Hogeschool van Amsterdam

Kenniscentrum Techniek

The big picture on charging infrastructure part 2

De houdbaarheidsdatum van laadinfrastructuur
Gepost op: 9 jun 2016 | IDO-Laad

In deze 2e blog uit de serie Big Pictures on charging Infrastructure zal ik laten zien dat de huidige laadinfrastructuur in de G5 (Amsterdam, Den Haag, Rotterdam, Utrecht en Metropoolregio Amsterdam) volstaat om per laadstation nog 5 andere gebruikers te voorzien. Als we de nieuwsberichten over laadinfrastructuur mogen geloven is de huidige laadinfrastructuur niet in staat om de groei van het aantal EV’s in Nederland bij te houden[1], [2]. In dit blog zal ik het tegenovergestelde laten zien op basis van de feitelijke data uit de laadpunten van de G5.

Laten we om dit als eerste de capacity overhead definiëren als 1 min de hoeveelheid kW opgenomen door de EV  gedeeld door de hoeveelheid aangeboden kW door het laadstation gedurende de tijd van de laadsessie. Deze capacity overhead geeft dan een indicatie van de potentiele hoeveelheid kWh die geladen zou kunnen worden gedurende de connectietijd van een sessie versus de kWh die daadwerkelijk geladen is. Deze overhead laat ons dan zien hoeveel groei (in kWh en hoeveelheid nieuwe EV’s) er nog haalbaar is in de huidige laadinfrastructuur.

Figure 1 Capacity overhead van laadstations in de Nederlandse G4 steden in 2015

Figure 1 toont de gemiddelde hoeveelheid capacity overhead voor alle laadsessies in de G4 in 2015 in bins van 1 kWh lopend van 0 tot 100. Wat de grafiek dus laat zien is van alle sessies met een bepaalde kWh hoeveel de gemiddelde capacity overhead geweest is voor die sessies. Ieder puntje in de grafiek hoort bij een bepaalde grootte in kWh en een bepaalde overhead.

Als je naar de grafiek kijkt, valt de vorm van de verdeling op, twee toppen (bij ~13 kWh en ~50 kWh) en een dal rond de 26 kWh. Op het eerste gezicht is deze vorm niet op wat je zou verwachten, maar toch zal ik een poging doen een verklaring te geven.

Als eerste, uit diverse onderzoeken lijkt te komen dat de connectietijd van gebruikers aan de laadinfrastructuur meer constant is dan de grootte (in kWh) van de sessie[3]–[5]. De oorzaak hiervan zou kunnen liggen in het idee dat EV-eigenaren net als andere auto gebruikers een vast patroon hebben zoals woon-werk op enigszins vaste tijden. De meeste bewoners vertrekken tussen 7 en 8 uur ‘s morgens en komen rond 18 thuis. Thuisgekomen wordt de EV aan een laadpunt gekoppeld, ongeacht of er nu 2 kWh meer of minder in de accu zit. Sterker nog, het zou vreemd (maar wel voordelig voor anderen) zijn als mensen hun auto iets later aansluiten als ze zeg 2 kWh minder hoeven te laden. Inherent aan dit principe is het zo dat de grotere sessies (meer kWh) een hogere efficiëntie hebben dan de kleinere sessies. Of met andere woorden de capacity overhead zal afnemen als het volume van de laadsessies toeneemt. Je zou dan ook een dalende lijn verwachten in de grafiek van linksboven naar rechtsonder, maar die zien we niet.

Ten tweede, de grafiek is gebouwd door de gemiddelde capacity overhead te nemen van sessies met een gelijke kWh. Echter (zoals ook in mijn vorige blog aangeven) zijn er twee laadsnelheden (1-fase and 3-fase). Inderdaad zou je dan twee lijnen verwachten, maar omdat ik alle sessies ongeacht de laadsnelheid in één grafiek geplot heb, wordt dat onderscheid niet gemaakt. De boogachtige vormen kunnen ontstaan zijn doordat er een gemiddelde genomen is over zowel de 1-fase als de 3-fase laders.

Echter vanaf ongeveer 24kWh zijn er alleen nog Tesla modellen die de punten in de grafiek maken, omdat alleen Tesla’s een accugrootte hebben boven de 24 kWh. Deze Tesla’s laden allemaal met 3-fasen. In het gebied tussen 0- 24 kWh is er een mis tussen verschillende type auto’s en verschillende laadsnelheden. En dat zou de twee parabolen in de grafiek kunnen veroorzaken. In de grafiek zie je 2 sweetspots bij ongeveer 14 kWh en 50kWh waar sessies het meest efficiënt zijn gegeven het laadgedrag. Verder onderzoek naar hoe dit laadgedrag dan is en hoe we EV-gebruikers hier naartoe kunnen bewegen is deel van ons onderzoeksprogramma.

