Sie können Operatoren mit Ihrer Suchanfrage kombinieren, um diese noch präziser einzugrenzen. Klicken Sie auf den Suchoperator, um eine Erklärung seiner Funktionsweise anzuzeigen.
Findet Dokumente, in denen beide Begriffe in beliebiger Reihenfolge innerhalb von maximal n Worten zueinander stehen. Empfehlung: Wählen Sie zwischen 15 und 30 als maximale Wortanzahl (z.B. NEAR(hybrid, antrieb, 20)).
Findet Dokumente, in denen der Begriff in Wortvarianten vorkommt, wobei diese VOR, HINTER oder VOR und HINTER dem Suchbegriff anschließen können (z.B., leichtbau*, *leichtbau, *leichtbau*).
Der Artikel untersucht die Herausforderungen und Chancen der Integration von E-Mobilität, Nachhaltigkeit und Digitalisierung in Unternehmen. Im Mittelpunkt steht die Vorstellung eines Living Labs, das am Forschungsinstitut für Informationsmanagement in Augsburg entwickelt und betrieben wurde. Dieses Living Lab dient als praktisches Beispiel, wie wissenschaftliche Erkenntnisse in die Unternehmenspraxis übertragen werden können. Die Autoren beschreiben detailliert die technische Infrastruktur und die Steuerungsmechanismen des Energiemanagementsystems, das durch die Kombination von E-Mobilität, nachhaltigem Energiemanagement und Digitalisierung Synergiepotenziale ausschöpft. Ein zentrales Thema ist die Nutzerintegration, die durch eine benutzerfreundliche Webanwendung und die Einbindung bestehender Systeme, wie Microsoft Outlook, gewährleistet wird. Die Ergebnisse des Living Labs zeigen, dass eine intelligente Steuerung der Lade- und Entladevorgänge sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile bietet. Die Autoren leiten daraus Handlungsempfehlungen und Best Practices ab, die anderen Organisationen als Orientierung dienen können. Der Artikel schließt mit einem Ausblick auf zukünftige Forschung und die Übertragbarkeit der gewonnenen Erkenntnisse auf andere Kontexte.
KI-Generiert
Diese Zusammenfassung des Fachinhalts wurde mit Hilfe von KI generiert.
Zusammenfassung
Die Herausforderungen einer erfolgreichen digitalen Transformation unter gleichzeitiger Berücksichtigung eines nachhaltigen Wirtschaftens bereiten Unternehmen und Organisationen Kopfzerbrechen. Der Ansatz der sogenannten „Twin Transformation“, welcher die Synergiepotenziale zwischen digitaler und nachhaltiger Transformation heben soll, wird in Literatur und ersten Projekten als vielversprechend eingestuft. Allerdings wird hierbei oftmals dem Thema Mobilität wenig bis kaum Relevanz eingeräumt, obwohl gerade im betrieblichen Kontext Synergien und Schnittstellen zu den Themen Nachhaltigkeit und Digitalisierung vorliegen. Im Rahmen einer Fallstudie über das Living Lab des fim Forschungsinstituts für Informationsmanagement in Augsburg adressiert dieser Beitrag die skizzierte Lücke, wie wissenschaftliche Erkenntnisse im kleinen Rahmen in der Praxis Anwendung finden können, um E‑Mobilität, Digitalisierung und Nachhaltigkeit im organisationalen Kontext gemeinsam voranzutreiben. Im Living Lab, welches unidirektionale und bidirektionale Ladesäulen für Elektrofahrzeuge umfasst, wird dabei unter Berücksichtigung von individuellen Nutzeranforderungen die Nutzung selbst erzeugten Solarstroms optimiert. Die Ergebnisse zeigen, dass durch die intelligente Steuerung der Ladevorgänge sowohl die Betriebskosten gesenkt als auch der Eigenverbrauch und die Autarkie erhöht werden konnten. Dieser Beitrag schließt mit Best Practices und Handlungsempfehlungen, um die Akzeptanz und Nutzung von E‑Fahrzeugen in Organisationen zu fördern und die Integration von Mobilitäts- und Energiestrategien durch digitale Technologien zu unterstützen.
Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.
1 Einleitung
Während viele Unternehmen immer noch damit beschäftigt sind, ihre Identität in einer digitalen Welt zu finden und die digitale Transformation zu meistern, schreitet die Klimakrise in großen Schritten voran und stellt Unternehmen und Organisationen vor weitere Herausforderungen. Mit den steigenden gesellschaftlichen Erwartungen zu nachhaltigerem Wirtschaften steigt der Druck und auch das unternehmerische Bewusstsein, Digitalisierung und Nachhaltigkeit gezielt miteinander in Einklang zu bringen. Viele Unternehmen erkennen bereits, dass eine sofortige Nachhaltigkeitstransformation unausweichlich ist, um den verschiedenen politischen, gesellschaftlichen und wirtschaftlichen Anforderungen gerecht zu werden (Christmann et al. 2024).
