QuickOpt – Hochdynamische Lastoptimierung von Elektrofahrzeugflotten fortgeschrittener Grösse

• Forschungsstelle: BFE
• Projektnummer: SI/502690

Kurzbeschreibung (Deutsch)

Ziel des Projekts ist es, das Potenzial einer hochdynamischen Ladeoptimierung von großen E-Fahrzeugflotten aufzuzeigen, um Lastflexibilität zu ermöglichen und das Stromnetz und das Energiesystem zu entlasten. Zwei große EV-Flotten mit unterschiedlichen Nutzungsmustern werden mit VEIU Techs neuartiger Ladekontrai-Lösung ausgestattet, die das Laden auf Basis von Fahrzeug- und Betriebsdaten optimiert und damit die erreichbare Flexibilität erhöht. Es werden verschiedene Ladestrategien bzw. Anwendungsfälle getestet, die zur Optimierung von Betrieb, Laufzeit, Energie, Stromnetz und Energiedienstleistungen dienen - und das alles unter Aufrechterhaltung des vollen regulären Flottenbetriebs. Alle angewandten Optimierungen werden zu Kosten- und Ressourceneinsparungen führen, die unter den Beteiligten des Systems aufgeteilt werden. Um diese Vorteile zu erschließen, wird ein mögliches Anreizsystem analysiert, das die verschiedenen Akteure dazu bringen könnte, das System anzuwenden, um die Kosteneffizienz des gesamten nachhaltigen Energie-Transportsystems zu erhöhen.

Kurzbeschreibung (Englisch)

The project goal is to show the potential of highly dynamic charge optimization of large EV fleets to enable load flexibility and provide relief to the grid and the energy System. Two large EV fleets with different usage patterns will be equipped with VEIU Tech’s novel charge contrai solution that optimizes charging based on vehicle and operations data and thus increases the attainable flexibility. Various charging strategies / use cases will be tested that serve for operations, run-time, energy, power grid and energy service optimizations - all while maintaining full regulär fleet operations. All applied optimizations will lead to cost and resource savings, which will be distributed among the stakeholders of the System. In Order to unlock those benefits a possible incentive System will be analyzed that could bring the different players to apply the System in order to increase the cost efficiency of the Overall sustainable energy-transport System.

Kurzbeschreibung (Französisch)

L'objectif du projet est de montrer le potentiel de l'optimisation hautement dynamique de la charge des grandes flottes de véhicules électriques pour permettre la flexibilité de la charge et soulager le réseau et le système énergétique. Deux grandes flottes de véhicules électriques avec différents schémas d'utilisation seront équipées de la nouvelle solution de contre-charge de VEIU Tech qui optimise la charge en fonction des données du véhicule et des opérations et augmente ainsi la flexibilité réalisable. Diverses stratégies de charge / cas d'utilisation seront testés pour optimiser les opérations, le temps de fonctionnement, l'énergie, le réseau électrique et les services énergétiques - tout en maintenant des opérations de flotte régulières. Toutes les optimisations appliquées conduiront à des économies de coûts et de ressources, qui seront réparties entre les parties prenantes du système. Afin de débloquer ces avantages, un système d'incitation possible sera analysé, qui pourrait amener les différents acteurs à appliquer le système afin d'augmenter la rentabilité du système global d'énergie et de transport durable.

Publikationen / Ergebnisse (Deutsch)

Ziel des QuickOpt-Pilotprojekts ist es, das Potenzial einer hochdynamischen Ladeoptimierung grosser E-Fahrzeugflotten aufzuzeigen, um Lastflexibilität zu ermöglichen und das Netz und das Energiesystem zu entlasten. Zwei grosse E-Fahrzeugflotten mit unterschiedlichen Nutzungsmustern wurden mit der neuartigen Ladesteuerungslösung von VEIU Tech ausgestattet, die den Ladevorgang auf der Grundlage von Fahrzeug- und Betriebsdaten optimiert und so die erreichbare Flexibilität erhöht. Es werden verschiedene Ladestrategien / Anwendungsfälle getestet, bei denen unterschiedliche Optimierungsziele (Netzentlastung oder Energiedienstleistungen) in verschiedenen Konstellationen untersucht werden - und das alles unter Aufrechterhaltung des gewohnten Flottenbetriebs. Erste Druchläufe haben die Funktion des Ladesteuerungssystems mit den Flotten verifiziert und gezeigt, welche Auswirkungen eine datengesteuerte Ladeoptimierung auf das Leistungsprofil in Übereinstimmung mit den verschiedenen Netzkennwerten haben kann. Neben der Verfügbarkeit der Fahrzeuge, basierend auf deren Nutzung und deren Betrieb, macht die Menge der benötigten Ladeenergie das Potenzial aus, einen Einfluss auf die verschiedenen Gegebenheiten im Netz zu zeigen. Während der Effekt von einzelnen gesteuerten Fahrzeugen signifikante und vielversprechende Ergebnisse zeigt, hat die Nichtverfügbarkeit von Fahrzeugen aufgrund von Betriebseinschränkungen und begrenzter Nutzung einen signifikanten Einfluss auf den Gesamteffekt. Darüber hinaus zeigte sich, dass die verschiedenen Flottentypen ein deutlich unterschiedliches Nutzungsverhalten aufweisen, welches bestimmte Anwendungsfälle begünstigt und eine Abstimmung von Netz- und Flottennutzung erkennen lässt. Das heisst, dass für bestimmte Netzkonfigurationen bestimmte Flotten mit einer entsprechenden Nutzung in der Lage wären, ihre Auswirkungen auf das Netz unter Berücksichtigung der jeweiligen Netznutzungscharakteristik deutlich zu reduzieren, ohne dass dies Auswirkungen auf den Geschäftsbetrieb hätte. Um diese Vorteile zu erschliessen, wird später ein mögliches Anreizsystem analysiert, das die verschiedenen Akteure zur Anwendung eines solchen Systems zusammenbringen könnte, um die Kosteneffizienz des gesamten nachhaltigen Energieverkehrssystems zu erhöhen.

