Suchen

Die Auswirkungen von Elektrofahrzeugen auf das Energiesystem

| Autor/ Redakteur: Hauke Engel, Russell Hensley, Stefan Knupfer, and Shivika Sahdev* / Benjamin Kirchbeck

Zu Beginn des Jahres sorgte eine Studie für Aufsehen, die Engpässe im Stromnetz prognostizierte, sobald eine E-Fahrzeug-Quote von 30 Prozent erreicht ist. Nun widerspricht McKinsey mit einer neuen Analyse. Demnach verursachen E-Fahrzeuge auf absehbare Zeit keine Stromkrise, formen die Lastkurve jedoch deutlich um.

Firmen zum Thema

Bei einem noch immer niedrigen landesweiten EV-Anteil lim Jahr 2030 werden dennoch lokale Hotspots mit einer signifikanten EV-Population entstehen.
Bei einem noch immer niedrigen landesweiten EV-Anteil lim Jahr 2030 werden dennoch lokale Hotspots mit einer signifikanten EV-Population entstehen.
(Bild: Clipdealer)

Werden Elektrofahrzeuge (EVs) bald mit einer anderen Art von Verkehrskollaps konfrontiert? Angesichts der beschleunigten Elektrifizierung der Mobilität müssen die Energieerzeuger und -verteiler die potenziellen Auswirkungen von Elektrofahrzeugen auf die Stromnachfrage noch genauer analysieren (Abbildung 1). Die gute Nachricht: Die McKinsey-Analyse deutet darauf hin, dass das prognostizierte Wachstum der Elektromobilität die kurz- bis mittelfristige Steigerung des gesamten Strombedarfs nicht weiter vorantreiben wird. Somit begrenzt sich der Bedarf an neuen Stromerzeugungskapazitäten in diesem Zeitraum deutlich.

Auch am Beispiel Deutschland wird das EV-Wachstum bis 2030 kaum zu einem stärkeren Anstieg des Strombedarfs führen. Aktuell wird der Anstieg auf ungefähr 1 Prozent beziffert und erfordert somit rund fünf Gigawatt (GW) zusätzlich. Diese Menge könnte bis 2050 auf rund 4 Prozent wachsen, was einer zusätzlichen Kapazität von etwa 20 GW entspricht.

Bildergalerie

Bildergalerie mit 5 Bildern

Umgestaltung der Stromlastkurve

Während die Zunahme von Elektrofahrzeugen voraussichtlich keinen signifikanten Anstieg verursacht, wird sich die Stromlastkurve hingegen umformen. Am stärksten wird sich dieser Effekt bei den abendlichen Spitzenlasten offenbaren. Ursächlich hierfür ist die zu erwartende Zunahme an Ladevorgängen, die EV-Besitzer nach dem Feierabend vornehmen. Dieses Ladeverhalten wird jedoch in der Gesamtbilanz maximal einen kleinen Anstieg zur Folge haben.

Die sich ändernde Lastkurve wird allerdings auf lokaler Ebene zu Herausforderungen führen, da die regionale Verbreitung von Elektrofahrzeugen variiert – in einigen Fällen sogar erheblich. Die höchste Dichte an Elektrofahrzeugen entwickelt sich dabei in den Vorstadtgebieten, wie eine weitere McKinsey-Analyse zeigt. In dieser wurde die EV-Dichte je Postleitzahl ermittelt (Abbildung 2). Daher werden selbst bei einem noch immer niedrigen landesweiten EV-Anteil lokale Hotspots mit einer signifikanten EV-Population entstehen.

Diese Hotspots, zum Beispiel Wohngebiete oder Nutzfahrzeugdepots, führen zu signifikanten lokalen Lastspitzen. Um Änderungen in der Lastkurve in Wohngebieten vorherzusagen, führte McKinsey eine Monte-Carlo-Analyse durch. Für einen typischen Zubringerkreis von 150 Wohnhäusern mit 25 Prozent lokaler EV-Durchdringung ergab die Analyse, dass die lokale Spitzenlast um etwa 30 Prozent zunimmt (Abbildung 3).

Netzinvestitionsbedarf von mehreren hundert Euro pro Elektrofahrzeug

Das Spitzenlastwachstum in Wohngebieten ist zwar signifikant, jedoch weit weniger dramatisch, wie oftmals vermutet. Während ein einzelnes Elektrofahrzeug den Spitzenverbrauch eines einzelnen Haushaltes verdoppeln kann, schwächt sich dieser Effekt mit steigender Zunahme an Haushalten (mit und ohne EV) ab. Abbildung 3 zeigt sowohl den maximalen als auch den durchschnittlichen EV-Spitzenstrombedarf einer typischen Umspannstation, wobei keine verzögerte oder intelligente (zentral gemanagte) Verrechnung angenommen wird.

