Av Åse Lekang Sørensen, seniorforsker i SINTEF
Norge er et ledende land innen bruk av elbiler. I september 2022 var markedsandelen for elbiler 78 prosent, og erfaringer fra Norge er relevante også for andre nasjoner.
De fleste lader elbilene sine hjemme eller på jobb. Elbillading kan utfordre nettkapasiteten, og kunnskap om elbillading er viktig. I FME ZEN analyserer vi elbillading ved bygninger. Dette inkluderer studier av ladevaner, energibruk og fleksibilitet i boligbygg.
I 2022 har disse ladedataene dannet grunnlaget for en ny ”stokastisk lastprofilgenerator”. Masterstudent Maria Claire Westad har utviklet den første versjonen av generatoren, sammen med ZEN-forskere.
Det kan være vanskelig å få tilgang til tidsserier med elbil-data og lastprofiler. Elbillading er i tillegg ofte sporadisk, med for eksempel varierende tilkoblings/frakoblingstid, ukentlig ladefrekvens og ladet energi per ladeøkt. Det kan derfor være en fordel å bruke en modell for å skape stokastiske lastprofiler, istedenfor å analysere originale elbil-data og lastprofiler direkte.
Målet med lastprofilgeneratoren er å simulere realistiske energidata per time for elbil-lading, forutsatt umiddelbar lading etter tilkobling.
Generatoren trenger informasjon om antall elbiler som skal simuleres, med en spesifisert andel «store» eller «små» elbiler. Elbil-størrelsen refererer til ladeeffekten og batteristørrelsene til bilene. Fra generatoren får man energidata med timesoppløsning, for hver av elbilene for et helt år.
Basert på de individuelle lastprofilene opprettes aggregerte lastprofiler, for alle de simulerte elbilene samlet. I tillegg til energidataene oppgis tilkoblings- og frakoblingstid, ladet energi og antall ledige timer hvor bilen er tilkoblet, men ikke lader.
Resultatene fra generatoren illustrerer lademønsteret i dag, og hvordan ladevaner og lasteprofiler avhenger av størrelsen på elbilene.
Vi har også analysert hvordan dette påvirker samtidighetsfaktorer
og topplast, som er viktige faktorer i nettdimensjonering. Data fra
lastprofilgeneratoren kan brukes videre i analyser av energifleksibilitet, hvor elbilladingen kan flyttes i tid, for eksempel til natten, og slik avlaste nettet.
Referanser:
Åse Lekang Sørensen, Maria Claire Westad, Benjamín Manrique Delgado, Karen Byskov Lindberg (2022): Stochastic load profile generator for residential EV charging
Åse Lekang Sørensen (2021): Elbillading i borettslag: Ladevaner, energibruk og fleksibilitet
