DE102021111961A1 - Wärmemanagementsystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug - Google Patents

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Abstract

Erfindungswesentlich ist ein Wärmemanagementsystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug mit verschiedenen definierten wärmemanagementrelevanten Komponenten, insbesondere mit einem Hochvoltspeicher und mit einer Elektromaschine, mit mindestens einem durch ein Steuermodul steuerbaren Thermomodul pro definierter Komponente, mit einem Navigationssystem und mit mindestens einer elektronischen Steuereinheit umfassend das Steuermodul und ein Prädiktionsmodul dergestalt, dass durch entsprechende Ausgestaltung des Prädiktionsmoduls während der Fahrt- auf Basis einer Mehrzahl von für eine vorgegebene Zeitdauer erfassten wärmemanagementrelevanten Daten des Navigationssystems mindestens ein streckenabschnittsbezogener historischer Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf bestimmt wird,- für dieselbe vorgegebene Zeitdauer sensorisch ein streckenabschnittsbezogener historischer Temperaturverlauf für jede Komponente erfasst wird,- auf Basis der für mindestens einen vorgegebenen Horizont vorausschaubaren wärmemanagementrelevanten Daten des Navigationssystems mindestens ein streckenabschnittsbezogener prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf bestimmt wird und- auf Basis des historischen Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs, des historischen Temperaturverlaufs und des prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs für jede Komponente ein prädizierter Temperaturverlauf ermittelt wird.

Description

  • Die Erfindung betrifft ein Wärmemanagementsystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug, das insbesondere einen Hochvoltspeicher und verschiedene weitere wärmemanagementrelevante Komponenten aufweist.
  • Wärmemanagementsysteme sind beispielsweise in Form von Heiz- und/oder Klimaanlagen zur Innenraum- und/oder Hochvoltspeicher-Temperierung (zum Heizen und/oder Kühlen) insbesondere für elektrifizierte Kraftfahrzeuge schon teilweise bekannt. Ein Wärmemanagement für den Innenraum und einen Hochvoltspeicher eines elektrifizierten Fahrzeugs ist beispielsweise aus der DE 10 2014 226 514 A1 bekannt.
  • Zum Antrieb eines Elektro- oder Hybridfahrzeugs umfasst ein solches einen Antriebsstrang mit einem Energiespeicher zur Energieversorgung. Dieser ist typischerweise eine entsprechend geeignet dimensionierte Hochvoltbatterie, welche im Folgenden auch als Hochvoltspeicher bezeichnet wird. Üblicherweise erwärmt sich dieser bei Lade- oder Entladevorgängen, wobei bei einer zu starken Erwärmung die Gefahr einer insbesondere permanenten Leistungsdegradation oder einer Reduktion der Lebensdauer des Hochvoltspeichers besteht. Daher wird dieser üblicherweise im Betrieb entsprechend gekühlt und hierzu häufig an einen Klimakreislauf des Fahrzeugs angeschlossen, welcher auch zur Innenraumklimatisierung verwendet wird. Dieser Klimakreislauf weist eine bestimmte Leistung, das heißt ein bestimmtes maximales Kühlpotential auf, das zur Kühlung des Innenraums sowie des Hochvoltspeichers herangezogen werden kann. Je nach Kühlbedarf der beiden Komponenten kommt es dabei möglicherweise zu einem Konflikt derart, dass das Kühlpotential nicht ausreicht, um den jeweiligen Kühlbedarf am Hochvoltspeicher und im Innenraum zu bedienen. Je nach Priorisierung der Verteilung des Kühlpotentials ist in diesem Fall entweder mit einer erhöhten thermischen Belastung des Hochvoltspeichers oder mit einer Komforteinbuße im Innenraum zu rechnen.
