3.3. Projektpartner

Das Projekt ePlanB wurde von der Forschungs­stelle für Energiewirtschaft e.V. (FfE), der Lech­werke AG (LEW), der LEW Verteilnetz GmbH (LVN), der Stadt Buchloe und dem Landkreis Ostallgäu durchgeführt und vom Bayrischen Ministerium für Wirtschaft und Medien, Ener­gie und Technologie gefördert. 

Die LEW-Gruppe ist als regionaler Energiever­sorger in Bayern und Teilen Baden-Württembergs tätig und beschäftigt rund 1.800 Mitarbeiter. LEW versorgt Privat-, Gewerbe- und Geschäfts­kunden sowie Kommunen mit Strom und Gas und bietet ein breites Angebot an Energielö­sungen. Die LEW-Gruppe betreibt das Strom­verteilnetz in der Region und ist mit 36 Wasser­kraftwerken einer der führenden Erzeuger von umweltfreundlicher Energie aus Wasserkraft in Bayern. Außerdem bietet LEW Dienstleistungen in den Bereichen Netz- und Anlagenbau, Ener­gieerzeugung und Telekommunikation an. Die Lechwerke AG (LEW) gehört zu innogy SE, einem führenden deutschen Energieunternehmen.

Die Forschungsstelle für Energiewirtschaft e. V. (FfE) ist ein bundesweit anerkanntes For­schungsinstitut mit einer über 65-jährigen Tradition. Ein interdisziplinäres Team aus jun­gen Mitarbeitern beschäftigt sich mit aktuel­len Fragestellungen der Energietechnik und -wirtschaft. Zudem gehört das Themenfeld Elektromobilität mit all seinen Facetten, von der Potenzialbestimmung bis hin zu mess­technischen Untersuchungen der wesentli­chen Komponenten, zu den Arbeitsschwer­punkten der FfE.

Der Landkreis Ostallgäu liegt mit rund 137.000 Einwohnern und einer Fläche von ca. 1.400 km² im Südosten von Bayerisch-Schwa­ben. Das Ziel aus dem Jahr 2008, sich langfris­tig zu 100 % (50 % bis 2020) aus erneuerbarem Storm und Wärme zu versorgen, wurde dort 2016 schon zu 42 % erreicht. Im Verkehrssektor setzt der Flächenlandkreis neben innovativen ÖPNV-Angeboten auch auf Elektromobilität – in der Forschung, im Fuhrpark und in der Fläche.

Buchloe ist eine dynamisch wachsende, fami­lienfreundliche Stadt im Norden des Landkreises Ostallgäu. Es sind alle wichtigen Einrichtungen von Kindertagesstätten bis zum Gymnasium und vom Krankenhaus bis zum Senioren- und Pflegeheim vorhanden. Buchloe liegt verkehrs­günstig auf der Autobahn A96 sowie der Bun­desstraße B12 und ist zudem Eisenbahnknoten­punkt. Für den Pendler- und Gewerbestandort Buchloe kann die Elektromobilität einen erheb­lichen Beitrag zur Entlastung der Umwelt und zum Schutz der Bevölkerung leisten.

4.4. Projektdurchführung

Das Projekt ePlanB startete am 01.07.2014 und endete nach einer Laufzeit von 36 Mona­ten am 30.06.2017. Die Umsetzung des Projektes erfolgte in mehreren Arbeitspaketen gemäß der Projekt­planung und umfasste folgende maßgebliche Arbeitsschritte:

• ProjektvorbereitungVoranalyse der Pendler an der P&R-Anlage
• Netzdatenermittlung
• Auswertung und Voranalyse
• Ermittlung des Stands der Technik und Ableitung eines Anforderungskatalogs (Lastenhefterstellung)
• PrototypentwicklungSystemanforderungsanalyse
• Systemarchitektur
• Systementwurf
• Softwarearchitektur
• Softwareentwurf
• Tests
• Beschaffung und InstallationAuswahl und Beschaffung der Elektrofahrzeuge
• Aufbau und Installation der Ladeinfrastruktur vor Ort
• Logistische und organisatorische Abstimmung zum Aufbau der Ladeinfrastruktur
• Start der ungesteuerten Referenzphase mit Probanden
• Entwicklung und Implementierung der Ladesteuerung
• Feldtestphase und Erprobung der Ladesteuerung mit Probanden
• Auswertung und Dokumentation der Ergebnisse

