Dynamic Pricing für Ladestationen

Experten in Data Science

Die Preise für Fahrstrom an Ladestationen für Elektroautos sind meist fix, obwohl die Beschaffungspreise für Strom, sowie die Auslastung der Ladestationen sich ständig ändern.

Herausforderung

Die Nachfrage nach HPC-Ladesäulen, z.B. auf Autobahnen unterliegt starken Schwankungen. Während der Hauptreisezeit kann es zu Wartezeiten kommen, zu anderen Zeiten gibt es freie Kapazitäten. Die Orientierung der Ladekapazitäten an den Peak-Zeiten führt zu ungenutzter Kapazität über die meiste Zeit des Jahres. Geringere Kapazitäten führen zu Wartezeiten und damit zu Unzufriedenheit der Kunden.
Eine mögliche Lösung zur Linderung des Problems ist die Steuerung der Nachfrage über den Preis.
Das Zeitfenster der Reise ist bei gewissen Kunden flexibel. Diese Kunden können durch entsprechende Preissignale den Zeitpunkt des Fahrtantritts optimieren, indem sie die Ladezeit auf einen Zeitpunkt niedriger Preise schieben und dadurch zu Zeiten geringerer Nachfrage laden.
Der Ladestromanbieter profitiert durch eine bessere Auslastung, höhere Profitabilität und höhere Kundenzufriedenheit.

Herangehensweise

Das Ziel des Projekts ist eine Anwendung, die automatisiert optimale Preise ausspielt. Die Preise sind optimal im Sinne von Kundenzufriedenheit, Auslastung der Ladesäulen und Profitabilität des Angebots.
Zunächst müssen Nachfrageprognosen pro Standort erstellt werden, dazu kommen Preiselastizitätsprognosen. ITM hat mit seinen Data Scientists viel Erfahrung in der Erstellung dieser Prognosen. Eine komplexe Kombination der Prognosen mit Hinblick auf die definierten Ziele ergibt den optimalen Preis.

Ergebnisse

Das Ergebnis ist ein skalierbares, modernes und zukunftsfähiges Preis-System, was für den Ladesäulenbetreiber entscheidende Wettbewerbsvorteile bringt. Die Auslastung der Ladesäulen steigt dadurch insgesamt, bei gleichzeitig steigender Profitabilität.