STELLA - Standortfindungsmodell für elektrische Ladeinfrastruktur
Das Standortfindungsmodell STELLA nutzt Methoden und Datenstrukturen ähnlich zu Verfahrensweisen aus dem Bereich der Verkehrsmodellierung. Die Ausgabe des Modells stellen Ladebedarfe für Elektromobilität dar, die in Standortpotentiale für elektrische Ladeinfrastruktur überführt werden. Eine Skalierung sowohl der Eingangs- als auch der Ausgabeparameter je nach betrachteter Fragestellung ist durch den modularen Aufbau möglich.
Das zentrale Element der Standortmodellierung mit STELLA stellt die Betrachtung der Nutzerebene dar. Die Nutzermerkmale, wie zum Beispiel die Zugehörigkeit der Nutzer zu bestimmten Altersgruppen oder Einkommensklassen, werden mit dem aus verschiedenen Erhebungen stammenden Mobilitätsverhalten zu einem Grundpotential verknüpft. Durch die Verbindung mit Potentialen einerseits aus der großräumlicher Verkehrsverflechtung des Fernstraßennetzes und andererseits aus der Verbreitung von elektrischen Fahrzeugen sowie der Ladeinfrastruktur wird aus dem Grundpotential das Gesamtpotential gebildet.
Im nachfolgenden Schritt wird das Basispotential um die überregionale Verkehrsbetrachtung ergänzt. Dazu wird neben der Erreichbarkeitsanalyse der intermodalen Verkehrsknoten auch die Anbindung an das Fernstreckennetz betrachtet. Mit den Verkehrsbelastungen und den überregionalen, europaweiten Verkehrsverflechtungen kommt es zur Abschätzung eines zusätzlichen Potentials an Elektromobilitätsnutzern. Dabei erfolgt auch eine Unterscheidung der Belastungsschwankungen durch die Feriensaison oder Jahreszeiten.
Das auf der Ebene des Stadtquartiers bzw. Straßenzuges vorliegende Potential wird im dritten Schritt durch die unterschiedlichen Nutzergruppen und deren Fahrprofile mit der Berücksichtigung der zellspezifischen Points of Interest (Orte besonderen Interesses, z. B. Einkaufsmöglichkeit, Restaurant, Bahnhof, Fitnesscenter) mit Informationen über die notwendige Reichweite oder auch Aufenthaltsdauer angereichert.
Durch die Ergänzung der Daten zur Verfügbarkeit von Elektrofahrzeugen, eine Fahrzeugbesitzmodellierung und -prognose, sowie der Einbeziehung vorhandener Ladeinfrastruktur wird das Potential für mögliche Ladevorgänge bestimmt. Mit dieser Aussage erfolgt nun die Aufteilung auf den zellspezifischen Bedarf an Ladepunkten in Abhängigkeit der benötigten Ladeleistung. Durch die Erfahrungen mit den Stromnetzen der Städte Stuttgart und Düsseldorf erfolgt eine Einschätzung bezüglich der maximalen Anzahl der zu realisierenden Ladepunkte je Standort, die ohne größeren Investitionsaufwand in die Stromnetze möglich sind. Sollte die modellierte vorhandene elektrische Kapazität nicht ausreichen, kommt es zu einer Entzerrung des Standortes auf mehrere kleinere und stärker verteilte Ladestandorte, um weiterhin den prognostizierten Bedarf bedienen zu können.
Im letzten Schritt wird das auf der Ebene der Stadtquartiere bzw. Straßenzüge berechnete Potential auf ein deutschlandweites Gitternetz mit der Kantenlänge von 250 Meter zerlegt. Mit diesem Ergebnis wird dem Planer vor Ort eine detaillierte Mikrostandortplanung ermöglicht.
Für alle Standorte kann eine Aufbaureihenfolge ausgegeben werden, um die Aspekte der Flächendeckung und der Bedarfsorientierung ideal bedienen zu können. So kann den heutigen und den potentiellen zukünftigen Nutzern der Elektromobilität ein bestens abgestimmtes Angebot an Ladeinfrastruktur zur Verfügung gestellt werden.
Ansprechpartner
Dipl.-Ing. Waldemar Brost (Projektleitung)
Teresa Eickels, M.Sc.
Michael Schrömbges, M.Sc.
Veröffentlichungen
| Philipsen, R., T. Brell, W. Brost, T. Funke und M. Ziefle, 2018. With a Little Help from My Government – A User Perspective on State Support for Electric Vehicles. Paper at the 9th International Conference on Applied Human Factors and Ergonomics (AHFE 2018); Track: Human Factors in Transportation. Juli 2018, Orlando, Florida, USA. |
| Brost, W., T. Funke, R. Philipsen, T. Brell und M. Ziefle, 2018. Integrated Model Approach STELLA. Method of Site Identification for Charging Infrastructure. 15th IFAC Symposium on Control in Transportation Systems (CTS 2018). Juni 2018, Savona, Italien. |
| Brost, W., T. Funke und R. Philipsen, 2018. Calculation of potential for setting up charging infrastructure for battery-powered electric vehicles – Focusing the calculation of potential according to the urban quarter level. International scientific Conference on Mobility and Transport Urban Mobility – Shaping the Future Together (mobil.TUM 2018). Juni 2018, München. |
| Brost, W., T. Funke und M. Lembach, 2018. Räumliche Differenzierung des ÖPNV-Modalsplits zur Integration in die Standortbetrachtung für Ladeinfrastrukturen. REALCORP 2018 – Expanding Cities & Diminishing Space. April 2018, Wien. |
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Brost, W., T. Funke und D. Vallée, 2016.
SLAM - Schnellladenetz für Achsen und Metropolen. In:
DVWG Jahresverkehrskongress 2016: "Elektromobilität - aktuelle Chancen und Risiken der Umsetzung".
B 367. ISBN 978-3-942488-32-7. Berlin. |
Präsentationen
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SLAM - Project description and modelling method
14th International Conference on Renewable Mobility “Fuels of the Future 2017“, Berlin, 23.-24. Januar 2017
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Standortfindungsmodell für elektrische Ladeinfrastruktur
– Modellvorstellung
7. Pegasus Jahrestagung
, Stuttgart, 30. September 2016
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Standortfindungsmodell für elektrische Ladeinfrastruktur
Vortrag bei der Universitätstagung 2016,
Graz, 20. September 2016
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Schnellladenetz für Achsen und Metropolen – Projektbeschreibung und Modellierungsmethodik
1. Netzwerktreffen - Elektromobilität Rheinland-Pfalz
, Kaisersesch, 19. Mai 2016
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Poster und Flyer
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Standortfindungstool für elektrische Ladeinfrastruktur
Link zum Flyer: STELLA-Flyer |
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Brost, W.; Funke, T.; Theißen, A; Vallée, D.: SLAM - STELLA
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