  • Um bei einem Elektro- oder Hybridfahrzeug den Energieverbrauch bei einer Klimatisierung des Innenraums zu reduzieren und eine erhöhte Reichweite des Fahrzeugs durch eine reduzierte Energieentnahme aus dem Hochvoltspeicher zu erhalten, werden nach dem Stand der Technik eine Einrichtung zur Klimatisierung eines Fahrgastraumes und ein Energiespeicher zum Austausch eines Kühlmediums beispielsweise thermisch miteinander gekoppelt. Dadurch ist es möglich, in bestimmten Situationen zunächst Wärme zwischen diesen beiden Komponenten auszutauschen, anstatt die Einrichtung zur Klimatisierung zu aktivieren. Beispielsweise wird thermische Energie, insbesondere Abwärme, des Energiespeichers aufgenommen und an die Einrichtung zur Klimatisierung des Fahrgastraums abgegeben. Dies geschieht so lange, wie eine tatsächliche Temperatur des Fahrgastraums innerhalb eines vorgegebenen Temperaturbereichs liegt. Auf diese Weise erfolgt eine Kühlung des Energiespeichers ohne die Einrichtung zur Klimatisierung aktivieren zu müssen. Die abgeführte Wärme wird in den Fahrgastraum abgegeben, jedoch nur so lange, wie dessen Temperatur in dem vorgegebenen Temperaturbereich liegt.
  • Bei dem oben genannten Stand der Technik weist ein Elektro- oder Hybridfahrzeug einen Innenraum sowie einen Hochvoltspeicher auf, welche beide mittels einer Klimaanlage des Fahrzeugs klimatisierbar sind, wobei die Klimaanlage ein bestimmtes Kühlpotential aufweist. Dabei weist der Hochvoltspeicher (HVS) eine aktuelle HVS-Temperatur auf und der Innenraum eine aktuelle Innenraum-Temperatur. In einem Vorkonditionierungsmodus wird der Hochvoltspeicher mittels der Klimaanlage auf eine HVS-Temperatur unter einer HVS-Betriebstemperatur unterkühlt, zur Vorkonditionierung des Hochvoltspeichers.
  • Dadurch wird der Hochvoltspeicher mittels der Klimaanlage gekühlt, obwohl gerade keine Kühlanforderung bezüglich des Hochvoltspeichers vorliegt und die aktuelle HVS-Temperatur nimmt einen Wert unterhalb der HVS-Betriebstemperatur an. Es erfolgt somit vorteilhaft eine Unterkühlung des Hochvoltspeichers unterhalb von dessen HVS-Betriebstemperatur. Durch diese sogenannte Vorkonditionierung wird dann auf vorteilhafte Weise ein Kältepuffer erzeugt, welcher den Zeitpunkt einer eventuellen Kühlanforderung am Hochvoltspeicher zeitlich hinausschiebt. Aufgrund des Kältepuffers ist eine Erwärmung des Hochvoltspeichers ohne Leistungsdegradation durch zu starke Erwärmung möglich, ohne die Klimaanlage zur Kühlung des Hochvoltspeichers heranziehen zu müssen. Diese steht dann insbesondere ausschließlich zur Kühlung des Innenraums mit vollem Kühlpotential zur Verfügung. Auf diese Weise bildet der Hochvoltspeicher auch ein Kältereservoir bezüglich dessen eigener Klimatisierung. Die Vorkonditionierung des Hochvoltspeichers erfolgt insbesondere vorausschauend bereits in solchen Phasen, in denen üblicherweise keine oder lediglich eine geringe Kühlung des Hochvoltspeichers erfolgen würde.
  • Außerhalb des Vorkonditionierungsmodus erfolgt insbesondere eine Regelung der HVS-Temperatur auf die HVS-Betriebstemperatur, welche innerhalb eines geeigneten HVS-Betriebstemperaturbereichs liegt, um eine Leistungsdegradation oder Beschädigung zu vermeiden.
  • In der DE 10 2014 226 514 A1 findet also zusammengefasst eine Vorkonditionierung des Hochvoltspeichers mit Berücksichtigung des Hochvoltspeichers als Kältepuffer zur Entlastung des Energiebedarfs der Klimaanlage für den Innenraum während der Fahrt statt.
  • Dabei wird bereits die Möglichkeit berücksichtigt, zukünftige Temperaturen von Innenraum und Hochvoltspeicher auf Basis von Navigationsdaten bei der Unterkühlung zu berücksichtigen.
  • Weiterhin ist aus der WO 2019/238389 A1 eine Prädiktion des Wunsches nach Vorkonditionierung auf Basis von Nutzungsdaten, wie Wetter und voraussichtlicher Aufenthaltsdauer, bekannt. Der Fahrzeugnutzer erhält eine Nachricht und muss die empfohlene Vorkonditionierung bestätigen.
  • Schließlich bildet die US 2019/0390867 A1 Stand der Technik, der die Methode des sogenannten „Reinforcement Learning“ in Verbindung mit einem Wärmemanagement für Klimaanlagen anwendet, um die Qualität einer Temperaturregelung grundsätzlich zu verbessern.
