Einen Beitrag zur Verwirklichung der ehrgeizigen Klimaziele Aachens zu leisten, indem wir einen nachhaltigen und effizienten Ausbau der Infrastruktur für Elektrofahrzeuge (EV) sicherstellen. Unsere KI-gestützte Lösung wird bestehende Forschungsergebnisse nutzen, um strategisch optimale Standorte für neue Ladestationen zu identifizieren, die die Zugänglichkeit, die Benutzerfreundlichkeit und die Umweltverträglichkeit verbessern und gleichzeitig Aachens Übergang zu einer Smart City vorantreiben.

Ziele für Klima und Energie

1. Europäische Union (EU): Erreichen von 42,5 % erneuerbarer Energien bis 2030, um den Übergang zu einer kohlenstoffarmen Wirtschaft zu unterstützen【1】.

2. Deutschland: Klimaneutralität bis 2045, angetrieben durch den schnellen Einsatz erneuerbarer Energien und die Elektrifizierung des Verkehrs【2】.

3. Nordrhein-Westfalen (NRW): Ein Anstieg der E-Fahrzeuge um 38% im Jahr 2024 im Vergleich zum Vorjahr zeigt das rasante Wachstumspotenzial der E-Fahrzeugnutzung【3】.

4. Aachen: Die Stadt Aachen plant bis 2030 2.400 öffentliche Ladestationen für E-Fahrzeuge (statt derzeit 500) und unterstreicht damit ihr Engagement für eine nachhaltige Mobilität【4】.

Die Rolle der E-Fahrzeuge

• Der Straßenverkehr ist für einen großen Teil der CO2-Emissionen verantwortlich. Der Umstieg auf E-Fahrzeuge ist entscheidend für die Reduzierung der Emissionen【5】.

• Untersuchungen zeigen, dass die Verfügbarkeit und der Standort von Ladestationen direkt mit der Verbreitung von E-Fahrzeugen korreliert【6】.

Zielsetzung

Entwicklung und Einsatz eines KI-basierten Systems, das die optimalen Standorte für neue Ladestationen in Aachen vorhersagt.



Ansatz

Unsere Lösung integriert fortschrittliche Algorithmen des maschinellen Lernens und reale Daten, um:

1. Analyse von Verkehrsmustern: Nutze das Aachener Mobilitäts-Dashboard, um den Fahrzeugfluss und die Hotspots der Nachfrage zu verstehen【7】.

2. Points of Interest (POIs) auswerten: Berücksichtige Parkplätze, Einkaufszentren, Wohngebiete und Arbeitsplätze, um die Benutzerfreundlichkeit sicherzustellen.

3. Beurteile die aktuelle Auslastung: Nutze Daten über die derzeitige Nutzung von Ladestationen, um Lücken in der aktuellen Infrastruktur zu identifizieren.

4. Simuliere den zukünftigen Bedarf: Prognostiziere die Auswirkungen sozioökonomischer Faktoren und des Stadtwachstums auf die zukünftige Nutzung von E-Fahrzeugen.

Dies geschieht auf der Grundlage bestehender Untersuchungen zum Thema 【8】【9】.



Datenquellen

• Nutze Quellen aus dem Aachener Mobilitäts-Dashboard【7】, wie z.B. Daten zum Verkehr und zur Nutzung von Ladestationen.

• Regionale Daten zur Verbreitung von E-Fahrzeugen und zur Ladeinfrastruktur von lokalen Partnern (z.B. Smartlab, IT.NRW, Stadt Aachen, RWTH Aachen).

• Zusätzliche Mobilitäts- und geografische Informationsdatensätze.

Hauptmerkmale

1. Dynamische Optimierung: Der Algorithmus aktualisiert die Empfehlungen kontinuierlich auf der Grundlage neuer Daten.

2. Skalierbarkeit: Der Algorithmus ist so konzipiert, dass er für künftige Erweiterungen skaliert werden kann, z. B. durch die Einbindung von Echtzeit-Verkehrsdaten.

3. Nachhaltigkeit: Unterstützt die ressourceneffiziente Bereitstellung von E-Fahrzeug-Infrastrukturen, um die Kosten zu minimieren und gleichzeitig den ökologischen Nutzen zu maximieren.

4. Optimale Platzierung: Stellt sicher, dass neue Ladestationen strategisch dort platziert werden, wo sie am dringendsten benötigt werden, um die Zugänglichkeit und Nutzung zu maximieren und die Verbreitung von E-Fahrzeugen zu fördern.

Vorteile für Aachen

1. Verbesserte Akzeptanz von E-Fahrzeugen: Die strategische Platzierung von Ladestationen wird die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen erhöhen.

2. Klimaneutralität: Beschleunigt die Fortschritte auf dem Weg zu Aachens Klimaneutralitätsziel bis 2030.

3. Verbesserte Mobilität: Unterstützt eine intelligentere städtische Mobilität und reduziert die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen.

Breitere Auswirkungen

Unser Projekt legt den Grundstein für ein Modell, das auf andere Städte übertragbar ist und Aachens Position als Vorreiter für intelligente, nachhaltige Stadtplanung stärkt.

1. Stadt Aachen: Politik und Infrastrukturplanung.

2. STAWAG/Regionetz: Daten zur bestehenden Infrastruktur und zukünftige Pläne.

3. RWTH Aachen University: Forschungsunterstützung und Expertise in KI und Mobilität.

Unser Vorschlag steht in direktem Zusammenhang mit der Vision der Smart City Aachen, indem wir KI nutzen, um nachhaltige, skalierbare und wirkungsvolle Lösungen zu entwickeln. Gemeinsam können wir den Weg für eine grünere und intelligentere Zukunft für Aachen ebnen.

1.  EU-Ziele für erneuerbare Energien 

2.  Deutschlands Klimaziele 

3.  EV-Wachstum in NRW 

4.  Aachens EV-Pläne 

5.  CO2-Emissionen und Verkehr 

6.  Einfluss der EV-Infrastruktur auf die Akzeptanz 

7.  Aachener Dashboard zur Mobilität 

8.  Forschung zur Platzierung von E-Ladestationen 

9.  Forschung zur Planung von EV-Ladestationen