EP4045354A1 - Verfahren zum elektrischen laden von fahrzeugbatterien für eine gruppe von fahrzeugen - Google Patents

Verfahren zum elektrischen laden von fahrzeugbatterien für eine gruppe von fahrzeugen

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Publication number
EP4045354A1
EP4045354A1 EP20800794.8A EP20800794A EP4045354A1 EP 4045354 A1 EP4045354 A1 EP 4045354A1 EP 20800794 A EP20800794 A EP 20800794A EP 4045354 A1 EP4045354 A1 EP 4045354A1
Authority
EP
European Patent Office
Prior art keywords
charging
group
member vehicles
vehicles
forecasting
Prior art date
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Pending
Application number
EP20800794.8A
Other languages
English (en)
French (fr)
Inventor
Andreas Heinrich
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Vitesco Technologies GmbH
Original Assignee
Vitesco Technologies GmbH
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Vitesco Technologies GmbH filed Critical Vitesco Technologies GmbH
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Pending legal-status Critical Current

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    • Y02T90/10—Technologies relating to charging of electric vehicles
    • Y02T90/12—Electric charging stations

Definitions

  • the invention relates to a method for charging vehicle batteries for a group of vehicles and a central control device for charging vehicle batteries for a group of vehicles.
  • the invention is therefore based on the object of making it possible for drivers of electric vehicles to charge the electric vehicle inexpensively and, if necessary, ecologically.
  • the object is achieved with a method and a control device according to the independent claims. Advantageous further developments are given in the dependent claims.
  • the invention makes use of the knowledge that buyers of large amounts of energy can trade on the electricity exchange.
  • the method according to the invention for electrically charging vehicle batteries for a group of member vehicles has the following steps:
  • the method according to the invention is suitable for charging electrically operated vehicles, ie vehicles that have at least one electric traction machine that is fed by a vehicle battery.
  • the vehicles are networked vehicles.
  • a group consists of a number X of member vehicles with a vehicle battery which is provided at least for operating an electric traction machine of the vehicle.
  • the number X of vehicles in the group and their common energy requirement is preferably large enough to appear as a group on the energy market can.
  • the number X therefore depends on the regulations of the respective energy market, for example a country.
  • a number X of at least 50, 100 or 1000 vehicles in a group is conceivable.
  • the number X is further preferably not specified, but depends on the number of vehicles participating in the method or. Driver.
  • the number X is also not constant or limited, but grows with the number of users.
  • a user can, for example, register a vehicle with the group and thus the vehicle becomes a member vehicle in the group. All vehicles registered in the group are preferably referred to as member vehicles in this application. Alternatively, the term member vehicles can only refer to the proportion of registered vehicles that are connected to a charging socket at the time the procedure is carried out and are therefore “ready to charge”.
  • member vehicles can only refer to the proportion of registered vehicles that are connected to a charging socket at the time the procedure is carried out and are therefore “ready to charge”.
  • regional marketing of energy in the form of small markets may also be possible. For example, electricity can be obtained directly from a neighbor who operates a photovoltaic system.
  • a group can only consist of a few vehicles, in extreme cases a single “plugged in” vehicle, ie a vehicle that is ready to be charged.
  • a group according to the invention can also be referred to as a “cluster”.
  • a statistical total energy requirement of all member vehicles of the group in a future period can be forecast from the information collected about past charging processes, the current state of charge of the vehicle batteries of the member vehicles, user profiles, such as driving habits, charging habits, in particular their temporal information.
  • the future period lasts for example 12 or 24 hours or a week and can start immediately, or also start in the future with a delay of 12, 24, 48 hours or a week, for example.
  • a statistical temporal distribution of the charging power requirement in the future period is generated from the user and vehicle data mentioned forecast. This means that it is statistically determined until when and how many vehicles require which charging power.
  • vehicle and user information is preferably taken into account, which allows conclusions to be drawn as to when the vehicles are needed again and which state of charge is required. For example, experience has shown that some member vehicles require fast charging, while others can wait for a more favorable time window.
  • an optimized overall charging capacity profile is determined for the group of member vehicles, which is optimized with regard to one or more optimization criteria.
  • Possible optimization criteria are, for example, the lowest possible price for the total amount of energy.
  • Another possible optimization criterion is the highest possible proportion of electricity from renewable energy sources.
  • Another possible optimization criterion is the shortest possible loading time, whereby this criterion may conflict with the other optimization criteria.
  • individual charging profiles are preferably determined for the individual member vehicles and, according to the invention, the charging processes of the individual member vehicles are controlled according to the respective profile.
  • This control of the charging processes of the member vehicles takes place via known chargers built into the vehicles, so-called "on board chargers".
  • the sum of the individual charging profiles for the member vehicles corresponds to the optimized overall charging capacity profile and thus the amount of energy purchased on the electricity market.
  • an expected price development for electrical power on a relevant energy market in the future period is forecast as an additional step. This forecast price development is preferably taken into account when determining the optimized overall charging power profile.
  • charging times with a low energy price can be preferred, and thus the total price for the amount of energy purchased on the electricity market can be reduced.
  • the expected price development for electrical power in a relevant energy market in the future period is preferably forecast, however, also as a function of weather data.
  • Corresponding weather data are, for example, a weather forecast.
  • a forecast about the availability of wind or solar energy in the future period can be derived from the weather forecast.
  • the availability of renewable energy sources, such as solar or wind energy can in turn influence the price development on the energy market.
  • the prognosis of the price development on the energy market can thus preferably be made taking into account weather data or a weather forecast.
