{"id":3293,"date":"2023-03-22T21:54:31","date_gmt":"2023-03-22T20:54:31","guid":{"rendered":"https:\/\/blogs.ethz.ch\/energy\/?p=3293"},"modified":"2025-07-07T11:30:37","modified_gmt":"2025-07-07T09:30:37","slug":"behavior-ev-charging","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/behavior-ev-charging\/","title":{"rendered":"Das fehlende Teil: Wie verschiedene Verhaltensweisen das flexible Laden von Elektrofahrzeugen beeinflussen"},"content":{"rendered":"

In einem zunehmend dezentralisierten und elektrifizierten Energiesystem k\u00f6nnten die Nutzer von Elektrofahrzeugen (EV) und ihre unterschiedlichen Verhaltensweisen die derzeitigen Bem\u00fchungen um eine Energiewende in vielen Regionen der Welt sowohl drastisch behindern als auch erheblich unterst\u00fctzen. Der negative oder positive Effekt h\u00e4ngt davon ab, wie die Nutzer in das System integriert werden. Es besteht die Gefahr, dass das Netz hohe Spitzen in der Stromnachfrage erf\u00e4hrt, wenn viele EV-Nutzer ihre Fahrzeuge gleichzeitig aufladen. \u00c4nderungen im Ladeverhalten, die das Laden auf andere Zeiten und Orte verlagern, k\u00f6nnen den Netzausbaubedarf erheblich minimieren und die Stromnachfrage mit dem variablen Angebot an erneuerbarer Energie ausgleichen. Trotz dieses Flexibilit\u00e4tspotenzials werden die Verhaltensaspekte des Ladens von Elektrofahrzeugen in Studien und Pilotprojekten oft zu stark vereinfacht oder sogar vernachl\u00e4ssigt. In diesem Blogpost wird er\u00f6rtert, wie verschiedene Verhaltensweisen die Integration von E-Fahrzeugen und erneuerbaren Energien unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>\n\n\n\n

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Bei vielen Diskussionen \u00fcber das Laden von Elektrofahrzeugen geht es um technische Aspekte und Kosten: Kann das Netz die zus\u00e4tzliche Last bew\u00e4ltigen? Wie viele Investitionen in die Infrastruktur sind erforderlich? Wie k\u00f6nnen wir E-Fahrzeuge \"intelligent\" machen? W\u00e4hrend all diese Fragen f\u00fcr die Integration von E-Fahrzeugen in das Stromsystem sehr wichtig sind, darf einer der Hauptakteure einer erfolgreichen Integration von E-Fahrzeugen nicht vergessen werden: der E-Fahrzeugnutzer!<\/p>\n\n\n\n

Das Verhalten der EV-Nutzer ist tendenziell stark vereinfacht<\/a> in Studien, die die Ladelast von E-Fahrzeugen untersuchen. Der Schwerpunkt liegt in der Regel auf technischen Aspekten und es wird davon ausgegangen, dass das Laden von E-Fahrzeugen vollst\u00e4ndig kontrollierbar ist. Dies f\u00fchrt zu erheblichen Unterschiede<\/a> zwischen den Modellergebnissen und den Beobachtungen im realen Leben, da das Verhalten einen starken Einfluss auf das Laden von Elektrofahrzeugen hat. Eine detailliertere Betrachtung der verschiedenen Verhaltensweisen ist erforderlich, um geeignete Strategien f\u00fcr eine flexible Integration von E-Fahrzeugen zu identifizieren. Durch die Bereitstellung r\u00e4umlicher und zeitlicher Flexibilit\u00e4t k\u00f6nnten die Nutzer von Elektrofahrzeugen nicht nur die Integration ihres eigenen Fahrzeugs unterst\u00fctzen, sondern auch die Integration von variablen erneuerbaren Energien<\/a>.  <\/a><\/p>\n\n\n\n