Im Mittelpunkt des Forschungsprojekts stand die Durchführung eines zweijährigen Feld­tests. Dafür wurden 14 Elektrofahrzeuge ver­schiedener Hersteller an insgesamt 56 Teil­nehmer verliehen. Diese pendelten damit für jeweils sechs Monate zum Park&Ride-Platz am Bahnhof der Stadt Buchloe im Landkreis Ostallgäu. Für das Projekt wurden dort acht Ladesäulen mit je zwei Ladepunkten errichtet (siehe Bild 2, Bild 3 und Bild 4). Rund um die Anlage gibt es zahlreiche Photovoltaik-An­lagen, die ihren Strom in das regionale Ver­teilnetz einspeisen. Eine typische Standort­konstellation, die es erlaubt, die Erkenntnisse aus dem Projekt auf andere Kommunen und Standorte zu übertragen (siehe Bild 5).

Geeignete Teilnehmer wurden auf ­Basis ­einer Befragung und anschließender Fahrprofil­auswertung ermittelt. Entscheidende ­Kriterien waren vor allem die Pendelhäufigkeit und eine möglichst hohe Pendeldistanz, um die zu ­ladende Energiemenge zu erhöhen. Mit­hilfe ­einer GPS-Logger-Analyse wurde das Mobilitäts­verhalten von geeigneten Interessen­ten über mehrere Wochen hinweg erfasst.

Die Projektpartner realisierten gemeinsam mit den Pendlern mehrere Feldtestphasen, in denen die Elektroautos zunächst ungesteuert und anschließend gesteuert an LEW-Strom­tankstellen geladen wurden (siehe Bild 6 und Bild 7). Die vier Feldtestphasen hatten jeweils unterschiedliche Forschungsschwerpunkte. Zu Beginn wurden die Elektroautos ungesteuert geladen, das heißt der Ladevorgang startete, sobald die Teilnehmer das Auto an die Lade­säule angeschlossen hatten. Beim gesteuerten Laden, das mit der zweiten Feldtestphase star­tete, gaben die Pendler über ein Online-Por­tal oder ein zentrales Eingabeterminal bei der Ankunft am Parkplatz Daten zum Ladezustand der Batterie und dem geplanten Abfahrtszeit­punkt ein.

Die intelligente Ladesteuerung er­stellte für jedes Fahrzeug einen Ladeplan, so­bald das Fahrzeug an die Ladesäule gesteckt wurde (siehe Bild 8). Dieser errechnete sich aus den Nutzereingaben, sowie einer PV-Erzeu­gungs- und Strompreisprognose. Die Ladeplä­ne wurden in der Datenbank abgespeichert und an die Ladesäulen übermittelt. Der Lade­vorgang ließ sich somit in Zeiten verschieben, in denen heimische Photovoltaik-Anlagen ­besonders viel Strom erzeugten.

Die Ladesteuerung arbeitet mit einem Opti­mierungsalgorithmus, der verschiede­ne Zielgrößen priorisieren kann. Im Projekt ­wurde die lokale PV-Erzeugung als Hauptopti­mierungsgröße definiert. Neben der PV-Er­zeugung wurden der EEX-Strompreis sowie die Lastbegrenzung durch den Verteilnetz­betreiber in der Steuerung berücksichtigt (siehe Bild 9). Grundbedingung war, dass die Fahrzeuge zur Abfahrtszeit stets vollgeladen sein müssen. Hierfür wurde im Steueralgo­rithmus ein Puffer von zwei Stunden vor der geplanten Abfahrtszeit vorgesehen, in dem das Auto spätestens geladen werden muss. Die Steuerung benötigt vom Nutzer ledig­lich die Informationen über Abfahrtszeit und ­aktuellen Ladezustand der Batterie.