In der Praxis wurden die Herausforderungen der Digital- und der Nachhaltigkeitstransformation jedoch häufig losgelöst voneinander angegangen und die erhofften Ergebnisse blieben hinter den Erwartungen zurück (Ollagnier et al. 2021). Der Ansatz der sogenannten „Twin Transformation“, welcher die Synergiepotenziale zwischen beiden genannten Transformationen heben soll, wird in der Literatur als auch in ersten Projekten als vielversprechend eingestuft, um schnellere Fortschritte zu erzielen (Christmann et al. 2024) und bietet bereits erste Leitfäden und Handlungsempfehlungen für Unternehmen (Crome et al. 2023). Hierbei wird allerdings oftmals dem zentralen Thema „Mobilität“ zu wenig Relevanz eingeräumt, welche gerade im betrieblichen Kontext Synergien und Schnittstellen zu den Themen Nachhaltigkeit und Digitalisierung aufweist. So bietet besonders die E‑Mobilität nicht nur eine umweltfreundliche Alternative zu Fahrzeugen mit fossilen Brennstoffen, sondern ermöglicht es Unternehmen auch, ihre Flottenkosten zu senken und von staatlichen Förderungen zu profitieren (Costa et al. 2021; Ajanovic 2015). Durch die Integration von E‑Fahrzeugen in den Betriebsalltag können Unternehmen ihre CO2-Emissionen erheblich reduzieren und gleichzeitig auf die wachsende Nachfrage nach nachhaltigen Transportlösungen reagieren. Darüber hinaus kann die Schaffung eines umfassenden Konzepts zur E‑Mobilität, einschließlich der Bereitstellung von Ladeinfrastruktur für die Mitarbeitenden, das Engagement und die Akzeptanz innerhalb der Organisation und deren Mitarbeitenden fördern. Weiteres Potenzial bietet die Integration von E‑Fahrzeugflotten und deren flexiblen Speicherkapazitäten (Barone et al. 2020; Wei et al. 2022; Englberger et al. 2019) in das betriebliche Energiemanagement und die Gebäudeautomation, um auf schwankende Energiepreise, aber auch der Verfügbarkeit von PV- oder Grünstrom mit dem intelligenten Laden der E‑Fahrzeugflotte reagieren zu können (Dan und Zhou 2024). Dies führt nicht nur zu einer nachhaltigen Mobilität und ganzheitlichen Kostensenkung, sondern stärkt auch das Nachhaltigkeitsbewusstsein von Mitarbeitenden. Wie verschiedene Arbeiten (Zhang et al. 2020; Mroczek und Kolodynska 2020; Heredia et al. 2020) simulativ aufzeigen, scheint eine integrierte und ganzheitliche Betrachtung des Dreiklangs aus E‑Mobilität, Nachhaltigkeit und Digitalisierung sinnvoll.
Anzeige
Trotz des Bewusstseins der individuellen Vorteile und Synergien bleibt die breite Umsetzung dieses Dreiklangs hinter den Erwartungen zurück und Unternehmen stellen sich die Frage, wie die Umsetzung in der Praxis aussehen kann. Dieser Beitrag zielt daher auf ebensolche Fragestellungen der Integration und Balance von E‑Mobilität, Nachhaltigkeit und Digitalisierung ab.
Mit einer Fallstudie über das Living Lab des fim – Forschungsinstituts für Informationsmanagement in Augsburg, zeigt dieser Beitrag auf, wie wissenschaftliche Erkenntnisse im kleinen Rahmen in der Praxis Anwendung finden können, um E‑Mobilität, Digitalisierung und Nachhaltigkeit im organisationalen Kontext gemeinsam voranzutreiben. Die Autoren haben das Living Lab von der Konzeption, über die Umsetzung, bis hin zum realen Betrieb federführend geleitet und führen ihre Erkenntnisse und retrospektive Analyse aus erster Hand in diesem Beitrag zusammen. Die Diskussion der Erfahrungen und Ergebnisse in den folgenden Kapiteln schließt mit Handlungsempfehlungen und Best Practices für andere Organisationen in Forschung und Praxis ab.
2 Konzeptvorstellung
Im Anschluss an die thematische Einführung sowie Motivation dieser Forschungsarbeit widmet sich dieses Kapitel der detaillierten Darstellung des Konzepts des Living Labs am fim in Augsburg. Ziel ist es, die technische Infrastruktur und die angewandten Steuerungsmechanismen des Energiemanagementsystems transparent zu machen. Dabei wird erläutert, wie durch die Kombination von E‑Mobilität, nachhaltigem Energiemanagement und Digitalisierung Synergiepotenziale ausgeschöpft werden können und die strategische Einbindung der Nutzenden gelingen kann.
2.1 Zielsetzung und Anforderungen
Mit der Zielsetzung, die Integration von Nachhaltigkeit, Digitalisierung und Mobilität in Verbindung mit Nutzerintegrität praxisnah zu erforschen, wurde am fim im Jahr 2021 mit dem Bau eines Living Labs begonnen. Dabei galt es, die Nutzung der ca. 1700 m2 umfassenden Büroräumlichkeiten des fim – vorwiegend für Office-Tätigkeiten und Seminare – sowie den Mobilitätsbedarf zu berücksichtigen. Der Mobilitätsbedarf ergibt sich vornehmlich aus dem Pendelverkehr der Mitarbeitenden und Fahrten zu Projektpartnern, für die Poolfahrzeuge zur Verfügung stehen.
Anzeige
Die Fahrzeuge der Mitarbeitenden werden in der Regel morgens an die Ladesäulen angeschlossen und benötigen eine Aufladung bis zum Ende des Arbeitstages. Dabei wird davon ausgegangen, dass die Fahrzeuge nicht jeden Tag einen vollständigen Ladezyklus benötigen. Die unternehmenseigenen Poolfahrzeuge, die für dienstliche Aktivitäten wie Kundentermine oder Veranstaltungsbesuche genutzt werden, weisen unregelmäßigere Ladeanforderungen auf, da die Anforderungen stark mit den individuellen Buchungen der Fahrzeuge variieren. Jedoch ermöglicht das bestehende Buchungssystem eine bessere Planbarkeit der Ladebedarfe im Vergleich zu den Fahrzeugen der Mitarbeitenden. Dieses System bildet eine wichtige Grundlage für ein intelligentes und optimiertes Lademanagement.
2.2 Aufbau und Energiemanagement
Zur Erfüllung der Anforderungen wurde das Gebäude hardwareseitig umgerüstet. Seitdem verfügt das Gebäude über eine Photovoltaikanlage mit einer Leistung von 44 kWp, sowie einen Batteriespeicher mit einer Kapazität von 12 kWh, der zur Zwischenspeicherung genutzt wird. Zusätzlich stehen neun Ladesäulen für Elektrofahrzeuge bereit. Davon sind sechs unidirektionale (UDL) Ladesäulen vorgesehen, die vor allem von den Fahrzeugen der Mitarbeitenden genutzt werden, und drei bidirektionale (BDL) Ladesäulen für die Poolfahrzeuge. Der bidirektionale Elektrofuhrpark besteht aus drei Fahrzeugen des Typs BMW i3 mit einer Batteriekapazität von jeweils 42 kWh, die als Poolfahrzeuge genutzt werden. Die maximale Ladeleistung der betrachteten Kombination von Elektrofahrzeug und Ladesäule beträgt 11 kW, die für das Entladen nutzbare Kapazität beträgt ca. 80 kWh. Eine umfassende Zählerinfrastruktur misst die Stromflüsse aller Komponenten im Living Lab und zeichnet diese seit Mitte 2022 minütlich auf. Abb. 1 gibt einen Überblick über die relevanten Komponenten des Energiesystems sowie die Strom- und Datenflüsse zwischen ihnen.
Abb. 1
Aufbau und Zusammenwirken der Komponenten des Energiesystems
Das Energiemanagementsystem wurde entwickelt, um Energieflexibilität im Kontext dieser Infrastruktur zu veranschaulichen und nutzbar zu machen. Während der Schwerpunkt des Systems derzeit auf der Maximierung des Eigenverbrauchs liegt, könnten zukünftige Erweiterungen auch eine netzdienliche Steuerung oder externe Flexibilitätsvermarktung vorsehen, die im aktuellen Rechtsrahmen noch nicht umsetzbar sind. Ein Optimierungsmodell realisiert die Energieflexibilität durch Steuerung der Ladevorgänge basierend auf einer PV-Prognose, Verbrauchsprognose für den Bürostrombedarf, den Anforderungen an die Mobilität und den Ladeständen der bidirektionalen Fahrzeuge. Ziel der Optimierung ist die Minimierung der Energiekosten unter der Bedingung, dass die Bedürfnisse der Nutzer der E‑Mobilität erfüllt und unnötige Einschränkungen vermieden werden.
Bei den unidirektionalen Ladevorgängen wird eine Mindeststromstärke festgelegt. Diese liegt standardmäßig tagsüber bei 6 A, welche der geringsten Ladestufe des Typ‑2 Ladestandards entspricht. Damit können sich die Nutzenden darauf verlassen, dass im Verlauf eines Arbeitstags mindestens ca. 100 km1 Reichweite nachgeladen werden. Darüber hinaus hat das Optimierungssystem die Möglichkeit, die Ladeleistung abhängig von der Ladefähigkeit des angeschlossenen Fahrzeugs und des verfügbaren PV-Überschusses bis auf 32 A zu erhöhen. Nachts ist die Ladung standardmäßig pausiert. Über eine Webanwendung haben die Nutzer die Möglichkeit, nach individuellem Bedarf die Mindestladeleistung zu erhöhen und das Laden auch nachts zu aktivieren.
Die bidirektionalen Fahrzeuge bieten deutlich umfassendere Flexibilitätsoptionen. Da bei diesen Fahrzeugen der Ladezustand über die Ladesäule und die nächste geplante Nutzung über das Buchungssystem klar bestimmt ist, kann der Ladevorgang sehr flexibel gesteuert werden. Darüber hinaus besteht durch die Fähigkeit der Autos, den gespeicherten Strom zurückzuspeisen, weitere Flexibilität. Durch Verwenden des CCS-Standards ist zudem die wattgenaue Steuerung möglich.
2.3 Nutzendenintegration
Die Umsetzung des Energiemanagementsystems wurde so gestaltet, dass die spezifischen Anforderungen der beiden Ladesäulen-Typen optimal berücksichtigt werden. Für die unidirektionalen Ladestationen wird die Mindestladeleistung innerhalb definierter und an die Mitarbeitenden kommunizierter, monatlich unterschiedlicher Zeitfenster während der erwarteten Sonnenstunden garantiert. Dies erzeugt bei den Nutzern ein hohes Maß an Sicherheit, dass ihre Fahrzeuge bis zum Tagesende ausreichend geladen sind. Darüber hinaus erfolgt die weitere Ladung an den unidirektionalen Ladestationen ausschließlich mit überschüssiger Energie aus der Photovoltaikanlage, solange für die Ladung der bidirektionalen-Fahrzeuge kein vorrangiger Energiebedarf besteht. Nutzern der unidirektionalen Ladestationen wird zusätzlich über eine den Mitarbeitenden zugängliche Webanwendung die Möglichkeit geboten, bei Bedarf die Ladeleistung ihres Fahrzeugs individuell zu erhöhen. Diese Anpassung erfolgt jedoch explizit nur für einzelne Ladevorgänge. Dieser Ansatz ist das Ergebnis einer längeren Testphase, bei der Feedback der Nutzer zur Steuerung eingeholt wurde und wurde letztendlich gewählt, um zu verhindern, dass die Ladeleistung standardmäßig erhöht wird, obwohl der Bedarf nicht regelmäßig besteht.
Während der ersten beiden Jahre der Testphase wurden unterschiedliche Steuerungskonzepte für das unidirektionale Laden evaluiert. Eine erste reine Überschussladung ohne Möglichkeit der Steuerung durch den Nutzer ließ den Nutzern zu viel Unsicherheit über die geladene Menge. Um dies zu adressieren, wurde die Steuerung für zunächst zwei der Ladesäulen angepasst, sodass diese durchgehend eine Mindestladeleistung, einmal 4 kW, einmal 11 kW zur Verfügung stellten. Bei entsprechender Überschussenergie aus der Photovoltaikanlage wurde die Ladeleistung dieser beiden Ladesäulen dennoch erhöht. So konnten die Nutzer durch Auswahl der Ladesäule ihre jeweilige Ladeanforderung ausdrücken. Mit der steigenden Anzahl an Nutzern der Ladesäule gab es hierbei immer häufiger das Problem, dass keine Ladesäule mit passender Steuerung frei war und so nicht ausreichend oder über das erforderliche Maß hinaus geladen wurde. Zudem konnten gewisse Ladeanforderungen nicht gut abgebildet werden. Ein Nutzer, der beispielsweise eine Ladeleistung von 6 kW gewünscht hätte, musste bei dieser Steuerung auf die Ladesäule mit einer Mindestladeleistung von 11 kW ausweichen. In Folge wurde mithilfe der Webanwendung die Möglichkeit geschaffen, an allen Ladesäulen das jeweils passende Ladeprofil einzustellen.
