächlich durchgeführten Lade- bzw. Lastvorgänge der Energiespeicher, und an die zweite Instanz meldet,
(d) die zweite Instanz aus dem gemeldeten Lastgangband einen optimierten aggregier ten Lastgang bestimmt und von der ersten Instanz anfordert und
(e) die erste Instanz den optimierten Lastgang auf einzelne Lastgänge für die von ihr ge steuerten Energiespeicher disaggregiert und die Energiespeicher bzw. deren Lade vorgänge auf Grundlage der zugehörigen einzelnen Lastgänge steuert.
Dieses Verfahren nutzt durch Bündelung der Lastgänge der Gruppe von elektrischen Energiespeichern vorteilhafterweise Skalierungseffekte, um deren Wirtschaftlichkeit zu verbessern, insbesondere dadurch, dass Mindestmengen an handelbarer elektrischer Energie bereitgestellt werden können, welche eine Energieverteilung effizienter gestalten. Insbesondere können zuvor prognostizierte aggregierte Lastgänge bzw. die zugehörige prognostizierte Menge an elektrischer Energie bzw. Leitung während des Prognosezeit raums auf Basis des tatsächlichen Nutzerverhaltens aktualisiert werden. Dies sich dabei ergebende Energiedifferenz kann durch die zweite Instanz neu gehandelt werden, insbe sondere so, dass die dann tatsächlich bezogene und auf die Energiespeicher verteilte Energiemenge einen Preisvorteil ergibt.
Der Prognosezeitraum kann beispielsweise einem folgenden Tag oder einer folgenden Woche entsprechen, insbesondere dem auf den Tag der Meldung des aggregierten Last gangs folgenden Tag.
Dass die erste Instanz individuelle Lastgänge der Gruppe von Energiespeichern steuert bzw. steuern kann, umfasst in einer Weiterbildung, dass die erste Instanz einen Ladebe trieb der einzelnen Energiespeicher steuern kann. Dies umfasst, dass die erste Instanz die Energiespeicher aufladen kann und, auch entladen kann. Der "aggregierte" Lastgang entspricht einer Zusammenfassung, insbesondere Addition, der Lastgänge der einzelnen Energiespeicher. Dies kann auch so angesehen werden, dass die Lastgänge der einzelnen Energiespeicher gebündelt als ein "Pool" oder "Ge samtbatterie" betrachtet werden.
Ein Lastgang kann beispielsweise in Form eines Verlaufs oder einer T abeile einer für den Prognosezeitraum, z.B. für den folgenden Tag, benötigten elektrischen Energie- oder Leistungsbedarfs entsprechen, und zwar in Abhängigkeit von in dem Prognosezeitraum liegenden Zeitfenstern, beispielsweise einer Viertelstunde, einer Stunde, usw. Der Last gang kann also beispielsweise einer Aufstellung des jeweiligen Energie- oder Leistungs bedarfs für die 96 viertelstündigen Zeitfenster des nächsten Tags entsprechen. Der Ener gie- oder Leistungsbedarf kann einem voraussichtlichen Energie- oder Leistungsver brauch der Energiespeicher und ggf. einer von den Energiespeichern abrufbaren Energie oder Leistungsmenge entsprechen.
Das Prognostizieren des aggregierten Lastgangs für einen späteren Prognosezeitraum kann beispielsweise auf Basis eines zumindest ungefähr bekannten, aus Historiendaten abgeleiteten Ladeverhalten der Energiespeicher, von nutzerseitig angeforderten Ladebe dingungen, Ladeverträgen und weiteren Randbedingungen abgleitet werden. Das Prog nostizieren ist grundsätzlich bekannt und wird deshalb hier nicht weiter ausgeführt.
Die zweite Instanz kann beispielsweise ein Energielieferant, ein Energiehändler, die erste Instanz usw. sein.
