Hogeschool van Amsterdam

Kenniscentrum Techniek

The big pictures of public charging infrastructure 1

The basics of charging speed
Gepost op: 2 jun 2016 | IDO-Laad

Het is alweer enkele weken geleden dat de AVERE conferentie gehouden werd in Amsterdam [1] en over enkele weken wordt het 29 ste Electric Vehicle Symposium gehouden in Montreal[2]. De onderwerpen slim laden en de toekomstbestendigheid van laafinfrastructuur waren hot topic tijdens AVERE en zullen waarschijnlijk ook tijdens EVS29 belangrijke onderwerpen zijn. Met name het vraagstuk over de toekomstbestendigheid van publieke laadinfrastructuur blijkt een heet hangijzer in de academische en journalistieke discussie.

Het probleem met deze discussie is dat het erop lijkt dat deze politiek gedreven is  en gestoeld is door de lobby uit de industrie[3]. Daardoor worden soms de negatieve kanten van laadinfrastructuur benadrukt zonder gegronde fact-checking en het gebruik van ‘echte’ data en berekeningen over de laafinfrastructuur. Een voorbeeld hiervan is het overdreven negatieve en niet ware artikel in het NRC van 14 april waarin stond dat de huidige laafinfrastructuur binnen 5 jaar achterhaald zal zijn[4]–[6]. Nog erger dan de onwaarheid en de ongegrondheid is het dat  de inhoud van dit artikel door andere nieuwsbronnen klakkeloos overgenomen is terwijl prof  Steinbuch  zelf zijn verkeerd overgenomen statement rectificeerde[7].

Als academisch onderzoeker op het gebied van publieke laadinfrastructuur ben ik van mening dat het tijd is om de discussie over laadinfrastructuur te voeren met informatie op basis van echte data. Daarom zal ik de komende tijde diverse blogposts schrijven in een serie die ik the big picture on charging infrastructure noem. Deze big pictures hebben als doel om inzichten te geven aan beleidsmakers, journalisten en andere partijen binnen de waardeketen van elektrisch vervoer in het optimaliseren van de uitrol en het gebruik van laadinfrasctructuur. Ik hoop dan ook van hart dat de discussie over dit onderwerp zich in de toekomst mag ontwikkelen naar een objectief en professioneel niveau gevoed door experts.

In deze blogpost zal ik beschrijven hoe de laadsnelheid van een laadsessie in de basis bepaald wordt en waarom de beperkende factor van de performance van laadinfrastructuur ligt in de EV en niet in de laadpunten. Ik beperk me hierbij tot de publieke laadinfrastructuur en neem de fastchargers van  oa Fastned niet in beschouwing.

De basis van laadsnelheid

Hoewel op blogs en wikis uitgelegd wordt hoe laadpunten werken, leg in deze paragraaf de basis uit. Een laadpunt bestaat over het algemeen uit een gezekerde aansluiting op het elektriciteitsnet, meestal 2 apparaten en zekeringen die het vermogen (en daarmee stroomsterkte) per aangesloten EV regelen, en een operation unit, zie  Figuur 1. De laadsnelheid van een laadsessie wordt over het algemeen bepaald door twee factoren (1) de maximale stroomsterkte (capaciteit) van de EVSE gemeten in ampère en (2) het aantal fasen waarmee een EV kan laden (1-fase (230Volt) is vergelijkbaar met huishoudstroom en  3-fase (380Volt) is vergelijkbaar met krachtstroom).  Omwille van de leesbaarheid en de eenvoud laat ik de details over de verschillende laadmodes even buiten beschouwing. 

Figuur 1 Charging point elements according to OCPI [8]

Het laadproces van een elektrische auto valt het beste uit te leggen met de parabel van het stromen van water door een pijp. De diameter van de pijp is vergelijkbaar met de maximale stroomsnelheid van de EVSE en het aantal pijpen wat stroomt is vergelijkbaar met het aantal fasen waarmee geladen wordt. Nu is het zo dat de overgrote meerderheid van elektrische auto’s in Nederland op dit moment laden met 1-fase technologie, terwijl alle EVSE’s in staat zijn om met drie fasen te laden. Daarom laden EV’s voorzien met de 1-fase technologie per definitie niet op de maximale capaciteit die het laadpunt aanbiedt.

