E-Mobilität: Weniger Warten dank adaptiver Routenplanung

Vieles spricht für E-Autos, doch langes Warten an Ladestationen stört so manchen Roadtrip. Zwar wird die Infrastruktur für E-Mobilität stetig besser und auch Batterien halten mittlerweile länger durch, doch für Langstrecken stellt sich weiterhin die Frage, mit wie viel Wartezeit beim Stromtanken gerechnet werden muss. Deshalb planen E-Mobilisten häufig vor, weil Navigationssysteme nicht sehr zuverlässig sind.

Ein Algorithmus, entwickelt von Forschern der TU Berlin und der Uni Paderborn, könnte Abhilfe schaffen: Er soll in seiner Routenplanung jeweils Fahr-, Warte- und Ladezeiten berücksichtigen und sich individuell anpassen.

Zentrale Datenbank mit Daten aus Ladestationen

Dem System sind die kürzesten Wege zwischen den Ladestationen bereits bekannt, um den Rechenaufwand gering zu halten. Der Algorithmus sucht dann unter Einberechnung verschiedener Kriterien die zeitsparendste Route heraus, indem er mit sogenannten Kontraktionshierarchien arbeitet. Dieses Verfahren ist längst Standard in Autonavigationssystemen, Verkehrssimulationen und Logistikoptimierungsroutinen. Der entscheidende, neue Punkt: Den Entwicklern schwebt eine zentrale Ladestationendatenbank vor, die "Central Charging Station Database", kurz: CSDB.

Mit dieser sollen sich die Navigationssysteme verbinden und geplante Lade-Stopps frühzeitig ankündigen. Mit dem gesammelten Wissen kann die Datenbank auch darüber informieren, welche Stationen belegt sein werden und auf welche intelligenterweise ausgewichen werden sollte. Durch diesen Austausch werden Wartezeiten an Ladestationen vorausschauend kalkulierbar. Sie können vom Algorithmus bei der ganzheitlichen Routenplanung berücksichtigt werden – und falls nötig, wird umdisponiert, was dann online über das Navi an den Fahrer durchgegeben wird.

Wartezeit um bis zu 97 Prozent verkürzen

Soweit die grundsätzliche Idee. In Simulationen haben die Forscher das noch abstrakte Konzept gründlich mit einer Deutschlandkarte getestet. Auf den simulierten Straßen waren viele E-Autos auf längeren Reisen unterwegs, die Auslastung der Ladestationen erwies sich ohne Austausch mit der CSDB jedoch als sehr unregelmäßig verteilt. Mit der Datenbank sollen sich Wartezeiten im Ergebnis aber fast komplett vermeiden lassen, die Rede ist von einer Reduktion von bis zu 97 Prozent, wenn man die Simulation als Maßstab nimmt. Das Gute: Wenn auch nur eine Teilmenge der Fahrer die CSDB nutzen und ihre Route mitteilen würden, könnten Wartezeiten – und somit auch die Gesamtreisezeit – von E-Autos bedeutend minimiert werden.

Allerdings muss die Route bei jedem Ladestopp vorsorglich aktualisiert werden; schließlich liegt ihr Vorteil in der Echtzeit-Anpassung. "Zukünftig wollen wir in unserer Arbeit menschliches Verhalten und individuelle Vorlieben besser berücksichtigen", heißt es in der Studie der Autoren Sven Schönberg, wissenschaftlicher Mitarbeiter am Software Innovation Campus Paderborn, und Falko Dressler, Professor für Data Communications und Networking an der TU Berlin. Menschliche Fahrerinnen und Fahrer könnten durch häufige Routenänderungen schließlich frustriert sein – oder auch Pausen wünschen. Damit der Ansatz funktioniert, müssten sich die Anbieter von Ladestationen zudem auf einen Datenaustausch einigen, der aktuell nur in ersten Ansätzen vorhanden ist.

(bsc)