Die zweite Instanz kann für den Prognosezeitraum (d.h., vor Eintritt des Prognosezeit raums) eine dem prognostizierten aggregierten Ladevorgang entsprechende Energie menge bzw. Energieverlauf zeitabhängig kaufen, z.B. an einem Energiemarkt, beispiels weise einem Spotmarkt (z.B. EPEX o.ä.) oder direkt bei einem anderen geeigneten Markt platz oder Teilnehmer am Energiemarkt. Dass die zweite Instanz die für den Prognose zeitraum eine dem prognostizierten Lastgang entsprechenden Energiemenge handelt, kann ein Einkäufen und/oder Verkaufen umfassen.
Dass die erste Instanz während des dann eingetretenen Prognosezeitraums ein aggre giertes Lastgangband für die verbleibende Zeitdauer des Prognosezeitraums prognostiziert und an die zweite Instanz meldet, entspricht einer Aktualisierung des Last gangs für den Prognosezeitraum, z.B. für den dann angebrochenen nächsten Tag, an hand des dann tatsächlich eingetretenen Ladeverhaltens der betrachteten Energiespei cher.
Unter einem "Lastgangband" wird ein Lastgang verstanden, der für jedes Zeitfenster eine gewisse Breite aufweist, was auch als "Lastgang mit Flexibilität" bezeichnet werden kann. Diese Breite entspricht einer für die jeweiligen noch verbleibenden Zeitfenster für die zweite Instanz grundsätzlich verfügbaren Energiebandbreite. Hat sich beispielsweise er geben, dass ein bestimmter Energiespeicher entgegen der ursprünglichen Prognose nicht benutzt wurde, so kann die nicht verbrauchte Energie der zweiten Instanz zur Verfügung gestellt werden, z.B. zum Verkauf während eines Zeitraums mit einem hohem Strompreis und Rückkauf zu einem Zeitraum mit einem niedrigen Strompreis. Die Bandbreite wird durch die erste Instanz auf grundsätzlich bekannte Weise bestimmt, z.B. durch Anwen dung einer Zielfunktion. Das Lastgangband kann auch als Lastgangbereich bezeichnet werden.
Dass die zweite Instanz aus dem gemeldeten Lastgangband einen optimierten aggregier ten Lastgang bestimmt, umfasst insbesondere, dass die zweite Instanz gemäß bestimm ter Kriterien, z.B. einer durch Handel an einem geeigneten Energiemarkt, bspw. dem Int- raday-Markt (EPEX), erreichbaren Preisoptimierung, einen konkreten Lastgang aus dem zur Verfügung stehenden Lastgangband auswählt bzw. festlegt. Dieser optimierte Last gang bzw. die Differenz zu dem ursprünglich prognostizierten Lastgang wird von der ers ten Instanz anfordert. Das Bestimmen kann auch ein konkretes Handeln (Einkäufen, Ver kaufen) der betreffenden Energiemengen umfassen.
Die erste Instanz verteilt bzw. disaggregiert den optimierten Lastgang auf einzelne Last gänge für die von ihr gesteuerten Energiespeicher und steuert entsprechend Ladevor gänge für die Energiespeicher auf Grundlage der zugehörigen einzelnen Lastgänge.
Es ist eine Ausgestaltung, dass die Gruppe der elektrischen Energiespeicher eine Flotte von Elektrofahrzeugen umfasst, von denen mehrere zur bidirektionalen Stromleitung vor gesehen sind. Zumindest einige der Elektrofahrzeuge können also im Zusammenspiel mit ihren Ladestationen V2G-fähig sein. Das Prognostizieren des aggregierten Lastgangs für einen späteren Prognosezeitraum kann dann auch bekannte Mobilitätswünsche der Nutzer der Elektrofahrzeuge berücksich tigen.
Die Elektrofahrzeuge können z.B. Plug-In-Hybridelektrofahrzeuge (PHEV), Brennstoffzel lenfahrzeuge (FCHV) oder batterieelektrische Fahrzeuge (BEV) sein. Die Energiespeicher können entsprechend z.B. elektrochemische Energiespeicher wie Batterien, Brennstoff zellen usw. sein. Im Folgenden können die Elektrofahrzeuge und die darin enthaltenen elektrischen Energiespeicher auch synonym verwendet werden, falls sich aus dem Zu sammenhang nichts Gegenteiliges ergibt.