Tabel 1 geeft een vereenvoudigd overzicht van de laadsnelheden gegeven de maximale stroomsterkte( van een EVSE en het aantal fasen waarmee de EV kan laden. Een elektrische auto kan ongeveer 5.6 kilometer rijden op 1 kWh. Dit is een standaard gemiddelde en is afhankelijk van onder andere rijgedrag, gewicht van EV en temperatuur. Gekeken naar Tabel 1 kunnen we concluderen dat de langzaamste combinatie van EV en EVSE resulteert in ongeveer 20 km per uur laden, terwijl de snelste combinatie resulteert in 220km per uur laden. Merk op dat snelladers niet in Tabel 1 vermeld staan. De snelle ontwikkeling van nieuwe modellen en hun laadeigenschappen laten zien dat er een trend is naar 3-fase laden.

Tabel 1 overzicht van laadsnelheden
Ampére

Laadsnelheid in kW

bij 1-fase laden

Laadsnelheid in kW

bij 3-fase laden
13 3 9
16 3.7 11
20 4.6 13.8
32 7.4 22
63 NA 43.5

Het percentage van EV’s die op dit moment in staat zijn om met 3-fasen te laden kan berekend worden uit de data over de populatie van EV’s in Nederland verstrekt door RVO[9]. Voor zover ik weet en heb kunnen achterhalen zijn de volgende EV modellen in staat om 3-fase te laden: Tesla model S/Roadsrer, Renault Zoe, Smart fortwo, BYD, Mercedes B class electric. Gezamenlijk vertegenwoordigen deze modellen  ~7% van de huidige totale populatie en is dit percentage dus in staat om 3-fase te laden, terwijl 100% van de laadpalen aan de publieke laadinfrastructuur in staat is om dit te doen. Dat betekent dus dat in 93% van de gevallen de EV de beperkende factor is voor de laadsnelheid.

Figure 2 Overview 1phase 3phase charging infrastructure and EV

Slim laden  - is dit een oplossing voor een probleem of een probleem per definitie?

De publieke laadinfrastructuur die op dit moment uitgerold wordt in de grote steden van Nederland is over het algemeen niet in staat om slim te laden. Op dit moment vinden er wel diverse pilots plaats met onder andere EVbox en EVnet palen. Niet slim laden betekent dat het laden  begint op het moment dat de connectie tussen EV en laadpunt begint en eindigt ofwel op het moment dat de EV vol is of de connectie wordt verbroken. Dat betekent dat er het laadpunt een hoeveelheid tijd inactief is aan het einde van de laadsessie na 100% State of Charging. State of Charging is jargon voor het percentage volheid van de accu. Een illustratie hiervan is in het plaatje hieronder geschetst. 

Laten we nu de laadtijd ratio definiëren als de relatieve hoeveelheid speling van een laadsessie gedurende de transactie tijd, berekend door de laadtijd te delen door de connectietijd[10][11]. Dan betekent een hoge laadtijd ratio dat het laadpunt in een sessie weinig inactief was en een lage laadtijd ratio dat het laadpunt in een sessie veel inactief was. Gegeven de bovenstaande definitie en illustratie kunnen we afleiden dat laadsessies met een lage laadtijd ratio’s  een hoge potentie voor smart charging hebben, doordat speling op een laadsessie ruimte biedt voor het verplaatsen van de laadmomenten over de totale connectietijd van de sessie. Uit voorgaand onderzoek blijkt dat de gemiddelde laadtijd ratio in Amsterdam in 2014  rond de 20-40% heeft gelegen [12].

