Flottenversuch eFlott

1 Projektbeschreibung

eFlott war ein Verbundvorhaben der E.ON Energie AG, der Audi AG und der SWM GmbH mit wissenschaftlicher Begleitung durch die TUM und der Forschungsstelle für Energiewirtschaft e.V. (FfE). Die FfE wurde von der E.ON Energie AG beauftragt, im Projekt eFlott die grundlegenden Bedingungen für zukünftige Geschäftsmodelle im Bereich Elektromobilität zu erarbeiten.
Als Datengrundlage diente eine Datenerhebung in konventionellen Fahrzeugen mittels GPS-Loggern. Diese Datenbasis umfasste mehr als 100 Bewegungsprofile von Fahrern mit konventionellen Fahrzeugen. Diese Bewegungsprofile wurden im Sekunden-Takt abgetastet. Privatpersonen stellten die Mehrheit der Fahrer, der Rest setzte sich aus gewerblichen Fahrern zusammen, wie z.B. Taxis, Car-Sharing, Essen-auf-Rädern, Pizza-Lieferanten und Caritas.

2 Datenerfassung

Als Datenbasis für die folgenden Analysen wurden Fahrprofile konventioneller Fahrzeugnutzer erfasst. Auf diese Weise sollte unter anderem der Bedarf an Ladeinfrastruktur ermittelt werden. Für die erweiterte Datenerfassung wurden GPS-Logger des Typs V-900 der Firma Columbus in 128 konventionelle Fahrzeuge für durchschnittlich 3 Monate eingebaut (Abbildung 1). 42 GPS-Logger wurden in Gewerbefahrzeugen, die restlichen in Privatfahrzeugen installiert.

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Abbildung 1:  GPS-Logger

Für die Teilnahme an dem Flottenversuch erhielten die Probanden einen persönlichen Probandenbericht, in dem sie über ihre Eignung für Elektromobilität informiert wurden.

3 Die effiziente Ladeinfrastruktur

Einer der wichtigsten Bausteine für den Erfolg der Elektromobilität ist eine Ladeinfrastruktur, die den Nutzeranforderungen gerecht wird. In dieser Studie wurde die beschriebene Problematik eingeschränkt, indem die Probanden in Nutzergruppen eingeteilt wurden. Für diese Gruppen wurde der Nutzen verschiedener Ladeinfrastrukturszenarien bestimmt.

Private Probanden

Die Auswertungen haben gezeigt, dass die Errichtung einer Lademöglichkeit in der Home- und der Office-Zone mit den aktuell vorliegenden konduktiven Ladetechniken ausreichend ist, um den täglichen Mobilitätsbedarf gerecht zu werden.

Eine (halb-)öffentliche Ladeinfrastruktur bietet aus Gründen der Abdeckungserhöhung keinen signifikanten Mehrwert, sie kann jedoch eine Vertrauensbasis für Elektromobilität schaffen. So können sich knapp 95 % der potentiellen Nutzer erst dann vorstellen, ein Elektroauto zu kaufen, wenn dieser Teil der Ladeinfrastruktur eingerichtet ist. In Abbildung 2 sind die durchschnittlichen Standzeiten je Bereich für die geloggten Probanden aufgeführt.

Abb 2 Standzeit und Stopps pro Woche

Abbildung 2:  Durchschnittliche Standzeit und Stopps pro Woche

4 Bestimmung der idealen Batteriekapazität

Die Auswertungen der Marktdurchdringungsszenarien, des Lademanagements und Vehicle-to-Grid Analysen basieren alle auf Zukunftsbetrachtungen. Für diese wurde berechnet, welche Batteriekapazität für jeden einzelnen Probanden geeignet wäre, um den Großteil der Strecken abdecken zu können.

Abschließend wurde in Abhängigkeit von der Batteriekapazität und damit auch in Abhängigkeit vom Fahrzeuggewicht die fahrtenspezifische Abdeckung des Fahrprofils bestimmt. Die Batteriekapazität wurde so lange erhöht, bis 95 % der H2H-Fahrten ausführbar waren. Eine H2H-Fahrt gilt als realisierbar, wenn alle Einzelfahrten innerhalb der H2H-Fahrt ausführbar sind.

