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Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Temperaturregelung in einem Temperaturmanagementsystem eines Fahrzeugs, sowie eine Steuereinheit und ein Computerprogramm zur Durchführung des Verfahrens.
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Stand der Technik
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Das Temperaturmanagement (auch als Thermomanagement bezeichnet) von elektrischen Fahrzeugen und insbesondere von batteriebetriebenen elektrischen Fahrzeugen unterscheidet sich signifikant von den bisherigen Kühlkreisläufen von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotoren. Elektrische Fahrzeuge beziehungsweise batteriebetriebenen elektrischen Fahrzeugen weisen zusätzliche Funktionalitäten (Wärmepumpen, Abwärmenutzung, Batteriekühlung etc.) und Komponenten (zusätzlicher Verdampfer, 4- und 5-Wegeventile, Batteriewärmetauscher etc.) auf. Die Umsetzung dieser komplexen Kühl- und Heizsysteme kann für batteriebetriebene elektrische Fahrzeugen (BEV), Hybridfahrzeige (HEV) und Brennstoffzellenfahrzeuge (FCEV) unterschiedlich sein.
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Die Druckschrift
US 2017 088 007 A offenbart ein Temperaturmanagement für BEV mit einem zusätzlichen Verbrennungsmotor zur Vergrößerung der Reichweite.
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Bei den derzeit bekannten Ansätzen für das Temperaturmanagement werden die Temperaturen der einzelnen Komponenten einzeln geregelt. Dabei wird ein aktuelles Systemzustand ausgewertet dahingehend, welche Komponente gekühlt oder geheizt werden soll. Entsprechende Steuersignale können dann an die Komponenten ausgegeben werden, um die Kühlung beziehungsweise Heizung umzusetzen.
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Offenbarung der Erfindung
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Eine Aufgabe der Erfindung ist es, bei der Steuerung des Temperaturmanagements auch zukünftige Fahrzustände zu berücksichtigen.
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Diese Aufgabe wird mit den Gegenständen der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Weiterbildungen sind in den abhängigen Patentansprüchen angegeben.
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In einem Verfahren zur Temperaturregelung in einem Temperaturmanagementsystem eines Fahrzeugs werden die folgenden Schritte durchgeführt:
- - Einlesen eines physikalischen Messwerts;
- - Einlesen einer Vorhersage über einen Fahrzustand;
- - Ermitteln eines aktuellen Temperaturzustands einer oder mehrerer Komponenten aus dem physikalischen Messwert;
- - Optimieren eines vorhergesagten Temperaturzustands anhand mindestens eines Optimierungskriteriums unter Berücksichtigung der Vorhersage über den Fahrzustand;
- - Ausgeben eines Steuersignals zur Temperatursteuerung einer Komponente des Fahrzeugs.
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Das Fahrzeug kann dabei zumindest teilweise elektrisch angetrieben werden.
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Dadurch, dass die Vorhersage des Fahrzustands beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands berücksichtigt wird, kann das Temperaturmanagement verbessert werden, da aufgrund des aktuellen Temperaturzustands grundsätzlich angebrachte Temperaturregelungen gegebenenfalls nicht ausgeführt werden, wenn sich aus dem vorhergesagten Temperaturzustand ergibt, dass die Temperaturregelung nicht erforderlich ist. Dadurch kann das Fahrzeug effizienter betrieben werden, wobei sich die Effizienz unter anderem auf eine Energieeinsparung, aber auch auf andere Parameter wie Lebensdauern von Komponenten oder Fahrzeiten beziehen kann.
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Es kann vorgesehen sein, dass mehr als ein physikalischer Messwert eingelesen und beim Ermitteln des aktuellen Temperaturzustands berücksichtigt wird.
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In einer Ausführungsform wird ferner eine Nutzereingabe eingelesen. Die Nutzereingabe wird beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands ebenfalls berücksichtigt. Insbesondere kann vorgesehen sein, dass die Optimierung je nach Nutzereingabe unterschiedlich durchgeführt wird.
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In einer Ausführungsform umfasst das Optimierungskriterium Kosten und/oder eine aufzuwendende Energie (Gesamtenergieverbrauch) und/oder eine Fahrzeit und/oder einen Komfort und/oder eine Leistung und/oder eine Systemlebensdauer.
