DE102020003824A1 - Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug - Google Patents

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug (1). Erfindungsgemäß wird die Planung in Abhängigkeit eines zukünftigen Energiebedarfs des Elektrofahrzeugs (1) durchgeführt und bei der Ermittlung des zukünftigen Energiebedarfs wird eine Abfolge von historischen Fahrten (F1 bis Fn) und historischen Abstellvorgängen des Elektrofahrzeugs (1) berücksichtigt.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug.
  • Aus der EP 1 741 591 B1 ist ein Verfahren zur Vorhersage von Fahrsituationen bekannt, wobei eine Mehrzahl von Standard-Fahrsituationen festgelegt wird und eine bevorstehende Strecke einer Standard-Fahrsituation zugeordnet wird. In Abhängigkeit dieser Zuordnung erfolgt eine Steuerung eines Batterieaufladezyklus.
  • Der Erfindung liegt die Aufgabe zu Grunde, ein neuartiges Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug anzugeben.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß gelöst durch ein Verfahren, welches die im Anspruch 1 angegebenen Merkmale aufweist.
  • Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • In dem Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug wird die Planung in Abhängigkeit eines zukünftigen Energiebedarfs des Elektrofahrzeugs durchgeführt, wobei bei der Ermittlung des zukünftigen Energiebedarfs eine Abfolge von historischen Fahrten und historischen Abstellvorgängen des Elektrofahrzeugs berücksichtigt wird.
  • Das Verfahren ermöglicht in einfacher und zuverlässiger Weise eine Ermittlung zukünftiger Fahrten und deren Energiebedarf aus den historischen Fahrten und historischen Abstellvorgängen. Daraus folgend wird eine Auswahl geeigneter Ladestopps aus einer Folge zukünftiger Abstell- bzw. Aufenthaltsorte ermöglicht. Somit können ein so genanntes netzdienliches Laden und eine optimierte Ausnutzung von lokal erzeugten, regenerativen Energien realisiert werden.
  • Gleichzeitig wird der Aspekt der Batterieschonung als eine mögliche weitere Zielsetzung für die Planung von Ladevorgängen berücksichtigt. Auf diese Weise werden die Kosten, die durch eine Batteriealterung verursacht werden möglichst minimiert.
  • In einer möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden oder wird in der Planung der Ladevorgänge ein Beginn einer Ladezeit, eine Ladedauer und/oder ein Ladeort bestimmt. Somit können eine Fahrt des Elektrofahrzeugs und während Fahrpausen durchgeführte Ladevorgänge aufeinander abgestimmt und optimiert werden.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden aus den historischen Fahrten Aufenthaltsorte des Elektrofahrzeugs und eine Aufenthaltshäufigkeit des Elektrofahrzeugs an diesen Aufenthaltsorten ermittelt, wobei aus den Aufenthaltsorten und der Aufenthaltshäufigkeit Ankunftswahrscheinlichkeiten und/oder Abfahrtswahrscheinlichkeiten des Elektrofahrzeugs an bzw. von den Aufenthaltsorten ermittelt werden. Die Ankunftswahrscheinlichkeiten und/oder Abfahrtswahrscheinlichkeiten werden bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens wird für die Aufenthaltsorte eine jeweilige Abstelldauer des Elektrofahrzeugs ermittelt und bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt. Hierbei ermöglicht eine Kenntnis der Abstell- bzw. Aufenthaltsorte mit einer Abstell- bzw. Verweildauer an diesem Ort unter anderem eine automatisierte Anwendung von so genannten „Opt-In“-Lademöglichkeiten und in weiteren zukünftigen Märkten.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden aus den Aufenthaltsorten initiale Zustände ermittelt und den initialen Zuständen werden zugehörige Abstelldauern des Elektrofahrzeugs an einem Aufenthaltsort zugeordnet, wobei aus den initialen Zuständen finale Zustände gebildet werden, welche den jeweiligen Aufenthaltsort und die zugehörige Abstelldauer in einfacher Weise abbilden.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden bei mehreren verschiedenen Abstelldauern des Elektrofahrzeugs an einem Aufenthaltsort und Überschreitung einer vorgegebenen Differenz zwischen den Abstelldauern den initialen Zuständen Kontextinformationen zugeordnet, so dass diese den jeweiligen Aufenthaltsort und die zugehörige Abstelldauer in einfacher Weise abbilden können.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens werden die finalen Zustände gemeinsam mit einem, alle unbekannten Zustände umfassenden Zustand in eine Transitionsmatrix eingetragen, wobei aus der Transitionsmatrix mittels eines stochastischen Prozesses eine Prognosekette, beispielsweise eine so genannte Markow-Kette, ermittelt wird. Mittels der Prognosekette wird eine Transitionsprognose durchgeführt, in welcher eine Ankunftswahrscheinlichkeit an Abstell- bzw. Aufenthaltsorten und eine Wahrscheinlichkeit, in welcher Abfolge zukünftige Fahrten und Abstellvorgänge erfolgen, ermittelt werden. Dies ermöglicht eine besonders einfach und zuverlässige Ermittlung der Wahrscheinlichkeiten und somit eine exakte Planung der Ladevorgänge.
