Elektrofahrzeuge belasten Stromnetze besonders zur Hauptlastzeit
Die rasante Verbreitung von Elektrofahrzeugen (EVs) verändert nicht nur die Automobilbranche, sondern stellt auch die bestehende Infrastruktur der Stromversorgung vor neue Herausforderungen. Eine aktuelle Studie des Beijing Institute for Urban Management beleuchtet, wie unkoordiniertes Laden von Elektrofahrzeugen die Leistungskapazität städtischer Verteilnetze überlasten und zu Netzinstabilitäten führen kann. Die Forschungsergebnisse, erarbeitet von Zhang Liqi, Rong Yilong, Zhao Ruidong und Wang Jichen, zeigen deutlich, dass der Ladevorgang von Elektrofahrzeugen zeitlich mit den bereits bestehenden Spitzenlastphasen im Stromnetz zusammenfällt – eine Entwicklung, die ohne geeignete Gegenmaßnahmen zu erheblichen technischen und wirtschaftlichen Problemen führen könnte.
Die Studie, veröffentlicht im Fachjournal Technology Innovation and Application, analysiert reale Daten aus Swansea in Großbritannien, gesammelt im Zeitraum von Januar bis April 2013. Zu diesem Zeitpunkt verfügte die Region über rund 1.040 Elektrofahrzeuge – eine Zahl, die im heutigen Vergleich gering erscheint, jedoch ausreicht, um die Auswirkungen einer frühen Phase der Elektromobilität auf lokale Verteilnetze zu modellieren. Die Ergebnisse sind alarmierend: Das Ladeverhalten der Fahrzeuge verstärkt die bestehende Abendlast, was die Netzbetreiber vor erhebliche Herausforderungen stellt.
Zhang Liqi, leitender Forscher und Ingenieur am Beijing Institute for Urban Management, betont, dass die Integration von Elektrofahrzeugen in das Stromnetz nicht als isoliertes Problem betrachtet werden darf. „Die Elektromobilität ist kein rein transportpolitisches Thema mehr“, so Zhang. „Sie ist untrennbar mit der Energieinfrastruktur verknüpft. Wie und wann Menschen ihre Fahrzeuge aufladen, hat direkte Auswirkungen auf die Stabilität und Effizienz des gesamten Stromversorgungssystems.“
Ein zentraler Aspekt der Studie ist die Untersuchung des sogenannten „unordered charging“ – also des unkoordinierten Ladeverhaltens, das in privaten Haushalten vorherrscht. Die meisten Fahrerinnen und Fahrer laden ihr Elektrofahrzeug nach der Heimkehr spontan an, ohne auf Zeitfenster oder intelligente Steuerungssysteme zu achten. Dies führt zu einem starken Anstieg des Stromverbrauchs in den Abendstunden, genau dann, wenn auch die Haushalte ihren Energiebedarf für Beleuchtung, Kochen und Heizung oder Kühlung erhöhen.
Die Forscher untersuchten die Lastprofile einer lokalen Unterstation in Swansea und identifizierten drei deutliche Lastspitzen: um 11 Uhr vormittags, um 13 Uhr nachmittags und um 18 Uhr abends. Diese Spitzen korrelieren mit typischen täglichen Aktivitätsmustern – dem Morgenbeginn, der Mittagspause und der Rückkehr von der Arbeit. Besonders die Abendlast um 18 Uhr stellt den kritischsten Punkt für das Verteilnetz dar, da hier die höchste Belastung auftritt.
Wenn nun die simulierten Ladeleistungen der 1.040 Elektrofahrzeuge zu diesem Basislastprofil addiert werden, ergibt sich ein dramatisches Bild. Anstatt sich gleichmäßig über den Tag zu verteilen, konzentriert sich die zusätzliche Last stark auf die Abend- und frühen Nachtstunden. Dies führt nicht nur zu einem höheren Gesamtenergieverbrauch, sondern vor allem zu einer Erhöhung der maximalen Leistungsaufnahme – der sogenannten „Peak Load“. Genau diese Spitzenlast bestimmt, wie stark das Stromnetz ausgelegt sein muss.
