De toenemende elektrificatie in de samenleving leidt tot hogere piekbelastingen op het elektriciteitsnet. Sommigen waarschuwen voor een te snelle energietransitie. Anderen hebben goede hoop op een volledig elektrische toekomst. In een rapport in opdracht van het Nederlandse Topsector Energie programma worden meer dan 100 potentiële oplossingen aangedragen, allemaal gericht op het maximaliseren van de capaciteit van het bestaande of toekomstige elektriciteitsnetwerk om de energietransitie te versnellen. In een 12-delige serie belicht Innovation Origins de twaalf meest belovende oplossingen. Dit is deel elf: zwermoptimalisatie bij elektrisch laden.
- De Nederlandse Topsector Energie verzamelde 100 ideeën om de problemen rond netcongestie op te lossen.
- Een van de twaalf krachtigste ideeën is zwermoptimalisatie bij elektrisch laden.
- Zwermoptimalisatie bij elektrisch laden draagt bij aan een efficiënter gebruik van de beschikbare capaciteit, mits dit niet leidt tot een slechtere ervaring voor individuele gebruikers.
Het elektriciteitsnetwerk kan efficiënter worden gebruikt door elektrische voertuigen (EV’s) slim op te laden en te ontladen met behulp van algoritmen, AI en informatie over netwerkcongestie. De technologie moet het collectieve belang optimaliseren zonder individuele belangen te veel te schaden. Een specifieke tijd en plaats kunnen optimaal lijken voor een individuele EV om op te laden op basis van zijn bestemming of route, maar als die oplaadlocatie zich in een congestiegebied met beperkte capaciteit bevindt, is collectieve optimalisatie beter, zoals te zien is in projecten zoals Flexpower. Collectieve optimalisatie helpt individuen ook om een lager laadvermogen en langere laadtijden te vermijden, waardoor overbelasting van het lokale netwerk wordt voorkomen.
Inspiratie kan worden gehaald uit route- en oplaadplanners voor elektrische auto’s. Om gebruikers bijvoorbeeld optimale laadaanbevelingen te doen, gebruikt Tesla een AI met realtime gegevens, waaronder de locaties van de laders, het huidige batterijniveau, de laadsnelheden en de afstand tot de bestemming. Er bestaan verschillende apps om EV-bestuurders optimaal gemak te bieden bij het plannen van oplaad- en reistijden. Soortgelijke software kan worden ontwikkeld, rekening houdend met de beschikbare netwerkcapaciteit. De optimale oplaadlocaties voor het collectief van EV-bestuurders kunnen gevonden worden door optimalisatieparameters en algoritmes slim in te stellen.
Efficiënter
Zwermoptimalisatie van opladen draagt bij aan een efficiënter gebruik van de beschikbare capaciteit, op voorwaarde dat het niet leidt tot een slechtere ervaring voor individuele gebruikers. Het is de elektriciteitsvariant van verkeersinformatie en dynamische routeplanning op het wegennet. De impact en toepasbaarheid van de oplossing zijn groter bij lading op de bestemming, als het voertuig toch enkele uren stilstaat. Voor snelladen op weg naar een bestemming is de impact op een beter gebruik van het elektriciteitsnetwerk beperkt, maar het kiezen van specifieke oplaadlocaties kan wel lokale congestie verlichten.
Belanghebbenden bij zwermoptimalisatie zijn bijvoorbeeld EV-bezitters en EV-wagenparkbeheerders die baat hebben bij veel beschikbare oplaadopties en duidelijkheid over de oplaadsnelheden. Een deel van de oplossing zou moeten bestaan uit technologiebedrijven die apps of andere digitale tools ontwikkelen om inzicht te geven in laadcapaciteiten, prijzen en de meest gunstige plaatsen om op te laden. Communicatie over capaciteit tussen de netwerkbeheerder en Charge Point Operator (CPO) is essentieel, evenals met de eerder genoemde apps of tools die laadcapaciteiten communiceren naar de gebruiker.
Data, apps en platforms
De ontwikkeling van data-uitwisseling, apps en platforms is cruciaal. Open-source ontwikkeling wordt aangemoedigd om dominantie door commerciële partijen te voorkomen. Om de oplossing te implementeren zijn inspanningen en coördinatie van diverse belanghebbenden nodig. Er zijn meer (bijna-realtime) gegevens nodig van het elektriciteitsnetwerk en de gebruikers. Deze gegevens moeten betrouwbaar en veilig zijn. Regelgeving, toezicht en communicatieprotocollen zijn nodig. Er moeten slimme algoritmen (met of zonder AI) worden ontwikkeld voor grootschalig EV-gebruik, die enorme hoeveelheden gegevens verwerken om alle elektrische voertuigen in een gebied optimaal te sturen op basis van netwerkbelasting.
Pilots met elektrische bestelwagens in bijvoorbeeld een specifieke gemeente kunnen helpen bij de ontwikkeling van de technologie. Deze oplossing werkt voor zowel personenvervoer als in de logistieke sector; voor zowel langeafstands- als stadsdistributie. Een combinatie met energiehubs op bedrijventerreinen ligt ook voor de hand; vervoerders kunnen collectieve capaciteit beter benutten door laadtijden op elkaar af te stemmen. Tot slot is deelname van voldoende EV-chauffeurs cruciaal voor het succes van deze oplossing. Voorwaarde is dat de oplossing eenvoudig in gebruik is en financieel aantrekkelijk voor zowel individuele EV-rijders als transporteurs.
Als je dit artikel leuk vindt, lees dan ook:
