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Referat für Kommunikation & MarketingDamit es nicht zum Kollaps kommt

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Damit es nicht zum Kollaps kommt

Forscher arbeiten an einem intelligenten Steuerungssystem, um die Stromnetze im Zeitalter von E-Mobilität stabil zu halten

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Bis zum Jahr 2020 sollen eine Million Elektroautos auf Deutschlands Straßen fahren, so die Vorstellung der Bundesregierung. „Großstädte wie Berlin oder Hamburg bilden da einen Schwerpunkt“, weiß Daniel Freund, wissenschaftlicher Mitarbeiter des DAI-Labors der TU Berlin. Aber: Wenn zum
Beispiel in Berlin abends gegen 18 Uhr rund 20 000 E-Autos gleichzeitig wieder aufgeladen werden, dann könnte das Stromnetz so erheblich belastet werden, dass in der Stadt hier und da die Lichter ausgehen. Schon jetzt liegt die Spitzenlast des Netzes in Wohngebieten zwischen 18 und 22 Uhr.

Professor Sahin Albayrak, Daniel Freund und die anderen Mitarbeiter des DAI-Labors (Distributed Artificial Intelligence Laboratory) der TU Berlin stehen also vor einer wahren Sisyphus- Aufgabe: Sie entwickeln eine dezentrale Steuerungssoftware. Diese soll die unterschiedlichen Ansprüche der unterschiedlichen Beteiligten im Stromnetz der Zukunft aufeinander abstimmen und in Echtzeit regulieren.

Theoretisch ist die Lösung für das Problem klar: „Smart Grids“ – Intelligenz im Stromnetz heißt das Zauberwort. Das Stromnetz wird zur Datenautobahn: Sämtliche Produzenten, von den großen Stromversorgern (EVUs) bis hin zu der Photovoltaikanlage auf dem Dach eines Einfamilienhauses, sind nicht nur untereinander vernetzt, sondern kommunizieren auch mit den Endverbrauchern und antizipieren deren Stromverbrauch. Ziel ist es, die Stromlast des Netzes möglichst effizient zu gestalten. Elektroautos könnten dabei eine entscheidende Rolle als Zwischenlager spielen. Die Batterien mancher E-Autos können bis zu 30 Kilowatt pro Stunde und mehr speichern, benötigt werden von einem durchschnittlichen Fahrer in städtischer Umgebung aber nur rund neun Kilowatt pro Stunde am Tag. „Ein Teil der Differenz könnte als Energiepuffer verwendet werden. Kritische Schwankungen im Stromnetz würden so abgefedert. Ein weiterer Vorteil: Der Anteil tatsächlich genutzter Energie aus erneuerbaren Quellen könnte sich erhöhen“, so Daniel Freund. Konkret bedeutet das: In Niedriglast-Zeiten (nachts) könnte das Stromnetz überschüssige Energie an Elektroautos abgeben (grid to vehicle). Zu Spitzenlastzeiten wiederum speisen die Elektroautos den zwischengelagerten Strom wieder ins Netz ein (vehicle to grid).

Was in der Theorie nach einer perfekten Lösung klingt, erfordert in der Praxis ein hochkomplexes Steuerungssystem: Wer kann und soll wann, wo und zu welchem Preis Strom abgeben oder Strom speichern? „Die Anforderungen der Beteiligten können dabei sehr widersprüchlich sein“, weiß Daniel Freund. Um nur einige zu nennen: Die großen Stromversorger streben eine effiziente Auslastung der Ressourcen und Kraftwerke an. Die Stromversorgung der Zukunft wird jedoch stark dezentralisiert sein. Der Besitzer einer  Photovoltaikanlage auf dem Dach seines Eigenheimes möchte dann Strom einspeisen, wenn die Sonne scheint, unabhängig davon, ob gerade Bedarf herrscht. Der Autobesitzer möchte uneingeschränkt mobil sein, aber gleichzeitig möglichst billig Strom tanken. Multipliziert man dieses kleine Szenario mit dem Faktor eine Million, wird die Komplexität deutlich.

„Wir setzen auf sogenannte skalierbare, verteilte Multi-Agenten-Systeme. Das bedeutet viele kleine Softwareknotenpunkte auf den unterschiedlichen Ebenen des Stromnetzes, die kooperative Steuerungsstrategien verfolgen“, erläutert Freund. „Der Stromkunde soll vorgeben können, ob er sein Auto nur dann laden will, wenn Strom günstig ist, oder ob er seine Batterie dauerhaft als Zwischenspeicher zur Verfügung stellt, ohne dass er dazu in die Komplexität der Steuerung eintauchen muss.“

Dazu testet das DAI-Labor zusammen mit verschiedenen Partnern wie Stromversorgern oder Autoherstellern bereits einzelne Komponenten einer solchen Steuerungssoftware, zum Beispiel wie sich eine Autobatterie in das intelligente Energiemanagement eines Gebäudes einbinden lässt (vehicle to home), in dem der Haushalt wahlweise über Batterie- oder Netzstrom gespeist wird. Selbst in dieser kleinen Versuchseinheit muss das Steuerungssystem verschiedene Parameter in Einklang bringen: So müssen die Ladegeschwindigkeit und die Ladehäufigkeit der Autobatterie in Relation zu dem daraus resultierenden Batterieverschleiß gesetzt werden. Gleichzeitig müssen die individuellen Nutzerpräferenzen und Mobilitätsanforderungen des Autofahrers von der Software berücksichtigt werden. Viele technische Fragen sind da noch ungelöst.

Volkswirtschaftlich macht ein intelligentes Lademanagement allerdings erst dann Sinn, wenn eine kritische Menge an E-Autos, geschätzt werden etwa rund 100 000 Stück deutschlandweit, überschritten wird.

Katharina Jung

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