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In einer Ausführungsform umfasst die Nutzereingabe eine Auswahl eines Fahrprogramms und/oder eine Stellung eines Gaspedals und/oder eine Einstellung einer Klimaanlage. Beim Fahrprogramm stehen beispielsweise sportlichere Fahrprogramme mit einem erhöhten Energieverbrauch oder Sparprogramme mit geringerem Energieverbrauch zur Verfügung. Je nach Nutzereingabe (Fahrerwahl) wird also im Rahmen der Optimierung mehr oder weniger stark auf einen Gesamtenergieverbrauch (als Optimierungskriterium) des Fahrzeugs geachtet. Gleiches kann für die Stellung des Gaspedals gelten, das beispielsweise wenn gerade eine schnelle Beschleunigung erwünscht ist, wie bei einem Überholvorgang, vollständig betätigt wird uns sonst gegebenenfalls nicht. Auch hier kann dann im Rahmen der Optimierung mehr oder weniger stark auf einen Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs geachtet werden. Gleiches gilt bei einer Einstellung der Klimaanlage. Wird hier bei hohen Außentemperaturen eine geringere Fahrzeuginnentemperatur gewählt, kann im Rahmen der Optimierung ebenfalls weniger stark auf einen Gesamtenergieverbrauch des Fahrzeugs geachtet werden.
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In einer Ausführungsform wird beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands eine Mehrzahl von Optimierungskriterien berücksichtigt. Die Optimierungskriterien werden jeweils anhand eines Gewichtungsfaktors gewichtet. Durch die Gewichtung können mehrere Optimierungskriterien berücksichtigt werden, wobei vorgesehen sein kann, dass eine Initialgewichtung beim Starten des Fahrzeugs verwendet wird. Die Initialgewichtung stellt dabei Startwerte der Gewichtungsfaktoren ein, nach denen grundsätzlich gewichtet werden soll. Dies ermöglicht eine effiziente Durchführung dem Verfahren zur Temperaturregelung.
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In einer Ausführungsform werden die Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien anhand von Nutzereingaben angepasst. Dies ermöglicht eine einfache Umsetzung der bereits beschriebenen Zusammenhänge zwischen beispielsweise der Auswahl des Fahrprogramms und/oder der Stellung des Gaspedals und/oder der Einstellung der Klimaanlage.
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In einer Ausführungsform werden die Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien anhand der Vorhersage über den Fahrzustand angepasst. Das Optimierungskriterium kann dabei Kosten und/oder eine aufzuwendende Energie (auch in Form einer Energieeffizienz) und/oder eine Fahrzeit und/oder einen Komfort und/oder eine Leistung und/oder eine Systemlebensdauer und/oder eine Ladezeit und/oder eine Überhitzung und/oder eine Unterkühlung umfassen. Bei der Durchführung des Verfahrens kann beispielsweise die Energieeffizienz höher gewichtet werden, wenn eine prognostizierte Reichweite knapp wird, insbesondere wenn die prognostizierte Reichweite kleiner wird als eine durch Navigationseingaben und/oder erlernte Fahrprofile vorhergesagte Restfahrstrecke, gegebenenfalls inklusive eines Sicherheitspuffers. Alternativ oder zusätzlich kann die Ladezeit höher gewichtet werden, wenn zukünftig eine Schnellladestation zur Verfügung steht. Dies kann sich beispielsweise aus der anhand von Navigationseingaben und/oder erlernten Fahrprofilen vorhergesagten Routeninformationen ergeben. Alternativ oder zusätzlich kann eine Überhitzungsvermeidung höher gewichtet werden, wenn Überhitzung vorausgesagt wird.