Abbildung 3 stellt die prozentuale Verteilung der Batteriegröße für die beiden betrachteten Lademodelle (Laden nur in HZ bzw. in HZ und OZ) der Nutzergruppe „Privat“ vor. Die Resultate des Lademodells HZ ergeben, dass 71 % der insgesamt 73 privaten Probanden eine Batteriegröße bis 50 kWh benötigen, um die oben genannte Bedingung zu erfüllen. Den restlichen 29 % wurde eine Kapazität von 50 kWh oder mehr zugewiesen.

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Abbildung 3:  Verteilung der Batteriegröße, Private Probanden; links HZ, rechts HZ und OZ

Wenn die OZ als zweiter Ladebereich angenommen wird, folgt die Darstellung der Verteilung in Abbildung 3 rechts. 78 % der privaten Testpersonen genügt eine bis zu 50 kWh große Batterie. Aufgrund der zusätzlichen Lademöglichkeit am Arbeitsplatz werden tendenziell kleinere Batteriekapazitäten benötigt, da häufiger geladen werden kann. Das ist einerseits am fünf- bzw. zwei-prozentigen Anstieg bei den Batterien bis 15 kWh bzw. bis 30 kWh erkennbar. Andererseits wird dies durch den konstant gebliebenen Anteil des 30-50 kWh-Bereichs und die gleichzeitige Abnahme der Anzahl der Batteriekapazitäten über 50 kWh verdeutlicht. Es muss jedoch ebenso festgehalten werden, dass diese Tendenz zu kleineren benötigten Batteriekapazitäten nicht derart signifikant ausfällt, als dass eine weitere Lademöglichkeit neben der HZ für alle Pendler zwingend notwendig wäre.

5 Wirtschaftlichkeitsberechnung von EVs

Im Projekt wurde eine Wirtschaftlichkeitsberechnung für Elektrofahrzeuge (EVs) durchgeführt. Sie stellt die Kosten eines EVs denen eines konventionellen Fahrzeugs (CVs) gegenüber. Die im Abschlussbericht beschriebene Methodik wurde für den persönlichen Probandenbericht der Teilnehmer mit aufgenommen. Für die Marktdurchdringungsszenarien wird der Anschaffungspreis für das EV gesondert bestimmt. Die Wirtschaftlichkeitsberechnung wird anhand einer Reihe von Szenarien für die Entwicklungen der Kraftstoff-, Strom- und Batteriepreise durchgeführt.

6 Marktdurchdringungsszenarien

Die Auswertungen dieses Projekts beruhen auf Kostenentwicklungsszenarien wie auch auf realen GPS-Fahrprofilen. Als Bezugsfahrzeug wurde jedem Probanden ein Referenzfahrzeug zugewiesen. Dieses entspricht seinem gegenwärtig genutzten Fahrzeug in der Grundausstattung als Neufahrzeug.

Abhängig vom Fahrprofil wurde die ideale Batteriekapazität für dieses Fahrzeug in Verbindung mit der Gewichtsobergrenze für die Batterie bestimmt. Sobald die technische Realisierbarkeit und die Wirtschaftlichkeit gegeben waren, wurde davon ausgegangen, dass eine Anschaffung durchgeführt wird.

Potentialentwicklung im gewerblichen Bereich

Die Ergebnisse im rein gewerblichen Bereich zeigen, besonders zu Beginn, ein stark wachsendes Potential. Das Referenz Szenario weist im Jahr 2013 bereits ein Potential von 12 % auf (siehe Abbildung 4).

Abb-4_Marktdurchdringung_Gewerbliche_Probanden_460

Abbildung 4:  Durchdringungsraten der gewerblichen Probanden in den drei repräsentativen Szenarien

Es zeigte sich, dass es sich im Referenz-Szenario im Laufe der nächsten drei Jahre bereits lohnt, acht der 30 ausgewerteten gewerblichen Fahrzeuge durch Elektrofahrzeuge zu ersetzen.

Potentialentwicklung im privaten Bereich

Das typische Fahrverhalten eines Pendlers ist dadurch charakterisiert, dass es regelmäßige und lange Standzeiten an der jeweiligen Arbeitsadresse aufweist. Aus diesem Grund wurde im Rahmen dieser Studie untersucht, inwiefern sich die Bereitstellung einer Lademöglichkeit am Arbeitsplatz (OZ) zusätzlich zur Lademöglichkeit an der Heimadresse (HZ) auf die Durchdringungsraten der Pendler auswirkt.

