Forschungsprojekte Power2Load und KI-Grid erfolgreich beendet

„Die Herausforderungen der Energiewende können nur gemeinsam von Wissenschaft und Wirtschaft angegangen werden. Aus diesem Grund sind uns unsere kooperativen Forschungsprojekte sehr wichtig. Nur so können wir einen Konsens finden und Lösungen erarbeiten“, eröffnet Prof. Jens Haubrock die Abschlussveranstaltung zur Präsentation der Forschungsergebnisse der Projekte Power2Load und KI-Grid. Diese Auffassung teilte auch Dr. Peter Westerbarkey, der in seinem Impulsvortrag herausstellte: „Der Wert von Forschung in Kooperation mit Wissenschaft und Industrie liegt in ihrer Praxisrelevanz“. 

„Das dem so ist, zeigen die Ergebnisse unseres Projekts Power2Load“, startet Katrin Schulte, wissenschaftliche Mitarbeiterin im Fachbereich Ingenieurwissenschaften und Mathematik (IuM) ihre Präsentation. Hinter der eingängigen Überschrift Power2Load verbirgt sich ein Forschungsprojekt, das sich zum Ziel gesetzt hat, eine intelligente Automatik zur Erweiterung von Ladepunkten für Elektrofahrzeuge zu konzipieren. Idee des EFRE-geförderten Projekts: Ein intelligentes und App-basiertes Lademanagementsystem für Unternehmen, das eine Kontrolle der maximalen Bezugsleistung ermögliche und den Anteil an regenerativ erzeugtem Strom beim Laden von Elektrofahrzeugen maximiere. Die entwickelte Anlage ermögliche dann die gleichzeitige Ladung von bis zu sechs Fahrzeugen an einem Anschlusspunkt. „Die zur Verfügung stehende elektrische Leistung wird dabei auf die angeschlossenen Fahrzeuge priorisiert aufgeteilt“, erklärt Schulte weiter. Durch eine Prognose der Einspeisung des Solarstroms könnten die Fahrzeuge, sofern verfügbar, vorrangig mit Solarstrom geladen werden. Die optimierte Anpassung der Ladevorgänge ermögliche dabei eine Anpassung an den Lastgang des Unternehmens durch die Vermeidung von Ladespitzen. Gleichrangiges Ziel für die gut dreijährige Projektlaufzeit: Die Reduzierung der CO2 Belastung. Gelingen soll dies zum einen durch die beschriebene Lastverschiebung sowie zum anderen durch die Erhöhung des regenerativen Anteils des Ladestroms bei elektrifizierten Dienstwagen. „Auf den Punkt gebracht geht es um geringere Investitionskosten durch die Mehrfachladeanlage bei gleichzeitiger Erhöhung der Anzahl möglicher Ladepunkte. Eine Kombination, die für eine elektrifizierte Dienstwagenflotte als auch für die privaten Elektrofahrzeuge von Mitarbeitenden und damit für Unternehmen sehr interessant ist“, finalisiert Schulte.

„Dank der Zusammenarbeit unserer Arbeitsgruppe Netze und Energiesysteme mit der Westaflexwerk GmbH konnten wir die gewünschten Erfolge erzielen. Dazu zählen die Steuerung, die den PV-Anteil maximiert sowie die entwickelte Mehrfachladeanlage und das App-basierte Lademanagementsystem. Beides bestand Simulations- und Feldtest, so dass es aktuell bereits am Rathaus Verl im Einsatz ist“, freut sich Haubrock über die Ergebnisse. 

 Das zweite erfolgreich beendete Forschungsprojekt beschäftigte sich mit der Entwicklung und Validierung eines KI-basierten Systems zur autarken Steuerung von intelligenten zellulären Netzen. Kurz KI-Grid. „Elektrische Verbraucher mit hohen Leistungen wie beispielsweise Elektrofahrzeuge müssen autonom gesteuert werden, um Zeit für den Netzausbau zu gewinnen“, eröffnet Dr. Michael Kelker, Projektmitarbeiter im Fachbereich IuM die Präsentation der Forschungsergebnisse. Die Idee dabei, künstliche Intelligenz (KI) solle die eigenständige Steuerung intelligenter Verbraucher im Niederspannungsnetz übernehmen, damit das Netz nicht überlastet werde. Die Zustandsabschätzung gestalte sich in den Niederspannungsnetzen schwierig, da passende Messtechnik im Stromnetz kaum vorhanden sei. Deshalb implementiere das Projekt mit sogenannten µ-Phasor-Measurement-Units (µPMU) diese Messtechnik gleich mit. „Intelligente Ladesäulen mit der implementierten Messtechnik erhöhen dabei zusätzlich den Grad der Beobachtbarkeit des elektrischen Netzes“, erläutert Kelker. Basierend auf diesen Messdaten wurde in einem ersten Schritt der Zustand des gesamten Netzes abgeschätzt. Im zweiten Schritt wurde auf Grundlage des geschätzten Netzzustandes die Ladeleistung der intelligenten Ladesäulen so aufeinander abgestimmt, dass das Netz nicht überlastet wird. Dezentrale und geschützte Datenverarbeitung sorgten dabei für die Gewährleistung von Sicherheit und Datenschutz. Unter der Leitung der AG Kognitronik und Sensorik der Universität Bielefeld, der AG Netze und Energiesysteme und in Zusammenarbeit mit der Westaflexwerk GmbH konnte in der dreijährigen Projektlaufzeit das Gesamtsystem aufgebaut werden. „Die Steuerung auf Basis der Zustandsabschätzung ist erfolgreich. Die Ladeleistung wird reduziert und Überlastungen am Trafo können somit vermieden werden. Gleichzeitig kann die Ladezeit der Fahrzeuge im Vergleich zu einer Ladung mit minimaler Ladeleistung durch die Steuerung reduziert werden. Sowohl im Labor als auch im Feldversuch konnten wir das System erfolgreich testen“, schließt Kelker.

Prof. Haubrock bedankte sich bei den Gästen aus Industrie und Hochschule: „Ich freue mich darauf, mit unseren Partnern in spannenden Projekten weiterzuarbeiten und die Energiewende durch unsere Forschungskooperationen weiter voranzubringen“. (th)