Professor Dr.-Ing. Reiner Kriesten (li.) mit Studierendem bei der Analyse der modellbasierten Reichweitensimulation.
HsKA
Wissenschaftler am Institut für Energieeffiziente Mobilität (IEEM) der Hochschule Karlsruhe - Technik und Wirtschaft arbeiten an der Entwicklung eines prädiktiven - also vorhersehbaren - und miteinander verbundenen Energie- und Routenmanagements. So soll es möglich werden, die energetisch passende Route zu finden.
Aber nicht nur jene günstigste Route ist Ziel, gleichzeitig sollen Nebenverbraucher in Fahrzeugen, wie zum Beispiel Klimaanlage und Infotainment so geregelt werden, dass die optimale Route ausgewählt und das Fahrtziel letztendlich sicher erreicht werden kann. Die Lösung beinhaltet laut Angaben die optimale Verbindung von Energiemanagement und Navigation.
Zu diesem Zweck wird im Vorfeld - und auch permanent während der Fahrt - die Gesamtfahrstrecke analysiert. So soll ständig die Restenergie mit der noch notwendigen Energie verglichen werden um gegebenenfalls rechtzeitig Maßnahmen einleiten zu können. Parameter wie beispielsweise präferierte Strecken, aktuelle Verkehrslage, Fahrzeugzuladung, aber auch Straßenverhältnisse und Höhenunterschiede müssen - ebenso wie das Fahrverhalten des Fahrers - bei dieser Berechnung mit einbezogen werden. Wenn der Energiebedarf für die Reststrecke annähernd so hoch oder höher ist, als die aktuell vorhandene Restenergie, wird ein "Maßnahmen-Set", bestehend aus der Regelung von Nebenverbrauchern, Hinweisen an den Fahrer über ressourcenschonende Fahrweisen und alternative Ausweisung von Routenoptionen eingeleitet, um ein Erreichen des Ziels zu gewährleisten, erläutern die Karlsruher Forscher.
Algorithmus als Grundlage
Grundlage dieses Reichweiten- und Energiemanagements ist ein Algorithmus, der gemeinsam von Professor Dr.-Ing. Reiner Kriesten, Studiendekan des Masterstudiengangs Effiziente Mobilität in der Fahrzeugtechnologie an der Hochschule Karlsruhe, am dortigen Institut für Energieeffiziente Mobilität (IEEM) mit den Kooperationspartnern ITK Engineering, IPG Automotive und dem KIT entwickelt wurde.
"Das Vertrauen in E-Fahrzeuge zu steigern ist eine Kernaufgabe, um diese Technik auf dem Markt durchzusetzen. Neben physikalischen Verbesserungen, beispielsweise durch höhere Batteriekapazitäten, sind hier intelligente Algorithmen eine hervorragende Option, die zudem die Fahrzeugkosten nicht in die Höhe treiben. Denn aus einer Implementierung von entsprechenden Algorithmen in die Software resultieren nur vernachlässigbare Kosten für den Fahrzeughersteller. Die Kopplung der Navigations- und Energiemanagementsysteme ist besonders für Erstausrüster der Automobilbranche von Interesse, die diese Verbindung für ihre integrierten Navigationssysteme gewinnbringend nutzen können", betont Reiner Kriesten.