Ein erster Vergleich der beiden Szenarien hat gezeigt, dass sich die benötigte Batteriekapazität bei nur knapp 37 % der Pendler reduziert. In diesen Fällen ist eine mittlere Reduktion der Batteriekapazität um 40 % zu verzeichnen. Für die übrigen 63 % hat die zusätzliche Lademöglichkeit keinerlei Auswirkungen. Dieses Ergebnis scheint auf den ersten Blick unerwartet, kann aber dadurch begründet werden, dass in vielen Fällen längere Fahrten am Wochenende ausschlaggebender bei der Ermittlung der benötigten Batteriekapazität waren als die in der Regel kürzer ausfallenden Fahrten an Werktagen.

Die Durchdringungspotentiale für die HZ und die HOZ der Pendler sind in Abbildung 5 dargestellt.

Abb-5_Marktdurchdringung_Private_Probanden_460

Abbildung 5:  Vergleich der Durchdringungspotentiale der Pendler im Home- Szenario und im Home-Office-Szenario

Es ist erkennbar, dass eine zusätzliche Lademöglichkeit am Arbeitsplatz in manchen Jahren zu einer Erhöhung der Durchdringungsrate bis zu 10 % führen kann. Insgesamt liegt die Durchdringungsrate im Jahr 2030 in allen drei repräsentativen Szenarien ca. 4 % über der Durchdringungsrate des Home-Szenarios. Nachfolgend werden die Durchdringungspotentiale in den einzelnen Pendlerklassen diskutiert.

7 Lademanagement

Die Form des Lastgangs weist auffällige Charakteristiken auf. Darunter fallen die Verbraucherspitzen um 20 Uhr. Das ungesteuerte Einbinden von Elektroautos in das Verbrauchersystem führt zu einer weiteren Verstärkung dieser Spitzen. Lokal kann dies zu Netzinstabilitäten aufgrund von Überlast führen. Durch gesteuertes Laden der EVs sollen diese Probleme vermieden werden. Dazu ist es nötig dem Verbraucher einen Anreiz für das gesteuerte Laden zu bieten.

Lastverschiebung

In Abbildung 6 ist dieser Vergleich mit dem Wind&PV-Szenario dargestellt. Der rot gekennzeichnete Bereich entspricht der verschobenen Energiemenge, deren Fläche gleich dem grünen Bereich ist. Der Quotient dieser Fläche und der Fläche unterhalb der roten bzw. grünen Kurve wird als Verschiebepotential bezeichnet.

Die Lastspitzen im gesteuerten Fall entstehen durch die jeweils stündliche Änderung der Daten über die Einspeisung und der damit verbundenen Neuberechnung zum Zeitpunkt der Änderung. Dadurch beginnt ein verschobener Ladevorgang zur vollen Stunde. Werden überwiegend kurze Ladezeiten kumuliert, so ergeben sich die charakteristischen Spitzen. Da maximale Verschiebepotentiale der Last betrachtet werden, wird durch die Simulation keine Lastglättung durchgeführt.

Abb-6_Lastverschiebung_460

Abbildung 6:  Verschiebung der Last vom Szenario Worst-Case zu Wind&PV

8 Vehicle-to-Grid

Vehicle-to-Grid (V2G) sieht eine bidirektionale Verbindung zwischen Stromnetz und EVs vor, die mit einem elektrochemischen Energiespeicher ausgestattet sind. Auf diese Weise wandelt sich das EV von einer reinen Verbrauchereinheit hin zu einem interaktiven Bestandteil des Netzes. In dieser Studie wurde untersucht, wie groß ein Flottenverbund einer Nutzergruppe sein müsste, um die Mindestanforderungen an den Regelleistungsmärkten zu erfüllen.