Die Steuerung der bidirektionalen Ladestationen erfolgt größtenteils automatisiert. Hierbei lesen die Ladesäulen eigenständig den Ladestand der Poolfahrzeuge aus und berücksichtigen darüber hinaus die Informationen aus dem bestehenden Buchungssystem, um den Ladebedarf präzise zu bestimmen. Für die Nutzenden wurde bewusst ein möglichst geringer Interaktionsaufwand angestrebt: Es genügt, das gewünschte Fahrzeug über das Buchungssystem zu reservieren. Alles Weitere übernimmt das Energiemanagementsystem. Dies stellt sicher, dass ein Fahrzeug stets mindestens eine Stunde vor Beginn des nächsten dienstlichen Termins vollgeladen ist und dabei den ökonomischen Nutzen des eigenerzeugten Stroms maximiert. Es wurde darauf verzichtet, aus den Buchungen die Zieldestination oder erwartbare Fahrdistanz abzuleiten, um mögliche Komplexität und Missverständnisse zu vermeiden. Um die Ladeprioritäten zu gewährleisten, müssen die Poolfahrzeuge mindestens vier Stunden vor einem Termin gebucht werden. Innerhalb dieses Zeitfensters können sie an den vorhandenen Ladesäulen vollständig geladen werden, selbst wenn der Akkustand auf einem Minimum beginnt.
Der unterschiedliche Ablauf der Nutzerinteraktion zwischen unidirektionalen und bidirektionalen Ladevorgängen ist in Abb. 2 dargestellt. Hierbei wird deutlich, dass die Nutzerintegration beim bidirektionalen Laden vor dem Anstecken des Fahrzeugs an die Ladesäule beginnt und der Ladevorgang so im Vorhinein energetisch berücksichtigt werden kann, während bei unidirektionalen Ladevorgängen erst mit dem Anstecken und Authentifizieren des Fahrzeugs der Ladevorgang für die Steuerung sichtbar wird. Des Weiteren zeigt der unverzweigte Ablauf beim bidirektionalen Laden, dass Nutzende keine bewusste Entscheidung über ihre gewünschte Ladeleistung treffen müssen.
Abb. 2
Ablauf der Interaktion von Nutzenden mit Schnittstellen des Energiemanagementsystems
Basierend auf der im vorangegangenen Kapitel dargestellten Konzeption und Implementierung des Living Labs werden in diesem Kapitel empirische Erkenntnisse analysiert, die im Rahmen des Betriebs des Living Labs und der Nutzung der Ladeinfrastruktur gewonnen wurden. Der Fokus liegt dabei auf der Evaluation der Auswirkungen des entwickelten und implementierten Steuerungskonzepts auf Lade- und Entladevorgänge, Eigenverbrauchsquoten, Autarkiegrade sowie Strombezugskosten, stets unter Berücksichtigung der betriebliche Mobilitätsbedarfe. Dies umfasst sowohl quantitative als auch qualitative Aspekte, um ein umfassendes Verständnis der praktischen Umsetzung zu ermöglichen.
3.1 Mobilität und Einbindung der Nutzenden
Die Nutzung der drei batterieelektrischen Poolfahrzeuge für Dienstreisen und damit die Verfügbarkeit für steuerbares bidirektionales Laden während des Zeitraums, in dem das Buchungssystem für die BDL-Poolfahrzeuge betrieben wurde (01.07.2023–30.11.2024), ist in hohem Maße fahrzeugabhängig (s. Tab. 1). Trotz der Gleichwertigkeit der Poolfahrzeuge zeigt das Nutzungsverhalten eine mit steigender Nummerierung abnehmende Nutzungsintensität. Diese heterogene Nutzungsverteilung ist vermutlich in der eigenständigen Auswahl des Fahrzeugs durch die Mitarbeitenden und einer eindeutig geordneten Nummerierung der Fahrzeuge begründet.
Tab. 1
Nutzung der Poolfahrzeuge
Fahrzeug
Gebuchte Termine [1]
Gebuchte Stunden [h]
Gefahrene Distanz [km]
Fahrzeug 1
52
691,67
12.334,0
Fahrzeug 2
34
553,82
7462,0
Fahrzeug 3
12
166,75
5439,0
In Tab. 2 sind die tatsächlich ge- und entladenen Energiemengen den auf Basis der gefahrenen Entfernung sowie des angegebenen Durchschnittsverbrauchs berechneten Energiemengen für Dienstreisen gegenübergestellt. Dabei ist gut zu erkennen, dass die reisebedingten Ladevorgänge nur einen Bruchteil der tatsächlichen Ladeenergie ausmachen. Diese Beobachtung ist durch eine intensive Nutzung der BDL-Poolfahrzeuge als temporär verfügbare Stromspeicher zu erklären. Darüber hinaus ist ein deutlicher Unterschied des Energiebedarfs für Dienstreisen und der Netto-Beladung der Fahrzeuge sichtbar. Dabei zahlen verschiedene Ursachen auf diesen Unterschied ein. Erstens unterliegen sowohl Lade- und Entladevorgänge als auch der fahrzeugeigene Batteriespeicher nicht-vernachlässigbaren Energieverlusten. Zweitens verursacht der fahrzeuginterne Stromrichter, welcher als Kommunikationsschnittstelle zur Ladeinfrastruktur fungiert, auch im Ruhezustand einen Strombedarf im Bereich von 100–150 W. Diese Effizienzverluste sind vor dem Hintergrund zu betrachten, dass sowohl die BDL-Poolfahrzeuge als auch die bidirektionalen Ladesäulen prototypischer Natur waren. Bei serienreifen BDL-fähigen Kombinationen von Fahrzeug und Ladesäulen ist aus Sicht der Autoren von einem höheren Effizienzgrad auszugehen.
Tab. 2
Ladeenergie der Poolfahrzeuge (Annahme für Berechnung: Verbrauch = 15,8 kWh/100 km)a
Mit Zählerinfrastruktur gemessen
Für Dienstreisen berechnet
Fahrzeug
Beladen [kWh]
Entladen [kWh]
Beladen [kWh]
Entladen [kWh]
Fahrzeug 1
14.807,04
7691,42
1887,10
0,0
Fahrzeug 2
18.597,67
9442,21
1141,69
0,0
Fahrzeug 3
17.274,12
9555,48
832,17
0,0
aMittlerer Energieverbrauch kombiniert für den BMW i3 nach technischen Daten (BMW 2025a)
Tab. 3
Spezifikation und Ergebnisse der betrachteten Szenarien
Szenario A
Szenario B
Szenario C
Szenario D
Spezifikation
Poolfahrzeuge
Benzin-Tanken
Ungesteuertes UDL-Laden
Ungesteuertes UDL-Laden
Gesteuertes BDL-Laden
Mitarbeitendenfahrzeuge
Gesteuertes UDL-Laden
Ungesteuertes UDL-Laden
Gesteuertes UDL-Laden
Gesteuertes UDL-Laden
Ergebnisse
Eigenverbrauchsquote [%]
52,30
49,42
52,92
69,23
Autarkiegrad [%]
48,23
42,98
46,02
57,57
Strombezugskosten [EUR]
1386,99
1730,04
1655,85
1530,81
Kraftstoffbezugskosten [EUR]
2703,75a
0,00
0,00
0,00
aBerechnet basierend auf den Fahrtkilometern, dem mittleren Energieverbrauch kombiniert für den BMW 1er (als ein mit dem BMW i3 vergleichbarer benzinbetriebener Verbrenner-PKW) nach technischen Daten (BMW 2025b) und den monatlichen Verbraucherpreisen für Superbenzin in Deutschland 2024 (en2x 2024)
Interessant ist außerdem die negative Korrelation von gebuchten Stunden und Entladeenergie sowie die Tatsache, dass die Beladeenergie der Fahrzeuge 2 und 3 trotz geringerer gebuchter Stunden und gefahrener Distanz größer ist als bei Fahrzeug 1. Eine intelligente und entsprechend ausgerichtete Steuerung der bidirektionalen Ladeinfrastruktur vorausgesetzt, kann die geringe Nutzungsintensität von Fahrzeugen durchaus positive ökonomische und ökologische Wirkweisen ermöglichen. Die Beladeenergie ist dabei unter anderem abhängig von der Anschlussdauer an einer bidirektionalen Ladesäule, der gefahrenen Distanz, der Höhe von Energieverlusten beim Be- und Entladen sowie möglichen Stand-by-Verbräuchen des Elektroautos.
Die Implementierung des intelligenten und optimierten Lademanagements sowie die damit verbundenen Nutzungsprozesse wurden von den Mitarbeitenden überwiegend sehr positiv aufgenommen. Ein zentraler Faktor für das hohes Akzeptanzniveau gegenüber dem bidirektionalen Laden von Poolfahrzeugen ist dabei die Sicherheit der Nutzenden in Bezug auf die Bereitstellung der Fahrzeuge gewesen. Sowohl der angestrebte Ladezustand von 100 % bei Reisebeginn – unabhängig von Reiseziel, -dauer und -strecke – als auch die vorzeitige Bereitstellung erhöhen dabei die Resilienz gegenüber Planabweichungen und vergrößern somit den Aktionsraum der Mitarbeitenden. Darüber hinaus erhöhte die einfache Integration in bestehende Systeme, wie die Nutzung von Microsoft Outlook-Kalendern, die Akzeptanz erheblich.
Ein wichtiger Schritt für die erfolgreiche Adaption des flexiblen, unidirektionalen Lademanagement durch Mitarbeitende zum Laden eigener Elektrofahrzeuge ist die Entwicklung und der Einsatz der erwähnten Webanwendung gewesen. Auf diese Weise wurde Mitarbeitenden die Möglichkeit eingeräumt, gewisse Parameter des Ladevorgangs (Mindestladeleistung, Einhaltung der täglichen Zeitfenster) entsprechend ihrer individuellen – und möglicherweise täglich variierenden – Anforderungen selbst steuern zu können. Diese Steuerungsmöglichkeit und -verantwortung beugt Unzufriedenheit aufgrund von Diskrepanz zwischen Realität und Erwartung bei Beendigung des Ladevorgang vor. Außerdem konnten durch den Einsatz der Webanwendung die Transparenz über die Ladevorgänge und somit die Nachvollziehbarkeit der Resultate deutlich erhöht werden. All diese Faktoren haben sich positiv in Akzeptanz und Systemadoption der Mitarbeitenden niedergeschlagen. Gleichzeitig zeigte sich auch, dass eine transparente Kommunikation über die Funktionsweise des Lademanagements essenziell ist, um Unsicherheiten in der Nutzung und potenzielle Widerstände zu minimieren.
3.2 Quantifizierung der Auswirkungen auf Systemebene
Die der Steuerungslogik zugrundeliegende Idee lässt sich gut an einem exemplarischen Tag mit ausgeprägter, den inflexiblen Strombedarf während der Tagstunden deutliche übersteigenden Stromerzeugung der Photovoltaik-Anlage veranschaulichen. An einem solchen typischen (sonnigen) Tag werden die verfügbaren bidirektionalen Elektrofahrzeuge tagsüber mit dem Erzeugungsüberschuss der Photovoltaikanlage geladen. Unabhängig von der Nutzung von Beleuchtungs- und Klimatisierungsanlagen in den Büroräumlichkeiten sind diese durch eine Grundlast von etwa 1,5 bis 2,5 kW charakterisiert. Während der Nachtstunden konnte dieser Strombedarf, eine entsprechende Beladung der bidirektionalen Elektrofahrzeuge während der Tagesstunden vorausgesetzt, durch eine gesteuerte Entladung der bidirektionalen Fahrzeuge gedeckt werden. Auf diese Weise konnte für bestimmte Perioden ein Autarkiegrad von > 95 % erreicht werden. Ein exemplarischer Zeitraum, an dem die implementierte Steuerung entsprechend verfahren hat und so den Bezug von Strom aus dem öffentlichen Netz weitestgehend reduziert (Autarkiegrad > 99 %) ist der 29. Juni 2024 (s. Abb. 3).