  • In einer weiteren möglichen Ausgestaltung des Verfahrens wird anhand der Ankunftswahrscheinlichkeit und der Wahrscheinlichkeit, in welcher Abfolge zukünftige Fahrten und Abstellvorgänge erfolgen, eine Energieverbrauchsprognose durchgeführt, wobei ein dabei ermittelter Energieverbrauch bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt wird. Somit kann eine zukünftige Fahrt in zuverlässiger Weise in Abhängigkeit eines ermittelten Energieverbrauchs und zur Verfügung stehender Lademöglichkeiten an zukünftigen Abstell- bzw. Aufenthaltsorten geplant werden. Das heißt, es kann eine Strategie für kommende Ladevorgänge ermittelt werden, wobei dies in Bezug auf einen optimalen Ladeort, eine optimale Ladezeit und eine optimale Ladedauer erfolgen kann. Beispielsweise kann es günstig sein, nur eine möglichst kurze Ladedauer zu wählen oder einen späten Ladezeitpunkt, an welchem ein Energiepreis günstiger ist und Lastspitzen vermieden werden. Weiterhin kann es günstig sein, so zu laden, dass die eine möglichst batterieschonende Strategie verfolgt wird. Dies kann beispielsweise dadurch erreicht werden, dass extreme Ladezustände, also Vollladung (100 %) und komplette Entladung (0 %) bereits bei der Planung weitgehend vermieden werden, da sie sich negativ auf die Lebensdauer der Batterie auswirken. Darüber hinaus kann bei der Planung einfließen, dass sich der Batterieladezustand möglichst immer innerhalb eines definierten Intervalls, beispielsweise zwischen 20% und 80% befindet.
  • Ausführungsbeispiele der Erfindung werden im Folgenden anhand von Zeichnungen näher erläutert.
  • Dabei zeigen:
    • 1 schematisch einen Ladevorgang eines Elektrofahrzeugs beeinflussende Faktoren,
    • 2 schematisch eine Ermittlung von Ankunftswahrscheinlichkeiten und Abfahrtswahrscheinlichkeiten eines Elektrofahrzeugs von Aufenthaltsorten,
    • 3 schematisch einen Ablauf eines Verfahrens zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug und
    • 4 schematisch eine Transitionsmatrix. Einander entsprechende Teile sind in allen Figuren mit den gleichen Bezugszeichen versehen.
  • In 1 sind einen Ladevorgang eines Elektrofahrzeugs 1 beeinflussende Faktoren dargestellt.
  • Beim Laden von Elektrofahrzeugen 1 muss eine Wechselwirkung zwischen Fahrzeugherstellern FH, Kunden K und Energieversorgern V beachtet werden. Dabei versucht der Energieversorger V, Lastspitzen bei einem Energieverbrauch zu vermeiden und der Kunde K wünscht eine möglichst hohe Mobilität und Flexibilität bei geringen Energiekosten. Für einen Fahrzeughersteller FH ist eine lange Batterielebensdauer erstrebenswert.
  • Um diese zumindest teilweise voneinander abweichenden Ziele mit möglichst geringen Konflikten zu realisieren, ist ein Ladeassistenzsystem 2 vorgesehen, mittels welchem ein Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug 1 ausgeführt wird. Das Verfahren ermöglicht es, die Ziele durch eine intelligente Vorgehensweise beim Laden des Elektrofahrzeugs 1 zu verbinden.
  • Zu diesem Zweck wird die Planung in Abhängigkeit eines zukünftigen Energiebedarfs des Elektrofahrzeugs 1 durchgeführt und bei der Ermittlung des zukünftigen Energiebedarfs wird eine Abfolge von in 2 näher dargestellten historischen Fahrten F1 bis Fn und historischen Abstellvorgängen des Elektrofahrzeugs 1 berücksichtigt. Dabei werden in der Planung der Ladevorgänge insbesondere ein Beginn einer Ladezeit, eine Ladedauer und ein Ladeort bestimmt.
  • 2 zeigt eine Ermittlung von Ankunftswahrscheinlichkeiten P1 und Abfahrtswahrscheinlichkeiten P2 eines Elektrofahrzeugs 1 an bzw. von Aufenthaltsorten 01 bis Om in Abhängigkeit einer Zeit t.
  • Hierbei werden aus den historischen Fahrten F1 bis Fn des Elektrofahrzeugs 1 Aufenthaltsorte O1 bis Om des Elektrofahrzeugs 1 und eine Aufenthaltshäufigkeit des Elektrofahrzeugs 1 an diesen Aufenthaltsorten 01 bis Om ermittelt.
  • Aus den Aufenthaltsorten und der Aufenthaltshäufigkeit werden Ankunftswahrscheinlichkeiten P1 und Abfahrtswahrscheinlichkeiten P2 des Elektrofahrzeugs 1 an bzw. von den Aufenthaltsorten O1 bis Om ermittelt, wobei die Ankunftswahrscheinlichkeiten P1 und/oder Abfahrtswahrscheinlichkeiten P2 bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt werden. Hierbei werden Fahrten und Standzeiten für einen zukünftigen Zeithorizont prädiziert.
  • In 3 ist ein Ablauf eines möglichen Ausführungsbeispiels eines erfindungsgemäßen Verfahrens zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug 1 dargestellt.
  • Hierbei werden in einem Verfahrensschritt S1 auf Basis von geodätischen Fahrzeugpositionen G1 mittels eines Clusterverfahrens signifikante initiale Zustände G2 ermittelt. Die historischen geodätischen Fahrzeugpositionen G1 werden beispielsweise aus GPS-Daten ermittelt und stellen insbesondere nicht die historischen Fahrten F1 bis Fn an sich, sondern der Anfangs- und Endpositionen dar.
  • Geodätischen Fahrzeugpositionen G1, die keinem signifikanten initialen Zustand G2 zugeordnet werden können, werden unter dem Zustand N zusammengefasst.
  • Unter einem initialen Zustand G2 werden dabei insbesondere geodätische Orte ohne einschränkenden Kontext verstanden. Initialen Zustände G2 sind beispielsweise Abstell- bzw. Aufenthaltsorte 01 bis Om, die vom Elektrofahrzeug 1 öfter angefahren werden, wie beispielsweise eine Heimatadresse, eine Arbeitsstätte, häufig besuchte Einkaufsmärkte, Fitnessstudios, Adressen von Verwandten usw.
  • Weiterhin wird durch zeitliche Zuordnung der geodätischen Fahrzeugpositionen G1 eine Verweildauer für jeden initialen Zustand G2, das heißt für die Aufenthaltsorte 01 bis Om eine jeweilige Abstelldauer des Elektrofahrzeugs 1, in einem weiteren Verfahrensschritt S2 ermittelt.
  • In einer Bedingung B1 wird überprüft, ob sich eine Schwankungsbreite der Verweildauer jedes initialen Zustands G2, charakterisiert durch einen Interquartilsabstand, innerhalb eines vorgegebenen Toleranzbereichs, das heißt einer vorgegebenen maximalen Schwankung der Verweildauer, befindet. Bei Zutreffen der Bedingung B1, dargestellt durch einen Ja-Zweig J, werden initiale Zustände G2 in finale Zustände G3 überführt. Unter einem finalen Zustand G3 wird dabei insbesondere ein Zustand verstanden, welcher durch einen einschränkenden Kontext gekennzeichnet sein kann. Somit werden mehrere finale Zustände G3 ermittelt, welche jeweils einen initialen Zustand G2 bzw. Ort mit einer charakteristischen Verweildauer kombinieren. Dabei können mögliche finale Zustände G3 als Inhalt beispielsweise „Zuhause über Nacht“, „Zuhause am Samstagnachmittag“ und „Arbeitsplatz am Werktag“ beschreiben.
  • Ist die Bedingung B1 nicht erfüllt, dargestellt durch einen Nein-Zweig NE, wie beispielsweise dann, wenn am gleichen Aufenthaltsort O1 bis Om unterschiedliche Verweildauern vorliegen, werden in einem weiteren Verfahrensschritt S3.1 initiale Zustände G2 durch Anreicherung mit Kontextinformationen, wie zum Beispiel einem Wochentag oder einer Jahreszeit, in weitere initiale Zustände G2 unterteilt und wiederum dem Verfahrensschritt S2 zugeführt. Das heißt, ein Aufenthaltsort 01 bis Om kann je nach Verweildauer mehrere finale Zustände G3 aufweisen.
  • In einem weiteren Verfahrensschritt S3.2 werden durch statistische Auswertung in 4 näher dargestellter Transitionshäufigkeiten H alle Paare von finalen Zuständen G3 ermittelt und in einer ebenfalls in 4 näher dargestellten Transitionsmatrix G4 abgelegt. Hierbei werden die finalen Zustände G3 gemeinsam mit einem, alle unbekannten Zustände umfassenden Zustand N in die Transitionsmatrix G4 eingetragen. Die Transitionshäufigkeit H stellt dabei eine relative und/oder absolute Häufigkeit eines Übergangs zwischen genau zwei finalen Zuständen G3 dar. Beispielsweise gibt eine Transitionshäufigkeit H an, wie oft ein Fahrer des Elektrofahrzeugs 1 zwischen einem finalen Zustand G3 „Zuhause über Nacht“ und einem finalen Zustand G3 „Arbeitsplatz am Werktag“ fährt.
  • Durch Verwendung eines hypothetischen Anfangszustandes wird auf Basis der Transitionsmatrix G4 in einem weiteren Verfahrensschritt S4 eine Transitionsprognose G5 erstellt. Hierbei wird aus der Transitionsmatrix G4 insbesondere mittels eines stochastischen Prozesses eine Prognosekette ermittelt und mittels der Prognosekette wird die Transitionsprognose G5 durchgeführt. Die Transitionsprognose G5 umfasst dabei die Ankunftswahrscheinlichkeiten P1 an Aufenthaltsorten 01 bis Om und insbesondere eine Wahrscheinlichkeit, in welcher Abfolge zukünftige Fahrten und Abstellvorgänge erfolgen und trifft somit eine Vorhersage zeitlich folgender Zustandsübergänge mit deren relativer und/oder absoluter Häufigkeit bei gegebenem Ausgangszustand.
  • Anschließend wird in einem weiteren Verfahrensschritt S5 auf Basis der Transitionsprognose G5 durch Zuordnung eines charakteristischen Energieverbrauchs für jede Zustandstransition, deren Gewichtung mit der relativen Transitionshäufigkeit H und einer Summation eine Energieverbrauchsprognose G6 ermittelt. Das heißt die Energieverbrauchsprognose G6 trifft eine zeitliche Vorhersage folgender Energieverbräuche basierend auf einer Summe aller Transitionsprognosen G5, die mit deren relativen und/oder absoluten Häufigkeiten gewichtet sind. Mittels der Energieverbrauchsprognose G6 kann eine Strategie für kommende Ladevorgänge ermittelt werden, wobei dies in Bezug auf einen optimalen Ladeort, eine optimale Ladezeit und eine optimale Ladedauer erfolgen kann. Beispielsweise kann es günstig sein, nur eine möglichst kurze Ladedauer zu wählen oder einen späten Ladezeitpunkt, an welchem ein Energiepreis günstiger ist und Lastspitzen vermieden werden.
