Ladeinfrastruktur und Netzausbaubedarf: Eine Übersicht über Datensätze von realen Ladevorgängen

Die dringende Notwendigkeit der Transformation des deutschen Energiesystems zur Klimaneutralität stand selten so im Fokus wie heutzutage. Die Elektrifizierung der Sektoren Industrie, Verkehr und Gebäude wird vorangetrieben. Der Mobilitätssektor nimmt hierbei eine zentrale Rolle ein und befindet sich aktuell im Wandel. Entwicklungen rund um die Elektromobilität schreiten voran und der Einfluss auf die bestehende und noch auszubauende Infrastruktur muss bestmöglich untersucht und abgeschätzt werden. Insbesondere die Verteilnetzbetreiber werden durch die steigende Anzahl elektrischer Verbraucher mit neuen Herausforderungen konfrontiert. Aber auch für Komponenten- und Automobilhersteller ist das Ladeverhalten der Nutzer von Elektrofahrzeugen entscheidend. Infolgedessen sind Prognosen und Modellierungen des Ladeverhaltens der Nutzer batteriebetriebener Elektrofahrzeuge von zentraler Bedeutung. Um dies so realitätsnah wie möglich abzubilden, muss auch das Ladeverhalten an verschiedenen Ladestationen, ob öffentlich, halb-öffentlich, privat oder am Arbeitsplatz, untersucht werden. Hierfür bieten Datensätze des Ladeverhaltens von realen Ladevorgängen eine wichtige Orientierung und Basis für Untersuchungen, um den Einfluss des Ladeverhaltens auf die aktuelle und zukünftige Infrastruktur abzuschätzen. Der Artikel gibt einen Überblick über verschiedene Datensätze, die das Ladeverhalten von Elektrofahrzeugnutzern erfassen.

Die hier aufgeführten Inhalte wurden im Rahmen des Projekts „unIT-e² – Reallabor für verNETZte E-Mobilität“ durchgeführt, indem die ganzheitliche Integration von Elektromobilität in das Energiesystem untersucht wird. Das Projekt wird durch das Bundesministerium für Wirtschaft und Klima (BMWK) unter dem Kennzeichen 01MV21UN11 gefördert.

Privates und öffentliches Laden

Bei dem Erfassen von Daten von realen Ladevorgängen wird, je nach Zugänglichkeit des Standortes, zwischen öffentlichen, halb-öffentlichen und privaten Ladestationen unterschieden.

• Private Ladestationen „befinden sich immer auf Privatgrund und können nur vom Eigentümer oder einer speziellen Personengruppe (z. B. Mitarbeiter) genutzt werden. Meist sind sie an das örtliche Stromnetz des angrenzenden Gebäudes gebunden, wobei der Besitzer den Strom zur Verfügung stellt.“ [1]
• Halb-öffentliche Ladestationen „befinden sich auch auf Privatgrund, haben dabei aber einen einfacheren Zugang. Nutzer sind meist gleichzeitig Kunden. Da auch fremde Nutzer hier ihre Elektroautos aufladen können, wird die Station oftmals von einem Charge Point Operator (CPO) gemanagt.“ [1]
• Öffentliche Ladestationen „befinden sich auf städtischen oder gemeindlichen Flächen, benötigen in der Regel eine Authentifizierung und haben einen Charge Point Operator (CPO).“ [1]

Vorstellung der Datensätze

In Abbildung 1 wird zunächst ein Überblick gegeben wie viele Ladevorgänge pro Datensatz erfasst wurden. Datensätze, die nicht öffentlich zugänglich sind oder zum Zeitpunkt des Verfassens des Artikels nicht verfügbar waren, sind hier ohne Angabe der Anzahl aufgelistet.

Adaptive Charging Network

Die Daten für diesen Datensatz wurden zwischen 2018 und 2021 in Kalifornien erhoben. Zwei verschiedene Lademöglichkeiten wurden einbezogen. Eine Lademöglichkeit am Arbeitsplatz mit 54 Ladepunkten, die über zwei 150 kVA Dreiphasentransformatoren angeschlossen sind. Erfasst wurden der Ort, der Ladebeginn, das Ladeende sowie die geladene Energiemenge.

OLEV

Daten, die 2017 an privaten Ladepunkten in Großbritannien gesammelt wurden. Erfasst wurden die Energiemengen und weitere Details des Ladevorgangs wie zum Biespiel der Ansteckzeitpunkt und die Ansteckdauer.

Pecan Street’s

Von 2012 bis heute werden Daten in Texas und Kalifornien erfasst. Bei 50 – 100 batteriebetriebenen Elektrofahrzeugen wird das Ladeverhalten an privaten Ladepunkten erfasst. Der Datensatz ist zu Forschungszwecken freigegeben und sonst kostenpflichtig.

Elaad

In den Niederlanden von 2012 bis 2016 erfasst, beinhaltet der Datensatz Daten von 1750 öffentlichen Ladestationen mit 2900 Ladepunkten. Die dreiphasigen Ladestationen sind in den ganzen Niederlanden verteilt und haben alle eine maximale Leistung von 12 kW. Die betrachteten Ladesäulen repräsentieren 16 % aller bis 2015 öffentlich nutzbaren Ladesäulen in den Niederlanden. Über die vier Jahre wurden ca. eine Millionen Ladevorgänge in 15 s Schritten erfasst. Während des Erfassungszeitraums wurden die Ladestationen von schätzungsweise 30.000 Elektrofahrzeug-Fahrern genutzt.

Erfasst wurde die Ladedauer, die Leerlauf- (vollgeladen und angesteckt), die Ansteckzeit, die geladene Energie, die Ladeleistung und die geographischen Koordinaten. Beobachtet wurde, dass ca. 75 % der angesteckten Elektrofahrzeuge vollgeladen sind.

