Wenn Laden zur Optimierungsaufgabe wird
Beitragsserie zur Flottenelektrifizierung
12.10.2026
Die Elektrifizierung von Nutzfahrzeugflotten schreitet in Europa mit hoher Geschwindigkeit voran. Viele Unternehmen investieren in Ladeinfrastruktur, bauen öffentliche Ladenetze aus oder erweitern ihre Angebote rund um Charging Services. Unser Partner valantic Software & Technology Innovations GmbH beschäftigt sich mit der Weiterentwicklung von Flottenelektrifizierung, Charging, Telematik und digitalen Mobilitätsplattformen. Im zweiten Beitrag unserer Serie widmen wir uns der Frage, wie komplexe Ladeentscheidungen im elektrischen Flottenbetrieb gelöst werden können.
Für Betreiber elektrischer Nutzfahrzeugflotten stellt sich eine sehr konkrete Frage: Wann soll welches Fahrzeug geladen werden? Was bei einzelnen Fahrzeugen noch einfach erscheint, kann bei einer größeren Flotte schnell komplex werden. Mehrere Fahrzeuge kommen zu unterschiedlichen Zeitpunkten zurück, benötigen unterschiedlich viel Energie und müssen zu bestimmten Zeitpunkten wieder verfügbar sein. Gleichzeitig stehen nur eine bestimmte Anzahl an Ladepunkten und eine begrenzte Anschlussleistung zur Verfügung. Auch schwankende Strompreise können die Entscheidung beeinflussen.
Damit müssen mehrere Ziele miteinander vereinbart werden: Die Fahrzeuge sollen rechtzeitig geladen sein, die vorhandene Infrastruktur möglichst effizient genutzt und unnötig hohe Energiekosten vermieden werden.
Ein einfaches Beispiel verdeutlicht das: Mehrere E-Lkw stehen abends auf einem Betriebshof. Nicht alle müssen am nächsten Morgen zur gleichen Zeit starten und nicht alle benötigen die gleiche Energiemenge. Gleichzeitig können nicht alle Fahrzeuge gleichzeitig mit voller Leistung geladen werden. Die Frage lautet also nicht nur, ob geladen werden kann. Entscheidend ist, welches Fahrzeug wann und wie stark geladen werden sollte.
"Je größer eine elektrische Flotte wird, desto komplexer wird die Frage, wie verfügbare Laderessourcen eingesetzt werden sollten. Aus unserer Sicht liegt eine wichtige Herausforderung deshalb darin, aus vielen möglichen Optionen diejenige zu finden, die am besten zu den betrieblichen Anforderungen passt."
Cihan Gökduman
Business Development Manager Mobility, valantic Software & Technology Innovations GmbH
Mathematische Optimierungsverfahren ermitteln passende Entscheidungskombinationen
Dabei werden die relevanten Bedingungen und Ziele in einem Modell abgebildet. Das Verfahren ermittelt daraus eine passende Kombination von Entscheidungen. Im Beispiel des Betriebshofs könnte das Modell unter anderem berücksichtigen, wann die Fahrzeuge wieder benötigt werden, wie viel Energie sie benötigen, welche Ladepunkte zur Verfügung stehen und zu welchen Preisen Strom bezogen werden kann. Das Ergebnis ist kein allgemeingültiger Ladeplan, sondern eine Lösung für die konkrete Situation.
Und genau hier liegt ein weiterer Vorteil: Die Berechnung kann wiederholt werden, wenn sich die Situation verändert. Kommt ein Fahrzeug später zurück, fällt ein Ladepunkt aus oder ändern sich die Rahmenbedingungen, kann ein neuer Plan berechnet werden.
Optimierung wird zu einem dynamischen Werkzeug
Optimierung wird zu einem dynamischen Werkzeug für den laufenden Betrieb – statt zu einer einmaligen Planung. Das Prinzip lässt sich auch auf andere Entscheidungen übertragen, bei denen mehrere Möglichkeiten, Ressourcen und Randbedingungen zusammenkommen. Beispielsweise können Fahrzeugzuordnung, Batteriespeicher oder die Nutzung externer Ladeinfrastruktur Gegenstand solcher Modelle sein. Mit zunehmender Elektrifizierung gewinnt damit eine Fähigkeit an Bedeutung, die über die reine Bereitstellung von Ladeinfrastruktur hinausgeht: aus komplexen betrieblichen Situationen systematisch gute Entscheidungen abzuleiten.
Die nächste Entwicklungsstufe liegt darin, solche Modelle mit Prognosen und Artificial Intelligence zu verbinden. Dann können nicht nur aktuelle Situationen bewertet, sondern auch erwartete Entwicklungen in Entscheidungen einbezogen werden. Wie genau AI und Optimierung zusammenspielen können, betrachten wir in einem weiteren Beitrag unserer Serie.
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