Page - 60 - in Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge

3 Problemformulierung DurchdiePrädiktiondesStörgrößenverlaufsunddieRückkopplungder Zustandsgrößen lässt sicheinenichtlinearemodellprädiktiveRegelung realisieren,derenersterSchrittalsStellgrößedient [6].Damitverbunden ist fürvieleOptimierungsproblemeeinhoherRechenaufwand,wodurch der Einsatz im realen System schwer realisierbar ist. DieDynamische Programmierungist somit insbesondere fürdieOptimierungimEntwick- lungsprozessvonInteresse. 3.5.4.1 StochastischeDynamischeProgrammierung DiezuvorvorgestellteMethodederDynamischenProgrammierung(Ab- schnitt 3.5.4) setztvoraus,dassderzukünftigeVerlaufderStörgrößew bekannt ist,wasimAllgemeinennichtgegebenist.EinmöglicherLösungs- ansatz fürdieBetrachtungdesdiskretenOptimierungsproblems istdann, diealsbekanntvorausgesetztediskreteWahrscheinlichkeitsverteilungder Störgröße P(w |xk,uk,k) (3.20) mittels StochastischerDynamischerProgrammierung (SDP) zuberück- sichtigen[15,103].DabeiwirdderErwartungswertdesGütefunktionals J=E { h(xN,N)+ N−1∑ k=0 g(xk,uk,wk,k) } (3.21) minimiertundergibtdie imMitteloptimaleSteuerungspolitik pi={µ0,. . .,µN−1} (3.22) mitdemoptimalenzeitvariantenRegelungsgesetz uk=µ(xk,k) , (3.23) welchesimZeitschrittk,abhängigvomtatsächlicheingetretenenZustands- vektorxk,denSteuervektorukwählt.Damit reduziert sichdie Implemen- 60