Intelligentes Laden: Wie E-Flotten ihre Ladeleistung effizient nutzen
Intelligentes Lastmanagement verteilt Ladeleistung nach dem tatsächlichen Bedarf einer E-Flotte und nutzt die vorhandene Infrastruktur effizienter.
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Intelligentes Lastmanagement verteilt Ladeleistung nach dem tatsächlichen Bedarf einer E-Flotte und nutzt die vorhandene Infrastruktur effizienter.
Die Elektrifizierung von Fuhrparks verändert den Betriebshof. Wo früher vor allem Tankplätze und Fahrzeuge geplant werden mussten, kommen heute Ladepunkte, Netzanschluss und Energiemanagement hinzu. Das Problem zeigt sich vor allem bei größeren Flotten: Viele Fahrzeuge kommen gleichzeitig zurück und werden an die Ladeinfrastruktur angeschlossen. Gleichzeitig laufen im Gebäude Maschinen, Beleuchtung, Klimaanlagen oder andere Verbraucher. Dann kann die verfügbare Anschlussleistung zum Engpass werden. Für Fuhrparkverantwortliche stellt sich deshalb eine zentrale Frage: Wie lassen sich alle Fahrzeuge rechtzeitig laden, ohne den Netzanschluss unnötig stark zu belasten?
Ein einfaches Ladesystem kann die verfügbare Leistung nach einem festen Schema verteilen. Bei zehn Fahrzeugen und 110 kW verfügbarer Ladeleistung könnte es beispielsweise jedem Fahrzeug 11 kW zuweisen. Das funktioniert, solange alle Fahrzeuge den gleichen Bedarf haben. In der Praxis sieht es anders aus. Ein Fahrzeug muss vielleicht schon nach zwei Stunden wieder auf die Straße. Ein anderes bleibt bis zum nächsten Morgen auf dem Betriebshof. Ein drittes hat bereits fast den gewünschten Ladezustand erreicht. Eine starre Verteilung berücksichtigt diese Unterschiede nicht. Außerdem kann ein Ladepunkt Leistung belegen, obwohl das zugehörige Fahrzeug sie gerade nicht benötigt.
Ein dynamisches Lastmanagement reagiert dagegen auf die aktuelle Situation. Es verteilt die verfügbare Leistung laufend neu. Fahrzeuge können etwa anhand von Terminkalendern und Routenplanung priorisiert werden. Wird ein Fahrzeug fertig geladen, kann die frei gewordene Leistung beispielsweise einem anderen Fahrzeug zugutekommen. Damit lässt sich die vorhandene Anschlussleistung besser ausnutzen.
Intelligentes Lastmanagement braucht nicht zwingend künstliche Intelligenz. Viele Systeme arbeiten mit festen Regeln oder klassischen Optimierungsverfahren. KI kann aber zusätzliche Möglichkeiten eröffnen. Sie kann beispielsweise aus vergangenen Daten lernen und vorhersagen, wann Fahrzeuge geladen werden müssen. Auch Gebäudelast, PV-Erzeugung oder Strompreise lassen sich prognostizieren.
Beim unidirektionalen intelligenten Laden (V1G) wird gesteuert, wann und mit welcher Leistung ein Elektrofahrzeug Strom aufnimmt. Dafür können mehrere Datenströme miteinander verknüpft werden: Abfahrtszeiten aus Logistik- oder Buchungssystemen und der aktuelle Ladestatus (State of Charge). Auch eine Photovoltaikanlage lässt sich einbinden. Steht mittags viel Solarstrom zur Verfügung, kann das System die Ladeleistung erhöhen. Bei hoher Gebäudelast kann es dagegen Ladevorgänge vorübergehend reduzieren. So entsteht ein Ladeplan, der sich am tatsächlichen Energiebedarf der Flotte orientiert. Solche Ladepläne können regelbasiert oder mithilfe von Optimierungs- und KI-Verfahren erstellt werden.
Damit soll nicht nur die verfügbare Anschlussleistung effizienter genutzt werden. Unternehmen können Ladephasen außerdem gezielt nach Stromangebot und Eigenstromerzeugung ausrichten. Eine 2025 veröffentlichte Fraunhofer-Studie zum intelligenten Laden in Depots kommt ebenfalls zu dem Ergebnis, dass intelligentes Laden helfen kann, die Herausforderungen bei der Elektrifizierung kommerzieller Fahrzeugflotten zu bewältigen. Untersucht wurden dafür die Erfahrungen von 33 Fuhrparkverantwortlichen mit insgesamt mehr als 4.372 Flottenfahrzeugen.