Speziell in dieser Ausgestaltung kann die erste Instanz ein Hersteller der Elektrofahr zeuge oder ein Flottenbetreiber sein.
Alternativ oder zusätzlich kann die Gruppe der elektrischen Energiespeicher andere wie deraufladbare Energiespeicher umfassen, z.B. stationäre elektrische Energiespeicher.
Es ist eine Ausgestaltung, dass die Aktualisierung durch die Schritte (c) bis (e) für jedes Zeitfenster des eingetretenen Prognosezeitraums erneut durchgeführt werden kann. So kann eine Optimierung der Energiemenge besonders effizient und kontinuierlich durchge führt werden.
Es ist eine Ausgestaltung, dass in Schritt (a) die erste Instanz ein aggregiertes Lastgangband für diese Energiespei cher prognostiziert und an eine zweite Instanz meldet und in Schritt (b) die zweite Instanz aus dem in Schritt (a) prognostizierten Lastgangband einen optimierten aggregierten Lastgang bestimmt, eine entsprechende Energie menge handelt und den optimierten aggregierten Lastgang der ersten Instanz meldet.
So wird der Vorteil erreicht, dass, analog zu den Schritten (c) und (d), die ursprünglich Prognose durch die zweite Instanz anhand bestimmter Kriterien wie schwankenden Ener giepreisen während des Prognosezeitraums ein optimierter Lastgang bestimmt bzw. fest gelegt werden kann. Es ist eine Ausgestaltung, dass die Gruppe der Energiespeicher eine Flotte von Elektro fahrzeugen umfasst, von denen insbesondere mehrere zur bidirektionalen Stromleitung vorgesehen sind, wobei dann in Schritt (e) die erste Instanz den optimierten Lastgang auf einzelne Lastgänge für die von ihr gesteuerten Energiespeicher dergestalt disaggregiert, dass Mobilitätsanforderungen der einzelnen Elektrofahrzeuge nicht beeinträchtigt werden. Dadurch wird der Vorteil erreicht, dass Lastgänge optimiert werden können, ohne die Mo bilität der Fahrzeugnutzer einzuschränken. Beispielsweise kann darauf geachtet werden, dass bei einer Entladung eines Energiespeichers ein vorgegebener, z.B. vertraglich zuge sicherter, Mindestladezustand des Fahrzeugs nicht unterschritten wird oder der Energie speicher bis zu einem vermutlichen Einsatzzeitpunkt wieder aufgeladen wird. Ist beispiels weise aus Historiendaten bekannt, dass ein bestimmtes Elektrofahrzeug werktags nur zwischen 8 Uhr und 9 Uhr und dann wieder zwischen 17 Uhr und 18 Uhr bewegt wird, kann die erste Instanz zwischen diesen Zeiträumen der Energiespeicher bei hohen Strom preisen entladen und bei niedrigen Strompreisen wieder aufladen, wobei insbesondere darauf geachtet wird, dass ein Mindestladezustand zu keinem Zeitpunkt unterschritten wird.
Es ist eine Ausgestaltung, dass in Schritt (d) der optimierte aggregierte Lastgang nur dann von der ersten Instanz anfordert wird, wenn die zugehörige Energiemenge eine vorgege bene Mindestenergiemenge erreicht oder überschreitet. So wird erreicht, dass in Schritt (d) eine Optimierung der Energiemenge besonders effizient durchgeführt werden, da sie nur dann durchgeführt wird, wenn auch handelbare Mindestenergiemengen erreicht wer den.
