Als het gaat om het laden van elektrische auto’s vallen termen als ‘slim laden’ en ook ‘Artificiële Intelligentie (AI)’ steeds vaker. Waar hebben we het dan precies over? Op welke schaal wordt al van deze technieken gebruikgemaakt en wat kunnen we in de toekomst nog meer verwachten? Op welke vraagstukken kan AI een passend antwoord geven? Dit thema stond centraal tijdens de webtalk van ElaadNL op donderdag 4 november.
Met slim laden bedoelen we in zijn algemeenheid dat een laadsessie van een elektrische auto kan worden uitgevoerd op een moment waarop dit het meest gunstig is. Wanneer dit precies is, hangt af van de doelstelling. Het doel kan bijvoorbeeld zijn om optimaal gebruik te maken van duurzame energie. Dan is het dus het meest gunstig om op vol vermogen te laden als het aanbod van duurzame energie hoog is. Maar het doel kan ook zijn om overbelasting van het elektriciteitsnetwerk te voorkomen (en dus zoveel mogelijk te laden tijdens daluren) of om een elektrische auto tegen zo laag mogelijke kosten op te laden (en dit dus te doen als de energieprijs het laagst is). Het verschuiven van een laadsessie naar een zo gunstig mogelijk moment wordt mogelijk door data over vraag en aanbod van energie aan elkaar te koppelen.
Verdiepingsslag
“Slim laden zoals we dat nu kennen, is nog vrij statisch”, vertelt Peter Markotić, Data Scientist en Engineer bij ElaadNL. “Op basis van data kunnen we op laadpaalniveau ruwe inschattingen maken over het laadprofiel en op basis daarvan de slimme laadtechnieken inregelen. Maar we zouden nog veel nauwkeuriger voorspellingen kunnen doen. Door slim laden en AI samen te brengen kun je een verdiepingsslag maken. Dan kun je bijvoorbeeld rekening houden met de weersvoorspellingen, wat interessant is met het oog op het aanbod van wind- en zonne-energie. Je kunt inspelen op de daadwerkelijke piekbelasting van het elektriciteitsnet of de actuele energieprijzen. Kortom, je kunt veel meer gaan spelen met de mogelijkheden door laadprofielen dynamisch te sturen. We noemen dat ook wel dynamic smart charging. Of: het optimaal benutten van de laadflexibiliteit. Die flexibiliteit is er namelijk, want een voertuig hoeft lang niet altijd op vol vermogen te laden op het moment dat deze is aangekoppeld aan een laadpaal.”
Techniek neemt beslissingen
“Als je kunt voorspellen dat een bepaald voertuig vanaf de avond tot de ochtend bij een laadpaal staat, kun je een laadsessie verplaatsen naar de nachtelijke uren zodat de piekbelasting op het elektriciteitsnet niet wordt vergroot”, geeft Markotić als voorbeeld. “Maar het zou ook mooi zijn als de systemen op vol vermogen laden op momenten dat er veel energie uit wind of zon kan worden gewonnen. Het is ook mogelijk de laadinfrastructuur te koppelen aan het energiesysteem van huishoudens, zodat bijvoorbeeld jouw volgeladen auto als batterij fungeert om elektriciteit te leveren aan de wasmachine van de buren. Met AI creëer je dan een ecosysteem waarbinnen zelfstandig beslissingen worden genomen die ten goede komen aan de gestelde doelen van slim laden. Aanbieders van energie en EV-rijders stellen de kaders en de techniek verzorgt de rest.”
Significant verschil
Gebruik van AI is deels toekomstmuziek, maar deels ook al op kortere termijn te realiseren. Markotić: “De fase van proof of concept zijn we inmiddels voorbij. We weten dat AI van toegevoegde waarde kan zijn voor slim laden.” Maar levert het ook dusdanig veel winst op dat het de moeite waard is om AI-concepten verder te ontwikkelen? Markotić legt uit: “Het aantal EV’s groeit zeer snel en dat heeft gevolgen voor ons elektriciteitsnet. Om onder meer overbelasting te voorkomen zal slim laden snel essentieel worden om de groei van de EV-markt in goede banen te leiden. Met name waar het verstopping, ook wel congestie, van het elektriciteitsnet betreft. Elk te laden kilowattuur stroom dat kan worden verschoven naar een gunstig moment is winst. Tel je al die kilowatturen bij elkaar op, dan kan dat een significant verschil maken.”
Kijk de complete webtalk terug
Vandaar dat ElaadNL nu al met AI test binnen de Proeftuin Slimme Laadpleinen van NKL. In Rotterdam wordt op één van de in totaal vier aangelegde slimme laadpleinen ervaring opgedaan met het verdelen van beschikbare stroom over diverse laadpalen tegelijk. Over deze test en andere ontwikkelingen rondom dynamic smart charging sprak Peter Markotić verder op 4 november. Je kunt de complete webtalk terugkijken via deze link.