Het is ook mogelijk een capaciteit overhead te definiëren door de hoeveelheid opgenomen vermogen (kW) in een bepaalde tijd door de EV te delen door het aangeboden vermogen van de EVSE in dezelfde tijd. Met behulp van dit getal kun je de groeicapaciteit van de huidige technologie doorrekenen. Ik kom hier nog op terug in een volgende blogpost waarin ik de hoeveelheid overcapaciteit van de laadinfrastructuur van G4 gebruik om de potentiele groei en toekomstbestendigheid van de laadinfrastructuur door te rekenen.

Vanuit het perspectief van de laadpunt operator (Charging Point Operator, CPO) betekent een lage laadtijd ratio dat het effectief gebruik van het laadpunt laag is. Met andere woorden, een socket (connector) is bezet en niet aan het laden, of beter terwijl er wel een service wordt verleend aan de klant wordt er geen energie geleverd aan de accu en daarmee geen omzet gemaakt door de CPO[13][14]. Kortom, het hebben van een smart charging hoge potentie op een populatie van laadpalen betekent dat er een suboptimaal koopgedrag van de klant plaatsvindt vanuit het business perspectief van de CPO. Immers een bezet laadpunt kan gederfde omzet tot gevolg hebben door klanten die wel willen laden maar niet kunnen. Natuurlijk is het lastig om op basis van de data een berekening te doen over de gemiste omzet, omdat er geen data over beschikbaar is, maar middels simulaties probeert onze onderzoeksgroep hier wel inzicht in te krijgen. De resultaten hiervan worden in kwartaal 1 van 2017 verwacht.

Op dit moment komen er apps op de markt die berichten tussen gebruikers aan hetzelfde laadpunt mogelijk maakt zodat gebruikers hun EV kunnen verplaatsen indien deze vol is. Hierdoor zou het effectief gebruik kunnen toenemen, en daarmee de potentie voor smart charging afnemen!

Door een ander perspectief toe te passen zou je middels de laadtijd ratio en de capaciteit overhead een inschatting kunnen maken van de levensduur van de huidige technologie van de publieke laadinfrastructuur. Zowel de laadtijd ratio als de capaciteit overhead zijn gebaseerd op (1) de hoeveelheid KWh geladen in relatie tot (2) de hoeveelheid connectietijd en (3) de laadcapaciteit van de EV. Het eerste punt is gerelateerd aan de batterij technologie van de EV, het tweede punt is gerelateerd aan het laadgedrag van EV gebruikers [11] en het laatste punt is gerelateerd aan de huidige technologie van de laadinfrastructuur.

Ter illustratie, stel je voor dat alle sessies aan de laadinfrastructuur zouden zijn als sessies van een typische Plugin Hybrid Electric Vehicle  (PHEV) Laten we zeggen dat deze een typische accu capaciteit heet van 10kWh, 1-fase laadtechnologie en een connectietijd van 8 uur. Dan zou dit resulteren in een laadtijd ratio van ~40%. Een eenvoudige calculatie laat dan zien dat als de accu een capaciteit zou hebben van 24kWh, dat er dan pas geen inactiviteit zou zijn tijdens de laadsessie. Met andere woorden, de huidige technologie zou PHEV tot 24kWh kunnen ondersteunen zonder ook maar iets te hoeven sleutelen aan het laadgedrag van de EV gebruiker[11]. Kortom al worden accu’s nog 2,5x zo groot dan is er nog steeds niks aan de hand en zelfs bij 15x zo groot is er niets aan de hand mits de auto zijn laadsnelheid verhoogt.

Conclusie

In deze blogpost heb ik kort de factoren uitgelegd die de laadsnelheid bepalen. Van daaruit heb ik de conclusie getrokken dat de bottleneck in van de laadsnelheid vooral zit in de elektrische auto en niet zozeer in het laadpunt.