Tabelle 1 zeigt die Flottengröße für eine Teilnahme am PRL-Markt. Aufgrund der Definition von Standwahrscheinlichkeit und Nutzbarkeitsfaktor und der Vorgehensweise bei der Berechnung der Poolgröße sind die Werte auf Basis des Nutzbarkeitsfaktors immer größer als die, die auf Grundlage der Standwahrscheinlichkeit entstanden sind. „Privat“ (HZ) benötigt die größte Flotte, um PRL bereitzustellen. Der Grund hierfür liegt in der geringen Standwahrscheinlichkeit bzw. des geringen Nutzbarkeitsfaktors während des Tages (Arbeitszeit) werktags. Da PRL nicht in Zeitscheiben eingeteilt ist, bestimmt der niedrigste Wert die Poolgröße. Dem gegenüber sind für dieselbe Nutzergruppe im Lademodell HZ und OZ am wenigsten teilnehmende Fahrzeuge nötig.

Tabelle 1:  Flottengröße Primärregelleistungsmarkt

Tab-1_Primaerregelleistung_500

9 Primärenergetische Betrachtung von EVs

Anhand des Kumulierten Energieaufwandes wurde eine allgemein gültige Aussage über die Vor- bzw. Nachteile eines Elektroautos mit und ohne Range Extender (RE) gegenüber einem konventionellen Fahrzeug getroffen – dabei wurde der Energieverbrauch des gesamten Lebenszyklus betrachtet. Die Energieaufwendungen aller drei Antriebe wurden verglichen.

Der Vergleich der KEAs der Fahrzeugtypen zeigt, dass ein Elektroauto aufgrund der Batterie in der Herstellung deutlich energieaufwändiger ist als ein konventionelles Fahrzeug, dafür jedoch diesen Mehraufwand mehr als kompensiert durch die geringeren Energieaufwände in der Nutzungsphase.

10 Emissionsbetrachtungen im urbanen Raum

In Rahmen einer Studienarbeit zu dem Thema „Emissionsberechnungen auf Basis von GPS-Fahrprofilen“ wurde eine Methodik entwickelt Fahrzeugemissionen zu modellieren. Diese Methodik wurde angewandt, um die Emissionsbelastung im Ballungsraum München zu visualisieren.

Emissionskarten

Abbildung 7 zeigt die fahrzeugspezifischen Kohlendioxidemissionen pro Kilometer in einem Umkreis von 14 km um das Zentrum München. Kohlendioxid „total“, berechnet sich im HBEFA als Gesamt-CO2 aus dem Treibstoffverbrauch unter der Annahme, dass der Kohlenstoff in Kraftstoff vollständig zu CO2 oxidiert. Auf Karte ist zu erkennen, dass auf den Autobahnen im Mittel ein eher moderater CO2-Ausstoß, verglichen mit der Innenstadt, vorherrscht. Das liegt zum einem daran, dass die Emissionsmenge auf der Autobahn bei einer mittleren Geschwindigkeit zwischen 60 und 100 km/h relativ niedrig ist und nur für sehr hohe oder sehr niedrige Geschwindigkeiten stark ansteigt. Anderseits ist auf der Autobahn häufiger ein konstanter Verkehrsfluss möglich als Innerorts. Dass auf dem Autobahnring keine extremen Emissionswerte auftauchen, liegt wahrscheinlich auch daran, dass die meiste Zeit ein erhöhtes Verkehrsaufkommen herrscht und somit Geschwindigkeiten über 120 km/h kaum möglich sind.

Abb-7_CO2-Emissionen_Muenchen_460

Abbildung 7:  Mittlere fahrzeugspezifische CO2-Emsission [g/km] in einem Radius von 14 km um das Münchner Stadtzentrum

Für fast alle Verkehrsflusssituationen ist die mittlere Emission an CO2 auf den Autobahnen niedriger als auf anderen innerstädtischen Straßen. Im städtischen Bereich steigen die Emissionen aufgrund des eben erwähnten Verkehrsflusses und dem Teilastbetrieb des Motors unverkennbar an. Dies verdeutlicht ein Detailausschnitt der Karte in einem Radius von 3 km um das Münchener Zentrum in Abbildung 8. Diese Grafik zeigt außerdem, wie hoch aufgelöst die Darstellung, mit einer gewählten von Auflösung ca. 30x45 m, ist. Der von der EU für  2012 festgelegte CO2-Emissionsgrenzwert von 130 g/km für den durchschnittlichen CO2-Austoß von Neuwagen im gesamten Flottendurchschnitt eines Automobilherstellers, stellt die untere Grenze der Schadstoffkarten dar. Dies veranschaulicht, dass momentan in Städten noch viel mehr emittiert wird als die Hersteller als Durchschnittswert ihrer Neuwagen anstreben. Gerade auf den hoch frequentierten Straßen innerhalb einer Stadt, auf denen sich der Verkehr staut, ist klar erkennbar, dass eine hohe Belastung vorliegt.