Es ist eine Ausgestaltung, dass die zweite Instanz zwei unterschiedliche Instanzen um fasst, nämlich eine erste zweite Instanz ("Vermarkter oder Aggregatorinstanz") und eine zweite zweite Instanz ("Energielieferant"). Die in dem Verfahren von der zweiten Instanz durchgeführten Schritte können dann grundsätzlich beliebig von der Aggregatorinstanz und/oder dem Energielieferanten durchgeführt werden. Beispielsweise kann die Aggrega torinstanz eine Makler-, Vermarkter oder Handelsinstanz sein. Die Aggregatorinstanz ist insbesondere dazu eingerichtet oder vorgesehen, ein ganzes Portfolio von Kunden zu ag gregieren und dann zu vermarkten, also nicht nur von der oben beschriebenen ersten In stanz. Beispielsweise kann die erste Instanz in Schritt (a) dem Energielieferanten den aggregier ten Lastgang melden, welcher in Schritt (b) die entsprechenden Energiemenge handelt, während die erste Instanz in Schritt (c) an die Aggregatorinstanz meldet, welche in Schritt (d) einen optimierten aggregierten Lastgang bestimmt, einschließlich des Handelns der zugehörigen Energiemengen am Energiemarkt. Die gehandelten Energiemengen können dann an den Energielieferanten weitergeleitet werden. Alternativ berechnet die Aggrega torinstanz lediglich den optimierten aggregierten Lastgang als Option und meldet ihn an den Energielieferanten, der folgend eine Energiemenge gemäß optimierten aggregierten Lastgang am Energiemarkt handelt (d.h., einkauft und/oder verkauft).
Alternativ kann die zweite Instanz auch nur die Aggregatorinstanz oder den Energieliefe ranten umfassen.
Es ist also allgemein eine Ausgestaltung, dass die zweite Instanz eine Aggregatorinstanz und/oder einen Energielieferanten umfasst.
Auch kann die Anforderung der in Schritt (d) bestimmten Energiemenge gemäß dem opti mierten aggregierten Lastgang durch die Aggregatorinstanz oder durch den Energieliefe ranten von der ersten Instanz angefordert werden.
Die von dem Energielieferant an dem Netzanschlusspunkt gelieferten und entnommenen Energiemengen zur Versorgung der Energiespeicher (insbesondere Elektrofahrzeuge bzw. deren Ladestationen) und ggf. weitere Verbraucher können insbesondere über ver netzte intelligente Messsysteme (sog. "Smart Meters") nachgehalten werden.
Die Aufgabe wird auch gelöst durch ein Energiesteuersystem, mindestens aufweisend eine erste Instanz, die zur Durchführung der Schritte (a), (c) und (e) des Verfahrens wie oben beschrieben eingerichtet ist. Das Energiesteuersystem kann analog zu dem Verfah ren ausgebildet werden und weist die gleichen Vorteile auf.
Die Aufgabe wird auch gelöst durch ein System, das zur den oben beschriebenen Verfah rens eingerichtet ist. Die oben beschriebenen Eigenschaften, Merkmale und Vorteile dieser Erfindung sowie die Art und Weise, wie diese erreicht werden, werden klarer und deutlicher verständlich im Zusammenhang mit der folgenden schematischen Beschreibung eines Ausführungsbei spiels, das im Zusammenhang mit den Zeichnungen näher erläutert wird.
Fig.1 zeigt eine Skizze eines Energieverteilungssystems zum Zuweisen von elektri scher Energie zu einer Flotte von Elektrofahrzeugen;
Fig.2 zeigt einen möglichen Ablauf zum Zuweisen von elektrischer Energie zu einer Flotte von Elektrofahrzeugen;
Fig.3 zeigt eine Skizze eines prognostizierten aggregierten Lastgangs;
Fig.4 zeigt eine Skizze eines Lastgangbands;
Fig.5 zeigt einen alternativen möglichen Ablauf zum Zuweisen von elektrischer Energie zu einer Flotte von Elektrofahrzeugen;
Fig.1 zeigt eine Skizze eines Energieverteilungssystems zum Zuweisen elektrischer Ener gie zu einer Flotte von Elektrofahrzeugen E1, E2, ... En. Die Elektrofahrzeuge E1 bis En sind an Ladestationen L1, L2, ... Ln anschließbar und dann zur bidirektionalen Stromlei tung vorgesehen, z.B. gemäß der V2G-Technik.