Diese Erkenntnis ist von entscheidender Bedeutung. Stromnetze werden nicht nach dem durchschnittlichen Verbrauch dimensioniert, sondern nach der maximalen Leistung, die sie jederzeit bereitstellen können müssen. Jeder zusätzliche Kilowatt, der während der Spitzenlast abgerufen wird, erfordert Investitionen in Erzeugungskapazitäten, Transformatoren, Leitungen und Schutzeinrichtungen – selbst wenn diese Kapazitäten den Großteil des Tages ungenutzt bleiben. Unkoordiniertes Laden von Elektrofahrzeugen könnte daher zu massiven zusätzlichen Kosten für Netzbetreiber und letztlich für die Verbraucher führen.
Darüber hinaus weist die Studie auf erhebliche Sicherheitsrisiken hin. Verteiltransformatoren, die den Strom für Wohngebiete heruntertransformieren, sind besonders anfällig für Dauerüberlastung. Eine andauernde hohe Strombelastung führt zu erhöhter Wärmeentwicklung, die die Isolierung der Transformatoren beschädigen und deren Lebensdauer erheblich verkürzen kann. Im Extremfall kann dies zu thermischen Überlastungen, Schutzabschaltungen oder gar Transformatorenbränden führen, was regionale Stromausfälle zur Folge hätte.
Die Autoren weisen darauf hin, dass die 2013 in Swansea beobachteten Effekte bereits bei einer relativ geringen Zahl von Elektrofahrzeugen messbar waren. Heute, mit exponentiell steigenden Zulassungszahlen – insbesondere in Europa, China und Nordamerika – wäre die kumulative Wirkung um ein Vielfaches größer. In einem typischen Wohnquartier könnte bereits das gleichzeitige Laden mehrerer Fahrzeuge mit 7-kW-Ladepunkten die Kapazität älterer Verteilerkabel und Transformatoren überschreiten, die für eine völlig andere Verbrauchslandschaft konzipiert wurden.
Was diese Studie besonders wertvoll macht, ist die methodische Tiefe und Genauigkeit der Analyse. Anstelle vereinfachter Annahmen oder Durchschnittswerte setzt das Forscherteam auf eine hybride Methode aus hierarchischer und partitionierender Clusteranalyse, kombiniert mit Monte-Carlo-Simulationen. Dies ermöglicht eine realistischere Abbildung sowohl des privaten Stromverbrauchs als auch des stochastischen Ladeverhaltens von Elektrofahrzeugen.
Zunächst wurde eine hierarchische Clusteranalyse durchgeführt, um aus den Rohdaten natürliche Gruppen von Lastprofilen zu identifizieren. Diese Methode, die auf der Berechnung der Ähnlichkeit zwischen Datenpunkten basiert, erzeugt einen sogenannten Dendrogramm – einen baumartigen Graphen, der zeigt, wie sich die Daten zu Clustern zusammenfügen. Dieser visuelle Ansatz ermöglicht es, die optimale Anzahl von Clustern zu bestimmen, ohne auf willkürliche Annahmen zurückzugreifen.
Diese Zahl wurde dann in den K-Means-Algorithmus, ein etabliertes Verfahren der partitionierenden Clusteranalyse, eingespeist. Dadurch konnten die repräsentativsten Lastprofile für verschiedene Verbrauchertypen berechnet werden. Durch die Auswahl des größten Clusters – also desjenigen mit den meisten Datenpunkten – erhielten die Forscher ein robustes Modell für den typischen täglichen Stromverbrauch in Haushalten. Dieses Modell diente als Basis für die Integration der EV-Ladeleistung.
Um das individuelle Ladeverhalten von Elektrofahrzeugen zu simulieren, kam die Monte-Carlo-Methode zum Einsatz. Diese statistische Technik nutzt Zufallszahlen, um komplexe Systeme mit Unsicherheiten zu modellieren. Zwei entscheidende Variablen wurden stochastisch behandelt: der Ladezustand (State of Charge, SOC) beim Anschließen des Fahrzeugs und der Zeitpunkt des Ladebeginns.
Basierend auf empirischen Beobachtungen wurde angenommen, dass der Anfangs-SOC einer Normalverteilung mit einem Mittelwert von 60 % und einer Standardabweichung von 10 % folgt. Dies spiegelt die Realität wider, dass die meisten Fahrer nicht bis zur letzten Batteriezelle fahren, bevor sie laden. Ebenso wurde der Ladebeginn als normalverteilt um 18 Uhr mit einer Streuung von neun Stunden modelliert, was den unterschiedlichen Arbeitszeiten und Fahrverhalten Rechnung trägt.
Aus diesen Eingaben berechnete das Modell die benötigte Ladedauer basierend auf der Batteriekapazität, der Ladeleistung und der Effizienz. Bei einem typischen 7-kW-Ladepunkt und einem Start bei 60 % SOC benötigt ein Fahrzeug etwa drei bis fünf Stunden, um vollständig aufgeladen zu sein. Da der Ladevorgang meist um 18 Uhr beginnt, bleibt das Fahrzeug bis in die späten Abend- oder frühen Nachtstunden am Netz angeschlossen und trägt direkt zur Spitzenlast bei.
Die Aggregation der simulierten Ladekurven aller 1.040 Fahrzeuge ergab eine zusammengesetzte EV-Lastkurve. Bei der Überlagerung mit der ursprünglichen Netzlastkurve zeigte sich eine deutliche Erhöhung der Belastung im Zeitfenster von 17 bis 21 Uhr. Die Spitzenlast stieg spürbar an, was das Netz näher an seine Betriebsgrenzen bringt.
Eine der wichtigsten Erkenntnisse der Analyse ist, dass das Problem nicht primär der Gesamtenergieverbrauch ist, sondern die Zeitpunkt der Abnahme. Würde dieselbe Energiemenge früher am Tag oder in der Nacht geliefert, wäre die Wirkung auf das Netz minimal. Das Problem entsteht durch das synchronisierte Verhalten der Nutzer: Nach der Arbeit nach Hause kommen, das Fahrzeug anschließen und bis zum nächsten Morgen voll aufgeladen haben wollen. Dies erzeugt eine künstliche Nachfragespitze zur ungünstigsten Zeit.
Diese Verhaltenssynchronisierung macht die Herausforderung so schwierig zu lösen. Im Gegensatz zu industriellen Lasten, die planbar sind, ist das Laden von Elektrofahrzeugen tief in den persönlichen Alltag eingebettet. Ohne aktive Steuerung wird es sich naturgemäß in die für das Netz ungünstigsten Stunden konzentrieren.
Die Autoren argumentieren, dass diese Realität einen dringenden Bedarf an intelligenten Energiemanagementlösungen aufzeigt. Insbesondere sehen sie im Konzept des virtuellen Kraftwerks (Virtual Power Plant, VPP) einen vielversprechenden Lösungsansatz. Ein VPP integriert dezentrale Energiequellen – wie Photovoltaikanlagen auf Dächern, Heimspeicher und Elektrofahrzeuge – zu einem koordinierten Netzwerk, das dynamisch auf die Netzbedingungen reagieren kann.
In einem solchen System sind Elektrofahrzeuge keine passiven Verbraucher mehr, sondern aktive Teilnehmer am Netzmanagement. Durch intelligente Ladealgorithmen können Fahrzeuge angewiesen werden, das Laden auf Zeiten mit geringerer Netzbelastung zu verschieben, die Ladeleistung während Engpässen zu reduzieren oder sogar Energie zurück ins Netz zu speisen (Vehicle-to-Grid, V2G).
Die potenziellen Vorteile sind enorm. Durch die Glättung der Lastkurve können Netzbetreiber kostspielige Infrastrukturprojekte vermeiden, die Abhängigkeit von teuren und oft fossilen Spitzenlastkraftwerken verringern und die Gesamteffizienz des Systems steigern. Verbraucher könnten von niedrigeren Stromtarifen profitieren, wenn sie ihre Ladevorgänge in günstige Tarifzeiten verlegen.
Allerdings erfordert die Realisierung dieses Szenarios mehr als nur Technologie. Es braucht politische Rahmenbedingungen, die Akzeptanz der Verbraucher und neue Geschäftsmodelle. Dynamische Tarifstrukturen, die das Laden in Zeiten mit niedrigerer Nachfrage belohnen, können das Verhalten in die richtige Richtung lenken. Pilotprojekte in Kalifornien oder Deutschland haben bereits gezeigt, dass solche Anreize wirksam sind.
Zudem müssen Automobilhersteller und Ladeinfrastrukturanbieter Interoperabilität und Netzresponsivität priorisieren. Standards wie das Open Charge Point Protocol (OCPP) ermöglichen die Kommunikation zwischen Ladestationen und zentralen Managementsystemen und machen eine koordinierte Steuerung möglich. Mit steigender Verbreitung von Elektrofahrzeugen sollten solche Funktionen Standard werden.