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Dadurch kann beispielsweise das im Folgenden beschriebene Verhalten des Fahrzeugs erreicht werden. Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass demnächst eine Steigung im Fahrprofil sein wird bei der es zu starker Abwärme kommen kann, da hohe Antriebsleistungen erforderlich sind, werden Gewichtungsfaktoren für die Überhitzung erhöht. Bei der Optimierung ergibt sich dann, dass schon vor Erreichen der Steigung effizient Komponententemperaturen reduziert werden, um während des Befahrens der Steigung nicht in Überhitzung zu geraten oder einen erhöhten Energieverbrauch durch starkes ineffizientes Kühlen zu vermeiden. Dadurch kann entweder die Systemlebensdauer aufgrund der vermiedenen Überhitzung erhöht werden und/oder eine insgesamt effizientere Kühlung erreicht werden. Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass demnächst eine Steigung im Fahrprofil sein wird, wobei die Komponenten und/oder ein Innenraum des Fahrzeugs noch kalt sind, beispielsweise da die Fahrt gerade erst begonnen hat, kann beispielsweise der Optimierungsfaktor hinsichtlich des Optimierungskriteriums der Unterkühlung verringert werden und so aktives Aufheizen der Komponenten gestoppt werden, da zukünftig während des Befahrens der Steigung ausreichend Abwärme durch die Bergfahrt zur Verfügung steht, um Komponenten und/oder den Innenraum auf Temperatur zu bringen. Auch dadurch wird die Energieeffizienz erhöht.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass demnächst eine Gefällestrecke befahren wird und die Batterie des Fahrzeugs nahezu voll ist und deshalb rekuperierte Energie nicht in der Batterie gespeichert werden kann, können Gewichtungsfaktoren des Optimierungskriteriums Unterkühlung reduziert werden. Befährt das Fahrzeug dann das Gefälle, kann die überschüssige Energie genutzt werden um Komponenten und/oder den Innenraum optimal auf Zieltemperatur zu bringen.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass eine Batterie des Fahrzeugs fast leer ist (Ladezustand), kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Systemlebensdauer reduziert werden. Dies kann zur Folge haben, dass ein breiteres Temperaturfenster für die Batterie zugelassen wird, was gegebenenfalls die Lebensdauer etwas reduziert, das Fahrzeug aber noch ans Ziel kommt. Ferner kann auch ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Überhitzung reduziert werden, so dass eine Innenraumtemperatur erhöht wird, wodurch weiter Energie gespart ersten kann. Hier sinkt dann der Komfort. Alternativ könnte also auch ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Komfort reduziert werden, um diesen Effekt zu erreichen.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass bald schnell geladen werden kann, beispielsweise da eine Schnelladestation auf der mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen vorhergesagten Route liegt, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Überhitzung erhöht werden, um die Batterie zu kühlen. Die Batterie wird dadurch auf ein optimales Temperaturniveau für einen effektiven Schnellladeprozess gebracht, so dass dieses in kürzester Zeit erfolgen kann. Dieses Kühlen ist zwar gegebenenfalls nicht besonders effizient und benötigt zusätzliche Energie, ermöglicht dann dafür aber schnelleres Laden, bei dem diese Energie wieder zugeführt werden kann. Ein ähnlicher Effekt könnte auch erreicht werden, wenn ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Ladezeit entsprechend erhöht werden würde.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand, beispielsweise mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen, erkannt, dass eine sehr kurze Fahrt ansteht, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Unterkühlung der Batterie gesenkt werden, da ein aktives Aufheizen der Batterie nicht, wie es für eine längere Fahrt der Fall wäre, erfolgen sollte, da bei einer sehr kurzen Fahrt dies keinen Effekt hat und das Fahrzeug bereits wieder abgestellt wird kurz nachdem oder schon bevor eine Zieltemperatur der Batterie erreicht werden würde.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand, beispielsweise mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen, erkannt, dass eine sehr lange Fahrt ansteht, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Unterkühlung der Batterie ebenfalls gesenkt werden, da bei langer Fahrt die Batterie genügend Zeit hat, sich selbst zu erwärmen und deshalb ein aktives Aufheizen nicht notwendig ist, wie beispielsweise für mittellange Strecken. Dadurch kann Energie gespart werden.
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Neben diesen beschriebenen Beispielen sind viele weitere Änderungen der Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien denkbar.
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In einer Ausführungsform wird beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands ferner eine ermittelte Abnutzung einer Komponente berücksichtigt. Beispielsweise kann eine Batterie nach einer Vielzahl von Ladezyklen anfälliger für Überhitzung sein, so dass dies beim Optimieren, beispielsweise in Form eines veränderten Gewichtungsfaktors, berücksichtigt werden kann.
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In einer Ausführungsform umfasst der physikalische Messwert eine Temperatur einer Komponente und/oder einen Volumenstrom eines Kühlmittels und/oder eine Ladezustand einer Batterie und/oder eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs. Diese Messwerte können Einfluss auf die Temperaturregelung haben und sind deshalb gut als Eingangsgrößen für das Temperaturmanagementsystem geeignet.
