Regionale Verteilung und Modellierung von Lastgängen der Elektromobilität für die Szenarienentwicklung des Netzentwicklungsplans 2021-2035

Die FfE hat durch die Modellierung von Lastgängen und Regionalisierung der Elektrofahrzeuge (battery electric vehicle, BEV) in Deutschland einen Beitrag zum Szenarienrahmen des Netzentwicklungsplans Strom (NEP Strom) 2021-2035 geleistet.

Methodisch wurde dabei zwischen privaten Personenkraftwagen im Nah- und Fernverkehr (Pkw), gewerblich genutzten Elektrofahrzeugen und Oberleitungshybrid-Lkw (OH-Lkw) unterschieden. So wurden für verschiedene Szenarien zeitlich und räumlich hochaufgelöste Lastgänge von Elektrofahrzeugen erstellt.
Für Pkw, die privat oder halb-öffentlich geladen werden, wird die regionale Verteilung über drei Phasen des Anstiegs abgebildet. Diese Phasen repräsentieren den "Reifegrad" der Technologie und werden durch unterschiedlich gewichtete strukturelle (z. B. Parkmöglichkeiten) und charakteristische (z. B. Einkommen) Parameter definiert. Diese Parameter werden auf Basis eines 100 x 100 m Rasters für ganz Deutschland berechnet und bilden anschließend die Verteilschlüssel, mit denen die vorgegebenen Mantelzahlen an Gesamtfahrzeugen der Szenarien auf die Rasterzellen verteilt werden. Abbildung 1 zeigt die regionalisierten privaten BEV-Zahlen im Nahverkehr pro Km² auf Landkreisebene und getrennt nach Regionalisierungsphasen bei beispielhaften 3 Mio. (Pioniere), 8 Mio. (Mainstream) und 12 Mio. (Standard) BEV.


Abb. 1: BEV pro Km² und Regionalisierungsphase auf Landkreiseebene

Um auch die zeitliche Charakteristik der durch die Elektrofahrzeuge verursachten Last im Zuge der Netzausbauplanung adäquat zu berücksichtigen, wurden Lastgänge für privaten Nahverkehr, privaten Fernverkehr und den gewerblichen Verkehr getrennt modelliert. Diese Aufteilung und die der Modellierung zugrundeliegende Datenbasis ist in Abbíldung 2 dargestellt.

Abb. 2: Übersicht zur Methodik der Lastgangmodellierung

Grundsätzlich ist davon auszugehen, dass ein großer Teil der Energiemengen im Bereich der Kurzstrecke im halböffentlichen Raum zu Hause oder am Arbeitsplatz geladen werden wird [1]. Für die Modellierung dieser Ladelastgänge wurde auf die Studie Mobilität in Deutschland 2017 als Datenbasis zurückgegriffen. Um das Zurücklegen längerer Strecken ebenfalls zu berücksichtigen, wird zudem das (Schnell)-Laden an Autobahn und Bundesstraßen modelliert. Hierbei werden die Verkehrszählungsdaten der Bundesanstalt für Straßenwesen (BASt) herangezogen, aus denen Verkehrsmengen pro Autobahn- und Bundesstraßenabschnitt abgeleitet werden. Diese werden auf nahegelegene Tankstellen aus OpenStreetMap verteilt, da hier die anfallende Last erwartet werden kann. Zur Modellierung gewerblich genutzter Elektrofahrzeuge werden zunächst Wirtschaftszweige, in denen eine Elektrifizierung der Flotte wahrscheinlich erscheint, identifiziert. Durch Analyse dieser Wirtschaftszweige in der Verkehrserhebung "Kraftfahrzeugverkehr in Deutschland 2010" sowie in den Bestandszahlen des Kraftfahrt-Bundesamts (KBA) werden deutschlandweite Lastgänge pro Wirtschaftszweig erstellt. Diese synthetischen Lastgänge werden anschließend über die Beschäftigungszahlen nach Wirtschaftszweigen der Bundesagentur für Arbeit auf die Landkreise verteilt und gewichtet.

Abbildung 3 zeigt den Verlauf der Lastgänge des direkten Ladens über eine mittlere Woche bei einer angenommenen Gesamtzahl von zwölf Millionen Fahrzeugen. Dargestellt sind die beiden Lastgänge des privaten Verkehrs (Nahverkehr und Fernverkehr) sowie die Lastgänge der drei betrachteten Wirtschaftszweige „Verarbeitendes Gewerbe“, „Handel“ und „Sonstige Dienstleistungen“. Wie zu erwarten hat das private Laden zu Hause und am Arbeitsplatz (in Gelb dargestellt) den größten Anteil, wohingegen der gewerbliche Verkehr aufgrund der geringen Zulassungszahlen einen entsprechend kleineren Anteil aufweist. Insgesamt zeigen sich deutliche Ladespitzen in den Abendstunden.

Abb. 3: Lastgang aller betrachteten Typen für eine mittlere Woche bei zwölf Mio. Fahrzeugen

Abbildung 4 zeigt zudem die nach der Höhe der Gesamtlast sortierte Jahresdauerlinie der durch die Fahrzeuge induzierten elektrischen Last.



Abb. 4: Jahresdauerline der Last durch Elektrofahrzeuge bei zwölf Mio. Fahrzeugen

Als letztes Arbeitspacket wurden die Regionalisierung und die Lastgänge miteinander verschnitten um einen regionalisierten Lastgang je Landkreis zu erhalten.

[1] Mathieu, Lucien: Roll-out of public EV charging infrastructure in the EU - Is the chicken and egg dilemma resolved? Transport & Environment, 2018. In: https://www.transportenvironment.org/sites/te/files/Charging%20Infrastructure%20Report_September%202018_FINAL.pdf

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