  • Weather data can also be of immediate interest for the calculation of the optimized overall charging capacity profile, namely if one optimization criterion is to use the highest possible proportion of renewable energy sources. Therefore, the determination of the optimized overall charging power profile is preferably carried out as a function of weather data and / or as a function of the forecast price development on the relevant energy market.
  • weather data can also be used to forecast the total energy requirement or the forecast of the temporal distribution of the charging power requirement. For example, high temperatures and high Solar radiation make a high need for air conditioning in the member vehicles necessary, which increases the energy demand.
  • the total energy requirement for electrical charging and / or the temporal distribution of the charging power requirement for the group of member vehicles over the future period is forecast using a statistical evaluation of information about previous charging processes of the member vehicles.
  • information about previous charging processes and / or other vehicle data and / or user data can preferably be sent from the member vehicles to a central processing unit via a wireless communication interface.
  • Vehicle data contain, for example, information about the state of charge of the vehicle battery (SOC, State Of Charge), information about previous charging processes, user profiles, e.g. information obtained from previous trips (driving habits, repeated or regular trips, schedules, personal charging behavior of the user).
  • SOC State Of Charge
  • user profiles e.g. information obtained from previous trips (driving habits, repeated or regular trips, schedules, personal charging behavior of the user).
  • the data transfer is preferably carried out anonymously, without personal data. However, a limited vehicle identification is preferably made possible, since the individual vehicles are to be controlled individually later.
  • information about previous charging processes of the vehicles contained in the group is evaluated, preferably statistically. Information about past charging processes can be recorded, for example, about usage times of the electric chargers on the vehicles (on board charger) and transmitted to the central server unit.
  • a central processing unit can be, for example, a server device or in a cloud.
  • the central processing unit forms the backend of the application. This is where the information is collected, evaluated, forecasts are made, optimized overall charging capacity profiles are calculated, individual charging profiles are determined and the on-board chargers are controlled to carry out the charging process.
  • individual steps of the method can also take place in a vehicle memory or computing unit in the member vehicles.
  • the data on previous charging processes and / or other vehicle data and / or user data, data from previous charging processes can be (temporarily) stored and sent to the central processing unit via a communication interface.
  • This vehicle storage or computing unit can, for example, also at least partially carry out the evaluation of the data and a prognosis about the future charging requirements.
  • the timing of the charging processes of the individual member vehicles can be adjusted with respective performance profiles if necessary.
  • the charging profiles may be corrected.
  • the group of member vehicles with their large number X of energy storage devices each vehicle battery of a member vehicle is an energy storage device
  • the group of member vehicles with their large number X of energy storage devices can intercept current peaks or current sinks in the power grid. In such a case, even cheaper electricity prices can be achieved on the energy market or regular fees may apply. Feeding energy back from the vehicle batteries into the power grid can be of particular interest in small markets in the low-voltage range.
  • the method according to the invention thus offers the advantages that current peaks or current sinks in the power grid can be skillfully avoided or exploited and, in addition, financial or ecological benefits can be generated for the group members.
  • Network stabilization or frequency equalization can be brought about, particularly in the case of small markets at the low voltage level.
  • forecasts about the total energy demand and the temporal distribution can be subject to errors or uncertainties.
  • the error to be expected in a forecast is usually greater, the further the forecast future period for which the forecast is made is in the future.
  • the number of “plugged in” vehicles that are ready to be charged can also change.
  • the error will usually lie in fluctuations in the profile above a basic requirement.
  • the steps of forecasting the total energy requirement, forecasting the temporal distribution of the charging power requirement over the future period, calculating the optimized total charging capacity profile and purchasing an amount of energy are carried out repeatedly with decreasing time intervals from the future period, with When purchasing the amount of energy, initially only part of the optimized total charging power profile is purchased, and when it is repeated, part or all of the difference between the optimized total charging power profile and the amount of energy already purchased for the future period is purchased.
  • a central control unit for electrically charging vehicle batteries for a group of member vehicles is a further aspect of the invention.
  • a receiving device for receiving vehicle data and / or user data from member vehicles belonging to the group
  • a forecasting unit for forecasting a total energy requirement of the group of member vehicles in a future period a forecasting unit for forecasting a temporal distribution of the charging power requirement of the member vehicles over the future period; a computing unit for calculating a total charging power profile optimized with regard to one or more optimization criteria for the group of member vehicles as a function of the forecast total energy requirement and the forecast distribution of the charging power requirement over time,
  • a control unit for the timing of charging processes of the individual member vehicles from the group with a respective charging profile, so that the sum of the respective charging profiles of the individual member vehicles corresponds to the optimized overall profile of the charging capacity.
  • the central control unit is preferably set up to carry out the method according to the invention in accordance with one or more of the embodiment variants described above.
  • Another aspect of the invention is a vehicle storage or computing unit which is set up to store information about past charging processes and / or other vehicle data and / or user data from past charging processes and to send it to the central control unit via a communication interface.
  • This vehicle storage or computing unit is preferably arranged in a vehicle, in particular in a member vehicle.
  • the vehicle storage unit or computing unit is also designed to evaluate the stored data and / or to forecast a future energy requirement and preferably its temporal profile.
  • the forecast of the future energy demand for the member vehicle can then preferably be created in the vehicle itself and sent to the central control unit.
  • FIG. 1 a group consisting of N member vehicles
  • Figure 2 Steps of the method according to the invention for determining the
  • FIG. 3 the forecasting of a price development on the energy market
  • FIG. 4 an overview of the method according to the invention.
