Charging Reliability Index: Schlaglicht auf die Ladezuverlässigkeit von E-Autos
Das eMobility-Unternehmen EcoG hat einen Index entwickelt, um die Ladezuverlässigkeit verschiedener Elektromodelle zu messen. Eine erste Auswertung des Unternehmens unter zehn Fahrzeugmodellen ergab, dass beim „Charging Reliability Index“ im Schnitt nur 68 von 100 Prozent erreicht werden – also noch viel Luft nach oben ist.
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Kerngeschäft von EcoG ist die Entwicklung von Betriebssoftware für DC-Ladestationen. Dieses Business bringt die Münchner automatisch mit Fragen der Ladezuverlässigkeit in Berührung. „Viele Menschen vertrauen den Elektroautos nicht“, so das Unternehmen in einer uns heute Morgen exklusiv vorliegenden Pressemitteilung. Dabei seien nicht mehr in erster Linie die Ladegeschwindigkeit oder Reichweitenangst die größten Herausforderungen, sondern: „Die Reichweitenangst wird von einer Ladeangst abgelöst (…) Jeder Besitzer eines Elektrofahrzeugs kann davon berichten: Mal will der Ladevorgang nicht richtig starten, mal bricht der Ladevorgang ab.“ EcoG untermauert diese These mit Studien, etwa jener von J.D. Power, wonach mindestens jeder fünfte E-Ladeversuch (nimmt man auch fehlgeschlagene Bezahlvorgänge hinzu) scheitert.
So viel zur Einleitung. EcoG stellt nun als Brancheninsider basierend auf dem Ladestandard CCS einen eigenen Index für die Ladezuverlässigkeit von Elektroautos vor. Der Charging Reliability Index (EcoG CRI) offenbart, ob und in welcher Art Ladeschnittstelle am Fahrzeug verbessert werden müssen, um die Verlässlichkeit von Ladevorgängen zu steigern. Dabei geht es rein um fahrzeugseitige Aspekte. Die Verlässlichkeit von Ladesäulen spielt in dem Index keine Rolle.
Große Bandbreite bei den Ergebnissen
Um den Index zu erstellen, hat EcoG pro Fahrzeug 13 verschiedene Tests absolviert, die die Zuverlässigkeit der jeweiligen Ladeschnittstelle in den drei Kategorien 1) Ladebeginn, 2) Ladevorgang und 3) Benutzerkommunikation und Fehlervermeidung sichtbar machen. „Die Tests umfassten eine Reihe Kriterien, darunter die Qualität des Steuerungssignals, die Robustheit der Ladestromsteuerung sowie die Fehlerinformationen bei der Verriegelung des Ladekabels“, so die Münchner.
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In einer ersten Auswertung nahm sich EcoG „zehn international verfügbare Elektrofahrzeugmodelle verschiedener Marken“ vor. Welche das sind, präzisiert das Unternehmen nicht. Ergo veröffentlicht EcoG allgemeine Erkenntnisse seiner Analyse. Demnach zeigen die Ergebnisse „eine große Bandbreite an Zuverlässigkeit (…), die von 37 bis 100 Prozent reicht“. Im Durchschnitt kamen die zehn Fahrzeuge auf 68 Prozent. Das Ergebnis deckt sich nach Angaben von EcoG mit einer gemessenen Zuverlässigkeit von etwa 80 Prozent in den USA und offenbart aus Sicht der Index-Initiatoren „den erheblichen Bedarf einer Steigerung, insbesondere im Vergleich zu anderen Branchen, in denen eine Zuverlässigkeit von 99,99 Prozent üblich ist“.
Schwachstelle Steckerverriegelung und Signalqualität
EcoG nennt in seinem Report unter anderem zwei zentrale fahrzeugseitige Fehlerquellen, die zu Ladeproblemen führen können: zum einen die Steckerverriegelung und zum anderem die Signalqualität der Steuerung. Die Münchner äußern, dass fünf der zehn untersuchten Fahrzeuge ihren Fahrern nicht mitteilen, ob der Stecker ordnungsgemäß verriegelt ist oder nicht. Außerdem fielen drei der zehn Autos durch eine zu hohe Steuersignaldämpfung auf, die „zu wiederholten, zufällig auftretenden fehlgeschlagenen Ladevorgängen führen kann“. Für den Benutzer sei dies nicht erkennbar.
Publik gemacht werden die zehn getesteten Modelle übrigens auch im Nachgang nicht. Man habe sich gegen die Veröffentlichung der Marken entschieden, „da es von der eigentlichen Kernbotschaft, die Verlässlichkeit zu steigern, ablenken und die Chance besteht, dass die Berichterstattung sehr stark in den Vergleich verschiedener Automarken gehen würde“, wie eine Sprecherin des Unternehmens auf Nachfrage von electrive mitteilt. Es sollen aber „die gängigsten zehn Automarken“ getestet worden sein. Und: „Wir geben gerne jedem OEM Auskunft über das Ergebnis, wenn wir angefragt werden. Es wird lediglich kein Vergleich unter den Marken gezogen.“
EcoG verknüpft die Präsentation seines neuen Index‘ zudem mit einem Aufruf an weitere OEMs, ihre Fahrzeuge hinsichtlich der Ladezuverlässigkeit testen zu lassen. „Der Zuverlässigkeitsindex fungiert wie ein Testbericht – transparent, konkret und messbar. Dies ermöglicht E-Auto-Fahrern, die Qualität des Elektroautos hinsichtlich der Ladeschnittstelle nachzuvollziehen. Mit dem EcoG CRI wollen wir Transparenz für den Hersteller und den Nutzer schaffen und damit die Ladeangst reduzieren, wie dies bei der Reichweitenangst gelungen ist“, äußert EcoG-CEO Jörg Heuer.
Heuer und sein Team waren übrigens auch an dem 2021 gestarteten und vor einigen Monaten zu Ende gegangenen Projekt „Wirkkette Laden“ beteiligt, in dessen Verlauf Akteure aus Wirtschaft und Wissenschaft Fehlerquellen beim Laden von E-Fahrzeugen diagnostizierten. Allerdings schauten sich die Projektteilnehmer in diesem Fall das komplette „Ökosystem Laden“ an und schlussfolgerten beispielsweise, dass in 44 Prozent der Fälle das technische Problem an der Ladestation selbst verortet werden kann.
Neben Konsortialführer CharIN und EcoG waren an dem Projekt die Uni Stuttgart, das Fraunhofer IAO, ABB, Stromnetz Hamburg, BMW, EWE, Digital Charging Solutions und Ionity als Partner beteiligt. Als Koordinatoren agierten die NOW GmbH des Bundes und Projektträger Jülich. Die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur unter dem Dach der NOW GmbH unterstützte das Projekt zudem inhaltlich. Öffentlich gefördert wurde die „Wirkkette Laden“ mit insgesamt 1,1 Millionen Euro.
Gebündelt wurden die Erkenntnisse aus dem Projekt übrigens in einem verbindlichen Maßnahmenkatalog namens „12 Gestaltungsprämissen für öffentliche Ladestationen“. Dieser führt sechs „obligatorische“ und sechs „empfohlene“ Prämissen auf. Die Nationale Leitstelle Ladeinfrastruktur gab Anfang des Jahres an, die Umsetzung des Maßnahmenkatalogs beim Masterplan Ladeinfrastruktur II berücksichtigen zu wollen.
Quelle: Infos per E-Mail, get.ecog.io
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