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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung des Ladebetriebs eines Elektrokraftfahrzeugs mit einer einem Elektromotor zugeordneten Batterie, wobei das Kraftfahrzeug über eine Energieverbindung mit wenigstens einer elektrischen Energiequelle verbunden wird.
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Elektrokraftfahrzeuge sind im Stand der Technik bereits weithin bekannt. Damit werden Kraftfahrzeuge bezeichnet, deren Antrieb einen Elektromotor aufweist, der von einer Batterie, insbesondere einer Hochspannungsbatterie, gespeist wird. Damit das Elektrokraftfahrzeug bewegt werden kann, muss mithin elektrische Energie in der Batterie eingespeichert sein. Neben regenerativen Vorgängen während des Fahrens ist es dafür bekannt, die Batterie an eine elektrische Energiequelle, beispielsweise ein Stromnetz, anzuschließen um sie aufzuladen. Hierfür können beispielsweise spezielle Ladeeinrichtungen bzw. Ladestationen vorgesehen sein.
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Bezüglich der Dauer des „Tankvorganges”, also des Ladevorganges, weisen aktuelle Elektrofahrzeuge einen Nachteil gegenüber herkömmlichen, einen Verbrennungsmotor aufweisenden Kraftfahrzeugen auf. Ein Standard-Ladevorgang an einer Steckdose mit 230 V-Wechselstrom kann je nach Kapazität der Batterie im Schnitt ca. 6 Stunden für eine vollständige Aufladung in Anspruch nehmen. Es wurden zwar Schnellladeverfahren, insbesondere mit Gleichstrom, vorgeschlagen, die diese Ladezeiten deutlich verkürzen, welche jedoch in tatsächlich eingesetzten Kraftfahrzeugen noch nicht eingesetzt werden, da äußerst hohe Ladeströme benötigt werden, die nicht großflächig der Ausbaustufe aktueller Stromnetze entsprechen.
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Nachdem heute bekannte Elektrokraftfahrzeuge bereits, insbesondere drahtlos, an Recheneinrichtungen, insbesondere über das Internet, angebunden werden können, beispielsweise an sogenannte Backend-Systeme, ist es über derartige Kommunikationsverbindungen auch möglich, dass ein Nutzer eines Elektrokraftfahrzeugs den Ladevorgang manuell starten oder planen kann. Eine Kommunikation mit einer solchen Recheneinrichtung, insbesondere einem Backend-System, kann dabei beispielsweise auch über die Ladeeinrichtung ermöglicht werden.
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Die Datenspeicherung und Organisation im Internet, beispielsweise mit elektronischen Kalendern oder in sogenannten sozialen Netzwerken, beispielsweise „Facebook” oder „Xing”, wird immer häufiger genutzt. Dies wird vor allem aufgrund der Einfachheit und Verbreitung mobiler Internetvorrichtungen, beispielsweise von Smartphones, gefördert.
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Der Erfindung liegt die Aufgabe zugrunde, ein Ladesteuerungssystem anzugeben, welches unter Nutzung verfügbarer Daten eine verbesserte, insbesondere automatisierte Steuerung des Ladebetriebs eines Elektrokraftfahrzeugs ermöglicht.
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Zur Lösung dieser Aufgabe ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass wenigstens ein den zeitlichen Verlauf eines Ladevorgangs bestimmender Ladeparameter in Abhängigkeit wenigstens einer prädiktiven, zeitbezogenen Nutzungsinformation für das Kraftfahrzeug ermittelt wird.
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Die vorliegende Erfindung schlägt also vor, verfügbare Daten des wenigstens einen Nutzers zu verwenden, um eine Nutzung des Kraftfahrzeugs in der Zukunft, insbesondere für einen auf einen aktuellen Ladevorgang folgenden Betriebsabschnitt, als prädiktive, zeitbezogene Nutzungsinformation für das Elektrokraftfahrzeug zu ermitteln. Ist eine solche Vorhersage bekannt, kann schlussgefolgert werden, insbesondere auch unter Berücksichtigung weiterer Kriterien, wie optimal das Laden vor sich zu gehen hat, insbesondere wann und wie weit das Elektrokraftfahrzeug, also dessen Batterie geladen werden soll. So ist es mithin möglich, dass das Elektrokraftfahrzeug immer oder zumindest in vielen Fällen prädiktiv für den nächsten Betriebsabschnitt, insbesondere die nächste Fahrt, benötigten Ladezustand der Batterie zum entsprechenden Zeitpunkt zur Verfügung stellt. Auf diese Weise können Ladezeiten und manuelle Eingriffe des Nutzers minimiert werden. Der Erfindung liegt dabei die Erkenntnis zugrunde, dass das Elektrokraftfahrzeug, welches abgestellt ist, beispielsweise am Wohnort des Nutzers, am Arbeitsplatz des Nutzers oder am öffentlichen Raum, an Ladeplätzen abgestellt wird, an denen es längere Zeit verweilt. Beispielsweise kann ein Nutzer am aktuellen Abstellplatz des Elektrokraftfahrzeugs die Energieverbindung herstellen, beispielsweise durch ein Anschlusskabel oder Parken auf einer kontaktlosen Ladeeinrichtung. Nutzt man nun Daten, auf welche im Folgenden noch näher eingegangen werden wird, kann versucht werden, zu ermitteln, wie der nächste Betriebsabschnitt des Elektrokraftfahrzeugs aussieht und welche Ladung der Batterie wann benötigt wird.