  • group 10 contains X participating member vehicles (1, 2, ... N, N + 1, ... X) of which a subset N is connected to a charging station 12 at one point in time, ie plugged into a charging socket are.
  • the subset N can in turn comprise several regionally limited subgroups (not shown)
  • FIG. 2 shows schematically how the N member vehicles send user and vehicle data to the central processing unit (backend) 20 via wireless communication 13.
  • vehicle data contain, for example, information about the state of charge of the vehicle battery (SOC, State Of Charge), information about previous charging processes, user profiles, e.g. information obtained from previous trips (driving habits, repeated or regular trips, schedules, personal charging behavior of the user)
  • information about past charging processes of the vehicles contained in the group is preferably evaluated statistically.
  • Information about previous charging processes can be recorded, for example, about usage times of the electrical charging devices 14 on the vehicles (on-board charger) and transmitted to the central processing unit 20.
  • Information about past charging processes can be obtained, for example, on the basis of the usage times of the electrical chargers installed in the member vehicles.
  • a prognosis 21 is made in the central processing unit 20 about the Total energy requirement for the N vehicles in the future period T and its temporal distribution.
  • FIG. 3 shows the creation of a prognosis 22 for the development of electricity prices for the future period T.
  • the computing unit 20 receives price information 24 from the energy market.
  • weather data 23 are taken into account and an improved electricity price forecast 22 for the period T is created.
  • FIG. N An overall overview of the method according to the invention is shown in FIG. N vehicles 1, 2, 3, ... N from group N are plugged into the charging socket 12 and send users or vehicle data to the central processing unit 20 via wireless communication 13
  • Information already collected about previous charging processes and, based on weather data 23, a total energy requirement of the N vehicles in the period T, a temporal distribution of the charging requirement over the period T and a forecast for the development of the electricity price in the period T are created.
  • an optimized overall charging power profile POPT , 25 is calculated, which is optimized, for example, in relation to a low electricity price or in relation to a proportion of renewable energy sources.
  • energy is purchased 27 on the electricity exchange 26.
  • a respective charging power profile P 1 is calculated and the respective charger 14 of the member vehicle is controlled accordingly to carry out the charging process.
  • the sum of the individual charging line profiles Pi then corresponds to the optimized overall charging power profile POPT.
  • the invention thus makes it possible, on the basis of user and vehicle data, to forecast weather forecasts for a group of vehicles, a common energy and charging requirement.
  • energy can be purchased and used in an optimized way with regard to the price or the utilization of renewable energy sources.
  • a financial advantage that comes from acting as a Group could be achieved on the electricity market, can thus be passed on to the users.

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen mit den Schritten: Prognostizieren eines Gesamtenergiebedarfs für das elektrische Laden von Fahrzeugbatterien für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in einem zukünftigen Zeitraum; Prognostizieren einer zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen über den zukünftigen Zeitraum, Berechnung eines hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in Abhängigkeit des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs; Einkauf einer Energiemenge entsprechend des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils an einem relevanten Energiemarkt; und zeitliches Ansteuern der Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge aus der Gruppe mit einem jeweiligen Ladeprofil, so, dass die Summe der jeweiligen Ladeprofile der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge dem optimierten Gesamtprofil der Ladeleistung entspricht.

Description

Beschreibung
Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für eine Gruppe von Fahrzeugen
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Laden von Fahrzeugbatterien für eine Gruppe von Fahrzeugen sowie eine zentrale Steuereinrichtung zum Laden von Fahrzeugbatterien für eine Gruppe von Fahrzeugen.
Im Zuge der zunehmenden Elektrifizierung des Antriebs von Fahrzeugen werden Lösungen gefragt, die ein intelligentes und möglichst ökologisches oder ökonomisches Laden einer großen Anzahl von Fahrzeugen ermöglichen. Zum einen ist die Verfügbarkeit von Energie aus regenerativen Energiequellen wie Solar- und Windenergie stark von Witterung und Tageszeiten abhängig. Zum anderen unterliegen die Preise für Energie unter anderem dadurch bedingt starken tageszeitlichen und längerfristigen Schwankungen. Diese Preise werden an regionalen oder nationalen Strommärkten bzw. Strombörsen erzielt und haben in der jeweiligen Region bzw. dem jeweiligen Land Gültigkeit.
Zum Laden elektrisch betriebener Fahrzeuge mit einer elektrischen Traktionsmaschine, die aus einer Fahrzeugbatterie gespeist wird, wie reinen Elektrofahrzeugen oder sogenannten Plug-In Hybriden wird immer mehr elektrische Leistung nötig. Für einen Nutzer eines Elektrofahrzeugs oder eines Plug-In Hybriden kann es daher interessant sein, die Fahrzeugbatterie möglichst dann zu laden, wenn der Strom besonders günstig ist und /oder möglichst viel Energie aus regenerativen Energiequellen verfügbar ist. Als einzelner Nutzer eines Fahrzeuges kann man aber nicht an der Strombörse handeln. Dies ist nur zugelassenen Händlern, Netzbetreibern, Stromanbietern, oder großen Abnehmern wie großen Unternehmen möglich.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, es für Fahrer von Elektrofahrzeugen ein günstiges und ggf. ökologisches Laden des Elektrofahrzeugs zu ermöglichen. Die Aufgabe wird gelöst mit einem Verfahren sowie einer Steuereinrichtung gemäß den unabhängigen Ansprüchen. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
Die Erfindung macht sich die Erkenntnis zu Nutze, dass Abnehmer großer Energiemengen an der Strombörse handeln können.