  • In der nicht vorveröffentlichten DE 10 2021 101 513 derr Anmelderin ist ein Wärmemanagementsystem als Klimasystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug beschrieben, das einen Innenraum sowie einen Hochvoltspeicher aufweist, umfassend eine Klimaanlage sowie eine elektronische Steuereinheit, wobei die Klimaanlage sowohl zur Klimatisierung des Innenraums als auch des Hochvoltspeichers ausgebildet ist und wobei die Steuereinheit ein Vorkonditionierungs-Modul zur Durchführung eines Vorkonditionierungsmodus während des Ladens des abgestellten Fahrzeuges vor Fahrtbeginn aufweist. Das Vorkonditionierungs-Modul ist derart ausgestaltet, dass zumindest die Länge der Fahrstrecke und die Außentemperatur über die Länge der Fahrstrecke prognostizierbar sind und dass abhängig von dieser Prognose der Hochvoltspeicher entweder als Wärmespeicher oder als Kältespeicher nutzbar ist.
  • Es ist Aufgabe der Erfindung, das Wärmemanagement für diverse energieverbrauchende Komponenten in einem elektrifizierten Kraftfahrzeug, einschließlich dem Hochvoltspeicher, hinsichtlich Effizienz und Optimierung während der Fahrt zu verbessern.
  • Die Aufgabe wird erfindungsgemäß mit den Merkmalen der unabhängigen Patentansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen, Weiterbildungen und Varianten sind Gegenstand der Unteransprüche.
  • Erfindungswesentlich ist ein Wärmemanagementsystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug mit verschiedenen definierten wärmemanagementrelevanten Komponenten, insbesondere mit einem Hochvoltspeicher und mit einer Elektromaschine, mit mindestens einem durch ein Steuermodul steuerbaren Thermomodul pro definierter Komponente, mit einem Navigationssystem und mit mindestens einer elektronischen Steuereinheit umfassend das Steuermodul und ein Prädiktionsmodul dergestalt, dass durch entsprechende Ausgestaltung des Prädiktionsmoduls während der Fahrt
    • - auf Basis einer Mehrzahl von für eine vorgegebene Zeitdauer erfassten wärmemanagementrelevanten Daten des Navigationssystems mindestens ein streckenabschnittsbezogener historischer Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf bestimmt wird,
    • - für dieselbe vorgegebene Zeitdauer sensorisch ein streckenabschnittsbezogener historischer Temperaturverlauf für jede Komponente erfasst wird,
    • - auf Basis der für mindestens einen vorgegebenen Horizont vorausschaubaren wärmemanagementrelevanten Daten des Navigationssystems mindestens ein streckenabschnittsbezogener prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf bestimmt wird und
    • - auf Basis des historischen Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs, des historischen Temperaturverlaufs und des prädizierten Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs für jede Komponente ein prädizierter Temperaturverlauf ermittelt wird.
  • Der Erfindung liegen folgende Überlegungen zugrunde:
    • Die Erfindung verwendet vorzugsweise das sogenannte „Reinforcement Learning“ („Bestärkendes Lernen“), das grundsätzlich als eine Methode des maschinellen Lernens bekannt ist. Damit soll mittels Vorhersage geregelt werden, wann der Hochvoltspeicher und andere wärmemanagementrelevante Hardware-Komponenten eines Fahrzeug-On-Board-Energiesystems gekühlt oder erhitzt werden (müssen).
  • Wärmeströme und die daraus resultierenden Bauteil- und Innenraumtemperaturen sind stark von der Nutzung des Fahrzeugs abhängig, das das (individuelle) Fahrprofil sowie äußere Einflüsse z.B. aufgrund des Straßenprofils oder der Witterungsbedingungen umfasst. Darüber hinaus haben die Komponenten und Passagiere unterschiedliche Anforderungen an ihre optimalen Betriebstemperaturen sowie unterschiedliche thermische Massen (bzw. Zeitkonstanten). Die Effizienz der Wärmeübertragung zwischen diesen Komponenten und der Leistungskoeffizient von Kühlkörpern und Quellen hängen ebenfalls von verschiedenen internen und externen Einflüssen ab.