Jenseits von Spitzenlastanstiegen erfordern die Lastprofile von öffentlichen Schnellladestationen einen zusätzlichen Systemausgleich. McKinsey hat hierzu das Lastprofil einer Schnellladestation simuliert (Abbildung 4). In diesem Fall kann eine einzelne Schnellladestation die Spitzenlastkapazität eines typischen Versorgungsschaltkreistransformators schnell überschreiten. Die Kombination von Daten über die Verteilung der EV-Penetration pro Postleitzahl aus McKinseys Geoanalyse mit Daten über die aktuelle Nutzung von Transformatoren zeigt, dass der Investitionsbedarf als Teil der nationalen EV-Penetration einer S-Kurve folgt. Mit anderen Worten, während der Investitionsbedarf bei einer niedrigen EV-Durchdringung nur sehr gering ausfällt, springt dieser mit steigender EV-Anzahl deutlich an und gleicht sich schließlich bei einer hohen Marktdurchdringung wieder aus. Ohne Korrekturmaßnahmen schätzt McKinsey, dass der kumulierte Netzinvestitionsbedarf mehrere hundert Euro pro EV übersteigen könnte.

Hierbei bieten sich den Energieversorgern mehrere Möglichkeiten, diese Situation zu bewältigen. So könnten exemplarisch vergünstigte Stromtarife nach Mitternacht einen Anreiz für EV-Besitzer darstellen. Dies könnte den Anstieg der Spitzenlast halbieren (Abbildung 5), erfordert jedoch eine Überwachung der Nutzungszeiten, da es zu sogenannten “Timer Peaks" kommen kann. "Timer Peaks" treten auf, wenn viele EV-Besitzer ihre Ladegeräte so einstellen, dass sie den Ladevorgang zeitgleich starten.

Alternativ können Energieversorger mehr lokale Lösungen einsetzen, wie z.B. die Co-Lokalisierung eines Energiespeichers mit dem Transformator, der das Gerät in Zeiten geringer Nachfrage auflädt. Der Speicher entlädt sich dann bei Bedarfsspitzen und reduziert so die Spitzenlast. Eine weitere Möglichkeit wäre der Einsatz eines kleinen Blockheizkraftwerks, das eine attraktive Lösung sein könnte, wenn die erzeugte Wärme lokal genutzt wird (z.B. Beheizung eines Lagers, da es eine Flotte von Lieferwagen auflädt). Da die Kosten für Batterien weiterhin rapide sinken, wird der Einsatz von Energiespeichern zur Glättung von Lastprofilen attraktiver. Andere Anwendungen sind öffentliche Schnellladegeräte, Depot-Ladegeräte für E-Busse und E-Lkws sowie Wohnbereiche, in denen mehrere EV-Besitzer Sonnenkollektoren auf dem Dach und Heimspeicher kombinieren.

Während einige Investitionen in Netzausbau oder alternative Lösungen unumgänglich sind, können Unternehmen andere durch die Beseitigung der eigentlichen Ursachen erheblich reduzieren. Ein Beispiel ist die Vermeidung der Spitzenlastzunahme durch die Verlagerung von EV-Ladungen. Einblicke in das Ladeverhalten sowie das Fahr- und Parkmuster von EV-Besitzern deuten darauf hin, dass EVs für einen erheblichen Teil der Zeit, in sie am Netz hängen, nicht aktiv laden. Dabei reicht der Anteil von über 80 Prozent bei privaten Ladevorgängen bis zu etwa 25 Prozent bei öffentlichen Ladungen.

Smart Charging und Fahrzeug-zu-Netz-Pläne

Eine zentral koordinierte, intelligente Steuerung des Ladeverhaltens könnte in mehrfacher Hinsicht wertschaffend wirken. Erstens könnte sie eine noch effektivere Spitzenlastenreduzierung ermöglichen und damit die diskutierten Netzinvestitionen deutlich reduzieren. Zweitens könnte es eine Umgestaltung der Lastkurve über die Spitzenlast hinaus ermöglichen, um die Erzeugungskosten zu optimieren (Verlagerung des Bedarfs von der Spitzen- zur Grundlastgenerierung). Die Wiederaufladung in Zeiten überschüssiger Sonnen- und Windkraft oder die Drosselung in Zeiten geringer Produktion erneuerbarer Energien könnte dazu beitragen, einen größeren Anteil der Stromerzeugung aus erneuerbaren Energien zu integrieren. Durch die Bereitstellung von Demand-Response-Diensten könnte Smart Charging somit wertvolle Dienste für den Systemausgleich (Frequency-Response) bieten.

Eine weitere Möglichkeit wären sogenannte Fahrzeug-zu-Netz-Pläne, die nicht nur den Strombedarf von EVs verlagern, sondern es ebenso ermöglichen, dass Elektrofahrzeuge unter bestimmten Bedingungen Energie ins Netz zurückspeisen. Pilotprojekte haben bereits gezeigt, dass die EV-Besitzer bereit wären, an einer koordinierten Aufladung zu partizipieren. Die Gesamtwertschöpfung kann je nach lokalen Besonderheiten bis zu mehreren hundert Euro je EV pro Jahr betragen. Um diese Vorteile nutzen zu können, müssen die Energieversorger einige Vorabinvestitionen in eine intelligente Infrastruktur tätigen und auf eine effektive Zusammenarbeit mit anderen Interessengruppen hinarbeiten.

* Hauke Engel ist Associate Partner im Frankfurter Büro von McKinsey, Russell Hensley ist Partner im Büro Detroit, Stefan Knupfer ist Senior Partner im Büro Stamford und Shivika Sahdev ist Associate Partner im Büro New York.

Dieser Beitrag ist urheberrechtlich geschützt. Sie wollen ihn für Ihre Zwecke verwenden? Kontaktieren Sie uns über: support.vogel.de (ID: 45445690)