Zeitung Heute : Gleichung mit vielen Unbekannten

Forscher entwickeln ein Verfahren, um Autos einer Car-Sharing-Flotte möglichst klimafreundlich zu laden.

Katharina Jung

Die Energiewende soll kommen und mit ihr gleich noch eine Verkehrswende. Neben der Stromerzeugung soll auch die Mobilität klimafreundlich werden. Das kann beispielsweise mittels Car-Sharing gelingen, wobei natürlich Elektrofahrzeuge statt Benzin- oder Diesel-getriebener Wagen geteilt werden. Allerdings gibt es gerade an dieser Schnittstelle noch einige Probleme zu lösen. Das ist die Aufgabe von Forschern auf dem Euref-Campus in Schöneberg. Dort wird unter anderem das Laden von Elektroautos einer Car-Sharing-Flotte mit Hilfe eines intelligenten Stromnetzes getestet.

Die Steuerung des „mitdenkenden“ Stromnetzes liegt in der Hand der Forscher des DAI-Labors der TU Berlin. „Oberste Maxime für das Planungssystem ist es, die Mobilität der Car-Sharing-Kunden kurzfristig sicherzustellen“, sagt Daniel Freund, wissenschaftlicher Mitarbeiter am DAI-Labor. „Gleichzeitig wollen wir auch Möglichkeiten zeigen, die CO2-Bilanz einer Flotte deutlich zu verbessern.“

Auf dem Euref-Gelände wurde dafür ein kleines Netzwerk, bestehend aus Windkraft-, Photovoltaikanlagen, einem Blockheizkraftwerk und einer stationären Batterie als möglichem Zwischenspeicher eingerichtet. Ziel ist es, möglichst viel des vor Ort produzierten Stroms, auch vor Ort zu verbrauchen und ihn nicht in das allgemeine Netz einzuspeisen.

Die Anforderungen an das Steuerungssystem sind hoch, es gilt zahlreiche Parameter zu berücksichtigen. Dazu gehören die verfügbare Menge von selbstproduziertem Strom, die Ladekapazität der Batterie, kurzfristige Buchungsänderungen oder die Netzauslastung. Die Herausforderung besteht darin, nicht nur ein oder zwei, sondern sämtliche Bedürfnisse der Teilnehmer zu harmonisieren – gerade dann, wenn sich diese widersprechen. So ist der Flottenbetreiber daran interessiert, dass immer genügend aufgeladene Autos zur Verfügung stehen und möglichst viele Autos auf der Straße sind, unabhängig von einer Wettervorhersage. Der Energieversorger möchte die Autos bevorzugt dann laden, wenn viel Sonnen- und Windstrom anfällt. Der Netzbetreiber wiederum strebt eine möglichst gleichmäßige Netzauslastung an. Zudem muss die Ladekapazität der Autobatterien berücksichtigt werden und die Tatsache, dass nicht unbeschränkt viele Autos gleichzeitig geladen werden können.

„Die größten Schwierigkeiten machen uns im Moment die starken kurzfristigen Schwankungen der selbstproduzierten Energiemenge“, berichtet Freund. Während im Sommer oder Winter – relativ gleichmäßig – viel oder wenig regenerative Energie zur Verfügung steht, kann das im Frühling oder Herbst tagesaktuell extrem schwanken. „Da stellt sich dann die Frage, wie engmaschig muss die Steuerung in dieser Zeit neu justiert werden und unter welchen Bedingungen rechnet sich eine Neujustierung, da zum Beispiel die Batterien nicht ständig auf- und entladen werden sollten“, macht der Ingenieur deutlich.

Derzeit sammeln und analysieren die Forscher alle Daten und Erfahrungen aus dem bestehenden Car-Sharing-System. Sie simulieren unterschiedliche Steuerungsalgorithmen und bewerten sie im Hinblick auf ihren ökologischen und ökonomischen Mehrwert. „Eine automatische Steuerung, die die Verfügbarkeit der Autos und die maximale Belastung für das Stromnetz sicherstellt, funktioniert schon marktnah“, sagt Freund. „Die umfassende Optimierung des intelligenten Stromnetzes steckt aber noch in den Anfängen.“ Nicht zuletzt deshalb, weil neben den genannten Parametern auch der Zufall nicht zu vernachlässigen ist. Kleine, unerwartete Veränderungen in einem Parameter können große Auswirkungen auf die ganze Steuerung haben.

In einem zweiten Schritt sollen mit den gesammelten Erkenntnissen Simulationen für andere Standorte und Systeme folgen. „Für ein größeres Netz, etwa ganz Berlin, können andere Steuerungsalgorithmen sinnvoll sein als für einen kleinen, isoliert betrachteten Standort wie den Euref-Campus“, sagt der TU-Forscher Freund. Außerdem sollen die Erfahrungen helfen, weitere kleine intelligente Stromnetze zum Beispiel an der TU Berlin aufzubauen oder auch Simulationen für neue Standorte zu erstellen.

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