Optimale Regelung eines prädiktiven Energiemanagements von Hybridfahrzeugen

@inproceedings{Wahl2015OptimaleRE,
  title={Optimale Regelung eines pr{\"a}diktiven Energiemanagements von Hybridfahrzeugen},
  author={Hans-Georg Wahl},
  year={2015}
}
Diese Arbeit verbindet die aktuellen Trends der Automobilindustrie (E-Mobilitat, autonomes Fahren und das vernetzte Fahrzeug) in einem Entwurf fur ein Fahrerassistenzsystem fur Hybridfahrzeuge, das die Geschwindigkeitsregelung als auch die Regelung des Energiemanagements optimal ubernimmt. 

Results and Topics from this paper.

Key Quantitative Results

  • Dabei kann der Kraftstoffverbrauch durch eine Streckenvorausschau und ohne Längsregelung um 11 % reduziert werden. Wird die Geschwindigkeit in der Optimierung berücksichtigt, kann der Kraftstoffverbrauch bei ähnlich gewählter Durchschnittsgeschwindigkeit um 18 % reduziert werden oder die Durchschnittsgeschwindigkeit bei gleichem Verbrauch um 21 % erhöht werden.
  • Including the velocity into the optimization leads to a reduction in the fuel consumption by 18 % and a similar chosen average velocity.
  • im Verkehrssektor bis zum Jahr 2050 um mindestens 60 % des Wertes von 1990 zu senken [47].
  • Der Anteil der elektrifizierten Neufahrzeuge liegt gleichzeitig bei etwa 80 %.
  • m Gesamtbestand, indem der Neufahrzeugmarkt nur etwa 7 % ausmacht, würde der Anteil der elektrifizierten Antriebe von 3 % in 2020 auf 65 % in 2040 ansteigen.

Citations

Publications citing this paper.
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A Novel Predictive Energy Management System

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References

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