Publikationen - Netze für Erneuerbare Energien

Marian Sprünken,
"Erzeugung synthetischer Ladeprofile für Elektrofahrzeuge synchron zu synthetischen Haushaltslastprofilen",
Masterarbeit TH-Köln, 10.Jan.2022.

Im Rahmen dieser Arbeit wurde der Ladeprofilgenerator CPGeM (Charge Profile Generator e-Mobility) für die E-Mobilität konzipiert und umgestzt. Um synthetische Lastprofile zu simulieren, müssen sowohl die elektrischen Verbraucher als auch die Anwendungszeiten der Haushaltslasten und der E-Mobilitätslasten bekannt sein.
Als Basis für die Haushaltslasten ohne E-Mobilität wird ein bestehender Lastprofilgenerator (von Noha Pflugradt) verwendet, welcher individuelle Lastprofile auf Basis eines Verhaltensmodells generiert. Diese generierten Haushaltslastprofile werden analysiert und als Grundlage für die Generierung von Ladeprofilen verwendet, die mit den Haushaltslastprofilen synchronisiert werden.
Der Ladeprofilgenerator ist in Python implementiert. Es können verschiedene Szenarien erstellt werden, die Worst- oder Best-Case-Szenarien oder Szenarien beinhalten. So kann das durchschnittliche Mobilitätsverhalten der jeweiligen Region abgebildet werden. Der vorgestellte Ladeprofilgenerator ermöglicht die Simulation von synthetischen Ladeprofilen, mit denen Vorhersagen für die Netzauslastung von Niederspannungsnetzen in verschiedenen Regionen mit heterogenen Haushaltstypen und entsprechendem Mobilitätsverhalten durchgeführt werden können.

Ladeprofil-Generator CPGeM

Die Software für den Ladeprofil-Generator CPGeM (Charge Profile Generator e-Mobility) steht als Python-Skript und zugehörige Excel-Tabellen auf dieser Website unter Downloads als ZIP-Dokument zur Verfügung. Zu Nutzung muss entsprechend die Programmiersprache Python installiert sein.
Zur Verwendung lesen Sie am besten vorher das PDF-Dokument mit der Beschreibung zum CPGeM durch. Auch das können Sie unten bei Downloads finden.