Im Forschungsprojekt KI-LAN soll ein intelligentes Lademanagementsystem entwickelt werden. Künstliche Intelligenz soll dabei helfen, potenziellen Netzüberlastungen bei zeitgleichen Ladevorgängen zu verhindern.
Künstliche Intelligenz soll dabei helfen, E-Autos optimal zu laden.
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Das Projekt "Künstliche Intelligenz – basiertes netzdienliches Lademanagement beim Parken unter verschiedenen Nutzungsszenarien" (KI-LAN) wird vom Institut für Arbeitswissenschaft und Technologiemanagement (IAT) der Universität Stuttgart geleitet. Ziel ist die Entwicklung eines optimalen Lade- und Lastmanagementsystema, das beispielsweise Netzüberlastungen bei zeitgleichen Ladevorgängen vorbeugt und den Ladebedarf von unterschiedlichen Elektrofahrzeugnutzern abdeckt.
Ein prognosebasiertes Lademanagementsystem soll mit speziell entwickelten Algorithmen die Ladevorgänge intelligent steuern. "Indem wir eine Intelligenz im Ladevorgang hinterlegen, schaffen wir es, Ladeinfrastruktur auszubauen ohne das Stromnetz auszubauen. Je mehr Infrastruktur vorhanden ist, desto mehr Elektroautos werden sich bald auf den Straßen befinden", so Marc Schmidt, Projektleiter und Wissenschaftler des IAT der Universität Stuttgart. Um die vorhandene Infrastruktur optimal nutzen zu können, muss die Plattform die Anforderungen des Verteilnetzbetreibers integrieren und in der prognosebasierten Steuerung die Bedürfnisse der E-Autonutzer berücksichtigen. Am Projekt sind neben der TU Stuttgart unter anderem auch das Fraunhofer-Institut für Arbeitswirtschaft und Organisation IAO und die Hochschule Furtwangen beteiligt.