Om nu te berekenen hoeveel de totale potentie van de laadinfrastructuur is heb ik Figure 2 gemaakt op basis van de data. Deze figuur toont een histogram van het aantal laadsessies per volume van de sessie, wederom op dezelfde data (G5, 2015). Je ziet hierin dat het gemiddelde volume van een laadsessie ~8kWh is. The pieken in de figuur zouden te maken kunnen hebben met typische accugrootten van PHEV-modellen.

In alle redelijkheid kunnen we verwachten dat de grootte van de accu de komende jaren zal toenemen en daarmee het volume van de laadsessies ook. Dat zou betekenen dat met de groei de efficiëntie van de laadinfrastructuur zal toenemen, zie Figure 1. We zien ook dat al zou de accugrootte toenemen tot 50kWh dan alsnog zou er nog capacity overhead aanwezig zijn. Dit zou toch moeten pleiten voor een redelijke houdbaarheidstermijn van de huidige laadpalen. Immers, het is niet de paal die de bottleneck vormt, maar het laadgedrag en de snelheid van de auto.

Mijn persoonlijke verwachting is overigens dat de laadfrequentie (aantal laadsessies per gebruiker per week) af zal nemen als de accugrootte toe zal nemen. Wie gaat er nu dagelijks naar het benzinestation. Dit is overigens ook iets wat we in de data terugzien, maar daar zal ik in een ander blog iets over laten zien. Een gevolg van een lagere laadfrequentie is dat het volume van de sessie zal toenemen, de efficiëntie dan ook zal toenemen en tegelijkertijd de bezettingsgraad afneemt. Dit heeft voordeel voor iedereen. Het station is minder bezet dus anderen kunnen er ook gebruik van maken en als hij bezet is wordt hij goed gebruikt.

Figure 2 Frequentie polygon van het volume van laadsessies

Uit data-analyse van de 1.9 miljoen laadsessies in de G5 en de beide figuren in deze blog is het mogelijk het totale groeipotentieel de huidig geïnstalleerde laadpunten te berekenen. Hieruit blijkt dat naast de huidige 52 miljoen kilometers er nog 91 miljoen kilometers geladen zouden kunnen worden als de accu grootte dit zou toelaten. Ik ga hierbij uit van een ratio van 5.6(km/kWh).

Als je nu naast de toename van accucapaciteit ook de snelheid van het laden zo verhogen van 1-fase naar 3-fasen, er vanuit gaande dat alle EV’s in Nederland met 3-fasen zouden kunnen laden, dan zou de huidige laadinfrastructuur de EV’s van ~150 miljoen kilometer extra moeten kunnen voorzien. Dat betekent 13.00 per maand per publieke laadpaal. Gegeven dat de gemiddelde reisafstand van leaserijders 25.000 kilometers, kun je stellen dat er per laadpunt voor 5 andere gebruikers ruimte zou moeten zijn binnen dezelfde connectietijd als nu waargenomen. Echter, doordat het laadpunt bezet is wordt dit niet bereikt.

Conclusie

Mijn conclusie is dat de huidige laadinfrastructuur toekomstbestendig is. Het vermogen van de laadpunten kan de groei nog aan, alleen het gebruik is suboptimaal. Het capaciteitsprobleem van laadinfrastructuur is niet een vraagstuk van laadpalen en vermogen, maar een vraagstuk van hoeveelheid sockets en sneller ladende auto’s. Het plaatsen van meer sockets op eenzelfde laadpunt waardoor meerdere EV-gebruikers van hetzelfde vermogen kunnen gebruikmaken zou een oplossing kunnen zijn voor de huidige perikelen die EV-gebruikers ervaren. Er is immers capaciteit genoeg.

 

 

 

[1]       B. van Zoelen, “‘De stad staart zich blind op laadpaal voor elektrische auto’ - Binnenland - PAROOL,” 04-Aug-2015.

[2]       “Iedereen elektrisch rijden? Eerst snellere laadpalen - NRC.” [Online]. Available: http://www.nrc.nl/next/2016/04/14/iedereen-elektrisch-rijden-eerst-snellere-laadpa-1611573. [Accessed: 26-May-2016].

[3]       J. C. Spoelstra and J. R. Helmus, “Public charging infrastructure use in the Netherlands : A rollout - strategy assessment,” in Proceedings of the European Electronic Vehicle congres, 2015, no. December, pp. 1–10.

[4]       R. Van Den Hoed, J. R. Helmus, R. De Vries, and D. Bardok, “Data analysis on the public charge infrastructure in the city of Amsterdam,” pp. 1–10, 2014.

[5]       J. Helmus and R. van den Hoed, “Unraveling User Type Characteristics : Towards a Taxonomy for Charging Infrastructure,” in EVS28 International Electric Vehicle Symposium and Exhibition, 2015, pp. 1–16.