Kurzbeschreibung
NextGen Charging: Echtzeitdaten clever nutzen, Infrastruktur netzdienlich auslegen und optimieren, Netze smart entlasten Die zunehmende Verbreitung von Elektrofahrzeugen (EVs) stellt neue Anforderungen an eine bedarfsgerechte und netzdienliche Ladeinfrastruktur. Für deren gezielte Weiterentwicklung ist ein tiefgehendes Verständnis des Ladeverhaltens essenziell – insbesondere, um Ladevorgänge netzfreundlich zu gestalten und potenzielle Engpässe im Stromnetz zu vermeiden. Im Rahmen der Initiative „Wie lädt Österreich“ erhebt die eControl regelmäßig Meinungen und Gewohnheiten von EV-Nutzer:innen. Diese Umfragen liefern wertvolle Einblicke, reichen jedoch nicht aus, um das reale Ladeverhalten detailliert, standortgenau und über längere Zeiträume zu analysieren. Hier setzt das Projekt NG-Charge an: Ziel ist der systematische Aufbau eines umfangreichen Data Space zur Nutzung öffentlicher Ladestationen, basierend auf kontinuierlich erhobenen Echtzeitdaten aus Schnittstellen wie TomTom eCharging und der Google Places API sowie validiert mit hochauflösenden Chargingdaten von CPOs. Über mehrere Monate werden Nutzungsmuster, Auslastung, Energieverbräuche, Zeitprofile und Standortmerkmale einzelner Ladepunkte dokumentiert – regional differenziert für drei bis vier Pilotregionen in Österreich. Dieser Datensatz bildet die empirische Grundlage für die Analyse räumlich-zeitlicher, aggregierter Nutzungsmuster, die Identifikation wiederkehrender Spitzenlastzeiten sowie die Modellierung von Standortprofilen mit hohem Netzeinfluss. Zur Kontextualisierung der Nutzungsdaten werden ergänzend Satelliten-, Drohnen- und GIS-Daten genutzt, die visuelle und strukturelle Informationen zur baulichen Umgebung, Gebäudenutzung, Nähe zu Points of Interest, Verkehrsnetz sowie zur Identifikation von Potenzialen lokaler nachhaltiger Energieerzeugung liefern. Auch saisonale Einflüsse wie Vegetation oder Verschattung werden berücksichtigt. Zusätzlich fließen Daten von Netzbetreibern ein, die über das Projektgeschäft der Partner im Smart Grid Bereich sowie aus dem Eigentümernetzwerk der CPOs bereitgestellt werden. Darauf aufbauend entstehen prototypische digitale Anwendungen für eine netzdienliche und -stabilisierende Planung und Optimierung der Ladeinfrastruktur. Ergänzt werden diese durch KI-basierte Prognose- und Empfehlungssysteme – stets im Einklang mit den Nutzerbedürfnissen und der Stabilität des Stromnetzes. Für die Zeitreihenanalyse kommen unter anderem neueste KI-Methoden zum Einsatz, beispielsweise das vom österreichischen KI-Pionier Sepp Hochreiter entwickelte TiRex-Modell auf xLSTM-Basis, das in internationalen Leaderboards (GiftEval) Spitzenpositionen erreicht hat. Mit diesem multimodalen, datenbasierten Ansatz liefert NG-Charge eine belastbare Entscheidungsgrundlage für die vorausschauende Planung, Steuerung und Optimierung der öffentlichen Ladeinfrastruktur in Österreich – ein wesentlicher Beitrag zur nachhaltigen Elektromobilität und Systemsicherheit.