Potensial for redusert effektuttak ved ladeplan av elbiler på en langtidsparkeringsplass: en studie av Gardermoen Parkering

Abstract

Elektrifisering av transport, industri og andre kraftkrevende aktører byr på utfordringer for det elektriske kraftnettet. Ved jevnere energibruk kan behovet for utbygging av kraftnettet reduseres. Ladeeffekten til elektriske biler er høy sammenlignet med andre husholdningsapparater og ukontrollert lading kan by på utfordringer for nettet, spesielt distribusjonsnettet. Samtidig er det en økende andel energiproduksjon fra uregulerbar kraftproduksjon som øker behovet for fleksibiliteten på forbrukersiden. Denne oppgaven har sett på Gardermoen Parkering, en privateid parkeringsplass som ligger ved Oslo Lufthavn. Parkeringsplassen har en kapasitet på 1600 biler og ønsker å installere 250 elbilladere samt legge til rette for en utvidelse til totale 500 elbilladere. Oppgavens mål er å kartlegge potensialet for redusert effektbehov til parkeringsplassen ved å innføre ladeplan og lastflytting og med dette anslå potensiell reduksjon i effektrelaterte avgifter for parkeringsplasseier. Lastkurven flates ut under forutsetning om at alle biler skal være fulladet ved avreise. For å nå oppgavens mål ble det laget en simuleringsmodell som simulerer effektbehovet til parkeringsplassen ved ulike scenarioer. Modellen bruker historisk parkering- og energibrukdata og i scenarioene varierer antall ladere og elbilandelen blant parkeringsplassen kunder. Det er sett på scenarioer hvor elbilandelen var på 25%, 50% eller 100% av bilene i bilparken i kombinasjon med 250, 500 eller 1600 ladere på parkeringsplassen. Sistnevnte scenario er tatt med for å simulere parkeringsplassen ved en helelektrisk bilflåte. I modellen simuleres effektbehovet ved ukontrollert lading og ved ladeplan og lastflytting hvor laderne hadde en ladeeffekt på enten 11 kW eller 3,68 kW. Resultatet fra simuleringen viser at ved ukontrollert lading fikk Gardermoen Parkering en døgnprofil med effekttopp på morgenen som sammenfaller effekttoppene fra øvrig belastning i nettet. Ved ladeplan og lastflytting ble effekttoppene redusert til å ligge maksimalt 3% over gjennomsnittet i løpet av måneden, mens alle biler fortsatt var fulladet ved avreise. Ved implementering av ladeplan og lastflytting ble effekttoppen og effekttariffen redusert med 61,4-78,6% i forhold til ukontrollert lading, avhengig av hvilket scenario som ble simulert. Reduksjonspotensialet var størst for scenarioer med 250 ladeplasser og ladeeffekt på 11 kW.

Electrification of transport and industry introduces challenges for the electrical grid. With smarter energy use, the need for expansion of the power grid can be reduced. The charging power of electric vehicles (EV) is high compared to other household appliances and uncontrolled charging can pose problems for the grid, especially the distribution grid. At the same time, there is an increasing proportion of energy production from unregulated power generation, which increases the need for flexibility on the consumer side. This thesis has looked at Gardermoen Parkering, a privately owned parking lot located at Oslo Airport. The parking lot has a capacity of 1600 cars and plans to install 250 EV chargers and facilitate for an expansion to a total of 500 EV chargers. The goal for this thesis was to examine the potential for reduced power demand for the parking lot by scheduling and load shifting and, with this estimate the potential for reduced demand charges for the owner. The load profile is flattened on the condition that all EVs must be fully charged on departure. To answer the objective, a simulation model was created, which simulates the energy demand of the EVs parked in various scenarios. The model uses historical parking and energy data and in the scenarios the number of chargers and the share of EVs among the car park varies. Scenarios looked at have had a share of 25%, 50% or 100% EVs in the car park in combination with 250, 500 or 1600 chargers in the parking lot. The latter scenario is included to simulate an allelectric car fleet. The model simulates the power requirement for uncontrolled charging and for scheduled charging and load shifting where the chargers had a charging power of either 11 kW or 3.68 kW. The result from the simulation shows that with uncontrolled charging, Gardermoen Parkering got a load profile with a power peak in the morning that coincides with the hours of general high load in the grid. With scheduled charging and load shifting, the power peaks were reduced to a maximum of 3% above the average during the month, while all EVs were still fully charged on departure. When implementing scheduling and load shifting, the power peak and the demand charges were reduced by 61.4-78.6% compared to uncontrolled charging, depending on which scenario was simulated.