Das Nutzerverhalten ist sehr unterschiedlich<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Die beiden wichtigsten Verhaltensweisen, die f\u00fcr das flexible Laden von E-Fahrzeugen relevant sind, sind das Fahr- und das Ladeverhalten. Was das Fahrverhalten betrifft, so denken die meisten Menschen an Pendler. Das tats\u00e4chliche Fahrverhalten in der realen Welt ist jedoch sehr vielf\u00e4ltig<\/a>. Tats\u00e4chlich machen Pendler nur 28% der Autofahrer in st\u00e4dtischen und 24% in l\u00e4ndlichen Gebieten in den Kantonen Z\u00fcrich, Freiburg und Graub\u00fcnden aus (siehe Abbildung 1). Andere Fahrverhaltensweisen weisen \u00e4hnliche oder sogar h\u00f6here Anteile auf, z. B. das Zur\u00fccklegen kurzer Strecken oder eine geringe und fr\u00fche Autonutzung. In l\u00e4ndlichen Gebieten ist der Anteil der Langstreckenfahrer relativ hoch<\/a> bei 26%. Da das Fahrverhalten bestimmt, wo und wann E-Fahrzeuge geparkt werden und somit an einer Ladestation angeschlossen werden k\u00f6nnen, ist es wichtig, bei der Untersuchung des flexiblen Ladens von E-Fahrzeugen verschiedene Fahrweisen zu ber\u00fccksichtigen. Bez\u00fcglich des Ladeverhaltens,Schl\u00fcsselfaktoren<\/a> Der Ladezustand (SOC) der Batterie, die Tageszeit, der Standort und die geplante Reise sind die wichtigsten Faktoren, die beeinflussen, wann und wo EV-Nutzer laden. Mit der zunehmenden Verbreitung von E-Fahrzeugen werden sich die Fahr- und Ladegewohnheiten wahrscheinlich noch st\u00e4rker unterscheiden. Neueinsteiger, die typischerweise unterschiedliche soziodemografische Merkmale und unterschiedliche Tagesabl\u00e4ufe aufweisen, zeigen ein unterschiedliches Fahr- und h\u00f6chstwahrscheinlich auch ein unterschiedliches Ladeverhalten.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 1<\/strong>: Anteil des Fahrverhaltens in st\u00e4dtischen und l\u00e4ndlichen Gebieten an einem typischen Wochentag (Tortendiagramme) in den Kantonen Z\u00fcrich, Freiburg und Graub\u00fcnden sowie die f\u00fcr die Clusterbildung verwendeten Merkmale (unten) (eigene Abbildung). Vollst\u00e4ndige Beschreibung des Fahrverhaltens: <\/em>Gschwendtner et al.<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Unter zwei<\/a> aktuelle Studien<\/a>untersuchen wir die Auswirkungen verschiedener Fahr- und Ladeverhaltensweisen auf die Ladelast und deren Flexibilit\u00e4t in verschiedenen st\u00e4dtischen, vorst\u00e4dtischen und l\u00e4ndlichen Gebieten. Um der Vielfalt der Verhaltensweisen Rechnung zu tragen, unterteilen wir das Ladeverhalten in Einsteckverhalten und Ladevorg\u00e4nge. Und warum? Weil diese beiden Elemente gegens\u00e4tzliche Eigenschaften haben: Die Plug-in-Verhalten<\/a> bezieht sich auf das Verbinden des Elektrofahrzeugs mit einer Ladestation zu Beginn der Parkzeit, gefolgt von der Ladevorgang<\/a> innerhalb einer bestimmten Parkzeit. Folglich kann das Plug-in-Verhalten den Ladevorgang \u00fcber die Parkzeiten hinweg verlagern, was sowohl die zeitliche als auch die r\u00e4umliche Verlagerung beeinflusst. Im Gegensatz dazu k\u00f6nnen Ladevorg\u00e4nge nur den Zeitpunkt des Ladens beeinflussen. Das Plug-in-Verhalten h\u00e4ngt viel mehr von Verhaltensaspekten ab, d. h. davon, wo und wann sich ein Nutzer eines Elektrofahrzeugs entscheidet, sein Auto anzuschlie\u00dfen. Im Gegensatz dazu ist der Ladevorgang, sobald er vom E-Fahrzeugnutzer angenommen wurde, weitgehend automatisiert und erfordert nur ein Minimum an Interaktion seitens der E-Fahrzeugnutzer. Indem man herausfindet, wie viel Flexibilit\u00e4t sich aus dem ver\u00e4nderten Plug-in-Verhalten im Vergleich zum automatisierten Ladevorgang in verschiedenen Stadien der Verbreitung von E-Fahrzeugen ergibt, k\u00f6nnen geeignete Ladestrategien f\u00fcr verschiedene Gebiete entwickelt und entsprechende Anreize geschaffen werden.<\/p>\n\n\n\n

Um verschiedene Ladeverhaltensweisen zu erfassen, haben wir mehrere Plug-in-Verhaltensweisen analysiert, darunter das Laden w\u00e4hrend der Arbeit (\"Work\" in Abbildung 2), bei jeder Gelegenheit (\"Opportunity\") oder wenn der SOC unter 30% f\u00e4llt (\"SOC\"). Zu den untersuchten Ladevorg\u00e4ngen geh\u00f6ren das Laden w\u00e4hrend der Mittagszeit, um die PV-Versorgung zu integrieren, oder das Vermeiden des Ladens w\u00e4hrend der Stunden mit hoher Stromnachfrage. Die verschiedenen Ladeverfahren entsprechen unterschiedlichen Flexibilit\u00e4tszielen im System, z. B. der Verringerung von Emissionen durch Laden bei hohem Angebot an erneuerbaren Energien oder der Verringerung des Netzausbaubedarfs durch Reduzierung der Spitzennachfrage.<\/p>\n\n\n\n