Publikationen / Ergebnisse (Englisch)

The project goal of the QuickOpt pilot project is to show the potential of highly dynamic charge optimisation of large EV fleets to enable load flexibility and provide relief to the grid and the energy system. Two large EV fleets with different usage patterns have been equipped with VEIU Tech’s novel charge control solution that optimises charging based on vehicle and operations data and thus increases the attainable flexibility. Various charging strategies / use cases are being tested where different optimisation goals (grid relief or energy services) are explored in distinct setups - all while maintaining full regular fleet operations. First runs verified the working of the charge control system with the fleets and showed the impact that a data-driven charge optimisation can have on the power profile in accordance to the different grid metrics. Next to the availability of the cars based on the usage and the operations, the amount of charging energy needed would frame the possibility to show an impact on the different measures. While the effect of single controlled cars shows significant and promising outputs, the recurring unavailability of cars due to operational constraints and limited usage has a relevant impact on the overall effect. Further, the different fleet types showed to have a significantly distinct usage behaviour that would likely favour specific use cases and reveal matching setups of grid and fleet usages. That is, for certain grid setups specific fleets with an according usage would be able to remarkably reduce their impact on the grid by considering the respective grid usage characteristics without having any impact on the business operations. In order to unlock those benefits a possible incentive system will later be analysed which could bring the different players together to apply such a system in order to increase the cost efficiency of the overall sustainable energy-transport system.

Zugehörige Dokumente

• Interim report 2024_english [PDF] 14'114 kB

Publikationen / Ergebnisse (Französisch)

L'objectif du projet pilote QuickOpt est de montrer le potentiel de l'optimisation hautement dynamique de la charge des grandes flottes de véhicules électriques pour permettre la flexibilité de charge et soulager le réseau et le système énergétique. Deux grandes flottes de VE avec des modèles d'utilisation différents ont été équipées de la nouvelle solution de contrôle de charge de VEIU Tech qui optimise la charge sur la base des données du véhicule et des opérations et augmente ainsi la flexibilité réalisable. Diverses stratégies de charge / cas d'utilisation sont testés où différents objectifs d'optimisation (soulagement du réseau ou services énergétiques) sont explorés dans des configurations distinctes - tout en maintenant les opérations régulières de la flotte. Les premiers essais ont permis de vérifier le fonctionnement du système de contrôle de charge avec les flottes et ont montré l'impact qu'une optimisation de charge basée sur les données peut avoir sur le profil de puissance en fonction des différents paramètres du réseau. Outre la disponibilité des voitures en fonction de l'utilisation et des opérations, la quantité d'énergie de charge nécessaire encadrerait la possibilité de montrer un impact sur les différentes mesures. Alors que l'effet des voitures seules montre des résultats significatifs et prometteurs, l'indisponibilité récurrente des voitures en raison de contraintes opérationnelles et d'une utilisation limitée a un impact pertinent sur l'effet global. En outre, les différents types de flottes ont montré qu'ils avaient un comportement d'utilisation très différent qui favoriserait probablement des cas d'utilisation spécifiques et révélerait des configurations d'utilisation du réseau et de la flotte en adéquation. En d'autres termes, pour certaines configurations de réseau, des flottes spécifiques avec une utilisation adaptée seraient en mesure de réduire remarquablement leur impact sur le réseau en tenant compte des caractéristiques d'utilisation du réseau sans avoir d'impact sur les activités de l'entreprise. Afin de débloquer ces avantages, un éventuel système d'incitation sera analysé ultérieurement, qui pourrait amener les différents acteurs à appliquer un tel système afin d'accroître la rentabilité du système global de transport d'énergie durable.