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In besonders vorteilhafter Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann dabei vorgesehen sein, dass wenigstens eine Nutzungsinformation durch eine Auswertung oder einen Abruf von auf den wenigstens einen Nutzer des Elektrokraftfahrzeugs bezogenen, im Internet abrufbaren Planungsdaten ermittelt wird, insbesondere aus einem elektronischen Kalender und/oder einem sozialen Netzwerk. Insbesondere können alle elektronischen Kalender und alle sozialen Netzwerke eines Nutzers betrachtet werden. Es ist erfindungsgemäß also vorgesehen, insbesondere über ein Auswertungs-Programmmittel, das vorteilhaft als Online-Dienst realisiert werden kann, Aktivitäten der Nutzer des Kraftfahrzeugs in sozialen Netzwerken und elektronischen Kalendern zu analysieren. Beispielsweise kann in Abhängigkeit des aktuellen Fahrzeugsstandorts und der Teilnahme an Veranstaltungen oder Terminen, die der Nutzer beispielsweise in einem sozialen Netzwerk angegeben hat oder in einem elektronischen Kalender gepflegt hat, eine anstehende Fahrt prädiziert werden. Aus den entsprechenden Daten kann dann, beispielsweise unter Verwendung eines Navigationssystems und/oder Routenplaners auch ermittelt werden, wie viel elektrische Energie erforderlich ist, sodass abhängig hiervon die Ladeparameter angepasst werden können, und zwar so, dass die der Nutzungsinformation entsprechende Fahrt zum korrekten Zeitpunkt durchgeführt werden kann. Aus einer Analyse der Planungsdaten können auch Muster gefolgert werden, das bedeutet, es kann eine Mustererkennung durchgeführt werden, um regelmäßig wiederkehrende Termine, bzw. Fahrten und Betriebsabschnitte, schlussfolgern zu können. Beispielsweise kann aus Einträgen in ein soziales Netzwerk und/oder Einträgen in einen elektronischen Kalender gefolgert werden, dass der Benutzer jeden Mittwoch in ein Fitnessstudio geht, mithin dorthin fahren wird. Es können also in regelmäßigen Abständen wiederkehrende Anforderungen an den Ladezustand der Batterie festgestellt werden, welche in einer entsprechenden geeigneten Steuerung des Ladevorgangs resultieren können.
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In weiterer Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann, insbesondere zusätzlich zu den Planungsdaten, vorgesehen sein, dass wenigstens eine Nutzungsinformation durch eine Auswertung von zeitbezogenen Betriebsdaten des Elektrokraftfahrzeugs aus der Vergangenheit ermittelt wird, insbesondere bezüglich regelmäßig wiederkehrender Fahrten. Besonders bevorzugt als Ergänzung der Planungsdaten, die aus dem Internet abgerufen werden, aber gegebenenfalls auch alleinstehend denkbar, ist es möglich, Betriebsdaten des Kraftfahrzeugs selbst heranzuziehen, um aus der Nutzung des Kraftfahrzeugs in der Vergangenheit auf die zukünftige Nutzung schließen zu können. Auch hieraus lassen sich insbesondere regelmäßig wiederkehrende Betriebsabschnitte, insbesondere Fahrten, die beispielsweise wöchentlich, monatlich oder täglich durchgeführt werden, ermitteln. Auf diese Weise lassen sich Vorhersagen aus Planungsdaten besonders vorteilhaft weiter verbessern.
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Wie bereits erwähnt wurde, werden im Rahmen der vorliegenden Erfindung insbesondere Mustererkennungen vorgenommen, die auf wiederkehrende Betriebsabschnitte des Kraftfahrzeugs, insbesondere regelmäßig wiederkehrende Fahrten, hinweisen. Dies können beispielsweise die täglichen Fahrten zur Arbeit sein oder aber auch wöchentlich oder monatlich stattfindende Ereignisse, an denen der Fahrer teilnimmt und zu denen er mit dem Elektrokraftfahrzeug fährt. Derartige Betriebsmuster des Elektrokraftfahrzeugs können als Nutzungsinformation sowohl aus den Planungsdaten wie auch aus den Betriebsdaten, bevorzugt aus beiden gemeinsam, ermittelt werden. Der Ladebetrieb kann jedoch auch Fahrten berücksichtigen, für die keine solchen Muster erkannt werden können, bei denen mithin die Mustererkennung „negativ” verläuft. Solche Zeiträume, für die kein Muster vorliegt, können auch als „spontane” Zeiträume bezeichnet werden, in denen also der Nutzer sein Elektrokraftfahrzeug wenn, dann eher spontan nutzt. Dabei kann selbstverständlich vorgesehen sein, dass insbesondere unter Nutzung von Planungsdaten und/oder Betriebsdaten selbst für solche Zeiträume als Nutzungsinformation wenigstens eine Wahrscheinlichkeit ermittelt wird, mit der der Nutzer spontan das Elektrokraftfahrzeug bewegt. Eine solche Wahrscheinlichkeit kann für die Nacht geringer sein als beispielsweise für Zeiträume des Wochenendes, an denen zwar unregelmäßig, aber häufig eine Bewegung des Elektrokraftfahrzeugs stattfinden kann. Über eine solche Wahrscheinlichkeit hinaus können derartige „spontane Zeiträume” bzw. „spontane Zeitfenster” auch weitergehend analysiert werden.