  • Daher muss ein optimiertes Wärmemanagement der Hardwarekomponenten des Bordenergiesystems und des Innenraums komplexen Interdependenzen einschließlich externer Einflüsse folgen, die durch aktuelle Betriebsstrategien nicht oder zumindest noch nicht vollständig berücksichtigt werden. Diese Interdependenzen können vorzugsweise mit Hilfe eines Reinforcement Learning-Ansatzes in Betracht gezogen werden, um optimale Wärmemanagementstrategien für das Fahrprofil und die äußeren Einflüsse auf ein Fahrzeug zu finden. Ein Teil der wärmemanagementrelevanten Komponenten kann der Hochspannungsspeicher, der Elektromotor, die Fahrzeuginsassenkabine sowie weitere Heiz- und Kühlelemente sein. In aktuellen Wärmemanagementsystemen können diese Heiz- und Kühlkomponenten elektrische Heizgeräte, Pumpen, elektrische Kältemittelkompressoren, Einlassluftklappen und Kühlventilatoren sein.
  • Technisches Problem:
  • Aktuelle Wärmemanagementstrategien sind nicht optimal an den Kunden und das Fahrverhalten des Kunden (z.B. Dauer, Beschleunigung) angepasst. Sie behandeln nicht alle (Kombinationen von) externen Einflüssen während der Fahrt, wie Informationen über das Verhalten des Fahrers und die vorausliegende Fahrstrecke. Unter Berücksichtigung individueller, teilweise entgegenstehender Anforderungen der Komponenten und Passagiere an ihre optimalen Temperaturen müssen komplexere WärmemanagementStrategien abgeleitet werden.
  • In aktuellen Lösungen, wie z.B. mittels individueller Kennfeld-Tabellen für jede Komponente des Wärmemanagements, wird Energie verschwendet, da Eigenschaften und Bedürfnisse nicht im Kontext des gesamten Systems und externer Einflüsse berücksichtigt werden. Darüber hinaus betrachten aktuelle Systeme keinen optimalen Punkt des Gesamtenergieverbrauchs über alle Komponenten, da die Abhängigkeit des Leistungskoeffizienten (COP) dieser Komponenten und die Abhängigkeit von Effizienzen für die Wärmeübertragung zwischen den Komponenten von externen Faktoren vernachlässigt werden.
  • Die Menge der resultierenden Kombinationen und Situationen, die durch Wärmemanagementstrategien angegangen werden müssen, führt zu einer steigenden Nachfrage nach intelligenten Algorithmen, die eine optimale Strategie für jede Situation identifizieren können. Im Gegensatz dazu nutzen aktuelle Implementierungen stark vereinfachte Funktionen und sind daher nicht in der Lage, die Interdependenzen genau zu modellieren und entsprechend und flexibel zu reagieren. In aktuellen Systemen ist der Satz möglicher Kombinationen und Trigger jedoch begrenzt und kann daher nicht auf die Vielfalt der Anforderungen und Situationen eingehen. Darüber hinaus fehlen aktuelle Strategien, die allen Kunden eine optimale Fahrleistung bis hin zu sehr dynamischem Fahrverhalten bieten, bei moderaten Beschleunigungsanforderungen an Effizienzoptimierung. Daher müssen individuelle Strategien für jeden Treiber abgeleitet werden.
  • Grundprinzip der Erfindung (Grundidee):
  • Die erfindungsgemäße Grundidee ist, das Problem zu modellieren, um vorherzusagen, wann Hardwarekomponenten des Bordenergiesystems aktiv gekühlt oder erhitzt werden sollen, als Verstärkungslernproblem.
  • Im „Bestärkenden Lernen“ lernt ein sogenannter „Agent“, Handlungen zu ergreifen, die auf Belohnungen und oder Strafen basieren (in 4 ist das an sich bekannte Prinzip des „Bestärkenden Lernens“ (RL) als mathematische Methode skizziert).
  • Anforderungen, wie im Abschnitt des technischen Problems beschrieben, können durch individuelle Belohnungen modelliert werden, z.B. mit negativen Belohnungen für zu vermeidende Temperaturen und (höheren) positiven Belohnungen für optimale Temperaturen. Dies spricht zum Beispiel davon, dass Hochspannungsbatterien einem erhöhten Innenwiderstand, also einer geringeren Leistungsverfügbarkeit, bei niedrigen Temperaturen und erhöhter Alterung bei hohen Temperaturen zugrunde liegen. Neben der Erfüllung der Anforderungen der Komponenten muss der Gesamtenergieverbrauch minimiert und die Effizienz der Wärmeübertragung berücksichtigt werden. Thermische Managementstrategien können Maßnahmen wie das Aktivieren und Steuern von Komponenten des Wärmemanagementsystems umfassen, die zur Kühlung oder Erwärmung des Systems oder Teilen davon führen. Aktionen eines intelligenten Algorithmus (z.B. mit Reinforcement Learning) können je nach Situation eine Kombination dieser Komponenten auslösen. Eine solche Situation wird durch verschiedene Umgebungsparameter oder Zustände definiert, die Informationen über die Komponenten, die Kabine, Navigationsdaten und Wetterinformationen enthalten können.
