Motivation
Eine zentrale Herausforderung der Elektromobilität stellt die batterieelektrische Reichweite dar. Potentielle Kunden von Elektrofahrzeugen (EVs) befürchten in ihrer Mobilität eingeschränkt zu werden oder fernab der Ladeinfrastruktur liegen zu bleiben. Diese Sorge wird häufig unter dem Begriff "Reichweitenangst" zusammengefasst. Um diese Einschränkungen möglichst gering zu halten, wird in dieser Arbeit ein Reiseplanungsassistent für Elektrofahrzeuge entwickelt.
Beschreibung
Bei Fahrten, welche die Reichweite eines EVs überschreiten, setzt sich die resultierende Reisezeit aus der Fahrzeit und der Ladezeit zusammen. Da die Ladezeit deutlich größer ist, als die Zeit, die für einen Tankvorgang bei konventionellen Fahrzeugen benötigt wird, muss bei der Routenplanung für EVs die Ladezeit explizit berücksichtigt werden. Außerdem müssen Beschränkungen hinsichtlich der Batteriekapazität berücksichtigt und eingehalten werden. Dadurch wird das klassische Shortest Path Problem zum Finden einer kürzesten bzw. schnellsten Route um eine zusätzliche Dimension erweitert. Die resultierenden Fragestellungen lassen sich wie folgt zusammenfassen:
- Welche Route wird gewählt?
- Wie viel Energie wird entlang dieser Route benötigt?
- Wo wird entlang dieser Route geladen?
- Wie lange / Wie viel Energie wird an diesen Ladestopps geladen?
Zur Beantwortung dieser Fragen werden optimierungsbasierte Ansätze entwickelt, die es beispielsweise ermöglichen die Reisezeit für ein EV zu minimieren. Grundlage dafür ist eine exakte Verbrauchsprognose. Deshalb werden in diesem Forschungsprojekt auch Identifikationsverfahren für verbrauchsrelevante Kenngrößen entworfen.
Bearbeiter
Julian Widmann
M.Sc.Wissenschaftlicher Mitarbeiter