Wie unterschiedliche Verhaltensweisen die Flexibilit\u00e4t des Ladens von Elektrofahrzeugen beeinflussen<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Im Folgenden werden die wichtigsten Ergebnisse zu den Auswirkungen verschiedener Verhaltensweisen auf das flexible Laden von E-Fahrzeugen n\u00e4her beleuchtet, beginnend mit dem Fahrverhalten. Obwohl die beiden Fahrverhaltensweisen mit langen Strecken (\"Medium_Long\" in Abbildung 2A) und au\u00dfergew\u00f6hnlich hoher Autonutzung (\"High_Use\" in Abbildung 2A) einen relativ geringen Anteil an der Flotte ausmachen (siehe Abbildung 1), verursachen sie den h\u00f6chsten durchschnittlichen Spitzenbedarf (Abbildung 2A). W\u00e4hrend \u00c4nderungen des Plug-in-Verhaltens (Linienstile in Abbildung 2) die Spitzennachfrage dieser Fahrweisen bis zu einem gewissen Grad reduzieren k\u00f6nnen, schr\u00e4nken der hohe Energiebedarf bei langen Fahrstrecken und die relativ kurzen Verweilzeiten die Ladeflexibilit\u00e4t ein. Folglich k\u00f6nnen diese Fahrweisen eine besonders gro\u00dfe Herausforderung f\u00fcr Verteilnetze darstellen, in denen viele Personen mit diesen Fahrweisen ihre E-Fahrzeuge in der gleichen Gegend aufladen, zum Beispiel in l\u00e4ndlichen Gebieten.<\/p>\n\n\n\n

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Abbildung 2<\/strong>: A)<\/strong> Ladelast eines durchschnittlichen E-Fahrzeugs bei verschiedenen Fahrweisen (Farben), unter der Annahme, dass 100% E-Fahrzeuge eingesetzt werden. Die Linienarten beziehen sich auf verschiedene Plug-in-Verhaltensweisen. Die Unterschiede zwischen den Linien gleicher Farbe zeigen die Flexibilit\u00e4t, die sich aus dem ver\u00e4nderten Plug-in-Verhalten ergeben kann. Stark genutzte E-Fahrzeuge f\u00fchren zu den h\u00f6chsten Lastprofilen; die Spitzenlast k\u00f6nnte durch \u00c4nderungen des Plug-in-Verhaltens bis zu einem gewissen Grad reduziert werden. B)<\/strong> Ladelast eines durchschnittlichen E-Fahrzeugs in verschiedenen Gebieten (Farben), unter der Annahme, dass 100% E-Fahrzeuge eingesetzt werden. Die h\u00f6chsten Spitzenwerte treten in l\u00e4ndlichen Gebieten auf. Eine \u00c4nderung des Plug-in-Verhaltens k\u00f6nnte die Spitzenlast auf das Niveau der st\u00e4dtischen und vorst\u00e4dtischen Gebiete senken. Angepasst von<\/em> Gschwendtner et al.<\/em><\/a><\/p>\n\n\n\n

Hinsichtlich des Ladeverhaltens und der verschiedenen geografischen Gebiete zeigt die Ladelast f\u00fcr ein durchschnittliches E-Fahrzeug die h\u00f6chste Spitze in l\u00e4ndlichen Gebieten (Abbildung 2B). Gleichzeitig ist der Einfluss des Plug-in-Verhaltens in l\u00e4ndlichen Gebieten am gr\u00f6\u00dften (Unterschiede zwischen Linien gleicher Farbe; Abbildung 2B), verglichen mit st\u00e4dtischen und vorst\u00e4dtischen Gebieten. Die Unterschiede in der Ladelast zwischen st\u00e4dtischen, vorst\u00e4dtischen und l\u00e4ndlichen Gebieten resultieren wahrscheinlich aus dem unterschiedlichen Fahrverhalten in diesen Gebieten (siehe Abbildung 1). Trotz des h\u00f6heren Anteils an Langstreckenfahrern k\u00f6nnen \u00c4nderungen im Plug-in-Verhalten zu Flexibilit\u00e4t f\u00fchren und die Spitzenlast in l\u00e4ndlichen Gebieten erheblich reduzieren, z. B. durch Laden am Arbeitsplatz oder wenn der SOC unter einen Schwellenwert f\u00e4llt, z. B. 30% (Abbildung 2B). Dies liegt unter anderem daran, dass viele Menschen in l\u00e4ndlichen Gebieten in st\u00e4dtischen oder vorst\u00e4dtischen Gebieten arbeiten oder dorthin fahren, was eine erhebliche r\u00e4umliche Flexibilit\u00e4t beim Laden erm\u00f6glicht.<\/p>\n\n\n\n