Wie dynamisches Lastmanagement in der Praxis funktioniert, zeigt ein Pilotprojekt von gridX bei DHL Express in Berlin. An dem Standort wurden 13 Ladepunkte für Elektrofahrzeuge intelligent vernetzt. Die Fahrzeuge konnten jeweils mit einer maximalen Ladeleistung von 22 kW geladen werden. Die Herausforderung: Das Laden der Elektroflotte durfte den automatisierten Betrieb des Verteilzentrums nicht beeinträchtigen. Insbesondere die Sortieranlage sollte jederzeit zuverlässig arbeiten.
Dafür berücksichtigt das Lastmanagement neben dem Ladebedarf der Fahrzeuge auch die aktuelle Gebäudelast und die verfügbare Leistung am Netzanschlusspunkt. Die vorhandene Leistung wird dynamisch auf die Ladepunkte verteilt. Steigt der Energiebedarf des Gebäudes und erreicht der Netzanschlusspunkt seine maximale Kapazität, passt das System das Ladeverhalten der Elektrofahrzeuge innerhalb von Sekunden automatisch an. Sinkt die übrige Gebäudelast wieder, kann entsprechend mehr Leistung für das Laden zur Verfügung stehen. Die Ladeinfrastruktur wird damit nicht unabhängig vom restlichen Energieverbrauch des Standorts betrachtet. Stattdessen reagiert das System laufend auf die tatsächlich verfügbare Leistung.
Das Beispiel zeigt damit einen zentralen Ansatz des dynamischen Lastmanagements: Die vorhandene Anschlussleistung wird zwischen verschiedenen Verbrauchern koordiniert, anstatt jedem Ladepunkt unabhängig eine feste Leistung zuzuweisen. So lässt sich die Ladeinfrastruktur in einen energieintensiven Betriebsstandort integrieren, ohne den laufenden Betrieb aus dem Blick zu verlieren.
Intelligentes Laden kann Kosten reduzieren. Eine feste Einsparquote lässt sich daraus aber nicht ableiten. Das Einsparpotenzial hängt vom jeweiligen Standort ab. Entscheidend sind unter anderem der Stromtarif, die Gebäudelast, der Netzanschluss, die Fahrzeugnutzung und eine eventuell vorhandene PV-Anlage. Kosten können beispielsweise sinken, wenn das System Lastspitzen vermeidet. Auch günstigere Tarifzeiten oder selbst erzeugter Solarstrom können die Stromrechnung entlasten. Ein weiterer Effekt kann bei der Infrastruktur entstehen. Wenn ein Unternehmen die vorhandene Anschlussleistung besser nutzt, muss es den Netzanschluss möglicherweise nicht sofort erweitern.
Neben V1G gewinnt auch Vehicle-to-Grid (V2G), also bidirektionales Laden, an Bedeutung. Fahrzeuge können dabei Energie aus ihrer Batterie wieder abgeben. Die Energie kann beispielsweise in ein Gebäude zurückfließen oder – unter den entsprechenden technischen und regulatorischen Voraussetzungen – in das öffentliche Netz. Fahrzeuge würden dann nicht nur Strom verbrauchen. Interessant wird das vor allem für Fahrzeuge, die längere Zeit am Standort stehen und deren Batterien in dieser Zeit als zusätzlicher Speicher genutzt werden können.
Das Fraunhofer ISE untersucht unter anderem prognosebasiertes bidirektionales Lademanagement. Dabei geht es auch um die Integration von Flottenfahrzeugen in die Energiesysteme von Unternehmen. Mögliche Anwendungen sind die Unterstützung des Stromnetzes, die Nutzung erneuerbarer Energien und eine höhere Eigenversorgung von Gebäuden.
Für den Fuhrpark bleibt entscheidend, dass das Fahrzeug zum Einsatzzeitpunkt ausreichend geladen ist. V2G ist deshalb technisch anspruchsvoller als V1G und wirft weitere Fragen zu Fahrzeugen, Ladehardware, Marktmodellen und Regulierung auf. KI-Algorithmen können Lade- und Rückspeisevorgänge anhand von Prognosen koordinieren und dabei berücksichtigen, wann Fahrzeuge gebraucht werden und welchen Ladezustand sie benötigen. So wird aus dem einfachen Verteilen von Ladeleistung ein ganzheitliches Energiemanagement, das Fahrzeuge, Gebäude, Netz und Energieerzeugung zusammen betrachtet.
Voraussetzung für intelligentes Lademanagement ist eine vernetzte Ladeinfrastruktur. Das System muss Ladepunkte, Fahrzeuge und deren Ladezustände erfassen und mit den relevanten Betriebsdaten verknüpfen können. Welche Lösung sinnvoll ist, hängt von der Größe des Fuhrparks, der Ladeinfrastruktur, dem Netzanschluss und den betrieblichen Abläufen ab. Entscheidend ist damit nicht allein die Zahl der Ladepunkte, sondern wie gut Fahrzeuge, Ladeinfrastruktur und Energieversorgung zusammenspielen.
