SmaChaCo: Intelligente und Bidirektionale Ladelösungen für gemeinschaftliche Laststeuerung in Quartieren

Das Projekt SmaChaCo (Smart Charging Community) macht die Flexibilität von E-Fahrzeugen in unterschiedlichen Formen von Energiegemeinschaften nutzbar und entwickelt dafür intelligente uni- und bidirektionale Ladestrategien.

Flexibilität von E-Fahrzeugen nutzbar machen

SmaChaCo verfolgt das Ziel, Flexibilität von E-Fahrzeugen in unterschiedlichsten Formen von Energiegemeinschaften nutzbar zu machen. Anhand der Fallstudie eines Mehrfamilienhauses in Graz mit mehreren Ladepunkten und lokaler PV-Erzeugung wird die Machbarkeit einer solchen Sektorkopplung mit intelligenten uni- und bidirektionalen Ladestrategien analysiert.

Hierarchische Optimierungslogik

Das Projekt baut auf den Software-Produkten zweier Start-ups auf: einer Abrechnungsplattform für Energiegemeinschaften und einem Lademanagement-Backend. Es werden Schnittstellen spezifiziert, um beide Systeme aufeinander abzustimmen und mit intelligenten Optimierungsalgorithmen zu erweitern. Wesentlicher Entwicklungsschritt ist eine neuartige hierarchische Optimierungslogik, die von der optimierten Mehrfachteilnahme in Energiegemeinschaften über den kollektiven Eigenverbrauch bis zum bidirektionalen Lademanagement an einzelnen Ladepunkten optimierte Steuersignale weitergibt und umsetzt. Das Projekt liefert einen wichtigen Beitrag zur künftigen Marktreife bidirektionaler Ladekonzepte und entsprechender Geschäftsmodelle. Zugleich können Energiegemeinschaften vorhandene Flexibilitätspotentiale für einen höheren Eigenverbrauchsanteil und eine verbesserte Netzdienlichkeit nutzen.

Beitrag der RISC Software GmbH

Die RISC Software GmbH ist als Projektpartnerin beteiligt und bringt ihre Expertise in mathematischer Optimierung und intelligenten Algorithmen in die Entwicklung der hierarchischen Optimierungslogik ein.

Das Projekt wird im Rahmen des Energieforschungsprogramms 2024 aus Mitteln des Klima- und Energiefonds gefördert und von der FFG abgewickelt.

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Projektleitung

Dr. Michael Bögl

Mathematical Optimization Specialist

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