UdZ 2-2013

46 Unternehmen der Zukunft 2/2013 UdZ Informationsmanagement Verhalten des Fahrers oder eines Fahrzeugs, da so ein typischer Einsatzraum und Ziele bekannt sind und das Fahrzeug aus Vorsicht meist nach jeder Fahrt angeschlossen wird. Außerdem kann die Genauigkeit bei der örtlichen Auflösung relativ grob sein, da nicht der einzelne Stromanschluss von Interesse ist, sondern der dahinterliegende Verteilerknoten, der meist mehrere Straßenzüge bzw. gesamte kleinere Ortschaften versorgt. Aufgrund der begrenzten Reichweiten ist eine plötzliche Bewegung vieler E-Fahrzeuge und damit eine nichtprognostizierbare Verschiebung größe- rer Energiebedarfe und Mengen momentan aus- geschlossen. Auch bei konventionellen Fahrzeugen sind massive und langfristige Bewegungen von Fahrzeugflotten nicht zu beobachten. So be- treffen die typischen Fahrzeugbewegungen zu Urlaubszeiten nur einen Teil der Fahrzeuge und finden in definierten Zeitfenstern statt. Solange sich weiterhin ein Großteil der Fahrzeuge einer Region den Prognosen entsprechend verhält, ist dies für die Vorhersage ausreichend. Das Projekt NRG4Cast leistet Vorarbeiten bei der Ableitung von Informationen mit einemMehrwert durch Fusionierung von Daten unterschiedlicher Quellen und durch die Erstellung neuartiger Algorithmen [8; 9]. Ebenso steht im Projekt die Übertragbarkeit von Daten in die Simulation unter Berücksichtigung lokaler Begebenheiten im Vordergrund. Bezüglich der Aspekte der Elektromobilität werden Prognoseverfahren ent- wickelt bzw. weiterentwickelt [7], um Probleme zu vermeiden, deren Relevanz erst mit einer steigenden Verbreitung von E-Fahrzeugen zu- nehmen wird. Allerdings ist das Stromnetz bis- her auf statische Verbraucher und Produzenten ausgelegt. Die Herausforderung der dezentralen Energieeinspeisung erneuerbarer Energien zeigt grundlegende Defizite des Stromnetzes auf. Dementsprechend sind hier die grundlegende Informationsgewinnung über die Fahrzeugnutzung und die Veränderungen des Nutzungsverhaltens bei Elektrofahrzeugen unterschiedlicher Reichweiten besonders hoch zu priorisieren. Literatur [1] Popp, M.: Speicherbedarf bei einer Stromv- ersorgungmit erneuerbaren Energien. Springer, Berlin [u.a.] 2010. [2] Sauer, U.: Infrastrukturbedarf und Speicherung elektrischer Energie unter Berücksichtigung des Mobilitätssektors bei hohem Anteil erneuer- barer Energien, Schweizerische Energiestiftung – Fachtagung „Mythos Stromlücke“, Zürich, August 2007, S. 10. [3] Zhao,L.;Rotering,N.;Moser,A.;Smolka, T.;Duis- berg, P.: Auswirkungen von Steuerungs- strategien für Elektrofahrzeuge auf Nieder- spannungsnetze, Smart-Grid-VDE- Kongress Stuttgart 2012. [4] www.osc4car.de [5] www.smartwheels.de [6] www.fir.rwth-aachen.de/forschung/forschungs- projekte/li-mobility-03x4614b [7] Fayyad, U. M. [et al.]: From Data Mining to Knowledge Discovery in Databases. In: AI Magazine, S.37-53. [8] Stojanovic, N. [et al.]: An intelligent event-driven approach for efficient energy consumption in com- mercial buildings: Smart office use cases. http:// delivery.acm.org/10.1145/2010000/2002299/ p303-stojanovic.pdf?ip=137.226.151.79 &acc=ACTIVE%20SERVICE&key=986B26D8D17D6 0C8E3E1D3C0CB90C813&CFID=343694736&CFT OKEN=95363424&__acm__=1372328816_197dbf ce5cdb0a174b632b3a07045a19.Stand:27.06.2013. [9] Leymann, F.: Combining Web Services and the Grid: Towards Adaptive Enterprise Applications. In: First International Workshop on Adaptive and Self-ManagingEnterpriseApplications(ASMEA'05) - CAiSEWorkshop. FEUP Edições. Hrsg.: J. Castro; E. Teniente. Universität Stuttgart, 2005, S. 9-21. Bild 2: Datenfluss im Smart- Charging-Algorithmus Jasna Skrbec, Bc. of Computer and Information Science (li.) PhD Researcher at the Artificial Intelligence Laboratory Jozef Stefan Institute/University Ljubljana E-Mail: Jasna.Skrbec@ijs.si Dipl.-Wi. Ing. Theo Lutz (mi.) FIR, Bereich Informationsmanagement Fachgruppe Informationslogistik Tel.: + 49 241 47705-506 E-Mail: Theo.Lutz@fir.rwth-aachen.de Dipl.-Inf. Univ. Martin Birkmeier (re.) FIR, Bereich Informationsmanagement Fachgruppe Informationslogistik Tel.: + 49 241 47705-510 E-Mail: Martin.Birkmeier@fir.rwth-aachen.de