Die individuellen Lastgänge einschließlich Auf- und Entladung der Elektrofahrzeuge E1 bis En sind mittels einer ersten Instanz INST1 steuerbar, die hier beispielsweise dem Her steller der Elektrofahrzeuge E1 bis En entspricht. Die ersten Instanz Instl ist dazu einge richtet, z.B. auf Basis eines bisherigen Nutzerverhaltens und anderer Randbedingung ei nen aggregierten bzw. zusammengefassten bzw. "gepoolten" Lastgang dieser Elektro fahrzeuge E1 bis En zu prognostizieren.
Die erste Instanz INST1 ist datentechnisch mit einer Aggregatinstanz INST2-1 gekoppelt, welche dazu eingerichtet ist, elektrische Energiemengen an einem Energiemarkt EM, bei spielsweise einem Spotmarkt, zu handeln, insbesondere Energiemengen zu bestimmten Zeiten zu kaufen und zu verkaufen. Dabei können in einer Weiterbildung Käufe und Ver käufe erst ab einer bestimmten Mindestmenge getätigt werden. Die Aggregatinstanz INST2-1 entspricht insbesondere einem Energiemakler oder -händler. Das Erreichen von Mindestmengen ist allgemein umso einfacher, je mehr Elektrofahr zeuge E1 bis En bzw. deren Lastgänge von der ersten Instanz gesteuert werden. Bei spielsweise kann n im Bereich von Hunderten, Tausenden, Zehntausenden, Hunderttau senden oder sogar noch mehr Elektrofahrzeugen E1 bis En liegen.
Die erste Instanz INST 1 ist ferner mit einem Energielieferanten INST2-2 datentechnisch gekoppelt, welcher die elektrische Energie aus einem Stromnetz an die Ladestationen L1 bis Ln und weiter an die Elektrofahrzeuge E1 bis En zu deren Aufladung liefert und von den Elektrofahrzeugen E1 bis En entnommene Energie in das Stromnetz einspeisen kann. Die tatsächlich geflossenen Energiemengen (Strom bzw. Leistung) wird von dem Energielieferanten INST2-2 oder einem von ihm beauftragten Messstellenbetreiber (o. Abb.) nachgehalten. Der Energielieferant INST2-2 ist insbesondere ein Marktteilneh mer, der Endkunden mit Energie versorgen kann und darf.
Der Energielieferant INST2-2 ist außerdem mit der Aggregatorinstanz INST2-1 datentech nisch gekoppelt und kann optional auch mit dem Energiemarkt EM datentechnisch gekop pelt sein.
Fig.2 zeigt einen möglichen Ablauf zum Zuweisen von elektrischer Energie zu der Flotte von Elektrofahrzeugen E1 bis En.
In einem Schritt S1 wird an einem Vortag T-1 von der ersten Instanz INST1 ein für die Elektrofahrzeuge aus den wahrscheinlichen individuellen Ladevorgängen aggregierter Lastgang für den nächsten Tag T prognostiziert und in einem Schritt S2 noch am Vortag T-1 an den Energielieferanten INST2-2 gemeldet.
Fig.3 zeigt eine Skizze eines solchen prognostizierten aggregierten Lastgangs PLG als Auftragung einer Energiemenge E bzw. Leistung P über die Zeit des nächsten Tags in viertelstündigen Zeitfenstern. Es sind folglich 96 Zeitfenster vorhanden, denen eine jewei lige prognostizierte aggregierte Energiemenge zugeordnet ist. Vorliegend entspricht diese Energiemenge dem prognostizierten aggregierten wahrscheinlichen Energieverbrauch an den Ladestationen L1 bis Ln. Wie angedeutet ist beispielsweise zu Beginn des Tags T der Energieverbrauch zunächst nahe Null, steigt dann an, wenn Nutzer zur Arbeit oder zum io
Einkäufen fahren, bleibt mittags auf mittlerem Niveau, steigt zum Abend hin an, wenn Nut zer nach Hause zurückkehren und nimmt dann im Laufe des Abends wieder ab.
Alternativ kann anstelle des Energieverbrauchs ein Energieverlauf gemeldet werden, wel che auch eine von den Elektrofahrzeugen E1 bis En über die Ladestationen L1 bis Ln ver fügbare abrufbare elektrische Energie umfasst (o. Abb.). In diesem Fall können die Ener giemengen auch negativ werden.