  • 4 zeigt ein mögliches Ausführungsbeispiel einer Transitionsmatrix G4, wobei einem Ausgangszustand AZ und einem Zielzustand ZZ jeweils mehrere finale Zustände G3.1 bis G3.x und jeweils ein Zustand N, welchem alle unbekannten Zustände zugeordnet sind, zugeordnet sind. Weiterhin sind für die Übergänge zwischen den finalen Zuständen G3.1 bis G3.x und zwischen dem finalen Zustand G3.x und dem Zustand N die jeweiligen Transitionshäufigkeiten H in der Transitionsmatrix G4 eingetragen.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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  • Zitierte Patentliteratur
    • EP 1741591 B1 [0002]

Claims (10)

  1. Verfahren zur Planung von Ladevorgängen für ein Elektrofahrzeug (1), dadurch gekennzeichnet, dass - die Planung in Abhängigkeit eines zukünftigen Energiebedarfs des Elektrofahrzeugs (1) durchgeführt wird und - bei der Ermittlung des zukünftigen Energiebedarfs eine Abfolge von historischen Fahrten (F1 bis Fn) und historischen Abstellvorgängen des Elektrofahrzeugs (1) berücksichtigt wird.
  2. Verfahren nach Anspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass in der Planung der Ladevorgänge - ein Beginn einer Ladezeit, - eine Ladedauer und/oder - ein Ladeort bestimmt werden oder wird.
  3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2, dadurch gekennzeichnet, dass - aus den historischen Fahrten (F1 bis Fn) Aufenthaltsorte (01 bis Om) des Elektrofahrzeugs (1) und eine Aufenthaltshäufigkeit des Elektrofahrzeugs (1) an diesen Aufenthaltsorten (O1 bis Om) ermittelt werden, - aus den Aufenthaltsorten (O1 bis Om) und der Aufenthaltshäufigkeit Ankunftswahrscheinlichkeiten (P1) und/oder Abfahrtswahrscheinlichkeiten (P2) des Elektrofahrzeugs (1) an bzw. von den Aufenthaltsorten (01 bis Om) ermittelt werden und - die Ankunftswahrscheinlichkeiten (P1) und/oder Abfahrtswahrscheinlichkeiten (P2) bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt werden.
  4. Verfahren nach Anspruch 3, dadurch gekennzeichnet, dass für die Aufenthaltsorte (O1 bis Om) eine jeweilige Abstelldauer des Elektrofahrzeugs (1) ermittelt und bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt wird.
  5. Verfahren nach Anspruch 4, dadurch gekennzeichnet, dass - aus den Aufenthaltsorten (O1 bis Om) initiale Zustände (G2) ermittelt werden und den initialen Zuständen (G2) zugehörige Abstelldauern des Elektrofahrzeugs (1) an einem Aufenthaltsort (O1 bis Om) zugeordnet werden und - aus den initiale Zuständen (G2) finale Zustände (G3, G3.1 bis G3.x) gebildet werden.
  6. Verfahren nach Anspruch 5, dadurch gekennzeichnet, dass bei mehreren verschiedenen Abstelldauern des Elektrofahrzeugs (1) an einem Aufenthaltsort (01 bis Om) und Überschreitung einer vorgegebenen Differenz zwischen den Abstelldauern den initialen Zuständen (G2) Kontextinformationen zugeordnet werden.
  7. Verfahren nach Anspruch 5 oder 6, dadurch gekennzeichnet, dass - die finalen Zustände (G3, G3.1 bis G3.x) gemeinsam mit einem, alle unbekannten Zustände umfassenden Zustand (N) in eine Transitionsmatrix (G4) eingetragen werden, - aus der Transitionsmatrix (G4) mittels eines stochastischen Prozesses eine Prognosekette ermittelt wird und - mittels der Prognosekette eine Transitionsprognose (G5) durchgeführt wird, in welcher eine Ankunftswahrscheinlichkeit (P1) an Aufenthaltsorten (O1 bis Om) und eine Wahrscheinlichkeit, in welcher Abfolge zukünftige Fahrten und Abstellvorgänge erfolgen, ermittelt werden.
  8. Verfahren nach Anspruch 7, dadurch gekennzeichnet, dass anhand der Ankunftswahrscheinlichkeit (P1) und der Wahrscheinlichkeit, in welcher Abfolge zukünftige Fahrten und Abstellvorgänge erfolgen, eine Energieverbrauchsprognose (G6) durchgeführt wird, wobei ein dabei ermittelter Energieverbrauch bei der Planung der Ladevorgänge berücksichtigt wird.
  9. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Planung der Ladevorgänge ein Energiepreis berücksichtigt wird.
  10. Verfahren nach einem der vorhergehenden Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Planung der Ladevorgänge eine Auslastung eines zur Ladung vorgesehenen elektrischen Netzes berücksichtigt wird.
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