Vehicle-to-Grid für die Dekarbonisierung

Die Elektrifizierung des Verkehrssektors erhöht den Strombedarf und stellt die Netze vor Heraus­for­de­rungn. Eine Schweizer Fallstudie zeigt, dass das Netz eine Durch­dringung von 16% von Elektro­fahr­zeugen (electric vehicles, EV) ohne Koordi­nation bewältigen kann, aber bei einer Durch­dringung von über 50% würden die Umspannwerke selbst bei optimaler, koordinierter Ladung überlastet [1].

Aber Elektro­fahr­zeuge stellen auch eine Chance für das Stromnetz dar. Der Europäische Verbund der Übertragungs­netz­betreiber (Entso-E) hat sie als eine leistungs­starke Ressource für Flexibilität im Stromsystem positioniert. Dies kann durch die Implemen­tierung der «Vehicle-to-Grid»-Technologie (V2G) erreicht werden [2], bei der Fahrzeuge bidirektional geladen werden. Jüngste Forschungs­ergebnisse zeigen bemerkens­werte wirtschaft­liche und betrieb­liche Vorteile von V2G, z.B. die Bereitstellung von Flexibilitätsdiensten und dezentraler Speicherung für Verteil­netz­betreiber (VNB), wie auch die Teilnahme an Netz­dienst­leistungs­märkten für Über­tragungs­netz­betreiber (ÜNB) [3]. Diese Vorteile können genutzt werden, um Netz­ver­stärkungen aufzuschieben und die Einspeisung erneuerbarer Energien ins Netz zu maximieren [4].

Bei der Implemen­tierung von V2G müssen nicht nur die elektrischen Aspekte des Ladens und Entladens berücksichtigt werden, sondern auch datenbezogene Aspekte wie die Daten­inter­operabilität zwischen Geräten und Akteuren, die Wahrung des Datenschutzes und die Sicherheit kunden­spezifischer Daten. Beispielsweise bei Prognosen, bei denen die Variabilität von Standort und Ladezustand (state of charge, SoC) der Fahrzeuge berücksichtigt werden muss, muss auch die Daten­komplexität bewältigt werden. Der V2G-Markt befindet sich zudem noch in einem frühen Entwicklungs­stadium und ist daher bezüglich Datenprotokollen stark fragmentiert. All dies sind Heraus­for­de­rungn für die Umsetzung von V2G in der Praxis.

Mehrere Forschungsprojekte sind in der Schweiz und inter­national im Gange, um die Praktika­bilität und Wirtschaft­lichkeit von V2G zu erhöhen. Eines davon ist das vom BFE geförderte Projekt «EVFlex – Netzdienliche Flexibilitäts­aggre­gation von Elektro­fahr­zeugen», das das Daten­mana­gement, die algorith­mische Basis und Simulations­werkzeuge für die grossflächige Aggre­gation von Elektro­fahr­zeugen für V2G entwickelt, damit die Elektro­fahr­zeuge den Netzbetreibern über Flexibilitäts­aggre­gatoren Netz­dienst­leistungen anbieten können. Der Fokus bei EVFlex liegt auf dem Zugang, dem Austausch, der Verarbeitung und der Nutzung von Daten zwischen mehreren Marktteil­nehmern im V2G-Kontext sowie auf der Modellierung der Wirksamkeit von Flotten­fahr­zeugen für die Bereitstellung von Netz­dienst­leistungen. EVFlex möchte eine Grundlage für die künftige Teilnahme von Elektro­fahr­zeugen an den Netz­dienst­leistungs­märkten schaffen, insbe­sondere für die Primär- und Sekun­där­regelung (auf Über­tragungs­netz­ebene) und das Netz­eng­pass­manage­ment (auf Verteilnetzebene).

