Der Fokus liegt auf der Bedarfsanalyse von Schnellladepunkten (>150 kW) auf Langstreckenfahrten von mindestens 300 Kilometern Luftlinie, da bei geringeren Distanzen ein E-Auto nicht zwingend unterwegs geladen werden muss. Die Basis bilden die Daten der Verkehrsverflechtungsprognose 2030.
Das Tool betrachtet rund 200.000 Routen, die auf den Straßen innerhalb Deutschlands in einem Jahr gefahren werden. Daraus ergeben sich über
3 Milliarden Datenpunkte, die mit Hilfe von KI-Algorithmen und statistischen Methoden verarbeitet und ausgewertet, um das Ladeverhalten der E-Auto-Nutzerinnen und –Nutzer zu modellieren. Die Ermittlung des Ladebedarfs auf den einzelnen Routen basiert dabei auf sogenannten Ladekorridoren, d.h. Streckenabschnitten, innerhalb derer das E-Auto geladen wird. Die Korridore berücksichtigen dabei einerseits die Restriktionen der Fahrzeugreichweite und anderseits das Bestreben der Nutzerinnen und Nutzer von E-Autos, möglichst wenige Pausen zum Zwischenladen zu machen.
Das Tool macht die identifizierten Ladekorridore grafisch sichtbar und zeigt darüber hinaus die Vielzahl der Überlappungen der deutschlandweiten Routen. Auf diese Weise werden „Hotspots“ sichtbar, also Streckenabschnitte, auf denen die Nachfrage nach Schnellladepunkten besonders hoch ist. Daraus können, unter Berücksichtigung der bereits heute installierten Punkte, Standortempfehlungen für weitere Schnellladepunkte abgeleitet werden.
Ganzheitliche Betrachtung des Verkehrs
„Im Gegensatz zum Ausbau nach dem Gießkannenprinzip kann ein Ladesäulenbetreiber mit Hilfe unseres Tools die tatsächlichen Hotspots identifizieren und den weiteren Ausbau der Schnellladeinfrastruktur auf eben diese Punkte konzentrieren. Der bedarfs- und zielgerichtete Ausbau wird deutlich erleichtert“, erläutert Serge Elia, Leiter der Projektgruppe zur Entwicklung des Tools zur intelligenten Bedarfsermittlung von Schnelllademöglichkeiten.
Er betont: „Unser Tool zeichnet sich durch eine ganzheitliche Betrachtung der in Deutschland gefahrenen Routen aus. Die Betrachtung des Verkehrsaufkommens auf einzelnen Streckenabschnitten spielt hingegen eine untergeordnete Rolle, weil dadurch fälschlicherweise Standorte identifiziert werden könnten, an denen das Verkehrsaufkommen zwar hoch, die Nachfrage für Schnellladeinfrastruktur jedoch gering ist.“. Ein solches Beispiel sei die Berliner Stadtautobahn A100, die zwar ein hohes Verkehrsaufkommen habe, aber primär für den städtischen Pendelverkehr genutzt werde, wodurch der Bedarf an Schnellladepunkten eher gering sei, so Elia.
Detailanalyse der A9
Für die Autobahn A9 hat die AQI GmbH zudem eine Detailanalyse durchgeführt. Für jeden Kilometer wurde der Ladebedarf zunächst ermittelt und anschließend mit den bereits installierten Schnellladepunkten entlang der A9 abgeglichen. So kann für die A9 mit dem Tool bestimmt werden, auf welchen Abschnitten weitere Schnellladepunkte benötigt werden, um auch die zukünftig steigende Nachfrage abzudecken.
Die AQI GmbH ist ein hundertprozentiges Tochterunternehmen des Verbandes der Automobilindustrie (VDA). Sie gestaltet zukunftsorientierte Konzepte, Methoden und Tools zur Verbesserung der Qualitätsprozesse in Unternehmen.
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