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Datennutzung in der Elektromobilität – Teil 1

Big Data ist sicher einer der am meisten gehypten Begriffe der Digitalwelt in den vergangenen zwei Jahren. Zahlreiche Startups und Konzerne beschäftigen sich mit der Datennutzung und Datensammlung in allen Lebenslagen.

Auch im Umfeld der Elektromobilität werden überall Daten generiert, angefangen bei der Bewegung des Fahrzeugs über das Ladeverhalten und das tägliche Leben des Fahrers. Dieser gibt nämlich mehr über sein Tagesgeschehen preis als man erwarten möchte. Es liegt nun an der Industrie, diese Daten für oder gegen ihn einzusetzen.

Datennutzung in der Elektromobilität

Bereits heute sind benzinbetriebene Fahrzeuge mit mehr Software-Code ausgestattet als mancher Privat-PC. Durch den Einsatz von elektrisch betriebenen Fahrzeugen kommen noch zahlreiche Datenquellen hinzu. Angefangen von der Batterie und deren Lebenssignalen bis hin zu den durchgeführten Ladevorgängen. Im Verhältnis zu einem benzinbetriebenen Fahrzeug werden hier deutlich mehr Erkenntnisse und Daten gewonnen als bei einem regulären „Tankvorgang“ an der Zapfsäule.

Datenquelle Ladevorgang

Während, aber auch vor dem Ladevorgang generiert die Ladeeinrichtung sowie das Fahrzeug eine Vielzahl von Daten.
Neue Navigationssysteme beispielsweise ermöglichen bereits auf der Anfahrt eine Reservierung einer Ladestation für eine nachfolgende Nutzung. Damit ist für den Betreiber der Ladestation schon vor Eintreffen an der Ladestation bekannt, welcher Kunde beziehungsweise welches Fahrzeug in einem genau vorhergesagten Zeitfenster an der Ladestation eintreffen wird.
Das Fahrzeug wird angeschlossen, die Ladestation gibt die maximal verfügbare Arbeitsleistung dem Fahrzeug bekannt und der Ladevorgang beginnt.

Die Ladeleistung wird in kurzen Zeitabschnitten gemessen und ergibt eine Leistungskurve, welche ein Verhältnis Zeitpunkt zu kW Leistung ermöglicht. Durch den Verlauf dieser Leistungskurve kann der Betreiber der Ladeinrichtung Rückschlüsse auf wichtige Informationsparameter der Batterie zurückschliessen.
Mit dem Ende des Ladevorgangs werden nochmals Zeitstempel und Leistungswerte generiert, Kosten berechnet und an Dritte Parteien zur Abrechnung übermittelt.

Der Ladevorgang als Prognosewerkzeug

Auf Basis der gewonnenen Informationen ist es nun auch möglich, verschiedene Vorhersagen zu treffen, wenn dem erfassenden System zuvor Vergleichsdaten aus bereits erfolgten Ladevorgängen zur Verfügung stehen.
Aus einer Reservierung eines bekannten Nutzers zum Beispiel lässt sich die erwartete Energieaufnahme zu einem klar definierten Zeitpunkt bereits vorhersagen. Aus der Reservierung ist der Zeitpunkt des Eintreffens meistens klar erkennbar, aus historischen Ladevorgängen des gleichen Nutzers lässt sich ein Leistungsvolumen ableiten. Somit ist bereits vor dem Eintreffen an der Ladestation eine Aussage ableitbar, welche Energiemenge und vor allem welche Ladeleistung durch einen zukünftig stattfindenden Ladevorgang abgerufen wird.
Mit dem Anschluss des Fahrzeugs an die Ladestation ist nun der genaue Zeitpunkt der Energieaufnahme bekannt.
Damit ermöglicht die Kombination aus Energiedaten in Verbindung mit Identifikationsdaten eines Nutzers eine bessere und effizientere Ladeleistungsplanung für einen Netzanschluss.

Die Fortsetzung des Artikels zum Thema Datennutzung von Ladevorgängen erfahren Sie nächste Woche im zweiten Teil unseres Blogs.

Über has·to·be gmbh

Das Unternehmen mit Sitz in Radstadt (Salzburg), München und Wien ist ein führender Gesamtlösungsanbieter für Elektromobilität. Die Produkte und Services von has·to·be bieten alles, was Unternehmen für den Erfolg in der Elektromobilität brauchen: vom sorgenfreien Betrieb von E-Ladestationen bis zum Management von weltweiten Mobilitätsangeboten. Das Produkt be.ENERGISED – die von has·to·be entwickelte intelligente Software zur Verwaltung von E-Ladeinfrastrukturen – wird weltweit bei mehr als 14.500 Ladestationen erfolgreich eingesetzt.

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