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A Smart Charging Assistant for Electric Vehicles Considering Battery Degradation, Power Grid and User Constraints

Schwenk, Karl ORCID iD icon 1
1 Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Der Anstieg intermittierender Stromerzeugung aus erneuerbaren Energiequellen erschwert zunehmend einen effizienten und zuverlässigen Betrieb der Versorgungsnetze. Gleichzeitig steigt die Zahl der Elektrofahrzeuge, die zum Aufladen erhebliche Mengen an elektrischer Energie benötigen, rapide an. Energie- und Mobilitätssektor sind somit unweigerlich miteinander verbunden, was zur Folge hat, dass zuverlässige Elektromobilität von einer robusten Stromversorgung abhängt. Darüber hinaus empfinden Fahrzeugnutzer ihre individuelle Mobilität als eingeschränkt, da Elektrofahrzeuge im Vergleich zu Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor derzeit eine geringere Reichweite aufweisen und mehr Zeit zum Aufladen benötigen.
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Abstract (englisch):

The rise of intermittent renewable power generation increasingly impedes an efficient and reliable utility grid operation. Simultaneously, the number of electric vehicles, which require significant amounts of electric energy to charge, is growing rapidly. The energy and mobility sectors are therefore inevitably coupled, implying that reliable electric mobility depends on robust power supply. Furthermore, vehicle users perceive a limitation of their individual mobility, as electric vehicles currently provide less driving range and require more time to recharge compared with internal combustion engine vehicles.
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Volltext §
DOI: 10.5445/IR/1000148141
Veröffentlicht am 07.07.2022
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsdatum 07.07.2022
Sprache Englisch
Identifikator KITopen-ID: 1000148141
HGF-Programm 37.12.02 (POF IV, LK 01) Design,Operation & Digitalization of the Future Energy Grids
Verlag Karlsruher Institut für Technologie (KIT)
Umfang 260 S.
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Automation und angewandte Informatik (IAI)
Prüfungsdatum 22.06.2022
Schlagwörter Elektrofahrzeug, Elektromobilität, Ladeassistent, Smart Charging, Electric Vehicle, Charging, Machine Learning, Battery Aging, Batteriealterung, Netzintegration, Mobilitätsverhalten, Stromnetz, Energiewende, Erneuerbare Energien, Renewable Energy, Ladeplanung, Ladeoptimierung, Batteriemodellierung, Verbrauchsmodell, Fahrzeugmodell, Optimierung, Random Forest, Neuronales Netz
Referent/Betreuer Hagenmeyer, Veit
Agert, Carsten
Mikut, Ralf
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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