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.
Aktualisiert: 2021-03-18
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Die vorliegende Arbeit untersucht mögliche Kraftstoffeinsparungen durch kombinierte Fahr- und Betriebsstrategien bei elektrischen Hybrid-PKW. Als Betriebsstrategie wird hier die Aufteilung der Leistungsanforderung zwischen den Antriebskomponenten und als Fahrstrategie die Planung einer Verbrauchsoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie bezeichnet.
Hierfür zunächst ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimalsteuerungsproblem aufgestellt. Dieses wird mittels Diskreter Dynamischer Programmierung gelöst, um das Einsparpotential für jeweils einen Mild- und Plug-In-Hybrid-PKW zu ermitteln.
Der Rechenaufwand für diesen Ansatz ist jedoch sehr hoch, daher wird, basierend auf den Ergebnissen, ein dreiteiliger, echtzeitfähiger Ansatz entwickelt. Die erste Stufe des Ansatzes besteht aus einer Planung von Batterieladezustand, Gängen und E-Fahrtphasen für lange Vorausschauhorizonte. Im zweiten Schritt wird eine kombinierte Geschwindigkeits- und Batterieladezustandsoptimierung für kurze Prädiktionshorizonte durchgeführt. Durch Ausnutzung der Ergebnisse der übergeordneten Batterieladezustandsplanung, kann das gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimalsteuerungsproblem in ein nichtlineares Mehrphasenoptimalsteuerungsproblem überführt werden. Dieses lässt sich mittels gradientenbasierter Optimierungsverfahren effektiv lösen.
Unter den beiden Planungsebenen befinden sich Geschwindigkeits- und Batterieladezustands-Regler, die die berechneten Trajektorien im Fahrzeug umsetzen.
In den Simulationen wird gezeigt, dass ein großer Teil der, von der Diskreten Dynamischen Programmierung ermittelten, möglichen Kraftstoffeinsparung realisiert werden kann. Der Ansatz wird zudem auf Prototypen-Steuergeräten implementiert und so gezeigt, dass eine echtzeitfähige Umsetzung in einem Fahrzeug möglich ist.
Aktualisiert: 2020-01-27
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Der Hybridantrieb verbindet einen konventionellen Verbrennungsmotor mit mindestens einem weiteren Energiewandler, meistens einem Elektromotor. Die damit einhergehende Reichweite in Verbindung mit der Rückgewinnung der Bremsenergie und einem optimierten Betrieb des Verbrennungsmotors sind der Grund, warum dem Hybridantrieb zumindest kurz- bis mittelfristig das größte Potenzial zur Verringerung des Kraftstoffverbrauchs sowie der Schadstoffemissionen zugetraut wird. Ausgeschöpft werden kann dieses nur durch eine intelligente Fahr- und Betriebsstrategie.
Die vorliegende Arbeit liefert eine kombinierte Fahr- und Betriebsstrategie, die das Kraftstoff-Einsparpotenzial eines zweigliedrigen Nahverkehrstriebzugs, welcher zu einem Hybridsystem umgerüstet wurde, aufzeigt. Zunächst werden die verbrauchsoptimale Fahr- und Betriebsstrategie separat bestimmt, wobei deutlich wird, dass die Betriebsstrategie stark von den auf der Strecke geforderten Lasten und damit unmittelbar von der Fahrstrategie abhängt. Daher erfolgt am Ende eine Zusammenführung beider mittels einer kombinierten Optimierung. Neben der dynamischen Programmierung, welche trotz verminderter Lösungsgenauigkeit aufgrund der begrenzten Rechnerressourcen nahezu eine Verdopplung der Verbrauchseinsparungen erzielt, wird ein Ansatz präsentiert, der die Ergebnisse aus der dynamischen Programmierung nutzt, um die optimalen Trajektorien gezielt zu bestimmen. Eine anschließende Berechnung der Betriebsstrategie mittels einer sensitivitätsbasierten Optimierung liefert ein Kraftstoffeinsparpotenzial von mehr als 35 % im Vergleich zur optimalen Fahrstrategie des konventionellen Fahrzeugs. Dieses Ergebnis gilt ausschließlich für die ungestörte Fahrt.
Aktualisiert: 2019-12-12
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Die vorliegende Arbeit beschäftigt sich mit der energieoptimalen Längsführung von Kraftfahrzeugen, die vorausschauend bekannte Streckendaten nutzt, um eine maximal energieeffiziente Fahrstrategie nach Fahrerwunsch zu realisieren. Zur Lösung dieses Optimierungsproblems wird ein ressourceneffizienter Algorithmus entwickelt und in einem eingebetteten Fahrerassistenzsystem zur automatisierten Längsführung prototypisch zum Einsatz gebracht. Das System erzielt eine Kraftstoffeinsparung von etwa 10%.
Aktualisiert: 2021-02-11
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