In diesem Artikel werden V2G-Anwendungen aus der Sicht des Datenzugriffs und der Datennutzung diskutiert, wobei die Arbeit vom Projekt EVFlex als Leitfaden verwendet wird. Die Datenanforderungen für die Bereitstellung dieser Funktionalität werden erläutert, praktische Heraus­for­de­rungen bei der Nutzung von Daten für V2G werden untersucht und es wird aufgezeigt, wie sich diese Aspekte in Zukunft entwickeln könnten.

Das Elektro­fahr­zeug als Teil der Lösung

Netzbetreiber sind für den stabilen, zuverlässigen und effizienten Betrieb der Netze gemäss den Strom­qualitäts­vorschriften verantwortlich. Eine Hauptaufgabe dabei ist das Gleich­gewicht zwischen Erzeugung und Verbrauch. Dabei sind Netzbetreiber auf Netz­dienst­leistungen von Ressourcen angewiesen, die bei Bedarf abgerufen werden können.

Im Über­tragungs­netz gibt es etablierte Märkte für die Beschaffung von Netz­dienst­leistungen. Auf Verteilnetzebene werden solche Flexibilitätsmärkte erst aufgebaut. Die lokale Optimierung der Energieressourcen (z.B. hinter dem Zähler) hat auch das Potenzial, den zuverlässigen und effizienten Betrieb des Systems neben koordinierten Netz­dienst­leistungs­märkten zu unterstützen.

Es wird erwartet, dass sich V2G zur wertvollsten Technologie für Netz­dienst­leistungen im Smart Grid entwickeln wird [5]. Studien haben gezeigt, dass V2G im Vergleich mit anderen Kurzspeicher-Technologien einige Vorteile bietet: tiefe Speicherkosten, schnelle Reaktion und hoher System­wirkungs­grad. Im Gegensatz zu stationären Speichern hängt die Verfügbarkeit von V2G-Systemen jedoch von den Fahrzeugbesitzern und ihrem Fahrverhalten ab. Dies erschwert die Einführung und erfordert neue Ansätze, um das volle Flexi­bilitäts­poten­zial von Elektro­fahr­zeugen auszuschöpfen.

Die V2G-Funktionalität wird durch bidirektionale Ladegeräte erreicht, die in der Lage sind, EV-Batterien zu laden und zu entladen, typischerweise über eine Gleich­strom­verbindung zwischen EV und Ladegerät. Solche Ladegeräte ermöglichen das fern­steuerbare Laden und Entladen von Fahrzeugbatterien. Im Gegensatz dazu ermöglicht Smart Charging (V1G) ein fern­gesteuertes Laden nur in eine Richtung, also eine aktive Steuerung der Last. Sowohl V2G als auch V1G können die Auswir­kungen des Ladens von Elektro­fahr­zeugen auf das Netz minimieren und Flexibilitäts­dienste bereitstellen. Da das Flexi­bilitäts­poten­zial von V2G grösser ist, wird es in diesem Artikel näher betrachtet.

Zusammenarbeit ist ein Muss

Damit EV-Flotten in Flexibilitäts­pools aufgenommen werden können, müssen Daten vor, während und nach der Aktivierung der Flexibilität zwischen den Interessen­gruppen ausgetauscht werden. Bild 1 zeigt die Schnitt­stellen in einem V2G-Szenario und eine mögliche Organi­sation der Daten­flüsse zwischen den Akteuren. Je nach Anwen­dungs­fall kann es zu Abweichungen zu dieser Konfi­guration kommen.