Zentrales Datenmonitoring des Förderprogramms Elektromobilität vor Ort (Now GmbH)

Datensatz der Daten von öffentlichen, halb-öffentlichen und sich an Arbeitsplätzen befindenden Ladepunkten, der zwischen 2013 bis 2020 erfasst wurde. Im Gegensatz zu der Auswertung des Datensatzes ist der Datensatz selbst nicht öffentlich.

FfE Datensatz

Integriertes Simulationsmodell für Last- und Mobilitätsprofile von Privathaushalten, das synthetische Daten bereitstellt. Erzeugt wurden diese durch einen Markow-Prozess für einen Aktivitätsgenerator, einen Haushaltslastganggenerator und einen Mobilitätsgenerator. Die Wahrscheinlichkeiten für die Aktivitäten des Aktivitätengenerators wurden durch eine Zeitverwendungserhebung bestimmt. Das Modell erlaubt es, konsistente Lastgänge für unterschiedliche Nutzergruppen und mit regionalen Unterschieden zu erstellen.

Datensatz Boulder Colorado

Datensatz von öffentlichen Ladestationen in Boulder in den USA von 2018 bis 2022. An allen öffentlichen Ladestationen, die im Besitz der Stadt sind, wurden die geladene Energiemenge, die Ladedauer, die Treibstoffeinsparung und der vermiedene CO₂-Ausstoß erfasst oder berechnet.

Datensatz City of Palo Alto

Von 2011 bis 2022 erfasster Datensatz, der wie in Colorado, die geladene Energiemenge, die Ladedauer, die Treibstoffeinsparung und den vermiedenen CO₂-Ausstoß erfasst oder berechnet.

Nobil

Der Echtzeit-Datensatz erfasst in Norwegen, Finnland und Schweden Daten von 2.500 Ladestationen mit über 12.000 Ladepunkten. Erfasst werden unter anderem die Arten der Stecker, die Ladekapazität und die geographischen Koordinaten.

Datensatz City of Evanston

Erfasst Daten an sechs öffentlichen, stadteigenen Ladestationen mit 12 Ladepunkten zwischen 2016 und 2017. Die Daten liegen kumuliert für jeden Monat des Erfassungszeitraums vor.

Datensatz Ontario

Datensatz von privatem Laden in Ontario. Der Datensatz ist nicht öffentlich.

Datensatz Paris

Der Datensatz erfasst Ladedaten von öffentlichen 22 kW-Ladestationen der Pariser Belib Ladeinfrastruktur von April bis Mai 2017. Erfasst werden die geographische Lage, Anfang und Ende des Ladevorgangs, die geladene Energie, die Ladeleistung, der Steckertyp und die Postleitzahl des Fahrzeugbesitzers.

Die Verfügbarkeit der Ladestationen kann über eine API in Echtzeit abgerufen werden.

SAP Labs France Company Fleet

Hierbei handelt es sich um ein gitlab-Repository.

Datensatz Dundee

Datensatz von öffentlichen Ladepunkten der Stadt Dundee in Großbritannien von 2017 bis 2018.

Datensatz Perth & Kinros

Dieser Datensatz erfasste von 2016 bis 2019 Daten von öffentlichen Ladesäulen in Perth und Kinros in Großbritannien.

Eco movement

Eco movement stellt historische Ladedaten entgeltlich zur Verfügung. Eco movement ist unter anderem Datenlieferant für die Europäische Kommission. Eine Demoversion kann angefragt werden.

Datensatz Norwegen

Dieser Datensatz erfasste zwischen 2018 und 2020 Daten privater Ladevorgänge in Norwegen. Insgesamt wurden 6.878 Ladevorgänge erfasst sowie der An-, der Absteckzeitpunkt und die geladene Energie erfasst. Synthetisch wurde die Ladeleistung in stündlicher Auflösung mit angenommenen Leistungen von 3,6 kW oder 7,2 kW sowie der Prämisse des direkten Ladebeginns nach dem Anstecken erzeugt.

AMB Barcelona

Der Datensatz erfasst Daten öffentlicher Ladestationen in Barcelona aus dem Jahr 2019 und gliedert sich in zwei Datensätze. Im ersten sind Informationen über den Ladevorgang, wie bspw. der Ladepunkt, der Steckertyp, der Ladebeginn und das Ladeende, die Ladedauer, die geladene Energie sowie der Autohersteller erfasst. Der zweite Datensatz fasst Informationen über den Ladepunkt, wie bspw. die geographische Lage und die technischen Daten des Ladepunkts, zusammen. Es werden langsame und schnelle Ladevorgänge unterschieden. Zwischen 3 kW und 7 kW wird der Ladevorgang als langsam klassifiziert und zwischen 43 kW und 55 kW als schnell. Der Datensatz entstand im Rahmen des Projektes User-Chi, welches in Berlin, Murcia, Budapest, Rom, Florenz, Turku und Barcelona durchgeführt wird.

Datensatz Turku

Der in der finnischen Stadt Turku im Jahr 2019 an öffentlichen Ladestationen erfasste Datensatz beinhaltet den Ladebeginn, das Ladeende, die Ladedauer, die geladene Energie, die kumulativ bereitgestellte Energie sowie die Information, ob es sich um eine 22 kW-AC-Ladung oder eine 50-kW-DC-Ladung handelt. Der Datensatz entstand im Rahmen des Projektes User-Chi, welches in Berlin, Murcia, Budapest, Rom, Florenz, Turku und Barcelona durchgeführt wird.

Das beigefügte PDF-Dokument beinhaltet die Übersicht über die verschiedenen Datensätze von Ladevorgängen von Elektrofahrzeugen.