Ehrlich, das hat mich schon immer mal interessiert: Man trifft auf Karten mit Ladesäulen in Deutschland und dort sieht man deutliche Hotspots. Aber, sorgt diese Standortdichte tatsächlich zu einer besseren Versorgung oder wird die scheinbar bessere Ausstattung ggf. durch deutlich mehr potenzielle Nutzende wieder relativiert? Also was liegt näher, als im GIS die Ladesäulen- mit Einwohnerdaten zu kombinieren? Ich habe es getan (natürlich mit QGIS 😉 hier mein Vorgehen und die Ergebnisse:

• Laden der 10 km Zensus2022-Datensatz mit Einwohnerdaten als Punktraster [1]
• Laden der Ladesäulen-Daten aus dem WFS [2], abspeichern als Shape o. ä.
• Rechteckbildung um die Punkte mit 10 km x 10 km („Rechtecke, Ovale, Rauten“)
• Einwohnerdaten als Punkte auf Rechtecke übertragen („Attribute nach Position verknüpfen“)
• Anzahl der Ladesäulen pro Rechtecken ermitteln („Punkte in Polygon zählen“)
• Versorgung berechnen: (Einwohner / Ladesäulen), also letztlich Beantwortung der Frage: „Wieviel Einwohner werden von einer Ladesäule versorgt?“

Das Ergebnis habe ich auf der Karte „Einwohner pro Ladesäulen in Deutschland (10km x 10km)“ auf SoarAtlas [3] bereit gestellt. Alle Daten inkl. dem QGIS-Projekt findet Ihr unter [5].

Übrigens, der rechnerisch am besten versorgte Standort in Deutschland [4] befindet sich nordwestlich von Ulm, weil dort sehr wenige Einwohner auf eine vergleichsweise große Anzahl von Ladesäulen trifft.

Ich hatte tatsächlich irgendwie Zweifel, 259 Ladesäulen am Bahnhof Merklingen auf so kleiner Fläche? Eine Überprüfung mit der Online Ladesäulenkarte der Bundesnetzagentur [7] zeigt aber gleiche Ergebnisse an, vgl. Screenshots 4 und 5. Ich frage mal bei der Bundesnetzagentur nach.
Update 11.03.2026, 10:13 Uhr: Hier die Auflösung (Danke Torsten!)
Es ist tatsächlich so, Google Maps zeigt Bilder von der Station [8], [9].

[1] … https://www.destatis.de/DE/Themen/Gesellschaft-Umwelt/Bevoelkerung/Zensus2022/Publikationen/Downloads-Publikationen/Gitterdaten/datensatzbeschreibung_bevoelkerungszahlen.xlsx?__blob=publicationFile&v=3 
[2] … https://services-eu1.arcgis.com/TJm8oSvOdJUQvQT5/arcgis/rest/services/Ladeeinrichtungen_Sicht/FeatureServer/0
[3] … https://soaratlas.com/maps/140814?pos=51.435313727433005%2C8.284020796349717%2C7.02
[4] … https://soaratlas.com/maps/140814?pos=48.54478528354258%2C9.629948321893465%2C11
[5] … https://geoobserver.4lima.de/downloads/Zensus2022_Bevoelkerungszahl.zip
[6] … https://de.wikipedia.org/wiki/Datei:Zeichen_365-65_-_Ladestation_f%C3%BCr_Elektrofahrzeuge,_StVO_2014.svg
[7] … https://www.bundesnetzagentur.de/DE/Fachthemen/ElektrizitaetundGas/E-Mobilitaet/Ladesaeulenkarte/start.html
[8] … https://www.google.de/maps/place/Ladenetz.de-Ladestation/@48.5206349,9.7403247,258m/ … SoASAFQAw%3D%3D
[9] … https://lh3.googleusercontent.com/gps-cs-s/AHVAweqz … 08-h306-k-no