Abb. 3
Zusammensetzung von Stromverbrauch und Strombezug im Living Lab am 29.07.2024
Die ganzheitliche Integration einer uni- und bidirektionalen Elektroflotte in ein dezentrales Energiesystem beeinflusst dieses auf vielfältige Weise. Die konkreten Auswirkungen hängen dabei eng von der gewählten Zielgröße der Steuerung ab. Mögliche Ziel- und Messgrößen für die Steuerung eines dezentralen Energiesystems, wie das System des fim in Augsburg, können auf unterschiedlichen Parametern basieren. Häufig werden hierbei Konzepte wie Autarkie und Eigenverbrauch2 zur Beschreibung der Auslegung dezentraler Erzeugungsanlagen (in Kombination mit stationären Speichern) im Verhältnis zum Stromverbrauch am selben Netzverknüpfungspunkt herangezogen. Ebenso finden in Praxis und Forschung Strombeschaffungskosten als zu minimierende ökonomische Zielgröße häufig Berücksichtigung.
Im Folgenden werden die Auswirkungen des gesteuerten uni- und bidirektionalen Ladens, wie in Kap. 2 beschrieben, hinsichtlich verschiedener Messgrößen evaluiert.
Um diesen Effekt zu quantifizieren, werden den aufgezeichneten Stromflüssen, -verbräuchen und -einspeisungen bei gesteuertem unidirektionalem Laden von Mitarbeitendenfahrzeugen und bidirektionalem Laden von Poolfahrzeugen (Szenario D) drei simulierte Alternativszenarien (Szenarien A–C) gegenübergestellt (vgl. Tab. 3). Das erste Alternativszenario (Szenario A) beschreibt die Gewährleistung des Mobilitätsangebots für Dienstreisen in Form von benzinbetriebenen Verbrenner-PKW anstelle BDL-fähiger Batterie-Elektrofahrzeuge. Dementsprechend geht aus dieser Komponente des Lademanagements kein Stromverbrauch hervor. Im zweiten Alternativszenario (Szenario B) wird angenommen, dass sowohl Mitarbeitendenfahrzeuge als auch die drei elektrischen Poolfahrzeuge ausschließlich ungesteuert unidirektional geladen werden. Dies bedeutet, dass ein verknüpftes Fahrzeug, dessen Batterie einen Ladezustand < 100 % aufweist, stets mit der maximal möglichen Ladeleistung (11 kW, unter Vernachlässigung einer rückläufigen Entwicklung der Ladeleistung bei steigendem Ladezustand) geladen wird, bis eine maximale Batterieladung erreicht ist. Im dritten Alternativszenario (Szenario C) wird ausschließlich das unidirektionale Laden der Mitarbeitendenfahrzeuge aktiv gesteuert, während die Poolfahrzeuge, wie in Szenario B, ungesteuert geladen werden.
Die Auswertung für das Jahr 2024 in Tab. 3 zeigt ein deutlich höheres Niveau sowohl der Eigenverbrauchsquote als auch des Autarkiegrads für Szenario D (gesteuertes UDL- und BDL-Laden entsprechend der Aufzeichnungen) gegenüber den drei Alternativszenarien. So liegen die Eigenverbrauchsquote und der Autarkiegrad für gesteuertes Laden um 40,10 % (19,82 %-Punkte) und 33,96 % (14,59 %-Punkte) über den Werten für ungesteuertes Laden. Während die BDL-Ladeinfrastruktur unter anderem die Zwischenspeicherung selbsterzeugten Stroms aus der Photovoltaik-Anlage ermöglicht, realisieren die UDL-Ladesäulen eine weitestgehend flexible Ladeleistung entlang des schwankenden Erzeugungsprofils. Auf diese Weise kann der Stromverbrauch entsprechend der eigenen Erzeugungsleistung flexibilisiert werden. Infolgedessen ergeben sich die beobachteten positiven Effekte (s. Abb. 4 im Anhang für eine monatliche Betrachtung von Eigenverbrauch und Autarkie).
Eine weitere Perspektive auf die Auswirkungen der ganzheitlichen Integration und Steuerung ermöglicht die ökonomische Betrachtung anhand der Strombezugskosten. Auch aus dieser ökonomischen Sichtweise lassen sich die Vorteile einer aktiv gesteuerten Ladeinfrastruktur unter Integration der Nutzenden klar quantifizieren und erkennen. Der Vergleich mit (teilweise) ungesteuertem Laden (Szenarien B und C) birgt über den betrachteten Zeitraum eine totale Kosteneinsparung hinsichtlich der Strombezugskosten (exkl. Netzentgelten) von 125,04 €, beziehungsweise 199,23 €. Währenddessen fallen die Strombeschaffungskosten für Szenario A am geringsten aus, da infolge der Nicht-Betrachtung des Lademanagements für Poolfahrzeug der Stromverbrauch sinkt. Gleichzeitig entstehen in diesem Szenario durch die Bereitstellung benzinbetriebener Verbrenner-PKW für Dienstgeschäfte der Mitarbeitenden zusätzliche Kosten in Höhe von 2703,75 € für den Bezug von Benzin an öffentlichen Tankstellen. Diese Kraftstoffbezugskosten übersteigen die Einsparungen bei Strombezugskosten deutlich, sodass Szenario A die höchsten Gesamtkosten vorweist. Darüber hinaus kann aufgrund der Abhängigkeit von Zeitpunkt und Ort der Stromentnahme sowie unzureichender Verfügbarkeit entsprechender Daten keine exakte Aussage über die Entwicklung der CO2-Emissionen unter den verschiedenen Szenarien getroffen werden. Tendenziell ist jedoch anzunehmen, dass eine geringere jährliche Stromentnahmemenge mit geringeren (Scope-2-)CO2-Emissionen einhergeht.
Die Ergebnisse zeigen deutlich, dass die Integration von Elektromobilität in ein betriebliches Energiemanagement nicht zu einem geringeren Autarkiegrad führen muss und sogar zu wesentlichen Steigerungen führen kann. Somit ergeben sich aus der intelligenten und adaptiven Steuerung der Lade- und Entladevorgänge sowie anforderungsorientierten Einbindung verschiedener Nutzergruppen in das Management der beschriebenen UDL- und BDL-Ladeinfrastruktur sowohl ökonomische als auch ökologische Vorteile. Die Komplementarität der Ziele verschiedener Dimensionen der Nachhaltigkeit ist aus unternehmerischer Sicht von großer Bedeutung für die zukunftsfähige Ausrichtung von Unternehmen.