Vanuit de laadtijd ratio en de hoeveelheid speling op een laadsessie trek ik de conclusie dat de huidige laadinfrastructuur voorbereid is op de zich ontwikkelende EV-technologie. Middels een eenvoudig voorbeeld heb ik laten zien dat de accu grootte van een typische PHEV met 250% mag toenemen zonder dat gebruikers hun laadgedrag hoeven aan te passen. En indien de laadsnelheid van de auto toeneemt kan dit wel 1500% toenemen. Kortom, die laadpaal houdt het nog wel een tijdje vol.

Juist daarom raad ik aan om de discussie over de toekomstbestendigheid van laadinfrastructuur te starten bij het onderwerp van de EV en niet noodzakelijkerwijs bij de toekomstbestendigheid van laadpunten zelf.

Noot aan de lezer

Als wetenschappelijke onderzoeker op dit vakgebied moet ik aangeven dat dit stuk een blogpost is en geen wetenschappelijk paper. Het stuk bevat mijn persoonlijke  visie op laadinfrastructuur gecombineerd met de echte data van de laadinfrastructuur. Dat betekent dat dit stuk gebruikt mag worden voor inspiratie en educatie maar dat het niet ondersteund wordt met een wetenschappelijke methode en genuanceerde waarheidsbevinding. De figuren en grafieken die ik in de blogpost toon ondersteunen de statements die ik wil maken over dit onderwerp. Ik had wel duizend andere figuren en grafieken kunnen laten zien maar heb er bewust voor gekozen voor wat hier staat om mijn persoonlijke en wetenschappelijke gedachten te ondersteunen. 

 

[1]         “AVERE E-mobility Conference.” [Online]. Available: http://www.aec.amsterdam/. [Accessed: 18-May-2016].

[2]         “EVS29 - 2016 Electric Vehicle Symposium & Exhibition 29.” [Online]. Available: http://www.evs29.org/. [Accessed: 18-May-2016].

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

[4]         J. Verlaan, “‘Laadpalen elektrische auto’s binnen vijf jaar achterhaald’ - NRC,” 14-Apr-2016.

[5]         “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].

[6]         “We hebben alle soorten laadpalen nodig! En veel! | Steinbuch on WordPress.com.” [Online]. Available: https://steinbuch.wordpress.com/2016/04/14/we-hebben-alle-soorten-laadpalen-nodig-en-veel/. [Accessed: 26-May-2016].

[7]         “‘Publieke laadpalen over vijf jaar al verouderd.’” [Online]. Available: http://www.nu.nl/amsterdam/4246644/publieke-laadpalen-vijf-jaar-al-verouderd.html. [Accessed: 26-May-2016].

[8]         NKL, “Open Charge Point Interface OCPI, Projecten - Nationaal Kennisplatform Laadinfrastructuur,” 2016. [Online]. Available: http://www.nklnederland.nl/projecten/onze-lopende-projecten/open-charge-point-interface-ocpi/. [Accessed: 30-Apr-2016].

[9]         “Cijfers elektrisch vervoer | RVO.nl.” [Online]. Available: http://www.rvo.nl/onderwerpen/duurzaam-ondernemen/energie-en-milieu-innovaties/elektrisch-rijden/stand-van-zaken/cijfers. [Accessed: 28-Apr-2016].

[10]      M. V. Rivera, R. Van Den Hoed, and J. Helmus, “Charging in the city of Amsterdam : Data Monitoring of charge point performance,” no. December, pp. 1–9, 2014.

[11]      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.

[12]      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.

[13]      E. Paffumi, M. De Gennaro, G. Martini, and H. Scholz, “Assessment of the potential of electric vehicles and charging strategies to meet urban mobility requirements,” Transp. A Transp. Sci., vol. 11, no. 1, pp. 22–60, 2015.

[14]      C. Madina, H. Barlag, G. Coppola, I. Gomez, and R. Rodriguez, “Economic assessment of strategies to deploy publicly accessible charging infrastructure,” in EVS28 International Electric Vehicle Symposium and Exhibition, 2015, pp. 1–11.