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Studierende mit KI generiert

Ladesysteme

Lernziele


Die Teilnehmenden sind in der Lage, verschiedene Ladesysteme für Elektrofahrzeuge hinsichtlich Effizienz, Benutzerfreundlichkeit und Integrationsfähigkeit in bestehende Stromnetze zu analysieren. Sie können zudem die ökologischen und wirtschaftlichen Auswirkungen von Ladesystemen evaluieren und nachhaltige Konzepte entwickeln, die erneuerbare Energien und intelligente Ladefunktionen integrieren. Sie sind fähig, innovative Ladelösungen zu entwerfen, die sowohl die Akzeptanz der Elektromobilität fördern als auch den CO₂-Ausstoß reduzieren.

Lehrinhalte


  • Ladesysteme für Elektrofahrzeuge
  • Ladeleistung und Ladezeit
  • Unterschiedliche Ladeinfrastrukturen: öffentlich, privat, urbane und ländliche Gebiete
  • Ladegeräte und -stationen: Funktion und Aufbau
  • Integration von Ladesystemen in bestehende Stromnetze und Netzstabilität
  • Fahrzeug-Ladeschnittstellen und Standardisierung
  • Intelligentes Laden (Smart Charging) und Lastmanagement-Strategien
  • Vehicle-to-Grid (V2G) und Grid-to-Vehicle (G2V) Technologien
  • Integration von erneuerbaren Energiequellen in das Ladesystem (z.B. Solaranlagen, Windenergie)
  • Nachhaltigkeit von Ladesystemen: Reduktion von CO₂-Emissionen, Nutzung von grüner Energie
  • Entwicklung nachhaltiger Konzepte für die Ladeinfrastruktur unter Berücksichtigung der Umweltauswirkungen
  • Verbesserung der Nutzererfahrung bei Ladevorgängen (Ladegeschwindigkeit, Zugänglichkeit)
  • Entwicklung von Ladesystemen für verschiedene Nutzerbedürfnisse (privat, öffentlich, Schnellladung)
  • Akzeptanzbarrieren und Lösungen zur Förderung der breiten Nutzung von Ladesystemen

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Lernform

Präsenz + Live-Online

Freie Plätze

5

Nächster Starttermin

29. Januar 2027

Termine

29. Januar 2027
15:30 - 20:30 Uhr live-online
30. Januar 2027
09:30 - 16:45 Uhr Esslingen
05. Februar 2027
15:30 - 20:30 Uhr live-online
06. Februar 2027
09:30 - 16:45 Uhr Esslingen

Prüfung

20. Februar 2027
(schriftliche Klausurarbeiten)

Anmeldeschluss

15. Januar 2027

Niveau

Advanced, DQR-Level 7

Voraussetzungen

Abgeschlossenes Erststudium

Sprache

Deutsch

Workload

28 UE Präsenz / virtuelle Präsenz

122 UE Selbststudium

Lehrende

Dr. Marco Di Pierro

Ort

Hochschule Esslingen, live-online

Abschluss

Hochschulzertifikat mit ECTS nach bestandener Prüfung,
Teilnahmebescheinigung

Kosten

1.600,- EUR

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Karen Huep

Karen Huep

Weiterbildungs- und Zertifikatskurse

07361 576 - 7321
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