Künstliche Intelligenz managt Ladestationen von Elektroautos

Öffentliche Ladestationen werden bei längeren Touren die Zapfsäulen der Elektroautos sein. Schon heute unterstützt KI den Fahrer in Teilbereichen.

Moderne Autos – u. a. der Mercedes EQC – unterbreiten dem Fahrer im integrierten Navi eine Route mit Ladestationen in der Nähe seiner Wegstrecke. Eine tolle Sache!

Ist diese Ladestation bei Ankunft dann auch frei? Diese Frage bleibt bisher unbeantwortet und ist Glückssache. Der nächste Schritt muss sein, dass man die Ladestation für seine Ankunft vollautomatisch reservieren kann. Die Ankunftszeit kann vom Navi unter Berücksichtigung der aktuellen Verkehrslage recht genau berechnet werden.

Auch kann unter Berücksichtigung der individuellen Parameter Ladezeiten berechnet werden, so dass für jeden Ladepunkt ein Zeitmanagement erfolgen kann. Lange Stillstände sind durch die Vernetzung vermeidbar.

Dies ist technisch ohne großen Aufwand realisierbar. Ein Hindernis ist bisher, dass geladene Autos oftmals länger als nötig an den Stationen verbleiben.

Fahrern per Textnachricht das Ende des Ladevorgangs anzukündigen ist der erste Schritte. Wer nicht innerhalb einer gewissen Zeit Platz für den nächsten macht, muss mit Zusatzkosten rechnen.

Herstellerunabhängige Verwaltung notwendig

Voraussetzung für Planung, Reservierung und Umsetzung der Vision ist eine zentrale Stelle, welche alle öffentliche Ladestationen herstellerunabhängig verwaltet.

Um dem Fahrer den höchstmöglichen Komfort zu bieten, muss eine Abrechnungsform gefunden werden, welche modern und transparent ist.

Ob die Abrechnung direkt mit dem Fahrer erfolgt oder eine Institution – Autohersteller oder Automobilclub – zwischengeschaltet ist, kann man individuell festlegen.

Ladestationen mit Vernunft bauen

Mir stellen sich die Haare zu Berge, wenn ich höre, welch hohe Anzahl von Ladestationen im öffentlichen Raum (angeblich) notwendig sind, um eine ausreichende Versorgung zu sichern.

Laut einem Artikel im Handelsblatt (15.04.2019) verlangen Experten „bis 2030 insgesamt 600.000 Ladepunkte im öffentlichen Raum, eine Million an den Arbeitsstätten sowie 10.000 Schnellladestationen vorwiegend an Autobahnraststätten“.

14.000 Tankstellen haben wir mit ca. 160.000 Zapfsäulen

14.118 Tankstellen (Stand: 2018) gibt es derzeit in Deutschland – unbestätigten Informationen nach mit insgesamt ca. 140.000 – 160.000 Tanksäulen. Bei über 80 Mio. Fahrzeugen mit Diesel-/Benzinmotoren.

Auch wenn der Ladevorgang bei Elektroautos länger dauert und es bis 2030 7 Mio. angedachte E-Autos geben soll, wird es wirtschaftlich ein Desaster über 600.000 öffentliche Ladepunkte aufzustellen.

Nach realistischeren Schätzungen reichen 350.000 Ladepunkte auf Parkplätzen von Einkaufszentren, Freizeiteinrichtungen sowie die angedachten 10.000 Schnellladepunkte vorwiegend an der Nähe von Autobahnen völlig aus.

Abseits der Ferienzeiten fahren die wenigsten Menschen an einem Stück über die durchschnittliche Reichweite von 400 km eines Elektroautos.

Mobile Ladestationen überbrücken Engpässe

Zu den Ferienzeiten können mobile Schnellladestationen an Autohöfen, Raststätten und entlang der Verkehrsknotenpunkte Engpässe vermeiden. Auch sind mobile Ladestationen auf Messeparkplätzen und anderen Veranstaltungsorten wie Festivals oder Konzerten ein Thema.

Bei einer gesunden Grundversorgung an den Orten des Geschehens (Arbeit, Einkauf, Freizeit) ist es wirtschaftlicher Wahnsinn nicht gerade billige Infrastruktur im Übermaß bereitzustellen.

Künstliche Intelligenz kann bei der Wahl und dem Betrieb geeigneter Standorte gute Dienste leisten.

Auch sehe ich die 1 Mio. geforderten Ladestationen in Unternehmen kritisch.
Viele Arbeitnehmer wohnen im Umkreis von 20 km um den Wohnort und auf der anderen Seite ist der Arbeitsmarkt – auch dank künstlicher Intelligenz – so sehr im Wandel, dass in wenigen Jahren viele Arbeitsplätze in Fabriken wegfallen und immer mehr Heimarbeitsplätze (Homeoffice) entstehen.

Aus heutiger Sicht mag die Zahl stimmen, aber zum Ende dieser Dekade ist eine weit aus niedrigere Anzahl notwendig.