Das erfindungsgemäße Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen weist die Schritte auf:
- Prognostizieren eines Gesamtenergiebedarfs für das elektrische Laden von Fahrzeugbatterien für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in einem zukünftigen Zeitraum;
- Prognostizieren einer zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen über den zukünftigen Zeitraum,
- Berechnung eines hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in Abhängigkeit des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs
- Einkauf einer Energiemenge entsprechend des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils an einem relevanten Energiemarkt;
- und zeitliches Ansteuern der Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge aus der Gruppe mit einem jeweiligen Ladeprofil, so, dass die Summe der jeweiligen Ladeprofile der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge dem optimierten Gesamtprofil der Ladeleistung entspricht.
Das erfindungsgemäße Verfahren eignet sich zum Laden elektrisch betreibbarer Fahrzeuge d.h. Fahrzeuge, die mindestens eine elektrische Traktionsmaschine aufweisen, die von einer Fahrzeugbatterie gespeist wird. Vorzugsweise sind die Fahrzeuge vernetzte Fahrzeuge. Erfindungsgemäß besteht eine Gruppe aus einer Anzahl X von Mitgliedsfahrzeugen mit einer Fahrzeugbatterie, die zumindest zum Betreiben einer elektrischen Traktionsmaschine des Fahrzeugs vorgesehen ist. Die Anzahl X der Fahrzeuge in der Gruppe und deren gemeinsamer Energiebedarf ist vorzugsweise ausreichend groß, um als Gruppe am Energiemarkt auftreten zu können. Daher ist die Anzahl X abhängig von Regularien des jeweiligen Energiemarktes, beispielsweise eines Landes. Vorstellbar ist beispielsweise eine Anzahl X von mindestens 50, 100 oder 1000 Fahrzeugen in einer Gruppe. Die Anzahl X ist weiter vorzugsweise nicht vorgegeben, sondern richtet sich nach der Zahl der an dem Verfahren teilnehmenden Fahrzeuge/bzw. Fahrer. Die Anzahl X ist außerdem nicht konstant oder begrenzt sondern wächst mit der Anzahl der Nutzer. Ein Nutzer kann ein Fahrzeug beispielsweise bei der Gruppe anmelden und somit wird das Fahrzeug zu einem Mitgliedsfahrzeug in der Gruppe. Alle in der Gruppe angemeldeten Fahrzeuge werden vorzugsweise in dieser Anmeldung als Mitgliedsfahrzeuge bezeichnet. Alternativ kann sich die Bezeichnung Mitgliedsfahrzeuge hierin auch nur auf den Anteil der angemeldeten Fahrzeuge beziehen, die zum Zeitpunkt der Ausführung des Verfahrens mit einer Ladebuchse verbunden sind, und somit „ladebereit“ sind. In bestimmten Energiemärkten kann auch eine regionale Vermarktung von Energie in Form von Kleinstmärkten möglich sein. Beispielsweise kann Strom direkt von einem Nachbarn bezogen werden, der eine Photovoltaikanlage betreibt. Bei solche Kleinstmärkten, die in der Regel nur auf Niederspannungsebene betrieben werden, kann eine Gruppe auch nur aus wenigen Fahrzeugen, im Extremfall einem einzelnen „eingesteckten“ d.h. ladebereiten Fahrzeug bestehen. Allgemein kann eine Gruppe gemäß der Erfindung auch als „Cluster“ bezeichnet werden.
Aus gesammelten Informationen über vergangene Ladevorgänge, aktuelle Ladezustände (State of Charge) der Fahrzeugbatterien der Mitgliedsfahrzeuge, Nutzerprofilen, wie beispielsweise Fahrgewohnheiten, Ladegewohnheiten, insbesondere deren zeitlicher Verlautete kann ein statistischer Gesamtenergiebedarf aller Mitgliedsfahrzeuge der Gruppe in einem zukünftigen Zeitraum prognostiziert werden. Der zukünftige Zeitraum dauert beispielsweise 12 oder 24 Stunden oder eine Woche und kann sofort beginnen, oder auch in der Zukunft starten beispielsweise mit 12, 24, 48 Stunden oder einer Woche Verzögerung.
Zusätzlich wird aus den genannten Nutzer- und Fahrzeugdaten eine statistische zeitliche Verteilung des Ladeleistungsbedarfs in dem zukünftigen Zeitraum prognostiziert. D.h. hierzu wird statistisch ermittelt, bis wann, wie viele Fahrzeuge welche Ladeleistung benötigen. Dazu werden vorzugsweise Fahrzeug- und Nutzreinformationen berücksichtigt, die Rückschlüsse zulassen, wann die Fahrzeuge wieder benötigt werden, und welcher Ladezustand benötigt wird. Bei einigen Mitgliedsfahrzeugen ist beispielsweise erfahrungsgemäß ein schnelles Laden erforderlich, für andere kann ein günstigeres Zeitfenster abgewartet werden.
Anhand des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs wird ein optimiertes Gesamt-Ladeleistungs-Profil für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen ermittelt, welches hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimiert ist. Mögliche Optimierungskriterien sind beispielsweise ein möglichst niedriger Preis für die Gesamtenergiemenge. Ein weiteres mögliches Optimierungskriterium ist ein möglichst hoher Anteil an Strom aus regenerativen Energiequellen. Ein weiteres mögliches Optimierungskriterium ist eine möglichst kurze Ladezeit, wobei dieses Kriterium unter Umständen in Konflikt mit den anderen Optimierungskriterien stehen kann.