3.3 Übertragbarkeit und Handlungsempfehlungen
Die im Living Lab erzielten Ergebnisse zeigen, dass eine intelligente Integration von E‑Mobilität, Energiemanagement und Digitalisierung erhebliche Optimierungs- und Synergiepotenziale freisetzen kann. Um die Übertragbarkeit dieser Erkenntnisse auf andere Kontexte zu ermöglichen, lassen sich zentrale Erfolgsfaktoren ableiten, die als Orientierung und Blaupause für andere Organisationen dienen können. Eine strukturierte Vorgehensweise bei der Implementierung vergleichbarer Konzepte umfasst mehrere essenzielle Aspekte.
Zunächst ist eine belastbare Datenbasis entscheidend, da die Qualität und Präzision der Steuerung und Optimierung maßgeblich von der Verfügbarkeit und Genauigkeit relevanter Daten abhängt. Hierzu zählen Ladeprofile, Fahrzeugverfügbarkeiten, Nutzungspräferenzen sowie Echtzeitinformationen zur Energieerzeugung und -nutzung. Je detaillierter diese Informationen erfasst und analysiert werden, desto gezielter können Flexibilitätspotenziale genutzt und die Integration der Nutzenden gefördert werden.
Darüber hinaus sollte eine technologische Offenheit gewährleistet sein, sodass das System unabhängig von spezifischen Herstellern betrieben werden kann und sowohl für unidirektionale (UDL) als auch bidirektionale (BDL) Ladetechnologien geeignet ist. Diese Interoperabilität ermöglicht nicht nur eine flexiblere Implementierung, sondern trägt auch zur Zukunftssicherheit der Lösung bei.
Ein weiterer zentraler Aspekt ist die benutzerfreundliche Gestaltung der Interaktionsmodule. Um die Akzeptanz zu fördern, sollte die Bedienung so intuitiv sein, dass auch Nutzende ohne technisches Fachwissen problemlos mit dem System interagieren können. Dies wurde im Living Lab durch die Nutzung bestehender Buchungssysteme (Microsoft Outlook), einer interaktiven Webanwendung sowie durch eine weitgehende Automatisierung der Ladevorgänge umgesetzt.
Zudem spielt die Festlegung eines geeigneten und angemessenen Standardbetriebs der Ladeinfrastruktur eine wichtige Rolle. Indirekte Verhaltenssteuerung (Nudging) kann durch gezielte Voreinstellungen, beispielsweise eine garantierte Mindestladeleistung nur während der Tagesstunden, zur Optimierung der Energieeffizienz beitragen. Dies dient nicht nur der Nutzerfreundlichkeit, sondern kompensiert auch – aufgrund der unidirektionalen Kommunikation des Typ‑2 Ladestandards – nicht vorhandene Daten zu Lade- und Fahrzeugzustand, insbesondere bei unidirektionalen Ladeprozessen.
4 Zusammenfassung und Ausblick
Die Erkenntnisse des Projekts bestätigen vergangene Forschungsergebnisse und lassen folgende Best Practices und Erkenntnisse ableiten:
Grundsätzlich konnten die Betriebskosten durch die ganzheitliche Integration gesenkt, sowie der Eigenverbrauch und die Autarkie gesteigert werden. Es ist allerdings anzumerken, dass bei zunehmender E‑Mobilität ein Kipppunkt erreicht werden kann, ab dem lediglich der Eigenverbrauchsanteil erhöht werden kann und die Autarkie rückläufig ist.
Die Umsetzung der Buchung der BDL-Poolfahrzeuge via Microsoft Outlook-Kalendern hat sich als ebenso einfacher wie effektiver Lösungsansatz erwiesen. Es erscheint daher empfehlenswert, zu Beginn eines solchen Projektes auf bestehende und einfach integrierbare Lösungen zu setzen, um Investitionen gering zu halten.
Im Rahmen der Umsetzung hat sich bewahrheitet, dass die Konnektivität und Kommunikation zwischen den verschiedenen Systemen essenziell sind. Im betrieblichen Kontext sollte daher die hauseigene IT von Beginn involviert werden, um frühzeitig Netzwerk und Firewalls unter Berücksichtigung von Datenschutz und Sicherheitskonzepten vorzubereiten.
Das im vorliegenden Artikel vorgestellte Konzept ist das Produkt fortlaufender Evaluation und Iteration während des Projektzeitraums. Aufgrund der Tatsache, dass präzise Anforderungen zu Beginn eines Projekts häufig nicht feststehen und sich im Verlauf des Prozesses sowie der tatsächlichen Nutzung verändern können, wird ein sequenzieller und iterativer Ansatz empfohlen.
Mobilitäts- und Energiestrategie sind eng miteinander verzahnte Themen, die nicht isoliert, sondern gemeinsam betrachtet werden sollen. Hier gilt es, sich wandelnde Mobilitätsnutzungsweisen sowie globale Trends wie der Shift hin zu Home-Office zu berücksichtigen.
Eine offene Kommunikation und Einbindung aller Mitarbeitenden in der Organisation hat Akzeptanz geschaffen, die Nutzung der E‑Fahrzeugflotte nachhaltig gestärkt, und einen nachhaltigeren Umgang mit Mobilitätsbedarfen gefordert.
Der Beitrag ergänzt bisherige Erkenntnisse und Arbeiten, die sich oftmals auf simulative Untersuchungen und theoretische Konzepte beschränken, durch Erfahrungen aus der Praxis. So unterstreichen die gewonnenen Erkenntnisse die Potenziale und Machbarkeit der Kopplung von Elektromobilität und Energiesystem im organisationalen Kontext. Diese tragen sowohl zur Motivation zukünftiger Forschung für aufbauende und tiefgreifendere Untersuchungen bei als auch zur Förderung einer breiten Umsetzung durch Praktiker:innen, die das Konzept und die Best Practices als Blaupause für eigene Vorhaben verwenden und davon ausgehend individuelle Anpassungen vornehmen können.