Zurückkommend zu Fig.2 kauft der Energielieferant INST2-2 noch am Vortag T-1 am Energiemarkt EM eine dem gemeldeten Lastgang entsprechende zeitverteilte Energie menge für den nächsten Tag T.
Alternativ kann der Energielieferant INST2-2 an dem Energiemarkt EM auch in Batterien der Elektrofahrzeuge E1 bis En bei wahrscheinlichem Nichtgebrauch vorhandene Energie E bzw. Leistung P verkaufen, jedoch so, dass die Mobilität der Elektrofahrzeuge E1 bis En nicht eingeschränkt wird. Ist Strom beispielsweise zwischen 0 Uhr und 2 Uhr teurer als zwischen 2 Uhr und 4 Uhr, kann der Energielieferant INST2-2 eine bestimmte in den Bat terien der Elektrofahrzeuge E1 bis En gespeicherte Energiemenge zwischen 0 Uhr und 2 Uhr verkaufen und die Elektrofahrzeuge E1 bis En entsprechend entladen und zwischen 2 Uhr und 4 Uhr wieder aufladen, wodurch ihm ein finanzieller Vorteil erwachsen kann, ohne dass dies für die Mobilitätbedürfnisse der Fahrzeugbetreiber negative Auswirkungen hätte.
Am dem dem Prognosezeitraum entsprechenden nächsten Tag T prognostiziert die erste Instanz INST 1 in einem Schritt S4 zu jeder vergangenen Viertelstunde für die dann noch verbleibende Zeitdauer des Tags T ein anhand des tatsächlichen Ladeverhaltens bzw. der tatsächlich durchgeführten Lastvorgänge der Elektrofahrzeuge E1 , bis En aktualisiertes aggregiertes Lastgangband LGB. Das Lastgangband LGB umfasst nun nicht mehr nur ei nen Wert pro Zeitfenster, sondern ein durch die erste Instanz INST1 anhand einer Ziel funktion berechnetes Energieband, das für das zugehörige Zeitfenster eine minimal und maximal zum Handel verfügbare Energiemenge umfasst. Fig.4 zeigt eine Skizze eines solchen Lastgangbands LGB. Zurückkehrend zu Fig.2 meldet bzw. übermittelt die erste Instanz INST1 in einem Schritt S5 das Lastgangband LGB an die Ag g reg ato rin stanz INST2-1.
Die Aggregatorinstanz INST2-1 sucht bzw. bestimmt in einem Schritt S6 aus dem Last gangband LGB durch Abgleich mit dem Energiemarkt EM (z.B. durch Preisvergleiche in einem % Std.-Intraday Markt) einen bestimmten, in Fig.4 gestrichelt angedeuteten Last gang LGO, der in Bezug auf bestimmte Kriterien, z.B. geringe Strompreise, hin optimiert ist. In der vorliegenden Variante des Verfahrens schließt die Aggregatorinstanz INST2-1 mit der Bestimmung des optimierten Lastgang LGO einen entsprechenden Handel mit dem Energiemarkt EM ab.
In einem Schritt S7 fordert die Aggregatorinstanz INST2-1 von der ersten Instanz INST1 den optimierten Lastgang LGO an, d.h., dass die der ersten Instanz den optimierten Last gang LGO meldet und von der ersten Instanz INST 1 erwartet, dass die die Lastgänge der Elektrofahrzeuge E1 bis En so steuert, dass die dem optimierten Lastgang LGO zugehöri gen Energiemengen tatsächlich ausgetauscht werden, also von den Elektrofahrzeugen E1 bis En abgenommen oder abgegeben werden, insbesondere über den Energielieferanten INST2-2.
In einem Schritt S8 teilt die erste Instanz INST1 den optimierten Lastgang LGO auf ein zelne Lastgänge für die von ihr gesteuerten Elektrofahrzeuge E1 bis En auf bzw. "disag- gregiert" sie und steuert die individuellen Lastgänge für die Elektrofahrzeuge E1 bis En entsprechend.
