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4.2 FahrverlaufsabhängigesOptimierungsproblem
0 100 200 300 400 500 600
0
φmax
t/s
0 100 200 300 400 500 600
0
1
t/s
Abbildung4.4 HeizenzurErhöhungderrekuperierbarenLeistung.NutzungvonPhasen
beibegrenzterLadeleistung(ωΓ=0, Fahrzyklus:NYCC,ϑ0=−12◦C,ξ0=0,8, :DP,
:uoff).
Fürdie bereits gezeigtenundnachfolgendenErgebnissemüssenmehr
AspektebeiderenBewertungbeachtetwerden.Grundsätzlichgilt,dass
dienumerischeDynamischeProgrammierung immernurdieoptimale
LösungdesquantisiertenundzeitdiskretisiertenProblemsliefert.Damit
gilt, dass sich theoretisch eine bessere Lösung finden lässt. Dies kann
durcheine feinereQuantisierungderZustände,kürzeZeitschritteoder
dieBerücksichtigungvonmehrSteuerwertenerreichtwerden.
EinweitererAspekt ist,dass in jedemZeitpunktderSteuerwertausder
gesamtenWertemengeanzulässigenSteuerwertengewähltwird.Damit
ergibt sichmit einem sehr dynamischen Fahrzyklus auch ein sehr dy-
namischesVerhaltenderSteuergrößen. Solldiesvermiedenwerden, so
mussdieProblemformulierungumeinenzusätzlichenZustandundKos-
tenanteil erweitertwerden.DerZustandgibt dabei denSteuerwert im
Vorgängerschrittan.DurchdenzusätzlichenKostenanteilwerdenstarke
ÄnderungenderSteuergrößenberücksichtigt.
DieQuantisierungderSteuergrößenhateinenwesentlichenEinflussauf
dasGütemaß,daaufgrunddesRechenaufwandsmeistnureinTeilder
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Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge
- Titel
- Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge
- Autor
- André Suchaneck
- Verlag
- KIT Scientific Publishing
- Datum
- 2018
- Sprache
- deutsch
- Lizenz
- CC BY-NC-SA 4.0
- ISBN
- 978-3-7315-0773-4
- Abmessungen
- 14.8 x 21.0 cm
- Seiten
- 200
- Schlagwörter
- Energiemanagement, Elektrofahrzeug, Lithium-Ionen-Batterie, Optimierung, Energy management, Electric vehicle, Lithium ion battery, Optimierung
- Kategorie
- Technik