Wenn mehrere Bewohner ihre Elektrofahrzeuge gleichzeitig aufladen möchten, können Stromkapazitätsprobleme entstehen. Durch eine effektive Steuerung der Energieflüsse mittels Lastmanagement werden diese entschärft.
Von Carina Beermann
Die Umstellung auf umweltfreundliche Energiequellen hat bereits Auswirkungen auf den gesamten Immobiliensektor, und die Entwicklung wird sich in den
kommenden Jahren weiter beschleunigen. Immer mehr Autofahrer steigen auf Elektrofahrzeuge um und folglich wird der Wunsch der Bewohner von Mehrfamilienhäusern immer größer, diese auch zuhause aufladen zu können, was die Installation von Ladestationen für Elektrofahrzeuge zusehendst dringlicher macht.
Die Integration von Ladestationen für Elektrofahrzeuge stellt aber auch zusätzliche elektrische Lasten dar, was besonders bei mehreren Ladepunkten dazu führen kann, dass die Strominfrastruktur eines Gebäudes gegebenenfalls teuer aufgerüstet werden muss oder nur limitiert Ladepunkte angebracht werden können.
Diese Kosten und Herausforderungen können vermindert werden, indem die Ladestationen mit einem Lastmanagement versehen werden. Dieses steuert die Leistung, die den Ladestationen jeweils zur Verfügung steht, und begrenzt sie, falls die verfügbare Gesamtstromkapazität für das Laden von Elektrofahrzeugen geringer ist als die Gesamtleistung der aktiven Ladestationen. So können Kapazitätsprobleme und eine Überlastung der Stromnetzinfrastruktur des Gebäudes verhindert werden und die Installation einer größeren Anzahl von Ladestationen ist möglich. Es kann hier zwischen statischem und dynamischem Lastmanagement unterschieden werden. Beim statischen Lastmanagement werden maximal so viele Ladestationen mit Strom versorgt, wie die Gesamtkapazität
zulässt, wohingegen das dynamische Lastmanagement die verfügbare Leistung zwischen allen aktiven Ladepunkten gerecht aufteilt.
Vor allem in Kombination mit lokal erzeugten erneuerbaren Energien und einem Energiespeichersystem kann eine Energiemanagement-Software die Stromflüsse im Gebäude zusätzlich optimieren. Unter Berücksichtigung von Wetter- und Gebäudelastprognosedaten sowie der Energiekosten wird der Strom optimal genutzt, um Kapazitätsprobleme zu vermeiden und die Energiekosten zu senken.
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