Abb-8_CO2-Emissionen_Muenchen_Zentrum_460

Abbildung 8:  Mittlere fahrzeugspezifische CO2-Emsission [g/km] in einem Radius von 3 km um das Münchner Stadtzentrum

Die Karten zeigen auf, dass gerade im innerstädtischen Bereich die Belastung durch verkehrsbedingte Emissionen sehr hoch ist. Das Potential zu einer lokalen Reduktion ist deshalb in einem Ballungsraum, wie München, sehr hoch. Da Elektroautos während der Fahrt emissionsfrei sind, eignen sie sich besonders für den Einsatz als Großstadtfahrzeuge. Die überwiegend elektrische Mobilisierung der Stadtbewohner und auch der Pendler würde zu einem erheblichen Beitrag zur Erhöhung der Luftqualität im Stadtgebiet führen. Im Zuge dessen reduzieren sich auch die durch Abgase bedingten Gesundheitsschäden der Bevölkerung.

11 Zusammenfassung

Die Auswertungen zeigen, dass aktuell reine Elektrofahrzeuge im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen nur in 9 % der untersuchten Fälle wirtschaftlich sind. Jedoch prognostiziert die Szenarien-Entwicklung zur Total-Cost-of-Ownership (TCO) von reinen Elektrofahrzeugen, dass diese schon im Jahr 2020 bei 40–50 % der Privatpersonen genauso hohe oder geringere Gesamtbetriebskosten aufweisen werden wie konventionelle Fahrzeuge. Die Analyse zu den notwendigen Batteriekapazitäten zeigt, dass ein Fünftel der Privatpersonen mit einer Batteriekapazität von weniger als 15 kWh auskommen würde, um mindestens 95 % der Fahrten abdecken zu können.

Die Untersuchungen zum Lademanagement zeigten, dass ein nach den EEX-Börsenpreisen gesteuertes Laden den Stromeinkaufspreis im Schnitt um 26 % senkt. Dieses Lademanagement beeinflusst den Nutzer in seinem Mobilitätsverhalten nicht. Die nutzerfreundliche Vehicle-to-Grid Untersuchung kommt zu dem Ergebnis, dass, um beispielsweise die Präqualifikationsmerkmale des Primärregelleistungsmarkts zu erfüllen, ca. 1.100 Privatfahrzeuge notwendig wären, falls diese nur an ihrem privaten Ladepunkt laden.

Eine weitere Analyse untersuchte, wie sich verschiedene Ladeleistungen auf die Abdeckung des Bewegungsprofils auswirken. So kann belegt werden, dass eine Ladeleistung von 3 kW bei einem privaten Ladepunkt vollkommen ausreichend ist, und eine Erhöhung der Ladeleistung auf 7 kW, 11 kW oder 22 kW keine nennenswerte Vorteile für die Fahrzeughalter mit sich bringt. Diese Analysen werden durch die Untersuchung potentieller weiterer Ladebereiche, wie beispielsweise Supermarkt, Sportstätte oder P+R-Parkplätze ergänzt.

Abschließend beinhaltete das Projekt eFlott noch ökologische Betrachtungen. Es wurden hochaufgelöste Emissionskarten zum Stadtgebiet München erstellt, die visualisieren, wie hoch die Emissionsbelastung durch konventionelle Fahrzeuge im Stadtgebiet ist. Dies verdeutlicht, wie gut sich Elektromobilität eignet, um innerstädtische Emissionen einzusparen.

12 Förderung und Projektpartner

Das Projekt eFlott wurde durch das Bundesministerium für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung (BMVBS) gefördert (Förderkennzeichen: 03KP534B) und vom Projektpartner E.ON Energie AG unterstützt.

Weitere Unternehmen, die das Projekt durch Teilnahme am Flottenversuch unterstützten, sind:

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