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So kann vorgesehen sein, dass für Zeiträume, in denen sich keine wiederkehrenden Betriebsmuster des Elektrokraftfahrzeugs feststellen lassen, eine statistische Analyse der Betriebsdaten der Vergangenheit zur Ableitung von statistischen Nutzungsinformationen durchgeführt wird, welche bei der Ermittlung der Ladeparameter für solche Zeiträume berücksichtig werden. Insbesondere kann dabei vorgesehen sein, dass für solche auftretenden „spontanen Fahrten” eine statistische Betrachtung durchgeführt wird, sodass beispielsweise eine durchschnittliche Streckenlänge, eine maximale Streckenlänge oder dergleichen ermittelt werden können. So kann beispielsweise ein optimaler Mindestladezustand ermittelt werden, der innerhalb der „spontanen” Zeiträume vorliegen kann. Dies ermöglicht es dem Nutzer, auch bei spontanen Fahrtentscheidungen zumindest eine gewisse Reichweite grundsätzlich zur Verfügung zu haben. Es kann also vorgesehen sein, dass für Zeiträume, in denen keine oder nur eine spontane Nutzung aus den Betriebsdaten der Vergangenheit und/oder den Planungsdaten ermittelt wurde, ein insbesondere aus der statistischen Nutzungsinformation abgeleiteter Minimalladezustand über die Ladeparameter realisiert wird. Beispielsweise kann dann eine Aufteilung des gesamten Ladevorgangs vorgenommen werden, sodass zunächst zeitnah versucht wird, den Minimalladezustand zu erreichen, während das Aufladen auf einen letztendlich zu realisierenden Ziel ladezustand zu späteren Zeitpunkten fortgesetzt werden kann.
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Wie bereits angedeutet wurde, ist es äußerst zweckmäßig, bei der Ermittlung der Ladeparameter eine aktuelle Position des Elektrokraftfahrzeugs zu berücksichtigen. Ist die aktuelle Position des Elektrokraftfahrzeugs und ein Ziel, beispielsweise aus einem in einen Kalender eingetragenen Termin, bekannt, ist es nämlich möglich, aus einer derartigen Nutzungsinformation einen Zielort und mithin eine Route zu dem Zielort zu ermitteln. Für eine solche, automatisch ermittelte Route kann auch auf grundsätzlich bekannte Art und Weise ein Verbrauch des Elektrokraftfahrzeugs bestimmt werden, welcher der Bestimmung der Ladeparameter, insbesondere eines Zielladezustands, zugrunde gelegt werden kann. Hierbei ist es allerdings zweckmäßig, von einem etwas höheren Wert als dem für die Route berechneten auszugehen, um eine Art „Sicherheitspuffer” zu realisieren.
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Wie bereits angedeutet wurde, können als Ladeparameter wenigstens ein einen Ladezeitraum bestimmender Zeitraumparameter und/oder wenigstens ein einen Zielladezustand beschreibender Zielladungsparameter ermittelt werden. Beispielsweise können die Zeitraumparameter Zeiträume definieren, in denen geladen wird, wobei selbstverständlich auch weitere Ladeparameter berücksichtigt werden können, beispielsweise eine tatsächlich aufgenommene elektrische Energie während eines Ladezeitraums pro Zeiteinheit, beispielsweise eine Beschränkung des Ladestroms, und dergleichen. Der Zielladungsparameter kann beispielsweise, wie bereits erwähnt wurde, auf einer Berechnung eines Verbrauchs für eine aus der Nutzungsinformation ermittelte Route basieren, wobei es aber auch denkbar ist, insbesondere bei einer Mustererkennung unter Berücksichtigung von Betriebsdaten der Vergangenheit, beispielsweise eine statistische Betrachtung von vergangenen, gleichen Betriebsabschnitten, vorzunehmen, um einen Zielladezustand zu erreichen. In jedem Fall stellt der Parameter des Zielladezustands sicher, dass die aus den Planungsdaten und/oder den Betriebsdaten der Vergangenheit gefolgerte Nutzung des Elektrokraftfahrzeugs auch möglich ist.
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Bezüglich der wenigstens einen Ladezeitraum bestimmenden Zeitraumparameter sind mehrere Möglichkeiten denkbar, die auch kombiniert verwendet werden können. So kann vorgesehen sein, dass der Ladezeitraum als zum prädizierten Beginn der nächsten Fahrt endend ermittelt wird. Dabei kann beispielsweise vorgesehen sein, dass durch eine Rückwärtsrechnung zum ermittelten Zeitpunkt, an dem die Fahrt frühestens beginnen soll, ein entsprechender Startzeitpunkt für den Ladevorgang bestimmt wird, sodass die Batterie zur Abfahrt, ohne dass eine Interaktion des Nutzers erforderlich ist, die benötigte Ladung aufweist und sofort einsatzbereit ist.