Ein und derselbe Ladevorgang kann je nach dem Verhalten der Steckdosen unterschiedliche Auswirkungen auf die Flexibilit\u00e4tsziele haben. Eine starke Abh\u00e4ngigkeit vom Plug-in-Verhalten kann das Ergebnis der Ladevorg\u00e4nge f\u00fcr die Systembetreiber risikoreicher machen, da das Plug-in-Verhalten schwieriger zu kontrollieren ist. Insgesamt sind die vorteilhaftesten Kombinationen von Plug-in-Verhalten und Ladevorg\u00e4ngen spezifisch f\u00fcr geografische Gebiete und deren Flexibilit\u00e4tsanforderungen.<\/p>\n\n\n\n

Politische Entscheidungstr\u00e4ger brauchen verschiedene Strategien, um dem unterschiedlichen Nutzerverhalten gerecht zu werden<\/strong><\/h2>\n\n\n\n

Diese Ergebnisse zeigen, dass sowohl das Fahr- als auch das Ladeverhalten einen wesentlichen Einfluss auf die resultierende Ladelast und die Flexibilit\u00e4t der E-Fahrzeuge und damit auch auf die erforderlichen Strategien f\u00fcr eine flexible Integration der E-Fahrzeuge haben k\u00f6nnen. Die am besten geeigneten Ladestrategien h\u00e4ngen vom geografischen Kontext in einem bestimmten Netzgebiet und dessen Flexibilit\u00e4tsanforderungen ab. Insbesondere in l\u00e4ndlichen Gebieten ist mit hohen lokalen Spitzen zu rechnen, die st\u00e4rker vom Steckdosenverhalten abh\u00e4ngen als in st\u00e4dtischen Gebieten. Daher haben \u00c4nderungen im Steckdosenverhalten ein hohes Potenzial, die Spitzen in l\u00e4ndlichen Gebieten abzumildern. Wenn die Nutzer von Elektrofahrzeugen beispielsweise mit einem niedrigen Ladezustand laden, k\u00f6nnen die Spitzenwerte reduziert werden. Daher ist es wichtig, bei der Untersuchung der Integration von E-Fahrzeugen die verschiedenen Verhaltensweisen zu ber\u00fccksichtigen. Wenn Anreize f\u00fcr bestimmte Verhaltensweisen geschaffen werden, sollten auch \u00f6konomisch irrationale Verhaltensweisen, die auf Gewohnheiten oder pers\u00f6nlichen Einstellungen<\/a> sollten ber\u00fccksichtigt werden und der Benutzer Attraktivit\u00e4t<\/a> muss sichergestellt werden.<\/p>\n\n\n\n

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In einem zunehmend dezentralisierten und elektrifizierten Energiesystem k\u00f6nnten die Nutzer von Elektrofahrzeugen (EV) und ihre unterschiedlichen Verhaltensweisen die derzeitigen Bem\u00fchungen um eine Energiewende in vielen Regionen der Welt sowohl drastisch behindern als auch erheblich unterst\u00fctzen. Der negative oder positive Effekt h\u00e4ngt davon ab, wie die Nutzer in das System integriert werden. Es besteht die Gefahr, dass das Netz hohe Spitzen in der Stromnachfrage erf\u00e4hrt, wenn viele EV-Nutzer ihre Fahrzeuge gleichzeitig aufladen. \u00c4nderungen im Ladeverhalten, die das Laden auf andere Zeiten und Orte verlagern, k\u00f6nnen den Netzausbaubedarf erheblich minimieren und die Stromnachfrage mit dem variablen Angebot an erneuerbarer Energie ausgleichen. Trotz dieses Flexibilit\u00e4tspotenzials werden die Verhaltensaspekte des Ladens von Elektrofahrzeugen in Studien und Pilotprojekten oft zu stark vereinfacht oder sogar vernachl\u00e4ssigt. In diesem Blogpost wird er\u00f6rtert, wie verschiedene Verhaltensweisen die Integration von E-Fahrzeugen und erneuerbaren Energien unterst\u00fctzen k\u00f6nnen.<\/p>","protected":false},"author":61,"featured_media":5797,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"footnotes":""},"categories":[47],"tags":[211,201],"coauthors":[156],"class_list":["post-3293","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-research-highlights","tag-society-behavior","tag-transport"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3293","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/61"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3293"}],"version-history":[{"count":4,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3293\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":6734,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3293\/revisions\/6734"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/5797"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3293"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3293"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3293"},{"taxonomy":"author","embeddable":true,"href":"https:\/\/energyblog.ethz.ch\/de\/wp-json\/wp\/v2\/coauthors?post=3293"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}