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Engineering User-Centric Smart Charging Systems

Huber, Julian Christoph

Abstract:
Die Integration erneuerbarer Energiequellen und die Sektorenkopplung erhöhen den Bedarf an Flexibilität im Elektrizitätssystem. Elektrofahrzeuge koordiniert zu Laden bietet die Chance solche Flexibilität bereitzustellen. Allerdings hängt das Flexibilitätspotential von Elektrofahrzeugen davon ab in welchem Umfang sich die Nutzer der Fahrzeuge dazu entschließen intelligentes Laden zu nutzen.

Ziel dieser Dissertation ist es Lösungen für intelligente Ladesysteme zu entwickeln, welche die Nutzer zu flexiblerem Laden anreizen und diese dabei zu unterstützen. Anhand eines Literaturüberblicks und einer Expertenbefragung werden zunächst Ziele identifiziert, welche Nutzer zu einer flexiblen Ladung motivieren können.
Die Ergebnisse zeigen, dass neben finanziellen Anreizen auch die Integration erneuer-barer Energien und die Vermeidung von Netzengpässen einen Anreiz für das flexible La-den darstellen können. In der Folge wird untersucht, ob das Framing der Ladesituation hinsichtlich dieser Ziele die Ladeflexibilität von Elektrofahrzeugnutzern beeinflussen kann. Hierzu wird ein Online-Experiment mit Elektrofahrzeugnutzern evaluiert.
Das sich ein Teil der Nutzer bei einem Umwelt-Framing flexibler verhält, macht Feedback darüber, wie die CO2-Emissionen von der bereitgestellten Flexibilität abhängen zu einem vielversprechenden Anreiz intelligentes Laden zu nutzen. ... mehr

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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000122898
Veröffentlicht am 26.08.2020
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 26.08.2020
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000122898
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang XVII, 253 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Wirtschaftswissenschaften (WIWI)
Institut Institut für Wirtschaftsinformatik und Marketing (IISM)
Prüfungsdatum 20.07.2020
Referent/Betreuer Prof. C. Weinhardt
Schlagwörter smart-grid, forecasting, nudging, smart charging, electric vehicles
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