In EVFlex sind die Hauptakteure der Strom­netz­betreiber (VNB oder ÜNB), der Netz­dienst­leistungs­aggre­gator (Grid Services Aggregator, GSA), der EV-Flottenbetreiber (Fleet Operator, FO), der Ladestationsbetreiber (Charge Point Operator, CPO) sowie das EV. Der CPO verwaltet den Ladevorgang für Elektro­fahr­zeuge. Zu den CPO-Kunden können eMobility-Dienstleister wie FO gehören, die wiederum die Beziehungen zu den Fahrern von Elektro­fahr­zeugen verwalten. Für V2G-Anwendungen verlassen sich CPO und FO auf einen GSA, um an den Netz­dienst­leistungs­märkten teilzunehmen, die wiederum vom Netzbetreiber betrieben werden. Der GSA wird für die Bereitstellung von EV-Ressourcen kompensiert, die von CPO und FO für die Netz­dienst­leistungs­märkte zur Verfügung gestellt werden. Der GSA koordiniert die Aktivierung und Vergütung der EV-Ressourcen als Reaktion auf Signale des Netzbetreibers. Wenn kleine Ressourcen wie Elektro­fahr­zeuge für Netz­dienst­leistungen verwendet werden, werden diese durch den GSA in einem virtuellen Kraftwerk gepoolt: Virtuelle Kraftwerke können aus einer Kombination von Verbrauchs- und Erzeugungseinheiten wie Wärmepumpen, kleinen Backup-Kraftwerken, Speichersystemen, V2G-Systemen usw. mit mehreren Ein- und Ausspeiseknoten auf Netzebene 5 oder 7 bestehen.

Daten, Daten, überall

Die wichtigsten Datenelemente sind in Tabelle 1 aufgeführt. Die Mindest­anfor­derung beim Einsatz von Elektro­fahr­zeugen in einem Flexibilitäts­pool besteht darin, zu wissen, ob sie aktuell für Flexi­bilitäts­dienste verfügbar sind, und wie ihre Verfügbarkeit künftig aussieht.

Mit dem aktuellen Anschlussstatus kann festgestellt werden, welche Fahrzeuge disponiert werden können. Der zukünftige EV-Anschlussstatus ist für bestimmte Anwendungsfälle nötig, z.B. um in ÜNB-Netz­dienst­leistungs­märkten mitbieten zu können, oder um gleichzeitig die Einhaltung der technischen Anforderungen der Netzdienste zu gewährleisten und einen ausreichenden Ladezustand bei der Abfahrt des EV sicherzustellen.

Als Betreiber eines virtuellen Kraftwerks (VPP) spielt der CPO eine zentrale Rolle, denn er stellt dem Aggregator (GSA) Elektro­fahr­zeuge als «virtuelle Batterie» für Netz­dienst­leistungen zur Verfügung. Dazu muss der CPO Datenanalysen und -prognosen unter Berück­sichtigung der Ladeprofile und des Fahrverhaltens der EV-Nutzer durchführen, damit die Energieflüsse und der Ladebedarf von Autos optimiert und auf Anfragen zur Bereitstellung von Netz­dienst­leistungen reagiert werden kann.

Mit modernen Datenanalysen können sowohl der CPO als auch der Aggregator das Betriebs­management einer Elektro­fahr­zeugflotte planen und verbessern, um die Vorteile für die Fahrzeug­besitzer und für die restlichen Markt­teil­nehmer zu optimieren.

Für die Ausführung der V2G-Dienste müssen Sollwerte zwischen Netz und Elektro­fahr­zeug übertragen werden. Die Primär- und Sekundär­regelung erfordert die Übertragung eines Befehls, beispielsweise das Einstellen einer positiven/negativen Ladeleistung oder eines positiven Ladestroms und die periodische Abfrage des Status der Ladestation und des Elektro­fahr­zeugs.

Echtzeit­messungen des Strom­flusses vom Elektro­fahr­zeug zum Netz (oder umgekehrt) müssen dem GSA und den Netzbetreibern zur Verfügung gestellt werden, damit sie die Anlagen überwachen und bei Bedarf die Fahrzeuge neu disponieren können. Diese Datenpunkte müssen von der Ladestation an den Aggregator gesendet werden, entweder über den CPO oder direkt. Die Messungen werden auch zur Vergütung der reservierten und gelieferten Flexi­bilitäten verwendet.