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Denkbar ist es ferner, dass der Ladezeitraum zu einer Zeit möglichst geringer Energiepreise liegend ermittelt wird. Hierzu können beispielsweise Abrechnungsmodelle bzw. Verträge des Nutzers oder an dem aktuellen Ladestandort berücksichtigt werden, nachdem häufig, wie bereits dargelegt wurde, ein längerer Abstellzeitraum zur Verfügung steht, als für den Ladevorgang erforderlich wäre. Daher ist es durch die Analyse von Energiekosten denkbar, den Ladevorgang für den Benutzer besonders günstig zu gestalten.
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Ferner ist es denkbar, dass der Ladezeitraum in einer Zeit geringer Netzauslastung liegend ermittelt wird. Wie bereits erwähnt wurde, sind Stromnetze, an denen Elektrokraftfahrzeuge aufgeladen werden können, nicht immer bzw. nicht überall in der Lage, die entsprechende Belastung aufzunehmen. Derartige Informationen können zunächst im Allgemeinen genutzt werden, um beispielsweise Ladevorgänge weg von Spitzenbelastungszeiten des Stromnetzes zu legen, beispielsweise in Nachtbereiche oder dergleichen. In einer besonders vorteilhaften Ausführungsform der vorliegenden. Erfindung kann vorgesehen sein, dass bei der Ermittlung der Ladezeitraumparameter Fremdfahrzeuginformationen über den Ladebetrieb wenigstens eines weiteren, an derselben Energiequelle und/oder räumlich benachbart geladenen Elektrokraftfahrzeugs berücksichtigt werden, insbesondere derart, dass eine maximale Auslastung der Energiequelle nicht überschritten wird. Als weitere Ausbaustufe der vorliegenden Erfindung können also auch Ladegewohnheiten bzw. allgemein Ladevorgänge für andere Elektrokraftfahrzeuge berücksichtigt werden, sodass insbesondere das Optimum (für die Gruppe und die Individuen) über alle Elektrokraftfahrzeuge einer gesamten Straße, einer gesamten Siedlung oder gar einer gesamten Stadt ermittelt werden kann. Durch eine solche weitergehende Analyse ist eine deutliche Verbesserung der Auslastung von Stromnetzen als Energiequellen möglich. In bisherigen Szenarien des Standes der Technik lädt jeder Elektrokraftfahrzeugführer sein Elektrokraftfahrzeug am Abend beispielsweise für den morgendlichen Weg zur Arbeit auf. Das bedeutet, dass viele Elektrokraftfahrzeuge zur gleichen Zeit große Mengen an Strom aus dem Stromnetz beziehen, was gegebenenfalls das Stromnetz überlasten kann. Erfindungsgemäß können die Ladevorgänge unterschiedlicher Elektrokraftfahrzeuge nun aber so aufeinander abgestimmt werden, dass insgesamt die Auslastung des Stromnetzes in Grenzen gehalten wird und insbesondere optimiert wird. Eine derartige Ausgestaltung ist insbesondere dann möglich, wenn das erfindungsgemäße Verfahren, wie im Folgenden noch näher dargelegt werden wird, auf einer fahrzeugexternen Recheneinrichtung, beispielsweise einer Recheneinrichtung des Internets durchgeführt wird, wo für eine Mehrzahl von Elektrokraftfahrzeugen Ladeparameter und/oder Nutzungsinformationen ermittelt werden. Insbesondere steht eine derartige Recheneinrichtung dann mit mehreren, bevorzugt allen, Elektrokraftfahrzeugen eines bestimmten Bereichs bzw. Zweigs eines Stromnetzes in Verbindung und kann deren Ladetätigkeit überwachen und abstimmen, wobei allerdings weiterhin berücksichtigt wird, welche zukünftige Nutzung durch die Nutzungsinformation für die jeweiligen Elektrokraftfahrzeuge vorausgesagt wird.
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Die soeben darstellten Kriterien für die Ladezeiträume können selbstverständlich, gegebenenfalls mit unterschiedlicher Gewichtung und/oder Priorität, ergänzend genutzt werden, um auch Kriterien übergreifend eine Optimierung zu erreichen.
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Es kann ferner vorgesehen sein, dass der Zielladezustandsparameter als einen optimalen Minimalladezustand für eine aus der Nutzungsinformation ermittelte nächste Fahrt beschreibend ermittelt wird. Wie bereits dargelegt wurde, ermöglicht es das erfindungsgemäße Verfahren also, den Ladezustand der Batterie so zu beschränken, dass die prädizierte Fahrt möglich ist, ohne dass die Batterie voll, insbesondere bis zu ihrem maximalen Ladezustand, geladen werden muss. Auf diese Weise können „unnötige” Ladevorgänge vermieden werden und die Batterielebensdauer wird erhöht, insbesondere im Vergleich zu bisherigen Konzepten, in denen die Batterie immer sofort geladen wird, sobald die Energieverbindung besteht. Gerade im Zusammenhang mit der Tatsache, dass die Batterielebenszeit häufig verlängert wird, wenn, sich der Ladezustand der Batterie in einem optimalen Ladezustandsbereich befindet, der nicht die Extremzustände umfasst, ergeben sich durch die Nutzung eines optimalen Minimalladezustands, der idealerweise noch einen Sicherheitswert enthält, deutliche Vorteile.
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Wie bereits erwähnt, kann die Ermittlung der Nutzungsinformation und/oder der Ladeparameter bevorzugt durch ein Computerprogramm, insbesondere auch ein mehrere Komponenten, die auch auf unterschiedlichen Recheneinrichtungen ablaufen können, umfassendes Computerprogramm durchgeführt werden. Besonders vorteilhaft lassen sich dabei auch Techniken künstlicher Intelligenz einsetzen. Mithin kann vorgesehen sein, dass die Ermittlung der Nutzungsinformationen und/oder der Ladeparameter unter Verwendung eines neuronalen Netzes und/oder eines genetischen Algorithmus erfolgt. Selbstverständlich können neben dem genetischen Algorithmus auch andere Varianten von evolutionären Algorithmen eingesetzt werden. Auf diese Weise ist eine besonders tiefgehende Analyse von der Nutzungsinformation zugrundeliegenden Daten, insbesondere Planungsdaten, möglich.
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Wie bereits dargelegt wurde, erweist es sich im Rahmen der vorliegenden Erfindung als besonders vorteilhaft, wenn das Verfahren durch eine kraftfahrzeugexterne, zentrale, für mehrere Elektrokraftfahrzeuge zuständige Recheneinrichtung, insbesondere eine Recheneinrichtung des Internets, beispielsweise ein Backend-System, durchgeführt wird. Es kann mithin vorgesehen sein, dass die Nutzungsinformation und/oder wenigstens teilweise die Ladeparameter auf einer kraftfahrzeugexternen Recheneinrichtung ermittelt und über eine Kommunikationsverbindung, insbesondere das Internet, an das Elektrokraftfahrzeug, insbesondere ein Batteriesteuergerät, übertragen werden. Auf diese Weise lässt sich letztlich ein Online-Dienst, beispielsweise im Sinne eines „Predictive Charging”-Dienstes, herstellen, der für verschiedene Elektrokraftfahrzeuge geeignete Nutzungsinformationen und/oder Ladeparameter ermittelt und diese den jeweiligen Elektrokraftfahrzeugen mitteilt, wo es zweckmäßig ist, eine informative Nachricht auch an den wenigstens einen Nutzer des Elektrokraftfahrzeugs zu schicken. Während die Ladeparameter auch bereits seitens der Recheneinrichtung vorgegeben werden können, ist es selbstverständlich auch möglich, diese zumindest teilweise seitens des Elektrokraftfahrzeugs, insbesondere eines Batteriesteuergeräts, zu ermitteln, sei es aus den Nutzungsinformationen oder aus einem Ladeparameter. Beispielsweise kann die Recheneinrichtung einen Zielladezustand vorgeben, wobei die genauen Zeiträume, in denen geladen wird, erst durch das Batteriesteuergerät im Kraftfahrzeugs festgelegt werden. Zweckmäßig ist es jedoch, wenn auch die Ladeparameter bereits vollständig, was ja auch unter Datenaustausch mit dem Elektrokraftfahrzeug geschehen kann, seitens der Recheneinrichtung ermittelt und dem Elektrokraftfahrzeug vorgegeben werden. Auf diese Weise können insbesondere auch Spezialfälle realisiert werden, wie beispielsweise die Berücksichtigung von Energiepreisen und den Ladevorgängen weiterer Elektrokraftfahrzeuge, wie bereits beschrieben wurde.
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In Weiterbildung des Verfahrens kann bei einer nicht bestehenden Kommunikationsverbindung zu dem Kraftfahrzeug und/oder einem nicht an die Energiequelle angeschlossenen, abgestellten Kraftfahrzeug eine Nachricht an eine Kommunikationseinrichtung, insbesondere ein Smartphone, des Nutzers des Kraftfahrzeugs gesendet werden. Ist es also der Recheneinrichtung nicht möglich, die vorteilhaft ermittelten Informationen, die den Ladevorgang optimieren, an das Kraftfahrzeug zu übermitteln oder ist der vorteilhafte automatische Ladebetrieb, den das erfindungsgemäße Verfahren ermöglicht, wegen eines insbesondere vergessenen Herstellens einer Energieverbindung nicht möglich, kann vorteilhaft vorgesehen sein, dass automatisch der Benutzer über diesen Missstand informiert wird. Er kann dann entsprechende Schritte einleiten.
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Dabei sei an dieser Stelle angemerkt, dass aufgrund der erhöhten Nutzung von „Smartphones” eine Integration der Funktionalität des erfindungsgemäßen Verfahrens in die Gesamtfunktionalität von Smartphones, insbesondere dort speziell vorgesehene sogenannte „Apps”, besonders vorteilhaft ist. Insbesondere verschiedene Hersteller von Kraftfahrzeugen bieten heutzutage bereits Möglichkeiten an, über ein Smartphone gewisse Online-Dienste bezüglich des Elektrokraftfahrzeugs zu erreichen, beispielsweise in Form eines Portals, wobei solche dann auch eine bestehende Kommunikationsverbindung zu einem Kraftfahrzeug nützen können. In ein solches Gesamtkonzept von Online-Diensten, beispielsweise Herstellerportalen, kann das erfindungsgemäße Verfahren leicht und zweckmäßigerweise integriert werden.
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Es kann ferner vorgesehen sein, dass zur Ermittlung der Nutzungsinformation notwendige Daten über die Kommunikationsverbindung zu dem Kraftfahrzeug und/oder eine weitere Kommunikationsverbindung zu einer Kommunikationseinrichtung des Nutzers des Kraftfahrzeugs, insbesondere einem Smartphone, und/oder aus dem Internet abgerufen werden. Es können durch die Recheneinrichtung also verschiedene Datenquellen genutzt werden, um insbesondere an die Planungsdaten und/oder die Betriebsdaten zu gelangen. Dabei bietet sich insbesondere auch der Zugriff über ein sogenanntes „Smartphone” an, nachdem diese häufig auch für Anwendungen elektronischer Kalender und/oder sozialer Netzwerke genutzt werden.
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In weiterer vorteilhafter Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung kann vorgesehen sein, dass dem Nutzer des Kraftfahrzeugs wenigstens eine Nachricht über einen geplanten Ladebetrieb und/oder einen für ihn aufgrund der verwendeten Ladeparameter besser geeigneten Stromtarif gesendet wird. Wie bereits erwähnt wurde ist es äußerst zweckmäßig, dann, wenn automatisch Ladeparameter für einen Ladevorgang bestimmt worden sind, auch den wenigstens einen Nutzer des Kraftfahrzeugs über die so geplanten und automatisch eingestellten Ladevorgänge zu informieren. Hierauf kann der Nutzer dann gegebenenfalls, falls er beispielsweise eine spontane Fahrt oder ähnliches plant, reagieren, und eine entsprechende manuelle Änderung vornehmen bzw. eine entsprechende Nutzungsinformation an die das erfindungsgemäße Verfahren durchführende Recheneinrichtung übermitteln.
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Besonders vorteilhaft ist es auch, wenn dem Nutzer des Kraftfahrzeugs Informationen über geeignete Stromtarife zur Verfügung gestellt werden. Wird beispielsweise bei einer Analyse festgestellt, das häufig Ladevorgänge zu Zeiten notwendig sind, bei denen bei einem aktuellen Tarif eines Nutzers besonders hohe Energiekosten entstehen, kann, gegebenenfalls durch entsprechendes Abrufen von Informationen aus dem Internet oder einer Datenbank, dem Nutzer des Kraftfahrzeugs auch ein besserer Stromtarif empfohlen werden, mit dem er Geld einsparen kann. Es können also beispielsweise Berechnungen darüber angestellt werden, welcher Stromtarif bzw. welches Stromtarifpaket bei momentan ermittelten Ladeparametern optimal ist und dergleichen. Auch ist es im Rahmen der vorliegenden Erfindung denkbar, aufgrund der automatisch bestimmten Ladevorgänge vorab bereits eine Abschätzung zu liefern, welche Energiekosten durch die automatisch geplanten Ladevorgänge entstehen.
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Insgesamt ermöglicht es das erfindungsgemäße Verfahren also, dem Nutzer von Elektrokraftfahrzeugen prädiktiv die optimale Lademenge zur Verfügung zu stellen, die Dauer von Ladevorgängen durch Vorrausschau zu minimieren und die Akzeptanz zu steigern. Darüber hinaus können „unnötige” Ladevorgänge vermieden werden und die Ladevorgänge können zeitlich optimal geplant werden, insbesondere auch im Hinblick auf die Auslastung von Stromnetzen. Die Kundenzufriedenheit wird durch die prädiktiven Ladevorgänge erhöht und die Angst, einen Ladevorgang zu vergessen und dadurch in der Mobilität eingeschränkt zu sein, gemindert.
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Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen:
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1 ein System zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens, und
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2 ein Flussdiagramm zum Ablauf des erfindungsgemäßen Verfahrens.
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1 zeigt ein System, in dem das erfindungsgemäße Verfahren ausgeführt wird. Ein Elektrokraftfahrzeug 1 ist über eine Energieverbindung 2 an einer Ladeeinrichtung 3 angeschlossen, um eine insbesondere einem Elektromotor 4 zugeordnete Batterie 5, hier eine Hochspannungsbatterie, laden zu können. Der Betrieb der Batterie 5 wird genauso wie der Ladevorgang anhand von Ladeparametern durch ein Batteriesteuergerät 6 gesteuert.
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Das Elektrokraftfahrzeug 1 weist ferner eine Kommunikationsvorrichtung 7 auf, über das Elektrokraftfahrzeug 1, vorliegend über das Internet, mit einer Recheneinrichtung 8 (Backend-System) kommunizieren kann. Die Kommunikation kann dabei wenigstens teilweise drahtlos erfolgen, möglich ist es aber auch, die Kommunikation über die Ladeeinrichtung 3 zu realisieren. Mithin ist es der Recheneinrichtung 8 möglich, Daten mit dem Kraftfahrzeug 1 auszutauschen.
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Über das Internet steht die Recheneinrichtung 8 auch mit einem Smartphone 9 eines Nutzers des Elektrokraftfahrzeugs 1 als Kommunikationseinrichtung des Nutzers in Verbindung. Selbstverständlich kann die Recheneinrichtung 8 auch auf weitere Datenquellen 10 des Internets zugreifen, insbesondere soziale Netzwerke 11 und elektronische Terminkalender 12.
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Die Recheneinrichtung 8 bildet dabei Teil eines zentralen Online-Dienstes für eine Vielzahl von Elektrokraftfahrzeugen 1, die hier der Übersichtigkeit nicht näher dargestellt sind, und gegebenenfalls weitere Kraftfahrzeuge eines Herstellers. Über sie kann auf verschiedene Online-Dienste zugegriffen werden, beispielsweise unter Verwendung einer App auf dem Smartphone 9. Andere Zugriffsmöglichkeiten auf die Online-Dienste der Recheneinrichtung 8 als Backend-System sind übliche Internetbrowser und dergleichen. Auf manche Dienste kann gegebenenfalls auch aus dem Elektrokraftfahrzeug 1 zugegriffen werden.
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Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass die Recheneinrichtung 8 nicht zwangsläufig aus einem einzigen Computer bestehen muss, sondern üblicherweise modular aufgebaut ist, das bedeutet, mehrere Computer verwendet.
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Als ein spezieller Online-Dienst wird über die Recheneinrichtung 8 für die mit ihr kommunizierenden Elektrokraftfahrzeuge 1 im Rahmen des erfindungsgemäßen Verfahren ein prädiktives Lademanagement zur Steuerung von Ladevorgängen des Elektrokraftfahrzeugs 1 angeboten. Hierzu ist auf der Recheneinrichtung 8, gegebenenfalls selbstverständlich in mehrere Komponenten unterteilt, ein Computerprogramm 13 vorgesehen, welches dazu ausgebildet ist, aus sozialen Netzwerken 11 und elektronischen Kalendern 12 des wenigstens einen Nutzers des Kraftfahrzeugs 1 abgerufene Planungsdaten insbesondere gemeinsam mit Betriebsdaten des Elektrokraftfahrzeugs 1, auszuwerten, um prädiktive, zeitbezogene Nutzungsinformationen für das Elektrokraftfahrzeug 1 durch Datenauswertung zu ermitteln, beispielsweise eine Information über folgende Betriebsabschnitte und deren Beginn und/oder Dauer. Aus diesen Nutzungsinformationen werden, insbesondere auch durch das Computerprogramm 13, Ladeparameter hergeleitet, die dann an das Batteriesteuergerät 6 übertragen werden und dort genutzt werden, um den Ladebetrieb des Elektrokraftfahrzeugs 1 zu steuern.
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Dies sei nun im Hinblick auf das Flussdiagramm der 2 näher erläutert. Dort sind zunächst schematisch Eingangsdaten, aus denen die Nutzungsinformationen 14 durch ein Analysemodul 15 bestimmt werden, schematisch gezeigt. Es handelt sich dabei um Planungsdaten 16 aus sozialen Netzwerken, um Planungsdaten 17 aus elektronischen Kalendern und um Betriebsdaten 18, die den vergangenen Betrieb des Kraftfahrzeugs 1 beschreiben und optional ebenso berücksichtigt werden können.
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In dem Analysemodul 15, welches auch als „Predictive Agregator” bezeichnet werden kann, werden die Planungsdaten 16, 17 und gegebenenfalls die Betriebsdaten 18 ausgewertet. Hierzu werden mit besonderem Vorteil neurologische Netzwerke und/oder evolutionäre Algorithmen, insbesondere genetische Algorithmen, eingesetzt. Ergebnis sind dann als Nutzungsinformationen 14 insbesondere Aussagen darüber, wann der nächste Betriebsabschnitt, insbesondere die nächste, Fahrt des Elektrokraftfahrzeugs 1 ansteht, und die benötigte elektrische Energie für diese Fahrt bzw. diesen Betriebsabschnitt beschreibende Informationen. Dabei kann bereits an dieser Stelle eine Ortsinformation 19 über die aktuelle Position des Elektrokraftfahrzeugs 1 mit berücksichtigt werden, beispielsweise, wenn festgestellt werden soll, ob zu einem bestimmten Termin hin gefahren werden muss.
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Im Rahmen der Analyse durch das Analysemodul 15 werden auch nicht nur eingetragene bzw. kundgetane Termine und deren Ort aus den Planungsdaten 16 und 17 hergeleitet, sondern es wird auch für die Planungsdaten und, so verwendet, die Betriebsdaten 18 eine Mustererkennung durchgeführt. Auf diese Weise kann festgestellt werden, wann wiederkehrende Fahrten des wenigstens einen Nutzers des Kraftfahrzeugs 1 auftreten. Solche Fahrten können beispielsweise die tägliche Fahrt zur Arbeit und zurück sein, aber auch Feststellungen, dass jeden Mittwoch ein Fitnessstudio aufgesucht wird oder jeden Monat ein Freund in einer Nachbarstadt besucht wird. Solche Informationen über regelmäßig wiederkehrende Betriebsabschnitte, insbesondere Fahrten, können also gemeinsam mit einmalig vorliegenden, aus den Planungsdaten 16, 17 ableitbaren Terminen zur Vorhersage konkreter Fahrten benutzt werden. Das erfindungsgemäße Verfahren erlaubt es jedoch auch, für spontane Fahrten vorzusorgen, indem auch statistische Nutzungsinformationen zur Verfügung gestellt werden. Insbesondere unter Nutzung der Betriebsdaten 18 können spontan auftretende Fahrten auch statistisch betrachtet werden, um beispielsweise einen Minimalladezustand ableiten zu können, der für einen bestimmten Zeitraum, für den aus der Mustererkennung und aus der Terminanalyse der Planungsdaten 16, 17 eigentlich keine Fahrt folgt, zur Verfügung stehen sollte. Beispielsweise kann sich dabei an einem mittleren Bedarf orientiert werden. Denkbar ist es aber auch, den Minimalladezustand, der in solchen Zeiträumen vorliegen sollte, abhängig von einer tatsächlich bestimmten Wahrscheinlichkeit für eine spontane Fahrt abhängig zu machen, nachdem es zu manchen Zeitpunkten wahrscheinlicher sein kann, dass ein Nutzer eine spontane Fahrt antritt als zu anderen Zeitpunkten. Verschiedene Möglichkeiten sind hier denkbar.