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In einer Ausführungsform erfolgt das Optimieren mittels einer Modell-Vorhersage-Regelung. Die Modell-Vorhersage-Regelung kann dabei auf einer Vereinfachung von komplexen Fahrzeugmodellen basieren. Dabei können Optimierer verwendet werden. In einer Ausführungsform wird beim Optimieren ein trainiertes neuronales Netz verwendet. Ferner können Simulationsmodelle, Datenerfassung und Algorithmen verwendet werden, um das Fahrer- und Fahrzeugverhalten zu erfassen und bessere Vorhersagen treffen zu können.
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Die Erfindung umfasst ferner eine Steuereinheit für ein Temperaturmanagementsystem, aufweisend einen Eingang für einen physikalischen Messwert, einen Ausgang für ein Steuersignal und eine Recheneinheit, wobei die Recheneinheit eingerichtet ist, das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen. Der Eingang kann dabei auch für mehrere physikalische Messwerte ausgelegt sein. Der Ausgang kann zur Ausgabe mehrerer Steuersignale, beispielsweise für mehrere Komponenten, ausgelegt sein. Sowohl der Eingang als auch der Ausgang können zur Kommunikation mit einem Fahrzeugbus eingerichtet sein.
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Die Erfindung umfasst ferner ein Computerprogramm, aufweisend Programmcode, wobei die Ausführung des Programmcodes auf einer Recheneinheit die Recheneinheit dazu veranlasst, das erfindungsgemäße Verfahren durchzuführen.
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Ausführungsbeispiele der Erfindung werden anhand der folgenden Zeichnungen erläutert. In der schematischen Zeichnung zeigen:
- 1 ein Ablaufdiagramm eines Verfahrens zur Temperaturregelung in einem Temperaturmanagementsystem eines Fahrzeugs;
- 2 ein Fahrzeug;
- 3 ein Fahrprofil; und
- 4 eine Softwarearchitektur zur Umsetzung des Verfahrens.
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1 zeigt ein Ablaufdiagramm 100 eines Verfahrens zur Temperaturregelung in einem Temperaturmanagementsystem eines Fahrzeugs. In einem ersten Verfahrensschritt 101 wird ein physikalischer Messwert eingelesen. In einem zweiten Verfahrensschritt 102 wird eine Vorhersage über einen Fahrzustand eingelesen. In einem optionalen dritten Verfahrensschritt 103 wird eine Nutzereingabe eingelesen. In einem vierten Verfahrensschritt 104 wird ein aktueller Temperaturzustand einer oder mehrerer Komponenten aus dem physikalischen Messwert ermittelt. Werden mehrere physikalische Messwerte mehrerer Komponenten im ersten Verfahrensschritt 101 eingelesen, werden alle diese physikalischen Messwerte im vierten Verfahrensschritt 104 bei der Ermittlung des Temperaturzustands berücksichtigt. In einem fünften Verfahrensschritt 105 wird ein vorhergesagter Temperaturzustand anhand mindestens eines Optimierungskriteriums unter Berücksichtigung der Vorhersage über den Fahrzustand optimiert. In einem sechsten Verfahrensschritt 106 wird ein Steuersignal zur Temperatursteuerung mindestens einer Komponente des Fahrzeugs ausgegeben.
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2 zeigt ein Fahrzeug 200 mit vier Rädern 201, wobei ein Motor 202, insbesondere als Elektromotor ausgestaltet, zwei der vier Räder 201 antreibt. Es können auch mehr oder weniger als zwei Räder 201 mittels des Motors 202 angetrieben werden. Das Fahrzeug 200 weist ferner eine Batterie 203 auf, wobei die Batterie 203 insbesondere als Akkumulator ausgestaltet sein kann. Eine Steuereinheit 204 ist mit einem Batterietemperatursensor 205 und einem Innenraumtemperatursensor 206 verbunden und ferner mit einer Batterieheizung und - kühlung 207 und einer Innenraumheizung und -kühlung 208 verbunden. Die Steuereinheit 204 ist eingerichtet, das Verfahren der 1 auszuführen. Über den Batterietemperatursensor 205 beziehungsweise den Innenraumtemperatursensor 206 kann der physikalische Messwert des ersten Verfahrensschritts 101 bereitgestellt werden. Das Steuersignal des sechsten Verfahrensschritts 106 kann an die Batterieheizung und -kühlung 207 und die Innenraumheizung und - kühlung 208 ausgegeben werden. Für den optionalen dritten Verfahrensschritt 103 ist ferner eine Nutzerschnittstelle 209 für die Nutzereingabe in 2 gezeigt.
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Das Fahrzeug 200 kann dabei ein batteriebetriebenes elektrisches Fahrzeug (BEV) oder ein Hybridfahrzeige (HEV) sein. Im letzteren Fall kann zusätzlich ein Verbrennungsmotor und ein Getriebe vorgesehen sein (nicht in 2 gezeigt). Ist das Fahrzeug 200 ein Brennstoffzellenfahrzeug (FCEV), kann anstelle der Batterie 203 oder zusätzlich eine Brennstoffzelle (nicht gezeigt) vorgesehen sein. Das Erfindungsgemäße Verfahren lässt sich auch auf den Verbrennungsmotor und die Brennstoffzelle erweitern.
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In einem Ausführungsbeispiel wird der optionale dritte Verfahrensschritt 103 durchgeführt und die Nutzereingabe beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands im fünften Verfahrensschritt 105 ebenfalls berücksichtigt. Die Nutzereingabe kann dabei eine Auswahl eines Fahrprogramms und/oder eine Stellung eines Gaspedals und/oder eine Einstellung einer Klimaanlage umfassen.
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In einem Ausführungsbeispiel wird beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands im fünften Verfahrensschritt 105 eine Mehrzahl von Optimierungskriterien berücksichtigt, wobei die Optimierungskriterien jeweils anhand eines Gewichtungsfaktors gewichtet werden. In einem Ausführungsbeispiel werden die Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien anhand von Nutzereingaben angepasst, wobei die Nutzereingaben gegebenenfalls über die Nutzerschnittstelle 209 bereitgestellt werden können. In einem Ausführungsbeispiel werden die Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien anhand der Vorhersage über den Fahrzustand angepasst.
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In einer Ausführungsform werden die Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien im fünften Verfahrensschritt 105 anhand der Vorhersage über den Fahrzustand angepasst. Das Optimierungskriterium kann dabei Kosten und/oder eine aufzuwendende Energie (auch in Form einer Energieeffizienz) und/oder eine Fahrzeit und/oder einen Komfort und/oder eine Leistung und/oder eine Systemlebensdauer und/oder eine Ladezeit und/oder eine Überhitzung und/oder eine Unterkühlung umfassen. Bei der Durchführung des Verfahrens kann beispielsweise die Energieeffizienz höher gewichtet werden, wenn eine prognostizierte Reichweite knapp wird, insbesondere wenn die prognostizierte Reichweite kleiner wird als eine durch Navigationseingaben und/oder erlernte Fahrprofile vorhergesagte Restfahrstrecke, gegebenenfalls inklusive eines Sicherheitspuffers. Alternativ oder zusätzlich kann die Ladezeit höher gewichtet werden, wenn zukünftig eine Schnellladestation zur Verfügung steht. Dies kann sich beispielsweise aus der anhand von Navigationseingaben und/oder erlernten Fahrprofilen vorhergesagten Routeninformationen ergeben. Alternativ oder zusätzlich kann eine Überhitzungsvermeidung höher gewichtet werden, wenn Überhitzung vorausgesagt wird.