Heraus­for­de­rungn bei der Datenverarbeitung

Um Elektro­fahr­zeuge zu aggregieren und Netzdienste bereitzustellen, müssen wichtige Datenaspekte berücksichtigt werden. Dazu gehören die Wahrung des Schutzes kunden­spezifischer Daten, die Handhabung der Komplexität von Prognosen, an denen mehrere Parteien beteiligt sind, und die Bewältigung von Daten­über­tragungs­volumen, insbesondere bezüglich der hohen Variabilität des Standorts und des Ladezustands (SoC) von EV-Ressourcen.

Datenschutz

Die Datenschutz-Grund­verordnung (DSGVO) gilt für alle Unter­nehmen, die personen­bezogene Daten von europäischen Bürgerinnen und Bürgern nutzen. Im Jahr 2022 traten neue Schweizer Vorschriften in Kraft, die viele der Grundsätze der DSGVO übernehmen. Die schweize­rischen und europäischen Vorschriften sind für V2G relevant.

Daten, die für V2G benötigt werden, können personen­bezogen und nicht personenbezogen sein. Der Kern des Dispatch-Mecha­nismus benötigt EV-Statusdaten. Zudem muss ein Flexibilitäts­anbieter oder ein Aggregator die Verfügbarkeit von Elektro­fahr­zeugen für Aus­schreibungs­zwecke prognostizieren, deren Daten als personen­bezogen angesehen werden können, je nachdem, wie eng sie mit einer bestimmten personen­bezogenen Aktivität verknüpft sind. Energie­verbrauchs­daten werden eindeutig als personen­bezogene, sensible Daten kategorisiert. Der EV-Standort könnte auch dazu verwendet werden, um Algorithmen für die Vorhersage von Fahrrouten und damit der verbrauchten Energie zu trainieren. Diese sensiblen Informa­tionen müssen aufgrund einer möglichen Daten­schutz­verletzung vorsichtig behandelt werden.

Datensicherheit

Die DSGVO verlangt von Firmen, dass sie über Prozesse verfügen, um bei Daten­schutz­verlet­zungen reagieren zu können. Die Sicherheits­aspekte gehen jedoch weit über die DSGVO hinaus. Eine umfassende Analyse potenzieller Sicherheits­risiken und Minderungs­mass­nahmen würde den Rahmen dieses Artikels sprengen, dennoch werden folgende Aspekte für die zukünftige Implementierung von V2G [6] empfohlen:

• Verschlüs­selung und Anony­misierung sensibler Daten,
• Schutz von öffentlich zugänglichen Geräten, um den physischen Zugriff zu kontrollieren und das Risiko von Remote-Angriffen zu verringern,
• Sicherheits­prüfungen, -sicherung, -konformitätsprüfungen und -zertifizierungen,
• Integration von Redundanz, um zukünftige Updates zu ermöglichen, z.B. durch die Bereitstellung von Speicher­spiel­raum, um ressourcen­intensivere Sicherheitsprotokolle zu berücksichtigen.

Da das Stromnetz zu den kritischen Infra­strukturen gehört, die vor Angriffen geschützt werden müssen, sind diese Empfehlungen wichtig.

Komplexität der Prognose

Prognosen können von mehreren Stakeholdern durchgeführt werden. Aus Sicht des Datenschutzes ist es am einfachsten, wenn der Flottenbetreiber den Algorithmus ausführt, da er die meisten benötigten Daten sammelt. Ein Data Warehousing in anderen Clouds würde nicht stattfinden. Dazu wäre es sinnvoll, alle Kunden-IDs zu anony­misieren, um Prognose­algorithmen mit anony­misierten Datensätzen trainieren zu können. Andere Stakeholder könnten dann auch Prognosen durchführen, ohne Daten­schutz­richtlinien zu verletzen.

Mit steigendem Bedarf an genaueren Prognosen steigt auch die Komplexität der Prognosen selbst. Ein fortgeschrittener Prognose­algo­rithmus kann die Verfügbarkeit und den Ladezustand eines bestimmten Elektro­fahr­zeugs vorhersagen, indem ein Prognosemodell aus vergangenen Buchungen, Ladezustand, zurück­gelegter Distanz und Kunden-ID lernt. Zusätzlich kann so die individuelle Fahrzeug­nutzung bestimmter Benutzer berücksichtigt werden. Dies kann jedoch sowohl zu Datenschutz- als auch zu Daten­volumen­problemen führen.

Datenverarbeitung während des Dispatching

Bei der Planung und Durchführung von V2G gibt es einen Kompromiss zwischen der Häufigkeit, mit der Daten geteilt werden, und der Effektivität des Dispatchings, das vom GSA/CPO durchgeführt wird. Wenn alle Daten bei einer Änderung an den GSA/CPO weitergeleitet werden (z.B. wenn eine neue Buchung beim Flotten­manager eingeht), kann der GSA/CPO die Elektro­fahr­zeuge bei Bedarf mit hoher Erfolgs­wahr­schein­lichkeit steuern. Wenn der GSA/CPO jedoch ohne genaue Angaben zur Fahrzeug­verfüg­barkeit versuchen muss, Elektro­fahr­zeuge zu steuern, und diese meist nicht wie geplant reagieren, oder wenn der Ladezustand einiger Elektro­fahr­zeuge unbekannt ist, steigt das Risiko für den GSA/CPO. Insbesondere bei der Primär­regel­leistung, wo die Anforde­rungen an die Reaktionszeiten vorgegeben und die Service­verträge verbindlich sind, sobald eine Dienstleistung vertraglich vereinbart wurde, ist dies ein Risiko. Forschungsarbeiten haben empfohlen, dass Flotten­nutzungs­daten kontinuierlich gesammelt werden, wobei Aggregatoren empfohlen wird, Daten mindestens ein Jahr lang aufzubewahren, um die Netz­dienst­leistungen wirksam liefern und dies auch im Nachgang belegen zu können [7].

Je nach Art der Daten­verbindung zur Ladestation muss möglicherweise auf einen Kompromiss zwischen dem finanziellen Nutzen des Angebots der Netz­dienst­leistungen und den Kommu­nikations­kosten geachtet werden. So berichtete Greenflux beispielsweise, dass nach eigenen Berechnungen ein Datenvolumen von über 6 MB pro Monat das Geschäftsmodell für den Smart-Charging-Anwen­dungsfall negativ beeinflussen würde [8]. Die Latenz der Daten­kommu­nikation und die Fähigkeit, auf Dispatch-Anfragen reagieren zu können, sind ebenfalls entscheidend – aktuelle Protokolle werden entsprechend angepasst.

EVFlex: Bewertung der Interoperabilität

Im EVFlex-Projekt wurden diverse V2G-Protokolle analysiert. Mehrere Kombi­nationen eignen sich, um Daten und Steuersignale zwischen den beteiligten Systemen zu übertragen. Die Implementierungen bei Pilot- und Demon­strations­projekten variieren dabei stark, wobei oft proprietäre Software verwendet wird, um Befehle zwischen Protokollen zu konvertieren. Gemäss Analysen in EVFlex konnte kein Protokoll bestimmt werden, das im gesamten System verwendet werden kann. Derzeit scheint es notwendig zu sein, Schnitt­stellen zu verwenden, auf denen benutzer­definierte Software ausgeführt wird, um Nachrichten mit einem Protokoll zu empfangen, sie zu inter­pretieren, bei Bedarf Entschei­dungen zu treffen und sie mit einem anderen Protokoll an den nächsten Teil­nehmer zu senden.

Trotzdem zeichnen sich einige Protokoll­kombi­nationen ab, die zu einer De-facto-Standard­archi­tektur für V2G werden können. EEBUS, OCPP, OCPI, OSCP und OpenADR wurden im Backend verwendet, ISO 15118-20 und Chademo im Frontend. Besonders OCPP 2.x and ISO 15118-20 entwickeln sich hier zum Standard. IEEE 2030.5 wurde haupt­sächlich in Kalifornien verwendet und bietet Back-End- und einige Front-End-Funktionen für Elektro­fahr­zeuge, die es unterstützen.

