charge@work

© Victor S. Brigola

Elektromobilität am Arbeitsplatz

Im Rahmen des Projekts charge@work wurden die Anforderungen an die Lade- und Energieinfrastruktur für das Laden von Elektrofahrzeugen am Arbeitsplatz untersucht. Für die Evaluierung der Konzepte wurden an verschiedenen Standorten der Daimler AG zahlreiche Ladesäulen installiert, um E-Fahrzeuge zu laden. Parallel dazu wurde am Fraunhofer IAO ein Micro Smart Grid Demonstrator aufgebaut, der es ermöglicht intelligente Lade- und Lastmanagementszenarien praktisch zu erproben.

Im Zuge des Projekts wurden an insgesamt 16 Standorten der Daimler AG (vornehmlich im Raum Stuttgart) über 170 Ladesäulen installiert, um den Mitarbeitern das Laden ihres Privat- oder Firmenfahrzeugs standortübergreifend zu ermöglichen. Die Zahl der Stationen wurde danach sogar noch auf über 500 aufgestockt. Gleichzeitig wurde ein Leasingangebot für Elektrofahrzeuge für die Mitarbeiter etabliert und damit eine Flotte mit über 300 Elektrofahrzeugen aufgebaut, die im Raum Stuttgart über 2,8 Mio. Kilometer zurückgelegt haben. Dies ermöglichte eine umfassende Auswertung der Ladedaten und eine Analyse der Auswirkungen auf die übergeordneten Energiesysteme und resultierender Lastspitzen.

Parallel zum Flottenversuch wurde auf dem Gelände des Fraunhofer IAO ein Micro Smart Grid Demonstrator aufgebaut. Dieser verfügt über eine Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge mit über 30 Ladestationen sowie mehrerer Gleichstrom-Schnellladestationen, einen 100kWh Lithium-Ionen Batteriespeicher, einen 2MWh LOHC-Wasserstoffspeicher und eine 30kWp Photovoltaikanlage. Alle Komponenten werden über einen innovativen Gleichstromzwischenkreis verknüpft und über eine selbstentwickelte Steuerung intelligent aufeinander abgestimmt.

Der Fokus lag auf der Erforschung optimaler Betriebsszenarien für das intelligente Zusammenspiel von Stromerzeugern, Speichern und Verbrauchern zur Sicherstellung effizienter Ladevorgänge und zur Vermeidung von Lastspitzen. Weitere Forschungsschwerpunkte waren die Entwicklung einer prognosebasierten Anlagenführung anhand von Wettervorhersagen und dynamischen Strompreismodellen sowie die Entwicklung und Anwendung von Tools für die optimale Auslegung von Energieanlagen und Micro Smart Grids.

Zielsetzung

  • Wissenschaftliche Auswertung und sozialwissenschaftliche Begleitforschung zum Großflottenversuch (Laden am Arbeitsplatz) an Daimler Werksstandorten
  • Entwicklung von Auslegungstools zur energetischen Anlagenplanung mit ökologischer und ökonomischer Bewertung 
  • Konzeption und Aufbau eines Micro Smart Grid Demonstrators 
  • Entwicklung von intelligenten Steuerungen zur optimalen Betriebsführung von Micro Smart Grids