Auf Grundlage des somit ermittelten optimierte Gesamt-Ladeleistungs-Profils wird nun erfindungsgemäß elektrische Leistung an einem relevanten Strommarkt, d.h. beispielsweise an der Strombörse gekauft. Damit werden die Stromerzeuger vertraglich verpflichtet, die angeforderte Leistung entsprechend dem zeitlichen Profil und zu den jeweils gültigen Strompreisen in das Stromnetz einzuspeisen.
Schließlich werden vorzugsweise individuelle Ladprofile für die einzelnen Mitgliedsfahrzeuge ermittelt, und erfindungsgemäß die Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge entsprechend nach dem jeweiligen Profil angesteuert. Diese Ansteuerung der Ladevorgänge der Mitgliedsfahrzeuge erfolgt über bekannte, in den Fahrzeugen eingebaute Ladegeräte, sogenannte „on board charger“. Dabei entspricht die Summe der individuellen Ladeprofile für die Mitgliedsfahrzeuge dem optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profil und somit der am Strommarkt eingekauften Energiemenge. Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung der Erfindung wird als zusätzlicher Schritt eine zu erwartende Preisentwicklung für elektrische Leistung an einem relevanten Energiemarkt in dem zukünftigen Zeitraum prognostiziert. Diese prognostizierte Preisentwicklung wird vorzugsweise bei der Ermittlung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils berücksichtigt. Somit können beispielsweise Ladezeiten mit einem niedrigen Energiepreis bevorzugt werden, und somit der Gesamtpreis für die am Strommarkt bezogene Energiemenge reduziert werden.
Für die Prognose der Strompreisentwicklung kann auf bekannte Prognoseverfahren zurückgegriffen werden, die bereits jetzt am Strommarkt zum Einsatz kommen. Vorzugsweise erfolgt das prognostizieren der zu erwartenden Preisentwicklung für elektrische Leistung an einem relevanten Energiemarkt in dem zukünftigen Zeitraum jedoch auch in Abhängigkeit von Wetterdaten.
Entsprechende Wetterdaten sind beispielsweise eine Wetterprognose. Aus der Wetterprognose kann eine Prognose über die Verfügbarkeit von Wind- oder Solarenergie in dem zukünftigen Zeitraum abgeleitet werden. Die Verfügbarkeit von regenerativen Energiequellen, wie Solar- oder Windenergie kann wiederum die Preisentwicklung am Energiemarkt beeinflussen. Somit kann die Prognose der Preisentwicklung am Energiemarkt vorzugsweise unter Berücksichtigung von Wetterdaten bzw. einer Wetterprognose erfolgen.
Wetterdaten können auch unmittelbar interessant sein für die Berechnung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils, wenn nämlich ein Optimierungskriterium darin besteht, einen möglichst hohen Anteil an regenerativen Energiequellen zu nutzen. Daher wird die Ermittlung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils vorzugsweise in Abhängigkeit von Wetterdaten und/oder in Abhängigkeit der prognostizierten Preisentwicklung am relevanten Energiemarkt durchgeführt.
Zusätzlich können Wetterdaten auch für die Prognose des Gesamtenergiebedarfs oder die Prognose der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs herangezogen werden. Beispielsweise können hohe Temperaturen und eine hohe Sonneneinstrahlung einen hohen Klimatisierungsbedarf in den Mitgliedsfahrzeugen erforderlich machen, wodurch der Energiebedarf steigt.
Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung erfolgt das Prognostizieren des Gesamtenergiebedarfs für das elektrische Laden und/oder der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen über den zukünftigen Zeitraum anhand einer statistischen Auswertung von Informationen über vergangene Ladevorgänge der Mitgliedsfahrzeuge.
Hierfür können vorzugsweise von den Mitgliedsfahrzeugen Informationen über vergangene Ladevorgänge und/oder andere Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle an eine zentrale Recheneinheit gesendet werden.
Fahrzeugdaten enthalten beispielsweise Informationen über den Ladezustand der Fahrzeugbatterie (SOC, State Of Charge), Informationen über vergangene Ladevorgänge, Nutzerprofile, z.B. anhand von vergangenen Fahrten gewonnene Informationen (Fahrgewohnheiten, wiederholte oder regelmäßige Fahrten, Zeitpläne, persönliches Ladeverhalten des Nutzers). Die Datenübertragung erfolgt vorzugsweise anonymisiert, ohne personenbezogene Daten. Vorzugsweise wird aber eine befristete Fahrzeugidentifizierung ermöglicht, da die einzelnen Fahrzeuge später individuell angesteuert werden sollen. In der zentralen Recheneinheit werden Informationen über vergangene Ladevorgänge der in der Gruppe enthaltenen Fahrzeuge vorzugsweise statistisch ausgewertet. Informationen über vergangene Ladevorgänge können beispielsweise über Nutzungszeiten der elektrischen Ladegeräte an den Fahrzeugen (on board charger) erfasst und an die zentrale Servereinheit übermittelt werden. Eine zentrale Recheneinheit kann beispielsweise eine Servereinrichtung sein oder in einer Cloud. Während die in den Fahrzeugen eingebauten Ladegeräte die einzelnen Ladevorgänge regeln, bildet die zentrale Recheneinheit das Backend der Anwendung. Hier werden die Informationen gesammelt, ausgewertet, Prognosen erstellt, optimierte Gesamt-Ladeleistungs-Profile berechnet, individuelle Ladeprofile ermittelt und die on board Ladegeräte zur Durchführung des Ladevorgangs angesteuert. Alternativ können einzelne Schritte des Verfahrens auch in einer Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit in den Mitgliedsfahrzeugen erfolgen. Hier können die Daten über vergangene Ladevorgänge und/oder andere Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten Daten aus vergangenen Ladevorgängen (zwischen-)gespeichert und über eine Kommunikationsschnittstelle an die zentrale Recheneinheit gesendet werden. Diese Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit kann beispielsweise auch die Auswertung der Daten und eine Prognose über die zukünftigen Ladebedarf zumindest teilweise durchführen.