Alle unter­suchten Protokolle unterstützen einige Mechanismen zur Daten­sicherheit, Ver­schlüs­selung oder Authenti­fizierung. Die State-of-the-Art-Protokolle IEEE 2030.5, IEC 63110, OpenADR, OCPP und EEBUS verwenden TLS-Verschlüs­selung und bieten daher eine hohe Cyber­sicherheit.

In Bezug auf Daten­schutz­aspekte hängen die Daten, die für die Aggregation von Elektro­fahr­zeugflotten als Flexi­bilitäts­ressourcen benötigt werden, primär von nicht personen­bezo­genen Daten ab. Daher wird davon ausgegangen, dass der Kern des Dispatching keine grösseren Probleme in Bezug auf die DSGVO aufwirft.

Schlussfolgerung

In diesem Artikel werden V2G-Anwen­dungen aus der Sicht des Daten­zugriffs und der Daten­nutzung vorgestellt. Die Analysen orientieren sich dabei an den Arbeiten des laufenden, vom BFE geförderten Forschungs­projekts EVFlex. Einige der Daten­anforde­rungen und praktischen Heraus­forderungen bei V2G-Anwen­dungen werden erläutert und es wird untersucht, wie sich diese Aspekte künftig entwickeln könnten.

Während der restlichen Arbeit wird das Daten­mapping und die Model­lierung abge­schlossen, was zur Imple­men­tierung und zum Testen von Daten­pipelines unter Verwendung neuer Protokolle wie OCPP 2.1 und IEC 15118-20 genutzt werden kann. Das Flotten­simula­tions­tool der HSLU demonstriert die Wirksamkeit von EV-Flotten bei der Umsetzung der Anwendungs­fälle. Die Test­infra­struktur hilft dabei, den besten Ansatz für die Verwaltung des Datenflusses in V2G zu definieren und sicher­zustellen, dass Elektro­fahr­zeuge ihren Teil dazu beitragen können, die Energiewende zu netto-null in der Schweiz und global zu unterstützen.

Referenzen

[1] F. Salah et al., «Impact of electric vehicles on distribution substations: A Swiss case study», Applied Energy, vol. 137, S. 88–96, Januar 2015.
[2] Entso-E, «Electric Vehicle Integration into Power Grids», 2. April 2021.
[3] B. K. Sovacool et al., «Actors, business models, and innovation activity systems for vehicle-to-grid (V2G) technology: A comprehensive review», Renewable and Sustainable Energy Reviews, Vol. 131, S. 109963, Oktober 2020.
[4] L. Noel et al., «The Potential Benefits of V2G», in Vehicle-to-Grid, Springer, S. 33–64, 2019.
[5] L. Noel et al., Vehicle-to-Grid – A Sociotechnical Transition Beyond Electric Mobility, Springer, 2019.
[6] R. Metere et al., Securing the Electric Vehicle Charging Infrastructure, 2021.
[7] F. Grée et al., «Cloud-based big data platform for vehicle-to-grid (V2G)», World Electric Vehicle Journal, Vol. 11, n^o 2, Juni 2020.
[8] «Open Communication Protocols for Smart Charging: real world demonstrators – Greenflux & Carbon Co-op – YouTube».

Danksagung

Diese Analyse wurde im Rahmen des vom BFE geförderten Projekts «EVFlex – Netzdienliche Flexibilitäts­aggregation von Elektro­fahr­zeugen» erarbeitet. Die Autoren bedanken sich herzlich für die Unterstützung und die Zusammen­arbeit beim EVFlex-Team von Martin Friedli, Braulio Brahona Garzon, Nikolaos Katsoulakos, Alberto Calatroni, bei den Projekt­partnern und beim Bundesamt für Energie.