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Erstellung und Auswertung repräsentativer Mobilitäts- und Ladeprofile für Elektrofahrzeuge in Deutschland

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  • Heinz, Daniel

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In Kombination mit einem weiterhin steigenden Anteil regenerativ erzeugten Stroms am Strom-Mix in Deutschland kann der vermehrte Einsatz von Elektrofahrzeugen in Zukunft einen signifikanten Beitrag zur Dekarbonisierung des Verkehrssektors leisten. Mit gesteuerten Ladevorgängen der Elektrofahrzeuge können durch die Nutzung von Lastverschiebepotentialen zum einen Spitzenlasten verringert und damit das Stromnetz entlastet werden, zum anderen kann durch die flexiblen Ladevorgänge auf das schwankende Stromangebot durch regenerative Energiequellen schnell reagiert werden. In dieser Arbeit wurde ein Algorithmus zur Erstellung von Fahrzeugprofilen auf Basis der Daten des Deutschen Mobilitätspanels entwickelt. Diese Profile enthalten repräsentative Informationen zum Mobilitätsverhalten in Deutschland, zudem kann durch die Eingabe aktueller Elektrofahrzeuge und Angaben zur Ladeinfrastruktur das Ladeverhalten der Fahrzeuge simuliert werden. Der detailliert erklärte Algorithmus kann auch für zukünftige Forschungszwecke individuell angepasste Fahrzeugprofile liefern. Darüber hinaus wurden in dieser Arbeit Fahrzeugprofile für verschiedene Haushaltstypen und Ladeszenarien ausgewertet und dabei unter anderem Standardlastprofile erstellt und das Lastverschiebepotential näher untersucht. Die erzeugten Elektrofahrzeug-Standardlastprofile für verschiedene Haushaltstypen aus Anhang E sind online verfügbar und können somit beispielsweise für zukünftige Modelle als Eingangsdaten verwendet werden.

Suggested Citation

  • Heinz, Daniel, 2018. "Erstellung und Auswertung repräsentativer Mobilitäts- und Ladeprofile für Elektrofahrzeuge in Deutschland," Working Paper Series in Production and Energy 30, Karlsruhe Institute of Technology (KIT), Institute for Industrial Production (IIP).
    • Handle: RePEc:zbw:kitiip:30
    DOI: 10.5445/IR/1000086372
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    Cited by:

    1. Kockel, Christina & Nolting, Lars & Priesmann, Jan & Praktiknjo, Aaron, 2022. "Does renewable electricity supply match with energy demand? – A spatio-temporal analysis for the German case," Applied Energy, Elsevier, vol. 308(C).
    2. Alexandra Märtz & Uwe Langenmayr & Sabrina Ried & Katrin Seddig & Patrick Jochem, 2022. "Charging Behavior of Electric Vehicles: Temporal Clustering Based on Real-World Data," Energies, MDPI, vol. 15(18), pages 1-26, September.
    3. Michel Noussan & Francesco Neirotti, 2020. "Cross-Country Comparison of Hourly Electricity Mixes for EV Charging Profiles," Energies, MDPI, vol. 13(10), pages 1-14, May.

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