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SALM - Selbst-Adaptives Lademanagement für Ladeinfrastruktur

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Projektbeschreibung

In dem Projekt wird ein selbstadaptives Managementsystem für das Laden von E-Fahrzeugen entwickelt. Es wird für die einzelenen Fahrzeuge der Energiebedarf und die zulässig Ladedauer analysiert und optimiert so den Einsatz der vorhandenen Ladeinfrastruktur. Dieser Regelvorgang wird durch künstliche Intelligenz (KI) unterstützt.

Ein wesentliches Merkmal des Projektes ist, dass Qualitätsziele individuell auf die Bedürfnisse des einzelnen Betreibers definiert werden können. Ein typisches Qualitätsziel ist beispielsweise die Anzahl der Fahrzeuge die vollständig geladen wurden. Durch die Bewertung jedes Ladevorganges, ist es für den Betreiber möglich die Ladeleistung quantitativ zu beurteilen und faktenbasierte Entscheidungen über einen weiteren Ausbau der Ladeinfrastruktur zu treffen.

Ziele
Ziel ist es durch Einsatz künstlicher Intelligenz die einzelnen Ladevorgänge so zu regeln, dass das Gesamtsystem bestehend aus Netz, Ladesäulen und Elektrofahrzeugen intelligent betrieben wird. Im Kern bestimmt die Regeleinheit mit welcher Ladeleistung die Batterien der einzelnen Fahrzeuge am besten geladen werden. Dazu wird ein „Digitaler Zwilling“ erstellt, der das Verhalten der Ladestationen nachbildet und es ermöglicht diesen Regelvorgang zu optimieren.

(c) Flavia IT

Die Rolle des HoE im Projekt:
Im Rahmen eines Unterauftrags unterstützt das House of Energy das Projektteam in der Sicherstellung des Anwendungsbezugs durch die Organisation eines internen wissenschaftlich-technischen Projektbeirats, durch Öffentlichkeitsarbeit sowie der Erstellung einer Ergebnisbroschüre.

Projektlaufzeit    
01.01.2021 – 30.06.2023

Finanzierung
Gesamtvolumen ca. 1,2 Mio.
Förderung ca. 880.000

Konsortialführer

Flavia IT

Projektpartner

Universität Kassel

Projektförderung
Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF)

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Ansprechpartner

Dr. Dorothee Walther
Tel.: +49 (0)561 510 05-334
>Mail

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