Verbundvorhaben: InCharge - Intelligente Ladeinfrastruktur für nachhaltige Nutzfahrzeugflotten zur Stabilisierung des Netzstrombedarfs; Teilvorhaben: Erforschung, Simulation und Evaluation netzdienlicher intelligenter Ladestrategien für elektrifizierte Nutzfahrzeugflotten
Zeitraum
2026-03-01 – 2029-02-28
Bewilligte Summe
561.665,86 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI4119A
Leistungsplansystematik
Lastmanagement [EB1814]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Energie (BMWE.IIC2)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI4)
Förderprogramm
Energie
InCharge strebt an, ein netzdienliches Lademanagementsystem für Nutzfahrzeuge zu erforschen, zu entwickeln und praxisnah zu evaluieren. Ziel ist die Stabilisierung des deutschen Stromnetzes mit Hilfe der volatilen Bedarfe aus der gewerblichen E-Mobilität. Im Fokus steht die netzdienliche Optimierung des Zusammenspiels von Energiequellen, Speicherlösungen, Ladesäulen und den elektrifizierten Nutzfahrzeugen der Anwender. Alle relevanten Informationen aus den verschiedenen Systemen sollen erfasst, harmonisiert und verknüpft werden, um isolierte Einzellösungen zu einem ganzheitlichen, netzdienlichen Managementsystem zusammenzuführen und eine autonome netzdienliche Ladeinfrastruktur umzusetzen. Das Projekt adressiert damit die Herausforderungen des Umstiegs auf elektrifizierte Nutzfahrzeuge für das deutsche Stromnetz und erforscht die nutzerfreundliche Umsetzung netzdienlicher Ladestrategien. Ein digitaler Zwilling der Ladeinfrastruktur soll im Projekt entstehen, um Anwendungsfälle mit unterschiedlichen Anforderungen abzubilden. Anschließend wird ein Funktionsmuster bei einem Logistikunternehmen umgesetzt, um entwickelte Strategien unter realen Bedingungen zu testen. Kommunale Netzbetreiber begleiten das Projekt beratend zur Sicherstellung der Netzdienlichkeit in Anbetracht der Entwicklungen am Strommarkt. Innerhalb dieses Gesamtvorhabens übernimmt die Hochschule Kempten (HKE) die Erforschung, Simulation und Entwicklung netzdienlicher Ladestrategien. Die HKE analysiert den Energiebedarf, Ladeintervalle und Flexibilisierungspotenziale, entwickelt den digitalen Zwilling der Ladeinfrastruktur und erstellt prädiktive Modelle für PV-Erzeugung, Netzlast und Strompreise. Aufbauend darauf werden KI-basierte, netzdienliche Ladestrategien trainiert, im Funktionsmuster beim Logistikunternehmen getestet und validiert. Ziel ist es, praxisnahe, skalierbare und übertragbare netzdienliche Lösungen zu schaffen und Digitalen Zwilling sowie KI-Modelle Open Source bereitzustellen.