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Intelligentes Lademanagement durch KI-gestützte Priorisierung

Herausforderung

Fehlentscheidungen bei der Lade-Priorisierung können dazu führen, dass unnötige Spitzenlasten entstehen und Strom hinzugekauft werden muss. Moderne Lademanagementsysteme besitzen bereits einen Regelkreis, der dabei unterstützt, die richtigen Entscheidungen zu Ladezeit und -menge treffen. Diesen Entscheidungen liegen jedoch fest definierte Regeln zugrunde. Solche Systeme können daher nicht nutzerabhängig und flexibel genug planen.

Zielsetzung

Das Ziel des Projekts ist die Entwicklung eines KI-basierten Prototypen, der anhand anonymisierter Daten von ca. 20.000 Ladevorgängen eine effiziente Planung von Ladezeiten und -mengen ermöglicht. Dadurch sollen Entscheidungen zum Start und Ende von Ladevorgängen verbessert, Lastspitzen vermieden und der Eigenverbrauch optimiert werden. Die Analyse zeigt, ob die Datenbasis hierfür ausreichend ist.

Projektbeschreibung

Im Rahmen des Projekts wird untersucht, ob anhand der Analyse der anonymisierten Ladevorgängen eine KI-gestützte Optimierung der Ladezeiten und -mengen realisierbar ist. Ziel ist es, eine datenbasierte Lösung zu entwickeln, die Entscheidungen zum Beginn und Ende von Ladezyklen unterstützt. Als erstes Teilziel werden die vorhandenen Daten gesichtet und geprüft. Dabei wird die Art der Daten, die Parameterwahl und der Umfang analysiert, um eine optimale Ziel-Datenstruktur für maschinelles Lernen zu beschreiben. Darauf aufbauend werden im zweiten Teilziel Prognosemodelle für Energieerzeugung und -verbrauch entwickelt, die das historische Ladeverhalten berücksichtigen. Im dritten Teilziel erfolgt die Validierung dieser Modelle durch Tests mit Teildatensätzen, bei denen bereits menschliche Entscheidungen dokumentiert sind. Anschließend werden im vierten Teilziel die Prognosen bewertet, um ihre Eignung zur Lösung des multikriteriellen Planungsproblems zu prüfen und Verbesserungspotenziale zu identifizieren. Im fünften Teilziel wird schließlich ein Konzept entwickelt, wie die Modelle in ein Lademanagementsystem integriert werden könnten. Dabei kommen Methoden des maschinellen Lernens, Zeitreihenanalysen und KI-Frameworks zum Einsatz.

Die CUBOS Service GmbH plant und installiert maßgeschneiderte Photovoltaik- und Ladelösungen für Unternehmen, um Energiekosten zu senken und CO₂-Emissionen zu reduzieren. Dabei stehen innovative Ladelösungen im Fokus, die effizientes Laden von E-Fahrzeugen durch smarte Steuerung und Integration in Energiesysteme ermöglichen.

Noch Fragen offen?

Unsere Projekte umfassen einen großen zeitlichen, organisatorischen und thematischen 
Umfang. Erfragen Sie die Details einfach beim Projektverantwortlichen. Wir leiten Sie gerne weiter! 

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