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Timo Alexander Hertlein

• Mit den nationalen Klimazielen und der Energiewende verändert sich die Nutzungscharakteristik des historisch gewachsenen Stromversorgungssystems. Die Versorgungsstruktur wird immer mehr bestimmt durch dezentrale fluktuierende Einspeisungen aus erneuerbaren Energieanlagen und die zunehmende Elektrifizierung verschiedener Sektoren äußert sich in einem deutlich verändertem Verbrauchsverhalten. Die Elektrifizierung des Verkehrssektors stellt einen wichtigen Baustein zur Erreichung der Klimaziele dar, die damit einhergehenden hohen Lastanforderungen sind jedoch eine Herausforderung für die bestehenden Stromnetze. Um den zukünftigen hohen Bedarf an Ladeenergie über die bestehende Netzinfrastruktur decken zu können, bzw. diese nur im notwendigen Maße auszubauen, bedarf es intelligenter Lösungen zur Flexibilisierung der Netznutzung. In dieser Arbeit wird eine netzorientierte Ladesteuerung für Elektrofahrzeuge beschrieben, in der sowohl die Bedürfnisse der Fahrzeugnutzer, des Ladeinfrastrukturbetreibers als auch des Netzbetreibers Berücksichtigung finden. Der Fokus liegt hierbei auf zentralen Großladesystemen. Ziel ist es, die Ladekapazitäten in den bestehenden Netzen zu erhöhen und den Netzausbau auf ein Minimum zu begrenzen. Hierfür werden clusterbasierte und anreizorientierte Bewertungsverfahren eingesetzt, die eine wirtschaftliche Interpretation der Netzauslastung ermöglichen. Für die Umsetzung wird ein zweischichtiges Simulationsmodell entwickelt, mit dem auf der einen Seite das Stromnetz abgebildet, simuliert und die Netzauslastung wirtschaftlich bewertet werden kann und auf der anderen Seite intelligente Ladeinfrastrukturen, ihre Steuerung und ein realistisches Mobilitäts- und Ladeverhalten nachgebildet werden können. Die wirtschaftliche Bewertung der Netzauslastung basiert auf dem temperaturabhängigen Lebensdauerverzehr zentraler Netzbetriebsmittel, wie Transformatoren und Kabel, und der sich daraus ableitenden rechnerischen Wertminderung. Für das soziotechnische Ladeinfrastrukturmodell und die Abbildung eines realistischen Mobilitäts- und Ladeverhaltens werden die Daten der Studie „Mobilität in Deutschland 2017“ statistisch aufbereitet und die relevanten Informationen abgeleitet. Die Bewertung der Steuerung hinsichtlich ihres Einflusses auf einen technoökonomischen Betrieb von Lade- und Netzinfrastruktur erfolgt anhand eines realen Netzmodells. Es werden drei Ladeinfrastrukturen für verschiedene Nutzungscharakteristiken im Netzmodell implementiert. Diese Anwendungsfälle stellen innerstädtisches Kurzzeitparken, Parken am Arbeitsplatz und wohnungsnahes Parken dar. Weiter werden drei Szenarien für unterschiedliche Durchdringungsgrade an Elektrofahrzeugen und eine abweichende Anzahl an Ladepunkten je Ladeinfrastruktur definiert. In der Ergebnisanalyse werden charakteristische Kenngrößen, wie Auslastung von Betriebsmitteln, rechnerische Lebensdauer und Wertminderung für die drei Anwendungsfälle und Szenarien dargelegt, miteinander verglichen und so der Einfluss der netzorientierten Steuerung auf den Betrieb von Lade- und Netzinfrastruktur aufgezeigt.
• The national climate targets and the energy transition are changing the usage characteristics of the historically evolved electricity supply system. The supply structure is increasingly determined by decentralized, fluctuating feed-ins from renewable energy plants and the increasing electrification of various sectors is reflected in a significant change in consumption patterns. The electrification of the transport sector is an important element for achieving climate targets, but the associated high load requirements are a challenge for the existing electricity grids. To be able to cover the future high demand for charging energy via the existing power grid infrastructure, or to expand it only to the extent necessary, intelligent solutions are required to make grid usage more flexible. This thesis describes a grid-oriented charging control system for electric vehicles that considers the needs of the vehicle user, the charging infrastructure operator and the grid operator. The focus here is on centralized large-scale charging systems. The aim is to increase the charging capacities in the existing grids and to keep grid expansion to a minimum. Cluster-based and incentive-oriented evaluation procedures are used which enable an economic interpretation of the grid load. A two-layer simulation model is being developed for the implementation, with which on the one hand the electricity grid can be mapped, simulated and the grid load can be economically evaluated and on the other hand intelligent charging infrastructures, their control and realistic mobility and charging behavior can be emulated. The economic evaluation of the grid load is based on temperature-dependent lifetime consumption of central grid assets, e.g. transformers and cables, and the resulting calculated impairment. For the socio-technical charging infrastructure model and the representation of realistic mobility and charging behavior, data from the Mobility in Germany 2017 ("Mobilität in Deutschland”) study is statistically processed and the relevant information is derived. The evaluation of the control system regarding its influence on the techno-economic operation of charging and grid infrastructure is carried out using a real grid model. Three charging infrastructures for different usage characteristics are implemented in the grid model. These use cases are urban short-term parking, workplace parking and residential parking. Furthermore, three scenarios are defined for different penetration rates of electric vehicles and a different number of charging points per charging infrastructure. In the results analysis, characteristic parameters such as load of grid assets, calculated service life and impairment for the three use cases and scenarios are presented and compared with each other, thus demonstrating the influence of grid-oriented control on the operation of charging and grid infrastructure.