Gemäß einer weiter bevorzugten Ausführungsvariante des erfindungsgemäßen Verfahrens zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen kann das zeitliche Ansteuern der Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge mit jeweiligen Leistungsprofilen bei Bedarf angepasst werden.
Da der Einkauf der Energiemenge aufgrund von Prognosen über den Gesamtenergiebedarf und die zeitliche Verteilung getätigt wird, und diese fehlerhaft sein können, kann es zu Korrekturen an den Ladeprofilen kommen. Darüber hinaus kann die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen mit ihrer Vielzahl X an Energiespeichern (Jede Fahrzeugbatterie eines Mitgliedfahrzeuges ist ein Energiespeicher) als Teilnehmer am Strommarkt ggf. Stromspitzen oder Stromsenken im Stromnetz abfangen. In solch einem Fall können ggf. noch günstigere Strompreise am Energiemarkt erzielt werden, bzw. Regelentgelte anfallen. Eine Rückspeisung von Energie aus den Fahrzeugbatterien in das Stromnetz kann insbesondere bei Kleinstmärkten im Niederspannungsbereich interessant sein.
Das Erfindungsgemäße Verfahren bietet somit die Vorteile, dass Stromspitzen bzw. Stromsenken im Stromnetz geschickt vermieden bzw. ausgenutzt werden können und zusätzlich finanzielle bzw. ökologische Nutzen für die Gruppenmitglieder generiert werden können. Insbesondere bei Kleinstmärkten auf Niederspannungsebene kann eine Netzstabilisierung bzw. ein Frequenzausgleich bewirkt werden.
Wie oben erwähnt, können Prognosen über den Gesamtenergiebedarf und die zeitliche Verteilung mit Fehlern oder Unsicherheiten behaftet sein. Der zu erwartende Fehler einer Prognose ist dabei in der Regel umso größer, je weiter der zukünftige Zeitraum für den prognostiziert wird in der Zukunft liegt. Unter anderem kann sich auch die Zahl der „gesteckten“, ladebereiten Fahrzeuge verändern. Bei einem erfindungsgemäß prognostizierten Gesamt-Ladeleistungs-Profil wird der Fehler in der Regel in Schwankungen des Profils oberhalb eines Grundbedarfs liegen.
Gemäß einer bevorzugten Weiterbildung des erfindungsgemäßen Verfahrens werden daher die Schritte Prognostizieren des Gesamtenergiebedarfs, Prognostizieren der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs über den zukünftigen Zeitraum, Berechnung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils und Einkauf einer Energiemenge mit abnehmenden zeitlichen Abständen zum dem zukünftigen Zeitraum wiederholt durchgeführt, wobei beim Einkauf der Energiemenge zunächst nur ein Teil des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils gekauft wird und bei der wiederholten Durchführung ein Teil oder die ganze Differenz zwischen dem optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profil und der bereits für den zukünftigen Zeitraum eingekauften Energiemenge zugekauft wird.
Bei der ersten Durchführung kann somit beispielsweise nur ein Grundbedarf am Strommarkt gekauft werden. Mit einem größeren Abstand zu dem zukünftigen Zeitraum kann dabei ggf. ein günstigerer Preis anfallen. Je näher der zukünftige Zeitraum rückt, desto genauer werden die Prognose und Berechnung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils. Allerdings ist man bei der zeitlichen Gestaltung der Ladevorgänge weniger flexibel und muss den jeweils gültigen Strompreis bezahlen. Aufgrund des bereits zuvor gedeckten Grundbedarfs, muss nun aber nur noch die Differenz der erforderlichen Strommenge zum jeweils gültigen Preis zugekauft werden. Dies kann vorzugsweise mehrfach wiederholt werden, wobei die Prognosen vorzugsweise mit jedem mal genauer werden.
Eine zentrale Steuereinheit zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen ist ein weiterer Aspekt der Erfindung.
- einer Empfangseinrichtung zum Empfangen von Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten von zur Gruppe gehörenden Mitgliedsfahrzeugen,
- einer Prognoseeinheit zum Prognostizieren eines Gesamtenergiebedarfs der Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in einem zukünftigen Zeitraum - einer Prognoseeinheit zum Prognostizieren einer zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs der Mitgliedsfahrzeuge über den zukünftigen Zeitraum; einer Recheneinheit zum Berechnen eines hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in Abhängigkeit des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs,
- einer Steuereinheit zum zeitlichen Ansteuern von Ladevorgängen der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge aus der Gruppe mit einem jeweiligen Ladeprofil, so, dass die Summe der jeweiligen Ladeprofile der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge dem optimierten Gesamtprofil der Ladeleistung entspricht.
Die zentrale Steuereinheit ist vorzugsweise eingerichtet das erfindungsgemäße Verfahren gemäß einer oder mehrerer der oben beschriebenen Ausführungsvarianten durchzuführen.
Ein weiterer Aspekt der Erfindung ist eine Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit, welche eingerichtet ist, Informationen über vergangene Ladevorgänge und/oder andere Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten Daten aus vergangenen Ladevorgängen zu speichern und über eine Kommunikationsschnittstelle an die zentrale Steuereinheit zu senden. Diese Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit ist vorzugsweise in einem Fahrzeug, insbesondere in einem Mitgliedsfahrzeug angeordnet.
