Vorausschauende Restreichweitenberechnung in Elektrofahrzeugen - Senkung von Unsicherheiten und Reichweitenschwankungen durch rechtzeitige Berücksichtigung prädizierbarer Antriebs- und Nebenverbrauchseinflüsse

Die Einführung von Elektrofahrzeugen hat großen Einfluss auf die Senkung der $\text{CO}_2$-Flottendurchschnittswerte von Automobilherstellern. Um Elektrofahrzeuge wirtschaftlich für die breite Masse zugänglich zu machen, sind weitere Anstrengungen zur Senkung der Herstellungskosten und der Steigerung der Reichweite notwendig.

Eine Möglichkeit zur Steigerung der im Alltag nutzbaren Reichweite liegt darin, die technisch realisierbare Reichweite durch eine nachvollziehbare und zuverlässige Restreichweitenanzeige für den Fahrer besser nutzbar zu machen. Die Funktionsweise historienbasierter Reichweitenalgorithmen wird diskutiert und es wird erläutert, weshalb diese aufgrund ihrer konzeptbedingten Einschränkungen für eine zuverlässige Reichweitenanzeige, insbesondere für eine konkrete Aussage über die Erreichbarkeit von Fahrzielen, ungeeignet sind.
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In dieser Arbeit werden Konzepte zur vorausschauenden Berechnung der Restreichweite und der verbleibenden Energiemenge am Zielort untersucht. Dazu werden Verfahren und Algorithmen zur Berechnung des Antriebsverbrauchs vorgestellt und durch Simulationen untersucht. Die eingesetzten rekursiven Verfahren der Regressionsanalyse sind rechnerisch effizient und erlauben eine schnelle und zuverlässige Prädiktion des Antriebsverbrauchs entlang der Strecke. Aufgrund ihrer Lernfähigkeit sind sie mit minimalem Applikationsaufwand für den Einsatz in einer Vielzahl von Derivaten geeignet. Voraussichtliche Reichweitenänderungen durch die Zustandsänderung von Nebenverbrauchern können rechnerisch effizient ermittelt werden.

Durch die vorausschauende Restreichweitenberechnung konnte mit dem vorgestellten Verfahren eine verbesserte Genauigkeit der Reichweitenanzeige erzielt werden, die auf Basis objektiver Bewertungskriterien quantifiziert wurde. Auch Schwankungen in der Restreichweitenanzeige während der Fahrt konnten deutlich reduziert werden.

The introduction of electric vehicles plays a major role in reducing the average $\text{CO}_2$-emissions of car manufacturers. In order to make electric vehicles economical and suitable for mass production, further efforts are needed to reduce the costs of high-voltage batteries and increase the range.

One way of increasing the range that can be used in everyday life is to make the technically feasible range more usable for the driver by means of a comprehensible and reliable residual range display. The functionality of history-based range algorithms is discussed and it is explained why their conceptual limitations make them unsuitable for reliable range display, especially for a concrete statement on the accessibility of driving destinations.
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In this thesis, concepts for the predictive calculation of the remaining range and the amount of energy remaining at the destination are presented. For this purpose, methods and algorithms for calculating the drive consumption are presented and investigated by means of extensive simulations. The recursive regression analysis methods used are computationally efficient and allow fast and reliable prediction of drive consumption along the route. Due to their ability to learn, they are suitable for use in a variety of vehicle derivatives with minimal application effort. Changes in the estimated range caused by changed settings of auxiliary consumers can be calculated efficiently.

Thanks to the predictive calculation of the remaining range, a significant improvement in the accuracy of the range display could be achieved with the presented method, which is quantified on the basis of objective evaluation criteria. Fluctuations in the remaining range display while driving are also significantly reduced.