Die Fallstudie aus Swansea wirft auch größere Fragen zur städtischen Energieplanung auf. Mit zunehmender Verdichtung und Elektrifizierung wird die Verflechtung von Verkehrs- und Energiesystemen immer offensichtlicher. Zukünftige Stadtentwicklungen – von neuen Wohngebieten bis zu Gewerbegebieten – müssen mit einer integrierten Energieinfrastruktur geplant werden.
Dazu gehört nicht nur ausreichende elektrische Kapazität, sondern auch Vorsorge für intelligentes Laden, dezentrale Erzeugung und lokale Speicherung. Mikronetze, die unabhängig vom Hauptnetz oder in Koordination damit betrieben werden können, bieten erhöhte Resilienz gegenüber Ausfällen und mehr Flexibilität im Lastmanagement.
Zhang Liqi betont, dass die Ergebnisse der Studie nicht dazu dienen sollen, die Elektromobilität zu verlangsamen, sondern deren Integration zu optimieren. „Elektrofahrzeuge sind ein unverzichtbarer Bestandteil der Energiewende“, so Zhang. „Aber wir müssen sicherstellen, dass dieser Übergang auf eine Weise erfolgt, die unsere Energiesysteme stärkt, statt sie zu belasten.“
Das Forschungsteam hebt auch die Notwendigkeit kontinuierlicher Beobachtung und Modellierung hervor, da sich EV-Technologien und Nutzerverhalten weiterentwickeln. Schnellladen beispielsweise bringt andere Dynamiken mit sich, da es hohe Leistungen über kurze Zeiträume erfordert. Auch wenn es seltener genutzt wird, könnte eine Konzentration von Schnellladestationen lokale Hotspots der Nachfrage schaffen.
Ebenso könnte der Aufstieg von Batterietauschstationen – bei denen leere Batterien gegen volle ausgetauscht werden – die Last auf zentrale Einrichtungen verlagern und so das Wohnnetz entlasten, aber neue Herausforderungen an anderen Stellen schaffen. Das Verständnis dieser Abwägungen erfordert weiterhin Forschung und Datensammlung.
Ein weiteres Forschungsfeld ist die Rolle von Künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen bei der Vorhersage und Optimierung des Ladeverhaltens. Mit Zugriff auf Fahrprofile, Kalenderdaten und Wettervorhersagen könnten zukünftige Systeme vorhersagen, wann und wo geladen werden muss, und entsprechend reagieren. Solche prognostischen Fähigkeiten könnten die Effektivität von Lastmanagementprogrammen steigern und die Netzstabilität verbessern.
Die Studie schließt mit einem Appell an politische Entscheidungsträger, Netzbetreiber und Industrieakteure. Mit wachsender Zahl an Elektrofahrzeugen sind proaktive Maßnahmen erforderlich, um unkontrolliertes Lastwachstum zu verhindern. Dazu gehören Investitionen in die Netzmodernisierung, die Förderung intelligenter Ladeinfrastruktur und die Entwicklung regulatorischer Rahmenbedingungen, die netzfreundliches Verhalten belohnen.
Letztlich geht es darum, ein Energiesystem zu schaffen, in dem Elektrofahrzeuge zur Stabilität des Netzes beitragen, statt sie zu gefährden. Die Daten aus Swansea dienen sowohl als Warnung als auch als Chance: als Warnung vor den Risiken einer ungeplanten Entwicklung und als Chance, eine resilientere, effizientere und nachhaltigere urbane Energiezukunft aufzubauen.
Im Zeitalter der Dekarbonisierung sind die Lehren aus dieser Forschung klar: Der Erfolg der Elektromobilität hängt nicht nur von den Fahrzeugen ab, sondern von der Intelligenz der Systeme, die sie unterstützen. Ohne eine durchdachte Integration könnten die Technologien, die Umweltprobleme lösen sollen, unbeabsichtigte neue Probleme schaffen.
Doch mit den richtigen Strategien – geleitet von fundierter Forschung wie der von Zhang Liqi und seinen Kollegen – können die Übergänge zu sauberem Verkehr und sauberer Energie sich gegenseitig verstärken und den Weg für intelligentere, sicherere und nachhaltigere Städte ebnen.
Zhang Liqi, Rong Yilong, Zhao Ruidong, Wang Jichen, Beijing Institute for Urban Management, Technology Innovation and Application, DOI: 10.19981/j.CN23-1581/G3.2024.13.023