Gemäß einer vorteilhaften Weiterbildung ist die Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit auch ausgebildet zur Auswertung der gespeicherten Daten und/oder zur Prognose eines zukünftigen Energiebedarfs und vorzugsweise dessen zeitlichen Verlaufs. Die Prognose des zukünftigen Energiebedarfs für das Mitgliedsfahrzeug kann dann vorzugsweise im Fahrzeug selbst erstellt werden und an die zentrale Steuereinheit gesendet werden.
Im Folgenden wird die Erfindung anhand der Figuren 1 bis 4 näher erläutert.
Es zeigen schematisch: Figur 1 : eine Gruppe bestehend aus N Mitgliedsfahrzeugen;
Figur 2: Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens zum Ermitteln des
Energiebedarfs der Gruppe von Fahrzeugen und einer statistischen Leistungsverteilung über einen zukünftigen Zeitraum;
Figur 3: das Prognostizieren einer Preisentwicklung am Energiemarkt; und
Figur 4: einen Überblick über das erfindungsgemäße Verfahren.
In Figur 1 enthält die Gruppe 10 enthält X teilnehmende Mitgliedsfahrzeuge (1 ,2,... N, N+1 , ...X ) von denen eine Teilmenge N zu einem Zeitpunkt mit einer Ladestation 12 verbunden ist, d.h. in eine Ladebuchse gesteckt sind. Die Teilmenge N kann wiederum mehrere regional begrenzte Untergruppen umfassen (nicht dargestellt)
Figur 2 zeigt schematisch, wie die N Mitgliedsfahrzeuge Nutzer- und Fahrzeugdaten über einer drahtlose Kommunikation 13 an die zentrale Recheneinheit (Backend) 20 senden. Die Fahrzeugdaten enthalten beispielsweise Informationen über den Ladezustand der Fahrzeugbatterie (SOC, State Of Charge), Informationen über vergangene Ladevorgänge, Nutzerprofile, z.B. anhand von vergangenen Fahrten gewonnene Informationen (Fahrgewohnheiten, wiederholte oder regelmäßige Fahrten, Zeitpläne, persönliches Ladeverhalten des Nutzers)
In der zentralen Servereinheit 20 werden Informationen über vergangene Ladevorgänge der in der Gruppe enthaltenen Fahrzeuge vorzugsweise statistisch ausgewertet. Informationen über vergangene Ladevorgänge können beispielsweise über Nutzungszeiten der elektrischen Ladegeräte 14 an den Fahrzeugen (on board charger) erfasst und an die zentrale Recheneinheit 20 übermittelt werden. Informationen über vergangene Ladevorgänge können beispielsweise anhand von Nutzungszeiten der in den Mitgliedsfahrzeugen eingebauten elektrischen Ladegeräten gewonnen werden. Anhand der empfangenen Daten wird in der zentralen Recheneinheit 20 eine Prognose 21 erstellt über den Gesamtenergiebedarf für die N Fahrzeuge in dem zukünftigen Zeitraum T und dessen zeitliche Verteilung.
Figur 3 zeigt die Erstellung einer Prognose 22 für die Strompreisentwicklung für den zukünftigen Zeitraum T. Dafür erhält die Recheneinheit 20 Preisinformationen 24 vom Energiemarkt. Zusätzlich werden Wetterdaten 23 berücksichtigt und eine verbesserte Strompreisprognose 22 für den Zeitraum T erstellt.
In Figur 4 ist ein Gesamtüberblick über das erfindungsgemäße Verfahren dargestellt. N Fahrzeuge 1 , 2 , 3, ... N aus der Gruppe N sind in die Ladebuchse 12 gesteckt und senden über eine drahtlose Kommunikation 13 Nutzer bzw. Fahrzeugdaten an die zentrale Recheneinheit 20. Dort wird auf Basis der Nutzer und Fahrzeugdaten sowie aufgrund der bereits gesammelten Informationen über vergangene Ladevorgänge sowie aufgrund von Wetterdaten 23 ein Gesamtenergiebedarf der N Fahrzeuge im Zeitraum T, eine zeitliche Verteilung des Ladebedarfs über den Zeitraum T und eine Prognose für die Strompreisentwicklung im Zeitraum T erstellt. Daraus wird ein optimiertes Gesamt-Ladeleistungsprofil POPT, 25 berechnet, was beispielsweise optimiert ist in Bezug auf einen niedrigen Strompreis oder in Bezug auf einen Anteil von regenerativen Energiequellen. Entsprechend diesem optimierten Gesamt-Ladeleistungsprofil 25 wird Energie an der Strombörse 26 eingekauft 27.
Für jedes der N Mitgliedsfahrzeuge 1 ,2,3, ... N wird ein jeweiliges Ladeleistungsprofil P, berechnet und das jeweilige Ladegerät 14 des Mitgliedsfahrzeuge entsprechend angesteuert, den Ladevorgang durchzuführen. Die Summe der einzelnen Ladeleitungsprofilen Pi entstpricht dann dem optimierten Gesamt-Ladeleistungsprofil POPT.
Die Erfindung ermöglicht es somit anhand von Nutzer- und Fahrzeugdaten, Wetterprognosen für eine Gruppe von Fahrzeugen einen gemeinsamen Energie- und Ladebedarf zu prognostizieren. Anhand dieses prognostizierten Bedarfs und einer prognostizierten Strompreisentwicklung kann Energie optimiert hinsichtlich des Preises oder hinsichtlich der Ausnutzung regenerativer Energiequellen eingekauft und genutzt werden. Ein finanzieller Vorteil, der durch das Auftreten als Gruppe am Strommarkt erzielt werden konnte, kann somit an die Nutzer weitergegeben werden.

