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Flottendatenbasierte physikalische Routenenergiebedarfsprognose

Straub, Tobias Sebastian ORCID iD icon 1
1 Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST), Karlsruher Institut für Technologie (KIT)

Abstract:

Um auf die Klimaziele mit energetisch planenden Funktionen in Elektrofahrzeugen hinzuarbeiten, ist entlang geplanter Strecken eine präzise Energiebedarfsprognose unabdingbar, welche relevante Einflüsse separat quantifiziert. Diese Arbeit zeigt dazu eine neue Fahrprofilprognose, welche die Energieflüsse beim Fahren und Rekuperieren auf beliebigen Streckenabschnitten mit nur 5 Parametern erfasst. Anwendung findet das Modell in einer Reichweitenprognose sowie einer zeitlichen Routenoptimierung.

Abstract (englisch):

To work towards climate goals with energetic planning functions in electric vehicles, a precise energy demand forecast along planned routes is essential, which separately quantifies relevant influences. For that this work shows a new driving profile prediction, which models energy flows while driving and recuperating on any link of a route with just 5 parameters. This work shows example applications of the model range forecasting and temporal route optimization.


Volltext §
DOI: 10.5445/KSP/1000168810
Veröffentlicht am 24.07.2024
Cover der Publikation
Zugehörige Institution(en) am KIT Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Publikationstyp Hochschulschrift
Publikationsjahr 2024
Sprache Deutsch
Identifikator ISBN: 978-3-7315-1348-3
ISSN: 1869-6058
KITopen-ID: 1000168810
Umfang XXVII, 166 S.
Serie Karlsruher Schriftenreihe Fahrzeugsystemtechnik / Institut für Fahrzeugsystemtechnik ; 115
Art der Arbeit Dissertation
Fakultät Fakultät für Maschinenbau (MACH)
Institut Institut für Fahrzeugsystemtechnik (FAST)
Prüfungsdaten 09.01.2024
Prüfungsdatum 09.01.2024
Schlagwörter Energiebedarf, Elektrofahrzeug, Vorhersage, Reichweite, energy demand, electric vehicle, forecast, range
Relationen in KITopen
Referent/Betreuer Gauterin, Frank
Casal Kulzer, André
KIT – Die Forschungsuniversität in der Helmholtz-Gemeinschaft
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