Bestimmung von Expositionen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität Projektleitung: Dipl.-Ing. Gernot Schmid, Seibersdorf Labor GmbH Beginn: 18.03.2021 Ende: 11.11.2024 Finanzierung: 449.025 Euro Hintergrund Elektromobilität gilt als Schlüssel für eine klimafreundliche Mobilität. Elektroantriebe arbeiten weitgehend schadstoffemissionsfrei. Betriebsbedingt entstehen allerdings Magnetfelder, die von dem elektrifizierten Antriebsstrang eines Elektrofahrzeugs ausgehen und auf Fahrer*in und Passagier*innen einwirken. Expositionen ( d.h. ein Ausgesetztsein gegenüber solchen Feldern) in relevanten Größenordnungen können dabei nicht von Vornherein ausgeschlossen werden. Gründe sind der geringe Abstand der Sitze zu den Komponenten, die Magnetfelder erzeugen, und die hohen Stromstärken in leistungsstarken Fahrzeugen. Darüber hinaus können bei rein batterieelektrischen Fahrzeugen (BEV) und bei Plug-In-Hybriden (PHEV) Expositionen bei Fahrzeugstillstand während des Ladevorgangs auftreten. Magnetfeldquellen sind dann zum Beispiel die Ladeeinrichtung selbst, das Ladekabel im Fall konduktiven Ladens, als Gleichrichter arbeitende Leistungselektronik sowie die Leitungen im Fahrzeug und die Fahrzeugbatterie. Magnetfeldquellen nur in Elektroautos und Hybriden Zielsetzung In dem Vorhaben wurde die Exposition von Personen gegenüber elektromagnetischen Feldern der Elektromobilität bestimmt. Einbezogen wurden Expositionsbeiträge durch den Fahrzeugfahrbetrieb und durch Batterieladevorgänge bei Fahrzeugstillstand. Die Studie ist aussagekräftig für Elektroautos und Elektro-Zweiräder ( d.h. ein- und zweispurige Personenkraftfahrzeuge). Als Fahrräder eingestufte Elektrofahrzeuge ( sog. E -Bikes) waren ausgenommen. Die Ergebnisse können mit Werten einer im Jahr 2009 abgeschlossenen Studie des BfS und mit in der Literatur veröffentlichten Werten verglichen werden. Zudem geben die Ergebnisse Hinweise für die Standardisierung. Durchführung Untersucht wurden gemessen an den Zulassungszahlen besonders beliebte E-Auto-Modelle und zusätzlich auch leistungsstarke E-Auto-Modelle von verschiedenen Herstellern. Dazu wurden Magnetfeldmessungen an mehreren Stellen im Fahrgastraum der Elektroautos und an den Sitzpositionen der Elektro-Zweiräder ( d.h. Elektroroller bzw. -motorräder) durchgeführt, während sich die Fahrzeuge auf einem Rollenprüfstand und in vorab festgelegten Betriebszuständen befanden. Die Betriebszustände umfassten das Beschleunigen, das Bremsen sowie das Fahren mit konstanten Geschwindigkeiten gegen verschiedene Lastmomente, um Luftwiderstände, Streckensteigungen und -gefälle zu simulieren. Anschließend wurden Magnetfeldmessdaten während eines Worldwide Harmonized Light Vehicle Test Cycle (WLTC) aufgezeichnet. Dabei handelt es sich um einen ca. 30-minütigen genormten Fahrzyklus, der ursprünglich für vergleichbare Abgas- und Verbrauchsmessungen festgelegt wurde. Daten für Zweiräder wurden während eines World Motorcycle Test Cycle (WMTC) aufgezeichnet. Die auf dem Prüfstand ermittelten Daten wurden mit Messungen bei Fahrten auf einer abgesperrten, ebenen Teststrecke und bei einer etwa 90-minütigen Fahrt im öffentlichen Straßenverkehr validiert. Anschließend wurden die im Zeitbereich aufgezeichneten Messdaten entsprechend der spektralen Zusammensetzung analysiert und bewertet. Situationen, die basierend auf den Messungen die höchsten Expositionen erwarten ließen, wurden zusätzlich dosimetrisch analysiert. Die betreffenden Expositionssituationen wurden dazu in einer Simulationssoftware nachgebildet. Ziel war die rechentechnische Bestimmung, der im Körper einer exponierten Person hervorgerufenen elektrischen Feldstärken. Hierfür musste vorab die lokale Verteilung der Magnetfeldstärken in