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Ein weiteres Berechnungsmodul 20 kann aus den prädiktiven, zeitbezogenen Nutzungsinformationen 14 dann Ladeparameter 21 ableiten, die den Ladevorgang bis zur nächsten prädizierten Fahrt steuern. Dabei können im Übrigen durchaus mehrere Teilladevorgänge vorgesehen sein, beispielsweise, wenn zunächst eine Aufladung auf einen Minimalladezustand für spontane Fahrten erfolgen soll, dann aber ein optimaler Zielladezustand für die Batterie 5, der auf die nächste prädizierte Fahrt abgestimmt ist, erst zum frühest möglichen Beginn dieser Fahrt erreicht sein soll. Somit kann sich der letzte Teilladevorgang beispielsweise aus einer Rückrechnung ausgehend von diesem frühest möglichen Termin ergeben.
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Letztendlich werden also Ladeparameter bestimmt, die zum einen den Zielladezustand zu einem bestimmten Zeitpunkt vorgeben, zum anderen aber Ladezeiträume definieren. Die Kriterien, nach denen sich diese Ladezeitraumparameter für die Ladezeiträume ergeben, können vielfältig sein, und nicht nur auf das eben dargestellte Beispiel der einfachen Rückrechnung von einem frühest möglichen Zeitpunkt für die prädizierte Fahrt ausgehen. Besonders vorteilhaft ist es nämlich, wenn das Berechnungsmodul 20 Daten 22 weiterer Elektrokraftfahrzeuge 1 in einem bestimmten Gebiet, beispielsweise einem Zweig des Stromnetzes, das als Energiequelle verwendet wird, also einer Straße, einer Siedlung oder einer Stadt, mit berücksichtigt. Dann können die Ladevorgänge der verschiedenen Elektrokraftfahrzeuge 1 zweckmäßig so geplant werden, dass die Auslastung des Stromnetzes nicht zu groß wird, das bedeutet, dass eine maximale Auslastung durch die Ladevorgänge nicht überschritten wird. Ferner können weitere Daten 23 über das Stromnetz und seine Preise berücksichtigt werden, sodass beispielsweise Ladevorgänge so geplant werden können, dass der am günstigsten erwerbbare Strom verwendet wird. Lässt dies ein Stromtarif, den der Nutzer verwendet, nicht zu, kann ihm eine spezielle Information als Nachricht zugeschickt werden, insbesondere auf das Smartphone 9, wonach ihm ein für seine üblicherweise erfolgenden Ladevorgänge geeigneter Stromtarif empfohlen wird, sodass er Geld einsparen kann.
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Sind, wie hier dargestellt, verschiedene Kriterien zur Planung der Zeiträume vorhanden und werden diese berücksichtigt, kann eine entsprechende Gewichtung der Kriterien zu einem endgültigen Ergebnis führen. Auch im Berechnungsmodul 20 können im Übrigen neuronale Netzwerke und genetische Algorithmen eingesetzt werden.
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Der optimale Zielladezustand für die prädizierte nächste Fahrt (bzw. allgemein den nächsten prädizierten Betriebsabschnitt) kann auf verschiedene Art und Weise ermittelt werden. Ist beispielsweise eine Information über einen einmaligen Termin bzw. eine Fahrt zu einem wiederkehrenden Termin von einer anderen Position aus gegeben, ist es möglich, aus der Ortsinformation 19 und der den Zielort betreffenden Nutzungsinformation 14 eine Route herzuleiten, für die dann der Verbrauch bestimmt werden kann. Dieser wird, insbesondere mit einem Sicherheitszuschlag, dann als optimale minimale Batterieladung angesetzt. Möglich ist es aber auch, insbesondere bei regelmäßig wiederkehrenden Fahrten, vorangehende Fahrten zu analysieren, um auf den Energiebedarf folgern zu können.
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Die ermittelten Ladeparameter 21 werden an das Batteriesteuergerät 6 gesendet. Gleichzeitig wird eine den Nutzer über den geplanten Ladevorgang informierende Nachricht auch an das Smartphone 9 gesendet. So kann dieser im Zweifel eingreifen, falls beispielsweise die Prädiktion falsch ist und der Nutzer mehr Energie benötigt und dergleichen.
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Dabei sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass dann, wenn die Kommunikationsverbindung zu dem Elektrokraftfahrzeug 1 nicht besteht, wohl ein Ladevorgang geplant werden soll, dieser Umstand dem Nutzer des Elektrokraftfahrzeugs 1 auch mitgeteilt werden kann, insbesondere wieder über eine entsprechende Nachricht an das Smartphone 9. Eine derartige Information bzw. ein derartiger Hinweis des Nutzers kann auch erfolgen, wenn festgestellt wurde, dass das Elektrokraftfahrzeug 1 abgestellt wurde, aber nicht an eine Ladeeinrichtung 3 angeschlossen ist, obwohl die Möglichkeit bestünde.