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Dadurch kann beispielsweise das im Folgenden beschriebene Verhalten des Fahrzeugs 200 erreicht werden. Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102 erkannt, dass demnächst eine Steigung im Fahrprofil sein wird bei der es zu starker Abwärme kommen kann, da hohe Antriebsleistungen des Motors 202 erforderlich sind, werden Gewichtungsfaktoren für die Überhitzung im fünften Verfahrensschritt 105 erhöht. Bei der Optimierung ergibt sich dann, dass schon vor Erreichen der Steigung effizient Komponententemperaturen reduziert werden, um während des Befahrens der Steigung nicht in Überhitzung zu geraten oder einen erhöhten Energieverbrauch durch starkes ineffizientes Kühlen zu vermeiden. Dadurch kann entweder die Systemlebensdauer aufgrund der vermiedenen Überhitzung erhöht werden und/oder eine insgesamt effizientere Kühlung erreicht werden. Beispielsweise kann dann an die Batterieheizung und -kühlung 207 ein Signal ausgegeben werden, mit dem die Batterie 203 gekühlt werden kann. Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand erkannt, dass demnächst eine Steigung im Fahrprofil sein wird, wobei die Komponenten und/oder ein Innenraum des Fahrzeugs noch kalt sind, beispielsweise da die Fahrt gerade erst begonnen hat, kann beispielsweise der Optimierungsfaktor hinsichtlich des Optimierungskriteriums der Unterkühlung verringert werden und so aktives Aufheizen der Komponenten (wie beispielsweise der Batterie 203 oder eines Fahrzeuginnenraums) gestoppt werden, da zukünftig während des Befahrens der Steigung ausreichend Abwärme durch die Bergfahrt zur Verfügung steht, um Komponenten und/oder den Innenraum auf Temperatur zu bringen. Auch dadurch wird die Energieeffizienz erhöht.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102 erkannt, dass demnächst eine Gefällestrecke befahren wird und die Batterie 203 des Fahrzeugs 200 nahezu voll ist und deshalb rekuperierte Energie nicht in der Batterie 203 gespeichert werden kann, können Gewichtungsfaktoren des Optimierungskriteriums Unterkühlung im fünften Verfahrensschritt 105 reduziert werden. Befährt das Fahrzeug 200 dann das Gefälle, kann die überschüssige Energie genutzt werden um Komponenten und/oder den Innenraum optimal auf Zieltemperatur zu bringen, beispielsweise mittels der Innenraumheizung und - kühlung 207 und/oder der Innenraumheizung und -kühlung 208.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102 erkannt, dass eine Batterie 203 des Fahrzeugs 200 fast leer ist (Ladezustand), kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Systemlebensdauer im fünften Verfahrensschritt 105 reduziert werden. Dies kann zur Folge haben, dass ein breiteres Temperaturfenster für die Batterie 203 zugelassen wird, was gegebenenfalls die Lebensdauer etwas reduziert, das Fahrzeug 200 aber noch ans Ziel kommt. Ferner kann auch ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Überhitzung im fünften Verfahrensschritt 105 reduziert werden, so dass eine Innenraumtemperatur erhöht wird, wodurch weiter Energie gespart ersten kann. Hier sinkt dann der Komfort. Alternativ könnte also auch ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums im fünften Verfahrensschritt 105 Komfort reduziert werden, um diesen Effekt zu erreichen.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102 erkannt, dass bald schnell geladen werden kann, beispielsweise da eine Schnelladestation auf der mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen vorhergesagten Route liegt, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Überhitzung im fünften Verfahrensschritt 105 erhöht werden, um die Batterie 203 zu kühlen. Statt einer normalen Betriebstemperatur von etwa 45 Grad Celsius kann die Batterie 203 in diesem Fall auf 20 bis 25 Grad Celsius gekühlt werden. Die Batterie 203 wird dadurch auf ein optimales Temperaturniveau für einen effizienten Schnellladeprozess gebracht, so dass dieses in kürzest möglicher Zeit erfolgen kann. Dieses Kühlen ist zwar gegebenenfalls nicht besonders effizient und benötigt zusätzliche Energie, ermöglicht dann dafür aber schnelleres Laden, bei dem diese Energie wieder zugeführt werden kann. Ein ähnlicher Effekt könnte auch erreicht werden, wenn ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Ladezeit im fünften Verfahrensschritt 105 entsprechend erhöht werden würde.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102, beispielsweise mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen, erkannt, dass eine sehr kurze Fahrt ansteht, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Unterkühlung der Batterie 203 im fünften Verfahrensschritt 105 gesenkt werden, da ein aktives Aufheizen der Batterie 203 nicht, wie es für eine längere Fahrt der Fall wäre, erfolgen sollte, da bei einer sehr kurzen Fahrt dies keinen Effekt hat und das Fahrzeug 200 bereits wieder abgestellt wird kurz nachdem oder schon bevor eine Zieltemperatur der Batterie 203 erreicht werden würde.
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Wird bei der Vorhersage über den Fahrzustand im zweiten Verfahrensschritt 102, beispielsweise mittels Navigationsdaten und/oder erlernten Fahrprofilen, erkannt, dass eine sehr lange Fahrt ansteht, kann ein Gewichtungsfaktor des Optimierungskriteriums Unterkühlung der Batterie 203 im fünften Verfahrensschritt 105 ebenfalls gesenkt werden, da bei langer Fahrt die Batterie 203 genügend Zeit hat, sich selbst zu erwärmen und deshalb ein aktives Aufheizen nicht notwendig ist, wie beispielsweise für mittellange Strecken. Dadurch kann Energie gespart werden.