In einem optionalen Schritt S9 kann die Aggregatorinstanz INST2-1 zudem den optimier ten Lastgang LGO oder eine Differenz zu dem zuletzt gültigen aggregierten Lastgang dem Energielieferanten INST2-2 melden, wodurch der Bilanzkreisausgleich sichergestellt wird. Dieser Schritt ist insbesondere notwendig, falls INST2 zwei unterschiedliche Marktakteure sind.
Die Schritt S3 bis S9 können, wie bereits oben zu Schritt S4 angedeutet, für jedes Zeit fenster des aktuellen Tags T erneut durchgeführt werden. Die obigen Schritte brauchen nicht alle in der beschriebenen Reihenfolge durchgeführt zu werden. So können z.B. die Schritte S7 und S9 auch in umgekehrter Reihenfolge oder gleichzeitig durchgeführt werden.
Auch können die obigen Instanzen INST1, INST2-1, INST2-2 unterschiedliche Instanzen sein, z.B. wirtschaftlich und/oder organisatorisch getrennte Instanzen. Alternativ können mindestens zwei der Instanzen INST1 , INST2-1, INST2-2 zu einer Instanz zusammenge fasst sein, z.B. die Aggregatorinstanz INST2-1 und der Energielieferant INST2-2 eine ein zige zweite Instanz sein. Auch kann z.B. die erste Instanz INST 1 eine Aggregatorinstanz INST2-1 umfassen, z.B. selbst auch als Energiehändler oder -makler auftreten.
Fig.5 zeigt einen alternativen möglichen Ablauf zum Zuweisen elektrischer Energie zu der Flotte von Elektrofahrzeugen E1 bis En.
Dieses Verfahren nutzt die gleichen tagesaktuellen Schritte S4 bis S8 bzw. S9 wie das unter Fig.2 beschriebene Verfahren, unterscheidet sich aber in der Bestimmung des Last gangs am Vortag. Dieser wird vorliegend ähnlich zu dem optimierten Lastgang LGO des unter Fig.2 beschriebenen Verfahrens bestimmt:
Dazu bestimmt in einem Schritt ST die erste Instanz INST1 bereits am Vortag T-1 ein z.B. analog zu dem Langbandgang LGB bestimmtes Lastgangband und meldet es in einem Schritt S2' der Aggregatorinstanz INST2-1.
Die Aggregatorinstanz INST2-1 wählt in Schritt S3' aus diesem Lastgangband analog zu Schritt S6 durch Abgleich mit dem Energiemarkt EM einen optimierten Lastgang aus und meldet diesen in einem Schritt S3A an die erste Instanz INST 1 zurück. In einer Variante kann die Aggregatorinstanz INST2-1 dabei auch die entsprechenden Energiemengen be reits am Energiemarkt EM gehandelt haben. Sie kann den optimierten Lastgang dabei auch an den Energielieferanten melden. Alternativ meldet die Aggregatorinstanz INST2-1 den optimierten Lastgang an den Energielieferanten INST2-2, welcher den entsprechen den Handel abschließen kann.
Selbstverständlich ist die vorliegende Erfindung nicht auf das gezeigte Ausführungsbei spiel beschränkt. Allgemein kann unter "ein", "eine" usw. eine Einzahl oder eine Mehrzahl verstanden wer den, insbesondere im Sinne von "mindestens ein" oder "ein oder mehrere" usw., solange dies nicht explizit ausgeschlossen ist, z.B. durch den Ausdruck "genau ein" usw.
Auch kann eine Zahlenangabe genau die angegebene Zahl als auch einen üblichen Tole ranzbereich umfassen, solange dies nicht explizit ausgeschlossen ist.
