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Beschreibung
Elektromobilität ist ein wichtiger Schritt hin zu klimaneutraler und lokal emissionsfreier Mobilität. Eine zentrale Herausforderung der Elektromobilität stellt die batterie-elektrische Reichweite dar. Im Vergleich zu konventionellen Fahrzeugen kann diese die Kunden im Alltag und auf Sonderfahrten hinsichtlich der Mobilität einschränken. Exakte Verbrauchsprognosen und personalisierte Reise- und Routenplanungsassistent sind nötig, um diese Ein-schränkungen möglichst gering zu halten. Um den Realverbrauch abzuschätzen, müssen Fahrer- und Fahrzeugeinflüsse, aber auch Routen- und aktuelle Verkehrsinformationen berücksichtigt werden.
Zielsetzung
Die Energieverbrauchsprognose erfolgt routen- und fahrzeugspezifisch. Dabei fließt die Fahrwiderstandsgleichung mit ein, genauso wie die Verluste der Batterie und des Antriebsstrangs, die Energieverbräuche der Nebenverbraucher wie Klimaanlage, Radio, Entertainmentsysteme sowie die Konditionierung der Batterie bzw. des gesamten Antriebsstrangs. Im Rahmen dieser Promotion sollen verschiedene Ansätze zur Verbesserung der Reichweitenvorhersage und des Verbrauchsmodells entwickelt, untersucht und bewertet werden.
Ziel ist es, das bestehende Verbrauchsmodell um ein adaptives, lernendes Teilmodul zur Störgrößenbeobachtung zu erweitern um eine genauere und automatisierte Parametrisierung des Gesamtmodells zu erreichen. Das Teilmodul soll Unsicherheiten durch äußere Einflüsse berücksichtigen und eine Kalibrierung und Adaption während des Fahrbetriebs als auch über längere Zeithorizonte umfassen.
Interesse?
Bei Fragen zum Projekt oder Interesse an einer Abschlussarbeit oder einem HiWi-Job kontaktieren Sie gerne den Bearbeiter.
Bearbeiter
Sören Hain
M. Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter