Als ich 2008 den ersten Vertrag für Ladestationen auf den Markt brachte, war das für ein paar Th!nk-Autos aus Norwegen. Die Stadt Amsterdam hatte einige dieser Autos gekauft, um zu zeigen, dass es wirklich möglich ist: mit Strom fahren! Elektromobilität sollte die Lösung für lokale Luftqualitätsprobleme werden, und die Stadt wollte mit gutem Beispiel vorangehen. Und diese Kunststoff-„Autoscooter” mussten eine eigene Ladestation haben, eine normale Steckdose an einem Pfosten auf der Straße.
Dieses Modell der „Nachfragesteuerung“ haben wir lange Zeit beibehalten. Da es noch nichts Vergleichbares gab, wurde jeder, der ein Elektrofahrzeug kaufte, sofort unser Kunde für eine Ladestation. Wir hatten persönlichen Kontakt zu all diesen Pionieren und haben sie nach Strich und Faden verwöhnt. Wir haben sogar Ladestationen für Elektroroller aufgestellt, um das Netzwerk zu erweitern. Wir haben dafür gesorgt, dass der Mangel an Ladestationen niemals ein Hindernis für den Umstieg auf Elektrofahrzeuge sein würde.
Das „nachfrageorientierte“ Arbeiten spielte in Amsterdam bis vor kurzem noch eine wichtige Rolle: Jeder, der nachweisen konnte, dass er ein Fahrzeug nutzen würde, erhielt eine Ladestation. In anderen Gemeinden stellte man sich erstmals die Frage, ob die Nachfrage nach Ladestationen nicht vorhersehbar sei. Für die Gemeinde Gouda haben wir mit den ersten, teilweise sehr groben Prognosen gerechnet, um eine Vorstellung davon zu bekommen, wie viele Ladestationen benötigt werden würden. Das war Pionierarbeit, denn niemand wusste, wie schnell sich das elektrische Fahren entwickeln würde.
Erste Prognose von EVTools, Gemeinde Gouda 2016
Jetzt, mehr als fünfzehn Jahre später, sind Prognosen immer noch nützlich – aber nicht mehr so entscheidend. Mittlerweile gibt es viele davon: erstellt von Wissensinstituten, Behörden und Marktteilnehmern. Die EU arbeitet mit Zielvorgaben, die Niederlande mit der Nationalen Agenda für Ladeinfrastruktur, Netzbetreiber haben Prognosen der Stiftung E-laad, Universitäten mit Simulationsmodellen wie SparkCity und Betreiber mit ihren eigenen Schätzungen. Diese unterscheiden sich oft voneinander und werden manchmal in Abhängigkeit von politischen Entscheidungen und Strategien aktualisiert oder auch nicht. Das macht Prognosen wertvoll, aber auch veränderlich: Sie geben eine Richtung vor, aber niemals die ganze Wahrheit wieder.
Von Prognosen zu Praxisdaten
Was ich im Laufe der Jahre beobachtet habe, ist, dass letztendlich das bestehende Netzwerk der zuverlässigste Maßstab ist. Die Praxis zeigt am genauesten, wie der Business Case an einem bestimmten Ort tatsächlich aussieht. Wie oft wird geladen, zu welchen Zeiten und wie entwickelt sich das im Laufe der Zeit?
Mittlerweile stelle ich fest, dass Verträge zwischen Gemeinden und Betreibern immer häufiger Schwellenwerte enthalten [Hyperlink zu Anweisungen zum Festlegen von Schwellenwerten und Erstellen von Listen im Monitoring-Dashboard]: beispielsweise Vereinbarungen, dass eine Erweiterung erst bei einer bestimmten Auslastung erfolgt. Das bedeutet, dass Daten nicht nur zur Überwachung, sondern auch als gemeinsames Steuerungsinstrument verwendet werden. Dies erfordert Transparenz und den Zugang zu denselben Daten über Verknüpfungen.
Dafür stehen heute immer mehr Quellen zur Verfügung. Die europäische AFIR-Verordnung hat zur Einrichtung von National Access Points geführt, über die Ladedaten zentral zugänglich sind. In den Niederlanden gibt es dafür das NDW und in Belgien Transportdata.be. Darüber hinaus gibt es kommerzielle Datendienste, die angereicherte Informationen liefern, und natürlich die Daten, die direkt aus den CPMS-Systemen der Betreiber stammen. Diese Mischung ermöglicht es, nicht nur zurückzublicken, sondern auch dynamisch vorauszuplanen.
Räumlicher und gesellschaftlicher Kontext
Die Ladeinfrastruktur ist niemals ein isoliertes System. Sie steht in direktem Zusammenhang mit Demografie, Mobilität, Prognosen (lesen Sie hier mehr darüber, wie wir Prognosen berechnen) und Energie. Daher ist es von entscheidender Bedeutung, Prognosen und Netzdaten stets mit räumlichen und strategischen Plänen abzugleichen: Wo wächst die Bevölkerung, wo entstehen neue Wohngebiete, wie verändern sich die Verkehrsströme, wo entstehen emissionsfreie Zonen, wie verändert sich das Ladeverhalten und vor allem: Wo ist Netzkapazität verfügbar?
Als Berater und später mit unserem Softwareunternehmen habe ich immer betont, dass man nur dann wirklich kluge Entscheidungen trifft, wenn man diese verschiedenen Daten kombiniert. Dabei geht es nicht nur darum, „wo heute eine Säule voll oder leer ist”, sondern um die Frage, wie man eine Stadt oder Region auf die Mobilität von morgen vorbereitet.
Auf dem Weg zu einem datengesteuerten Ökosystem
Ich glaube, wir sind mittlerweile an einem Punkt angelangt, an dem einzelne Entscheidungen nicht mehr ausreichen. Es geht darum, ein datengesteuertes Ökosystem aufzubauen, in dem Kommunen, Betreiber und Netzbetreiber auf der Grundlage gemeinsamer Erkenntnisse zusammenarbeiten. Dabei ist Platz für verschiedene Rollout-Strategien, solange die gleichen Daten für alle verfügbar sind.
Mit EVTools haben wir auf Grundlage dieser Erfahrungen eine Plattform entwickelt, die all diese Datenquellen zusammenführt. Nicht, um Entscheidungen für Kommunen oder Betreiber zu treffen, sondern um ihnen die richtigen Instrumente an die Hand zu geben. So verläuft die Zusammenarbeit auf dem Weg zu grüner Mobilität reibungslos. So bauen wir gemeinsam Ladesäulennetze auf, die nicht nur heute funktionieren, sondern auch in zehn Jahren noch zur Stadt, zur Region und zum Nutzer passen.