Auch wenn die praktische Erprobung des Konzepts mittlerweile im zweiten Jahr stattfindet und die Ergebnisse für sich sprechen, ergeben sich natürlicherweise Limitationen hinsichtlich der Übertragbarkeit. Erstens wurde das Konzept und vor allem die technische Umsetzung auf das vorhandene Energiesystem sowie die Integration der bestehenden Ladeinfrastruktur zugeschnitten. Die Übertragbarkeit auf andere oder komplexere Energiesysteme und Hardware erfordert daher eine Detailbetrachtung und entsprechenden Implementationsaufwand. Folglich wäre für die Kommerzialisierung des Konzepts weitere Arbeit notwendig. Zweitens setzt das präsentierte Konzept einen Fokus auf die technische Integration von Elektroflotte und Energiesystem und vernachlässigt zu einem gewissen Grad die Einbindung der Nutzer im Flottenmanagement. Damit konnten bislang noch keine langfristigen Effekte hinsichtlich Nutzung und Akzeptanz des Flottenmanagements erhoben werden. Im Rahmen weiterer Forschungsaktivitäten könnten weitere Erfahrungen und Daten gesammelt werden, um Effekte und Akzeptanz zu quantifizieren.
Das Projekt hat einmal mehr verdeutlicht, dass es möglich ist, Elektromobilität in Organisationen ganzheitlich zu integrieren, dies aber auch mit entsprechendem Aufwand verbunden ist.
Förderung
Die Autoren bedanken sich für die finanzielle Unterstützung des Kopernikus-Projekts SynErgie des Bundesministeriums für Bildung und Forschung (BMBF) und die Projektbetreuung durch den Projektträger Jülich (PtJ).
Open Access Dieser Artikel wird unter der Creative Commons Namensnennung 4.0 International Lizenz veröffentlicht, welche die Nutzung, Vervielfältigung, Bearbeitung, Verbreitung und Wiedergabe in jeglichem Medium und Format erlaubt, sofern Sie den/die ursprünglichen Autor(en) und die Quelle ordnungsgemäß nennen, einen Link zur Creative Commons Lizenz beifügen und angeben, ob Änderungen vorgenommen wurden. Die in diesem Artikel enthaltenen Bilder und sonstiges Drittmaterial unterliegen ebenfalls der genannten Creative Commons Lizenz, sofern sich aus der Abbildungslegende nichts anderes ergibt. Sofern das betreffende Material nicht unter der genannten Creative Commons Lizenz steht und die betreffende Handlung nicht nach gesetzlichen Vorschriften erlaubt ist, ist für die oben aufgeführten Weiterverwendungen des Materials die Einwilligung des jeweiligen Rechteinhabers einzuholen. Weitere Details zur Lizenz entnehmen Sie bitte der Lizenzinformation auf http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/deed.de.
Hinweis des Verlags
Der Verlag bleibt in Hinblick auf geografische Zuordnungen und Gebietsbezeichnungen in veröffentlichten Karten und Institutsadressen neutral.
Bei einer monatlichen Betrachtung ergibt sich ein differenzierteres Bild: Während Eigenverbrauchsquote und Autarkie insbesondere in den Wintermonaten, d. h. in Perioden im Vergleich zum Jahresdurchschnitt geringer Sonneneinstrahlung, über alle Szenarien hinweg sehr ähnliche Werte annehmen, ist in den Monaten mit relativ hoher Sonneneinstrahlung eine deutliche Disparität zwischen den Szenarien erkennbar. In diesen Monaten (April–Oktober) zeigt die Auswertung eine deutliche Zunahme von Eigenverbrauchsquote und Autarkiegrad für das gesteuerte Laden (Szenario D) gegenüber dem (teilweise) ungesteuerten Laden. Während unter Szenario D in den Monaten Juni und Juli Autarkiegrade > 90 % erreicht werden, verzeichnen die Alternativszenarien A–C Autarkiegrade von maximal 76,38 %; für das ungesteuerte Laden (Szenario B) bemisst sich der maximale monatliche Autarkiegrad sogar nur auf 69,21 % und somit über 20 %-Punkte weniger.
Abb. 4
monatlicher Eigenverbrauch und Autarkie betrachteter Szenarien
Die 100 km ergeben sich aus der unteren Ladeleistung von 4 kW, einer angenommenen Mindestladedauer von 6 h und einem Verbrauch (inklusive Ladeverlusten) von max. 24 kWh pro 100 km.
Folgende Berechnungsvorschriften werden für die Ermittlung von Eigenverbrauchsquote EVQ und Autarkiegrad AG genutzt: \(EVQ=\frac{\textit{Eigenverbrauch}}{\textit{Gesamtstromerzeugung}\,\left(PV\right)} \hspace{5mm}\)\(AG=\frac{\textit{Eigenverbrauch}}{\textit{Gesamtstromverbrauch}}\)
Barone G, Buonomano A, Forzano C, Giuzio GF, Palombo A (2020) Increasing self-consumption of renewable energy through the Building to Vehicle to Building approach applied to multiple users connected in a virtual micro-grid. Renew Energy 159:1165–1176. https://doi.org/10.1016/j.renene.2020.05.101CrossRef
Costa CM, Barbosa JC, Castro H, Gonçalves R, Lanceros-Méndez S (2021) Electric vehicles: to what extent are environmentally friendly and cost effective?—comparative study by european countries. Renew Sustain Energy Rev 151:111548. https://doi.org/10.1016/j.rser.2021.111548CrossRef
Dan Z, Zhou Y (2024) Integrated energy flexible building and e‑mobility with demand-side management and model predictive control Advances in Digitalization and Machine Learning for Integrated Building-Transportation Energy Systems. Elsevier, S 45–61
Englberger S, Hesse H, Kucevic D, Jossen A (2019) A techno-economic analysis of vehicle-to-building: battery degradation and efficiency analysis in the context of coordinated electric vehicle charging. Energies 12:955. https://doi.org/10.3390/en12050955CrossRef
Heredia WB, Chaudhari K, Meintz A, Jun M, Pless S (2020) Evaluation of smart charging for electric vehicle-to-building integration: a case study. Appl Energy 266:114803. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.114803CrossRef
Zhang C, Greenblatt JB, MacDougall P, Saxena S, Jayam Prabhakar A (2020) Quantifying the benefits of electric vehicles on the future electricity grid in the midwestern United States. Appl Energy 270:115174. https://doi.org/10.1016/j.apenergy.2020.115174CrossRef
