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Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge
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5.2 StochastischeDynamischeProgrammierung wobei fürdenWirkungsgradηtrdieLeistungsflussrichtung,alsodermoto- rische (ηtr=ηtr,mot)undgeneratorische (ηtr=η −1 tr,gen)Fall, zuunterschei- densind[85]. Esergibt sichsomitdieeindimensionaleMarkov-Kette P ( Pmtr |Pitr,vj ) =pi,j,m . (5.2) Die Transitionsmatrix1 kann aus aufgezeichneten Leistungs- und Ge- schwindigkeitsverläufengeschätztwerden.DazuwerdendieLeistungs- undGeschwindigkeitsverläufequantisiertunddieAnzahlni,j,mderZu- standsübergänge (Pitr,v j) T→ (Pmtr ,vm)T (5.3) insVerhältniszurAnzahlni,jderaufgetretenenZustände (Pitr,v j) T (5.4) mit pi,j,m= ni,j,m ni,j und ni,j 6=0 (5.5) gesetzt.WirdderZeitpunktkdesAuftretensdesZustands (Pitr,v j) T nicht betrachtet, soergibt sicheinestationäreTransitionsmatrix. 1 Prinzipiell istdenkbarmehrereTransitionsmatrizen jeweils inAbhängigkeitvonweiteren Einflüssenzubestimmen,z.B.demFahrertyp. 107
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Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge
Title
Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge
Author
André Suchaneck
Publisher
KIT Scientific Publishing
Date
2018
Language
German
License
CC BY-NC-SA 4.0
ISBN
978-3-7315-0773-4
Size
14.8 x 21.0 cm
Pages
200
Keywords
Energiemanagement, Elektrofahrzeug, Lithium-Ionen-Batterie, Optimierung, Energy management, Electric vehicle, Lithium ion battery, Optimierung
Category
Technik
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