der Fahrgastzelle bzw. im Bereich der Sitze der Elektro-Zweiräder bekannt sein. Stellvertretend für die exponierten Personen wurden hochaufgelöste, digitale Menschmodelle eingesetzt, die anatomisch möglichst korrekt waren und Gewebetypen mit verschiedenen elektrischen Eigenschaften unterschieden. Die Untersuchungen zum Aufladen bei Fahrzeugstillstand berücksichtigten Positionen in und außerhalb der Fahrzeuge. Ebenso wurden die Untersuchungen an Normal- und Schnellladepunkten durchgeführt. Dummy mit Messsonden im Fond eines Elektroautos Ergebnisse Die Studie stellt nach Kenntnis des BfS die bislang detaillierteste Untersuchung zu Magnetfeldexpositionen in Elektrofahrzeugen dar. Die Messungen wurden in aktuellen, für den deutschen Straßenverkehr zugelassenen Fahrzeugen unter realen Bedingungen sowie auf Teststrecken durchgeführt. Erstmals wurden auch Zweiräder einbezogen. Die Fahrzeughersteller waren nicht an den Untersuchungen beteiligt. Die Magnetfeldexposition innerhalb der Fahrzeuge war räumlich sehr ungleichmäßig. Hohe Werte traten im Bereich der Beine auf, während der Oberkörper und der Kopf deutlich weniger exponiert waren. Die Exposition variierte je nach Fahrmanöver: Beim Beschleunigen und Bremsen waren die Werte höher als bei konstantem Fahren. Die maximale Motorleistung der Fahrzeuge hing nicht systematisch mit der Magnetfeldexposition zusammen. Langzeit-Effektivwerte aus Messungen während Fahrten im realen Straßenverkehr zeigten höhere Werte als die Daten, die während genormter Fahrzyklen auf einem Fahrzeugprüfstand ermittelt wurden. Die Magnetfeldexposition wurde mit den Referenzwerten der EU -Ratsempfehlung und den ICNIRP -2010-Leitlinien verglichen. Bei sanfter Fahrweise lagen die Ausschöpfungen der EU -Referenzwerte meist im niedrigen zweistelligen Prozentbereich. Eine sportliche Fahrweise führte in mehreren Elektrofahrzeugen sowie in einem zu Vergleichszwecken untersuchten Fahrzeug mit Verbrennungsmotor zu Überschreitungen der EU -Referenzwerte. Bei Anwendung der moderneren ICNIRP -2010-Leitlinien ergab sich nur in einem Fall eine Überschreitung. Trotz der kurzfristigen Überschreitungen der Referenzwerte wurden keine Überschreitungen der empfohlenen Höchstwerte für im Körper induzierte elektrische Felder festgestellt. Neben dem Antriebssystem erzeugen weitere Fahrzeugkomponenten Magnetfelder, z.B. die Sitzheizungen, Fensterheber oder Fahrzeugeinschaltung. In einigen Fällen waren diese Expositionen höher als die durch das Antriebssystem verursachten Felder. In vielen Fahrzeugen traten die höchsten Werte beim Einschalten oder Starten auf. Die mittleren Langzeitwerte in Elektroautos (0,5 bis 2,5 Mikrotesla/ µT ) entsprachen weitgehend denen in etablierten elektrisch angetriebenen Verkehrsmitteln wie Straßenbahnen oder U-Bahnen (2 bis 3 µT ). In doppelstöckigen Zügen wurden auf der oberen Fahrgastebene Werte bis zu 13 µT gemessen, also potenziell höhere Expositionen als in Elektroautos. Stand: 21.08.2025
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
In DymoBat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von Distributed Emergy Ressouces (DERs), Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien. Meshmerize wird dazu ein WLAN-basiertes Mesh-Netzwerk mit IoT Unterstützung zur Echtzeit-Fernüberwachung aufbauen. Dieses unterstützt den Controller eines Energiemanagementsystems in der Sammlung der benötigten Datengrundlage für die Optimierung. Das Kommunikationsnetzwerk wird dafür auch um weitere Kommunikationstechnologien wie 5G erweitert. Als Anpassung an die angesprochenen Anwendungen wird das zugrunde liegende Mesh-Protokoll genau auf die Anforderungen der Echtzeit-Fernüberwachung eingestellt.
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