KI-gestützte, selbstdiagnostizierende Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge

Unterbrochene Ladevorgänge sind für private Besitzer von Elektrofahrzeugen ein häufiges Ärgernis – für Flottenbetreiber jedoch können sie ganze Verkehrssysteme lahmlegen. Wenn elektrische Busse aufgrund von Störungen an Ladestationen über Nacht nicht geladen werden, stehen am nächsten Tag unter Umständen Dutzende Fahrzeuge nicht zur Verfügung. Das beeinträchtigt den Betrieb, die Fahrgäste und verursacht zusätzliche Kosten. Die Verbesserung der Zuverlässigkeit von Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge ist daher entscheidend für eine skalierbare und nachhaltige Elektromobilität.

Zuverlässigkeit von EV-Ladeinfrastruktur durch KI-gestützte Diagnostik verbessern

Um Ladeunterbrechungen in großem Maßstab zu vermeiden, definiert die Forschungsinitiative KI-LOAD neu, wie Zuverlässigkeit in Ladeinfrastrukturen für Elektrofahrzeuge integriert wird. Durch die Kombination von KI-gestütztem Monitoring, vorausschauender Diagnostik und intelligenter Fehlererkennung zielt KI-LOAD darauf ab, Ausfallzeiten deutlich zu reduzieren und einen unterbrechungsfreien Ladebetrieb sicherzustellen. Die Initiative vereint die angewandte Forschungsexpertise von Akkodis Research mit führenden akademischen Spezialist:innen der Technischen Universität München und schlägt so eine effektive Brücke zwischen Innovation, Wissenschaft und praktischer Umsetzung.

KI-LOAD nutzt KI-basiertes Monitoring, predictive Diagnostics und intelligente Fehlererkennung, um Ausfallzeiten erheblich zu minimieren und einen reibungslosen, unterbrechungsfreien Ladebetrieb zu gewährleisten.

Gefördert vom Bayerischen Staatsministerium für Wirtschaft, Landesentwicklung und Technologie, ist KI-LOAD darauf ausgelegt, besonders kritische Ladeumgebungen zu unterstützen, in denen Zuverlässigkeit nicht verhandelbar ist. Das Projekt konzentriert sich auf hochbelastete Anwendungsfälle wie Depots für Elektrobusse und -Lkw, bei denen bereits kurze Unterbrechungen den Betrieb in großem Maßstab stören können. Durch die Erhöhung der Systemresilienz und die Möglichkeit proaktiver Wartung legt KI-LOAD die Grundlage für eine skalierbare, zuverlässige E-Mobilitätsinfrastruktur, die den Übergang zu emissionsfreiem Transport unterstützt.

Die Ursachen von Ladeunterbrechungen verstehen

Ladeausfälle können verschiedene Ursachen haben, darunter instabile Kommunikation zwischen Fahrzeug und Ladestation, Hardwaredefekte oder unzureichende Wartungspraktiken. Diese Probleme werden häufig reaktiv behandelt, ohne dass eine strukturierte Analyse oder langfristige Präventionsstrategien erfolgt.“

„KI-LOAD verfolgt einen strukturierten, datenbasierten Ansatz, der nicht nur eine schnellere Behebung von Fehlern ermöglicht, sondern auch Störungen vorbeugt, bevor sie auftreten.

Ausfallsicheres Laden für Elektrofahrzeugflotten

Das Projekt hat zum Ziel, eine ausfallsichere Ladeinfrastruktur zu schaffen, die die Fahrzeugverfügbarkeit für Flottenbetreiber deutlich verbessert. Akkodis Research arbeitet dabei mit einem der größten städtischen Verkehrsunternehmen Norddeutschlands zusammen, das Hunderte von Elektrobusen in seinem Netzwerk betreibt.“

„Durch den realen Einsatz wird sichergestellt, dass die KI-gestützte Diagnostik unter praktischen Betriebsbedingungen validiert wird.

Edge-AI und smarte Ladeprotokolle

„KI-LOAD nutzt Edge-AI, um Ladedaten in Echtzeit zu analysieren und Anomalien sofort zu erkennen. Das System arbeitet mit modernen Lade-Kommunikationsstandards wie OCPP 2.1 und ISO 15118-20, um einen umfassenden Überblick über Ladestationen und Fahrzeugbatteriesysteme zu schaffen.“

„Die gewonnenen Erkenntnisse werden in das zentrale Charge Point Management System (CPMS) integriert, wodurch automatisierte Diagnosen und die Planung vorausschauender Wartung ermöglicht werden.“

Von Ladeinformationen zu Predictive Maintenance

Die Lade-Kommunikationssoftware EVAcharge von Akkodis spielt eine zentrale Rolle im KI-LOAD-Projekt, da sie einen sicheren, hochwertigen und zuverlässigen Datenaustausch zwischen Elektrofahrzeugen und Ladestationen ermöglicht. Seit ihrer Entwicklung im Jahr 2012 wird EVAcharge kontinuierlich weiterentwickelt und hat sich zu einer ausgereiften, praxisbewährten Lösung entwickelt, die die Interoperabilität in komplexen Lade-Ökosystemen gewährleistet. Heute unterstützt sie über 30 % der DC-Schnellladestationen in Europa und bildet damit ein entscheidendes Rückgrat für eine skalierbare und resiliente E-Mobilitätsinfrastruktur.

Seit ihrer Entwicklung im Jahr 2012 wird EVAcharge kontinuierlich weiterentwickelt und hat sich zu einer ausgereiften, praxisbewährten Lösung entwickelt, die die Interoperabilität in komplexen Lade-Ökosystemen gewährleistet.

Die Erkenntnisse und Innovationen aus der KI-LOAD-Initiative werden direkt in nachgelagerte EVAcharge-Services integriert, wodurch deren Intelligenz, Zuverlässigkeit und Leistungsfähigkeit weiter gesteigert werden. Durch die Einbettung KI-gestützter Diagnostik und vorausschauender Funktionen in EVAcharge stärkt Akkodis sein durchgängiges Portfolio für EV-Ladelösungen – und unterstützt Betreiber dabei, Ausfallzeiten zu minimieren, Wartungsprozesse zu optimieren und ein durchgehend zuverlässiges Ladeerlebnis im großen Maßstab zu gewährleisten.

Ausfallzeiten reduzieren und Elektromobilität fördern

Das Projekt zielt darauf ab, die Ausfallzeiten von Ladestationen aufgrund fehlerhafter Komponenten um 50 % zu reduzieren und die Ladezuverlässigkeit von 95 % auf mindestens 97,5 % zu steigern. Diese Verbesserungen sind besonders für kommerzielle EV-Flotten entscheidend, da Ladeausfälle Betriebsstörungen verursachen und die Kosten erhöhen.“

Durch die Steigerung von Zuverlässigkeit und Vertrauen in die Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge leistet KI-LOAD einen direkten Beitrag zur Skalierbarkeit der Elektromobilität – einer Schlüsseltechnologie im Kampf gegen den Klimawandel.