Claims

Patentansprüche
1 . Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe (10) von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) mit den Schritten:
- Prognostizieren eines Gesamtenergiebedarfs für das elektrische Laden von Fahrzeugbatterien für die Gruppe (10) von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2, ... N) in einem zukünftigen Zeitraum;
- Prognostizieren einer zeitlichen Verteilung (21 ) des Ladeleistungsbedarfs für die Gruppe (10) von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) über den zukünftigen Zeitraum,
- Berechnung eines hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) in Abhängigkeit des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs (21 ),
- Einkauf einer Energiemenge entsprechend des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) an einem relevanten Energiemarkt (26);
- und zeitliches Ansteuern der Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge (1 , 2,... N) aus der Gruppe mit einem jeweiligen Ladeprofil, so, dass die Summe der jeweiligen Ladeprofile (Pi) der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge (1 , 2,... N) dem optimierten Gesamtprofil der Ladeleistung entspricht.
2. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) gemäß Anspruch 1 , mit dem weiteren Schritt:
- Prognostizieren einer zu erwartenden Preisentwicklung (22) für elektrische Leistung an einem relevanten Energiemarkt in dem zukünftigen Zeitraum.
3. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) gemäß Anspruch 2, wobei das Prognostizieren der zu erwartenden Preisentwicklung für elektrische Leistung an einem relevanten Energiemarkt in dem zukünftigen Zeitraum in Abhängigkeit von Wetterdaten (23) erfolgt.
4. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) gemäß einem der vorherigen Ansprüche, wobei die Berechnung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) für die Gruppe (10) von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) zusätzlich in Abhängigkeit von Wetterdaten (23) und/oder in Abhängigkeit der prognostizierten Preisentwicklung (22) am relevanten Energiemarkt durchgeführt wird.
5. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das Prognostizieren des Gesamtenergiebedarfs für das elektrische Laden und/oder der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs (21 ) für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen über den zukünftigen Zeitraum anhand einer statistischen Auswertung von Informationen über vergangene Ladevorgänge der Mitgliedsfahrzeuge erfolgt.
6. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei die Mitgliedsfahrzeuge Informationen über Ladevorgänge und/oder andere Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten über eine drahtlose Kommunikationsschnittstelle an eine zentrale Recheneinheit senden.
7. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei für das Prognostizieren des Gesamtenergiebedarfs und das Prognostizieren der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1, 2,...N) über den zukünftigen Zeitraum
Nutzerdaten von Fahrern der Gruppe ausgewertet werden.
8. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche, wobei das zeitliche Ansteuern der Ladevorgänge der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge (1 , 2,...N) mit jeweiligen Leistungsprofilen bei Bedarf adaptiert wird.
9. Verfahren zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) gemäß einem der vorhergehenden Ansprüche,, wobei die Schritte
Prognostizieren des Gesamtenergiebedarfs, Prognostizieren der zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs über den zukünftigen Zeitraum, Berechnung des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) und Einkauf einer Energiemenge mit abnehmenden zeitlichen Abständen zum dem zukünftigen Zeitraum wiederholt durchgeführt werden, und wobei beim Einkauf zunächst nur ein Teil der Energiemenge entsprechend des optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) gekauft wird und bei der wiederholten Durchführung ein Teil oder die ganze Differenz zwischen dem optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profil und der bereits für den zukünftigen Zeitraum eingekauften Energiemenge zugekauft wird.
10. Zentrale Steuereinheit zum elektrischen Laden von Fahrzeugbatterien für ein Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen (1 , 2,... N) mit
- einer Empfangseinrichtung zum Empfangen von Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten von zur Gruppe gehörenden Mitgliedsfahrzeugen(1 , 2,... N),
- einer Prognoseeinheit zum Prognostizieren eines Gesamtenergiebedarfs der Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in einem zukünftigen Zeitraum
- einer Prognoseeinheit zum Prognostizieren einer zeitlichen Verteilung des Ladeleistungsbedarfs der Mitgliedsfahrzeuge (1 , 2,... N) über den zukünftigen Zeitraum;
- einer Recheneinheit zum Berechnen eines hinsichtlich eines oder mehrerer Optimierungskriterien optimierten Gesamt-Ladeleistungs-Profils (POPT) für die Gruppe von Mitgliedsfahrzeugen in Abhängigkeit des prognostizierten Gesamtenergiebedarfs und der prognostizierten zeitlichen Verteilung (21 ) des Ladeleistungsbedarfs,
- einer Steuereinheit zum zeitlichen Ansteuern von Ladevorgängen der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge aus der Gruppe mit einem jeweiligen Ladeprofil, so, dass die Summe der jeweiligen Ladeprofile (Pi) der einzelnen Mitgliedsfahrzeuge (1 , 2, ... N) dem optimierten Gesamtprofil (POPT) der Ladeleistung entspricht.
11. Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit, welche eingerichtet ist, Informationen über vergangene Ladevorgänge und/oder andere Fahrzeugdaten und/oder Nutzerdaten zu speichern und über eine Kommunikationsschnittstelle an die zentrale Steuereinheit gemäß Anspruch 10 zu senden.
12. Fahrzeug-Speicher- bzw. Recheneinheit gemäß Anspruch 11 , die zur Auswertung der gespeicherten Daten und/oder zur Prognose eines zukünftigen Energiebedarfs und/oder dessen zeitlichen Verlaufs eingerichtet ist.
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