- AutorIn
- Leif Pinnecke TU Dresden, Elektrotechnisches Institut, Lehrstuhl Elektrische Maschinen und Antriebe
- Arne BrixTU Dresden, Elektrotechnisches Institut, Lehrstuhl Elektrische Maschinen und Antriebe
- Univ.-Prof. Dr.-Ing. Wilfried HofmannTU Dresden, Elektrotechnisches Institut, Lehrstuhl Elektrische Maschinen und Antriebe
- Titel
- Prädiktive Betriebsstrategie eines hybriden Energiespeichersystems in autonomen Elektrofahrzeugen
- Zitierfähige Url:
- https://nbn-resolving.org/urn:nbn:de:bsz:105-qucosa2-384624
- Konferenz
- 2. Freiberger Kolloquium Elektrische Antriebstechnik. Freiberg, 06. und 07. Juni 2019
- Quellenangabe
- 2. Freiberger Kolloquium Elektrische Antriebstechnik - A 932
Herausgeber: Kertzscher, Jana
Erscheinungsort: Freiberg
Verlag: Technische Universität Bergakademie Freiberg
Erscheinungsjahr: 2019
Titel Schriftenreihe: Freiberger Forschungshefte ; A 932
Auflage: 1. Auflage
Seiten: 192-202
ISBN: 978-3-86012-610-3 - Erstveröffentlichung
- 2019
- Abstract (DE)
- In diesem Beitrag wird eine Betriebsstrategie für einen hybriden Energiespeicher vorgestellt, die sich der Vorhersage zukünftiger Fahrzustände durch ein autonomes Fahrzeug bedient. Dies ermöglicht ein zusätzliches Verringern der Verluste im Vergleich zu herkömmlichen Strategien, die keine Vorhersagen verwenden. Um diese Funktionen umzusetzen, wurden drei Hierarchieebenen definiert. Die oberste enthält die Energiestrategie und bestimmt den langfristigen Ladestandverlauf des Kondensators mit Hilfe der Vorhersagen. Sie gibt der Leistungsstrategie in der mittleren Ebene einen Sollladestand und eine Zielzeit vor, zu der dieser Ladestand erreicht werden soll. Die Leistungsstrategie ist als modellprädiktive Regelung ausgeführt, die den Zielladegrad in einem Toleranzband führt und die Verluste des Energiespeichersystems minimiert. Die unterste Hierarchieebene enthält die Leistungsregelung des verwendeten DC/DC-Wandlers. Diese stellt die Kondensatorleistung nach der Vorgabe durch die Leistungsstrategie ein. Mit Hilfe dieses Ansatzes und einer Vorausschau von maximal 12 s konnten die Verluste im Vergleich zu einer regelbasierten Strategie ohne Vorausschau um 12 % verringert werden. Im Vergleich zu einer global optimierten Lösung, die mittels einer Dynamischen Programmierung erreicht wurde, erzeugt sie 8 % mehr Verluste.
- Abstract (EN)
- This paper presents an operating strategy for a hybrid energy storage system using the prediction of future driving conditions by an autonomous vehicle. This allows to reduce the losses compared to conventional strategies that do not use predictions. To implement these functions, three hierarchy levels have been defined. The top level is the energy strategy and determines the long-term state of charge of the capacitor using the predictions. It gives the power strategy, the middle level, a target charge level and a target time at which this state of charge should be reached. The power strategy determines the current power distribution using a model predictive approach and stationary loss optimization. The lowest hierarchical level is the power control of the DC/DC converter used. This adjusts the capacitor power according to the specification of the power strategy. With the help of this approach and a forecast of maximum 12 s, the losses could be reduced by12 % compared to a rule-based strategy without a forecast. In comparison to a globally optimized solution achieved by dynamic programming, the new strategy generates 8 % more losses.
- Freie Schlagwörter (DE)
- Prädiktive Betriebsstrategie, hybrides Energiespeichersystem, autonome Elektrofahrzeuge
- Freie Schlagwörter (EN)
- predictive operating strategy, hybrid energy storage system, autonomous electric vehicles
- Klassifikation (DDC)
- 620
- Klassifikation (RVK)
- ZN 8200
- Herausgeber (Institution)
- TU Bergakademie Freiberg
- Verlag
- TU Bergakademie Freiberg, Freiberg
- Version / Begutachtungsstatus
- publizierte Version / Verlagsversion
- URN Qucosa
- urn:nbn:de:bsz:105-qucosa2-384624
- Veröffentlichungsdatum Qucosa
- 28.02.2020
- Dokumenttyp
- Konferenzbeitrag
- Sprache des Dokumentes
- Deutsch
- Lizenz / Rechtehinweis