Erhöhung der Reichweite von batterieelektrischen Fahrzeugen durch ein modellbasiertes prädiktives Energiemanagement
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Elektrofahrzeuge sind lokal emissionsfrei und haben über die regene- Julian Eckstein rative Erzeugung von Elektrizität das Potenzial, das Klima nachhaltig zu entlasten. Trotz steigender Batteriekapazitäten bleibt die Reichweite von Elektrofahrzeugen hinter der von konventionellen Fahrzeugen zurück. Im Zuge der Automatisierung werden mehr und mehr Fahraufgaben vom Fahrer an das Fahrzeug übergeben, wodurch neue Energiemanagementstrategien möglich werden. In dieser Arbeit wird eine neuartige Energiemanagementstrategie entwickelt. Unter Anwendung der modellbasierten prädiktiven Regelung mit...
Elektrofahrzeuge sind lokal emissionsfrei und haben über die regene- Julian Eckstein rative Erzeugung von Elektrizität das Potenzial, das Klima nachhaltig zu entlasten. Trotz steigender Batteriekapazitäten bleibt die Reichweite von Elektrofahrzeugen hinter der von konventionellen Fahrzeugen zurück. Im Zuge der Automatisierung werden mehr und mehr Fahraufgaben vom Fahrer an das Fahrzeug übergeben, wodurch neue Energiemanagementstrategien möglich werden. In dieser Arbeit wird eine neuartige Energiemanagementstrategie entwickelt. Unter Anwendung der modellbasierten prädiktiven Regelung mit einem linearen Streckenmodell und einer quadratischen Kostenfunktion werden insgesamt 855 unterschiedliche Fahrszenarien analysiert und gegenüber einer durch die Dynamische Programmierung generierten global optimalen Lösung bewertet. Die kombinierte Beeinflussung von Antriebsstrang und Fahrzeugklimatisierung mündet in einer Reduktion des Energieverbrauchs und damit einer Erhöhung der Reichweite von bis zu 5,46% im Vergleich zu einer Fahrt mit konstanter Geschwindigkeit. Über alle gültigen Fahrszenarien wird die Referenzlösung um nur 1,25% überschritten, wobei die Rechenzeit um 1 bis 2 Größenordnungen reduziert wird.
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