Prädiktive Fahr- und Betriebsstrategie für elektrische Hybrid-PKW

Die vorliegende Arbeit untersucht mögliche Kraftstoffeinsparungen durch kombinierte Fahr- und Betriebsstrategien bei elektrischen Hybrid-PKW. Als Betriebsstrategie wird hier die Aufteilung der Leistungsanforderung zwischen den Antriebskomponenten und als Fahrstrategie die Planung einer Verbrauchsoptimalen Geschwindigkeitstrajektorie bezeichnet. Hierfür zunächst ein gemischt-ganzzahliges nichtlineares Optimalsteuerungsproblem aufgestellt. Dieses wird mittels Diskreter Dynamischer Programmierung gelöst, um das Einsparpotential für jeweils einen Mild- und Plug-In-Hybrid-PKW zu ermitteln. Der Rechenaufwand für diesen Ansatz ist jedoch sehr hoch, daher wird, basierend auf den Ergebnissen, ein dreiteiliger, echtzeitfähiger Ansatz entwickelt. Die erste Stufe des Ansatzes besteht aus einer Planung von Batterieladezustand, Gängen und E-Fahrtphasen für lange Vorausschauhorizonte. Im zweiten Schritt wird eine kombinierte Geschwindigkeits- und Batterieladezustandsoptimierung für kurze Prädiktionshorizonte durchgeführt. Durch Ausnutzung der Ergebnisse der übergeordneten Batterieladezustandsplanung, kann das gemischt-ganzzahlige nichtlineare Optimalsteuerungsproblem in ein nichtlineares Mehrphasenoptimalsteuerungsproblem überführt werden. Dieses lässt sich mittels gradientenbasierter Optimierungsverfahren effektiv lösen. Unter den beiden Planungsebenen befinden sich Geschwindigkeits- und Batterieladezustands-Regler, die die berechneten Trajektorien im Fahrzeug umsetzen. In den Simulationen wird gezeigt, dass ein großer Teil der, von der Diskreten Dynamischen Programmierung ermittelten, möglichen Kraftstoffeinsparung realisiert werden kann. Der Ansatz wird zudem auf Prototypen-Steuergeräten implementiert und so gezeigt, dass eine echtzeitfähige Umsetzung in einem Fahrzeug möglich ist.