Bezugszeichenliste
E Elektrische Energie
EM Energiemarkt
E1-En Elektrofahrzeug
INST 1 Erste Instanz
INST2-1 Aggregatorinstanz
INST2-2 Energielieferant
LGB Lastgangband
LGO Optimierter Lastgang
L1-Ln Ladestation
P Elektrische Leistung
PLG Prognostizierter aggregierter Lastgang
S1-S9 Verfahrensschritte
ST-S3' Verfahrensschritte
S3A Verfahrensschritt
T Tag t Zeit

Claims

Patentansprüche
1. Verfahren (S1-S9; ST-S3', S3A, S4-S9) zum Zuweisen elektrischer Energie (E) zu einer Gruppe von elektrischen Energiespeichern (E1-En), bei dem
(a) mindestens eine erste Instanz (INST 1), welche individuelle Lastgänge der Gruppe von elektrischen Energiespeichern steuert, einen aggregierten Last gang (PLG) dieser Energiespeicher (E1-En) prognostiziert (S1) und an eine zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) meldet (S2),
(b) die zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) für den Prognosezeitraum (T) eine dem prognostizierten Lastgang (PLG) entsprechenden Energiemenge handelt (S3),
(c) die erste Instanz (INST 1) während des dann eingetretenen Prognosezeitraums (T) ein aggregiertes Lastgangband (LGB) für die verbleibende Zeitdauer des Prognosezeitraums (T) unter Berücksichtigung des während des Prognosezeit raums (T) bis dahin tatsächlich durchgeführten Lastgänge der Energiespeicher (E1-En) prognostiziert (S4) und an die zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) mel det (S5),
(d) die zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) aus dem gemeldeten Lastgangband (LGB) einen optimierten aggregierten Lastgang (LGO) bestimmt (S6) und von der ersten Instanz (INST1) anfordert (S7) und
(e) die erste Instanz (INST 1) den optimierten Lastgang (LGO) auf einzelne Last gänge für die von ihr gesteuerten Energiespeicher (E1-En) disaggregiert und die Energiespeicher (E1-En) auf Grundlage der zugehörigen einzelnen Last gänge steuert (S8).
2. Verfahren (S1-S9; ST-S3', S3A, S4-S9) nach Anspruch 1, wobei die Gruppe der elektrischen Energiespeicher (E1-En) eine Flotte von Elektrofahrzeugen umfasst, von denen mehrere zur bidirektionalen Stromleitung vorgesehen sind.
3. Verfahren (ST-S31, S3A, S4-S9) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die Schritte (c) bis (e) für jedes Zeitfenster des eingetretenen Prognosezeit raums (T) erneut durchgeführt werden.
4. Verfahren (ST-S31, S3A, S4-S9) nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem in Schritt (a) die erste Instanz (INST 1) ein aggregiertes Lastgangband für die Energiespeicher (E1-En) prognostiziert und an eine zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) meldet und in Schritt (b) die zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) aus dem in Schritt (a) prog nostizierten Lastgangband einen optimierten aggregierten Lastgang bestimmt, eine entsprechende Energiemenge handelt und den optimierten aggregierten Lastgang der ersten Instanz (INST1) meldet.
5. Verfahren (S1-S9; ST-S3', S3A, S4-S9) nach einem der Ansprüche 2 bis 4, bei dem in Schritt (e) die erste Instanz (INST 1) den optimierten Lastgang (LGO) auf einzelne Lastgänge für die von ihr gesteuerten Elektrofahrzeuge (E1-En) dergestalt disaggre- giert, dass Mobilitätsanforderungen der einzelnen Elektrofahrzeuge (E1-En) nicht beeinträchtigt werden.
6. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem in Schritt (d) der optimierte aggregierte Lastgang (LGO) nur dann von der ersten Instanz (INST 1) an fordert wird, wenn die zugehörige Energiemenge eine vorgegebene Mindestenergie menge erreicht oder überschreitet.
7. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, bei dem die zweite Instanz (INST2-1, INST2-2) eine Aggregatorinstanz (INST1) und/oder einen Energielieferan ten (INST2) umfasst.
8. Energiesteuersystem, mindestens aufweisend eine erste Instanz ( I N ST 1 ) , die zur Durchführung der Schritte (a), (c) und (e) des Verfahrens (S1-S9; ST-S3', S3A, S4- S9) nach einem der vorhergehenden Ansprüche eingerichtet ist.
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