  • Beispiel für die Umsetzung der Erfindung:
  • Im Folgenden werden nur die Hauptaspekte genannt. Vorteilhafte Ausgestaltungen der Erfindung werden anhand der Zeichnung näher erläutert:
    • - Die Umgebung wird mit mehreren On-Board-Signalen modelliert.
    • - Basierend auf den aktuellen und früheren Zuständen lernt ein „Agent“, Maßnahmen gemäß einer Richtlinie zu ergreifen.
    • - Die Belohnung wird durch mehrere Faktoren beeinflusst.
    • - Um die Richtlinie zu lernen, wird erfindungsgemäß vorgeschlagen, ein Netzwerk (DQN; Neuronales Netz) zu trainieren, das Aktionen basierend auf Zuständen ausgibt (durch Schätzungen q-Werte für Zustand, Aktionspaare).
  • Nachfolgend wird die Erfindung mittels einer Zeichnung anhand von Ausführungsbeispielen näher erläutert. Es zeigen:
    • 1 eine stark vereinfachte Blockschaltbild-Darstellung des erfindungsgemäßen Wärmemanagementsystems,
    • 2 ein Ausführungsbeispiel eines prädizierten Temperaturverlauf für einen Hochvoltspeicher auf Basis eines historischen Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs (aus NAV_hist und NAV_präd), des historischen Temperaturverlaufs und des prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs für den Hochvoltspeicher,
    • 3 ein Beispiel für eine prädizierte Fahrstrecke mit mehreren definierten Streckenabschnitten,
    • 4 einen schematischen Überblick über das Schema des „Reinforcement Learning“ (grundsätzlich Stand der Technik),
    • 5 Signale, Aktionen und „Belohnungen“ bei erfindungsgemäßer Anwendung des „Reinforcement Learning“-Schemas,
    • 6 thermische Thermomodul-Steuerungsabläufe und deren Wirkungen nach dem Stand der Technik zum Vergleich mit in
    • 7 dargestellten thermischen Thermomodul-Steuerungsabläufen und deren Wirkungen nach der Erfindung und
    • 8 ein möglicher Verarbeitungsablauf der wärmemanagementrelevanten Navigations-Daten.
  • In 1 ist ein erfindungsgemäßes Wärmemanagementsystem schematisch als Blockbild dargestellt.
  • Das erfindungsgemäße Wärmemanagementsystem ist für eine Mehrzahl von definierten verschiedenen wärmemanagementrelevanten Komponenten K1, K2, usw. - hier beispielsweise ein Hochvoltspeicher HV und eine Elektromaschine EM - vorgesehen. Es weist hier zwei durch ein Steuermodul (hier als „Agent“ aus dem „Bestärkenden Lernen“ bezeichnet) steuerbare heizenden und/oder kühlenden Thermomodule TM_HV und TM_EM pro definierter Komponente HV und EM auf. Weiterhin umfasst das Wärmemanagement ein Navigationssystem NAV und eine elektronische Steuereinheit SE, die das Steuermodul „Agent“ und ein Prädiktionsmodul PM enthält.
  • Das Prädiktionsmodul PM ist insbesondere durch entsprechende Programmierung (Computerprogrammprodukt) derart ausgestaltet (siehe auch 2 und 3), dass während der Fahrt
    • - auf Basis einer Mehrzahl von für eine vorgegebene Zeitdauer („Historie“ in 2; H1, H2 in 3) erfassten wärmemanagementrelevanten Daten „State NAV_hist“ des Navigationssystems NAV mindestens ein streckenabschnittsbezogener historischer Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf (1) bestimmt wird,
    • - für dieselbe vorgegebene Zeitdauer (Historie) sensorisch („State Sensoren“) ein streckenabschnittsbezogener historischer Temperaturverlauf (2) für jede Komponente HV und EM erfasst wird,
    • - auf Basis der für einen ersten Horizont H1 und für einen zweiten Horizont H2 vorausschaubaren wärmemanagementrelevanten Daten State NAV_präd des Navigationssystems NAV mindestens ein streckenabschnittsbezogener prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf (3) bestimmt wird und
    • - auf Basis des historischen Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs (1), des historischen Temperaturverlaufs (2) und des prädizierten Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs (3) für jede Komponente HV und EM ein prädizierter Temperaturverlauf (4) ermittelt wird.