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Neben diesen beschriebenen Beispielen sind viele weitere Änderungen der Gewichtungsfaktoren der Optimierungskriterien im fünften Verfahrensschritt 105 denkbar.
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In einem Ausführungsbeispiel wird beim Optimieren des vorhergesagten Temperaturzustands im fünften Verfahrensschritt 105 ferner eine ermittelte Abnutzung einer Komponente, beispielsweise der Batterie 203, berücksichtigt. In einem Ausführungsbeispiel umfasst der physikalische Messwert eine Temperatur einer Komponente wie beispielsweise der Batterie 203 und/oder einen Volumenstrom eines Kühlmittels und/oder eine Ladezustand der Batterie 203 und/oder eine Geschwindigkeit des Fahrzeugs 200. In einem Ausführungsbeispiel umfasst das Optimierungskriterium Kosten und/oder eine aufzuwendende Energie und/oder eine Fahrzeit und/oder einen Komfort und/oder eine Leistung und/oder eine Systemlebensdauer und/oder eine Ladezeit und/oder eine Überhitzung und/oder eine Unterkühlung umfasst.
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3 zeigt beispielhaft ein Fahrprofil 300, bei dem über einer Zeit 301 eine Geschwindigkeit 302 des Fahrzeugs 200 aufgetragen ist. Das Fahrprofil 300 kann sich dabei aus Navigationsdaten, beispielsweise aufgrund einer Nutzereingabe, oder aus einem erlernten Fahrverhalten eines Nutzers ergeben. In einem ersten Zeitraum 311 steht das Fahrzeug 200, beispielsweise geladen in einer Garage. Im zweiten Zeitraum 312 wird das Fahrzeug 200 bewegt, wobei das Temperaturmanagementsystem wie erläutert betrieben wird. Im dritten Zeitraum 313 kann eine Schnellladung anstehen. Ist dies der Fall, kann, wie weiter oben erläutert, bereits im zweiten Zeitraum 312 eine Kühlung der Batterie 203 mittels der Batterieheizung und -kühlung 207 erfolgen, damit der dritte Zeitraum 313 möglichst kurz wird. Im vierten Zeitraum 314 wird das Fahrzeug wieder bewegt, wobei das Temperaturmanagementsystem wie erläutert betrieben wird. Im fünften Zeitraum 315 steht das Fahrzeug wieder.
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4 zeigt eine Softwarearchitektur 400 mit einer Bedarfsermittlung 401, einer Koordinierung 402 und einer Umsetzung 403. Während der Bedarfsermittlung 401 werden physikalische Messwerte von Komponenten wie beispielsweise einem Verbrennungsmotor 411, einem Getriebe 412, einem Elektromotor 413, einer Batterie 414 und/oder einem Innenraum 415 eingelesen und ermittelt, welche Temperaturverteilung für diese Komponenten sinnvoll ist. Dies entspricht der Umsetzung des bereits beschriebenen ersten Verfahrensschritts 101 und vierten Verfahrensschritts 104. Zur Koordinierung 402 wird ferner die Vorhersage über den Fahrzustand des zweiten Verfahrensschritts 102 und gegebenenfalls die Nutzereingabe des dritten Verfahrensschritts 103 verwendet und zusammen mit den Informationen der Bedarfsermittlung 401 im fünften Verfahrensschritt 105 zum vorhergesagten optimierten Temperaturzustand weiterverarbeitet. In der Umsetzung 403 wird dieser optimierte Temperaturzustand an Komponenten wie eine Pumpe 421, ein Gebläse 422, ein Ventil 423 und/oder eine Klimaanlage 424 weitergebenen, um den optimierten Temperaturzustand einzustellen.
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In einem Ausführungsbeispiel erfolgt das Optimieren mittels einer Modell-Vorhersage-Regelung. In einem Ausführungsbeispiel wird beim Optimieren ein trainiertes neuronales Netz verwendet.
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Die Erfindung umfasst ferner die Steuereinheit 204 und das auf der Steuereinheit 204 ausgeführte Computerprogramm.
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Obwohl die Erfindung im Detail durch die bevorzugten Ausführungsbeispiele beschrieben wurde, ist die Erfindung nicht auf die offenbarten Beispiele eingeschränkt und andere Variationen hieraus können vom Fachmann abgeleitet werden, ohne den Schutzumfang der Erfindung zu verlassen.
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ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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Zitierte Patentliteratur
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