  • „Wärmemanagementrelevante Daten“ „State NAV“ sind beispielsweise Streckenattribute wie folgende:
    • - Fahrzeuggeschwindigkeit
    • - Straßentyp (inkl. Straßenbelag / Bodenunebenheiten)
    • - Steigung/Gefälle
    • - Bergab- oder Bergauffahrt
    • - Kurvenradius
    • - Außentemperatur
    • - Wetter (Sonneneinstrahlung, Eis, Schnee, ...)
    • - Tunnelfahrt
    • - RTTI (Stau, Gefahrenstelle und weitere Warnungen)
    • - Energieverbrauch
    • - usw.
  • Als „Thermomodul“ wird ein steuerbares Modul (z.B. „Wärmetauscher“) verstanden, durch das die zugehörige Komponente gekühlt oder geheizt werden kann.
  • „Streckenabschnitte“ sind definierte durch das Navigationssystem NAV voraussehbare Fahrstrecken-Segmente, wie beispielsweise in 3 mit S1 bis S4 bezeichnet. „Streckenabschnittsbezogen“ meint bezogen auf derartige Segmente S1 bis S4.
  • Das Prädiktionsmodul PM kann für jede Komponente HV und EM ein Teil-Prädiktionsmodul P_HV und P_EM beziehungsweise eine Teilkomponente für eine multivariate Prädiktion enthalten.
  • Wie in 3 dargestellt, wird bei der Ermittlung der prädizierten Heiz- oder Kühlwirkungsverläufe (3) die prädizierte Eigenerwärmung der Komponenten HV und EM mitberücksichtigt.
  • Unter „Heiz- oder Kühlwirkungsverläufen“ wird insbesondere die Temperaturbeeinflussung durch die Streckenattribute verstanden. Die Streckenattribute wirken sozusagen wie ein virtuelles zusätzliches komponentenunabhängiges Thermomodul.
  • Der prädizierte Temperaturverlauf (4) wird vorzugsweise in Form einer Wahrscheinlichkeitsverteilung W (über der Zeit) ermittelt.
  • Dabei werden vorzugsweise „Neuronale Netze“ und „Bestärkendes Lernen“ als mathematische Funktionsmodule eingesetzt.
  • Durch entsprechende Ausgestaltung des Steuermoduls „Agent“ sind insbesondere die abgespeicherten Heiz- und/oder Kühlschwellen Thvs_S und Tem_S für die Steuerung der Thermomodule TM_HV und TM_EM der Komponenten HV und EM proportional zu den prädizierten Temperaturverläufen (4) veränderbar.
  • In 3 ist ein Fahrstreckenbeispiel mit beispielhaften Streckenattributen für die notwendigen Anpassungen der Kühlhysterese bzw. der Temperaturschwellen für die Thermomodule der Komponenten während der Fahrt auf Basis der prädizierten Temperaturverläufe (4) dargestellt:
    • Es wird schematisch eine Fahrt mit sich ändernden Umwelt-Bedingungen dargestellt. Den Streckenabschnitten S1 bis S4 werden bestimmte Streckenattribute bzw. wärmemanagementrelevante Daten bzw. Merkmale M1, M2, M3 und M4 zugeordnet, z. B.:
      • M1: Bergauffahrt: Hohe Eigenerwärmung
      • M2: Bergabfahrt: Geringe Eigenerwärmung
      • M3: Strecke mit hoher Geschwindigkeit (z.B. Autobahn): Hohe Eigenerwärmung
      • M4: Stadtfahrt: Geringe Eigenerwärmung
  • Es können weitere Strecken-Attribute P1 und P2 berücksichtigt werden, z.B.:
    • P1: Fahrtende oder Pause: Geringe Eigenerwärmung
    • P2: Ladevorgang: Hohe Eigenerwärmung
  • Für die verschiedenen Komponenten K1, K2, K3, usw. können verschiedene Vorausschau-Horizonte H1 (z.B. für den Elektromotor EM) und H2 (für den Hochvoltspeicher HV) vorgegeben werden.
  • Es finden Änderungen A1, A2 und A3 der Kühlhysterese durch das Steuermodul (bzw. KI-Modul, „Agent“ oder Regler) auf Basis des jeweiligen Prädiktionshorizonts statt.
  • A1: Es folgt eine Bergabfahrt mit geringer Eigenerwärmung: Höhere Kühlhysterese
  • A2: Falls zu hohe Eigenerwärmung auf anschließender Autobahn: Niedrigere Kühlhysterese
  • A3: Anschließende Stadtfahrt bzw. Fahrtende mit geringer Eigenerwärmung: Höhere Kühlhysterese
  • Ohne Eingabe des Routenziels in einem Navigationssystem kann eine Analyse früherer definierter Fahrzeugnutzungsdaten durchführbar sein.
  • Beispielsweise sind frühere definierte und gespeicherte Fahrzeugnutzungsdaten zur Prognose einer minimal erwarteten Fahrstrecke analysierbar.
  • In den 4 und 5 wird die Anwendung der Methode des Bestärkungs-Lernens auf die Grundidee der Erfindung skizziert. 4 zeigt einen groben Überblick über das Prinzip des „Bestärkenden Lernens“. Ein detailliertes Beispiel für mögliche Signale, Aktionen und „Belohnungen“ bei erfindungsgemäßer Anwendung des „Reinforcement Learning“-Schemas ist in 5 dargestellt:
    • Vorausschau Umwelt:
      • Folge-Zustand „State st+1“:
        • „State“: Eingangssignale (Sensorsignale, Navi-Output-Daten, ...) Komponenten-Temperaturen
          • - Hochspannungsspeicher (HVS)
          • - Elektronisches Steuermodul
          • - Elektromotor
          • - Leistungselektronik
          • - Ladeeinheit
          • - Stromkabel
      • Kabinentemperaturen
        • - Aktuelle Temperatur
        • - Zieltemperatur
      • Routeninformationen
        • - Steigung
        • - Geschwindigkeitsbegrenzung
        • - Geschätzte Geschwindigkeit (z.B. verkehrsbedingt)
        • - Geschichte
        • - Aktive Navigation (Reisezeit, Ladestopps, Ziel)
      • Wetterinformationen
        • - Umgebungstemperatur
        • - Feuchtigkeit
        • - Wind
        • - Sonneneinstrahlung
      • Energieverbräuche
        • - aller Komponenten, insbesondere der in „Action“ deklarierten Komponenten.
  • Belohnungsfunktion „Reward rt+1“:
    • Belohnungsfunktion von Komponenten- & Kabinentemperaturen
      • - Aktuelle und vorhergesagte Einhaltung von Temperaturfenstern und Vermeidung von Temperaturspitzen.
      • - Unter Berücksichtigung der Auswirkungen auf temperaturabhängige Alterung und Leistungsgrenzen.
  • Eine „Belohnungsfunktion“ ist beispielsweise die aktuelle und vorhergesagte Berücksichtigung individueller Effizienzen und Gesamtenergieverbräuche.
  • Ein sogenannter „Agent“ entwickelt ähnlich wie ein Regler mit vorgegebener Strategie eine besser erlernte Strategie, die einen Steuereingriff (:= „Action“) auf Basis des ermittelten Folgezustands und der „Belohnungsfunktion“ generiert.
  • Die sogenannte „Action“ ist in der vorliegenden Anwendung die Ansteuerung der Thermomodule TM_HV und TN_EM der Komponenten K1 und K2 zum Heizen oder Kühlen durch Vorgabe einer neu erlernten Temperaturschwelle (z.B. Thvs_S, Tem_S in 1).
  • Mit den 6 und 7 wird überblicksmäßig der Unterschied zwischen thermischen Thermomodul-Steuerungsabläufen und deren Wirkungen nach dem Stand der Technik (6) und thermischen Thermomodul-Steuerungsabläufen und deren Wirkungen gemäß der Erfindung unter vorzugsweiser Anwendung des „Bestärkenden Lernens“ (Reinforcement Learning RL) (7) skizziert.
  • In 8 ist ein möglicher Verarbeitungsablauf der wärmemanagementrelevanten Navigations-Daten „State NAV“ (siehe auch 1) als Grundlage der Ermittlung der historischen und prädizierten Heiz- oder Kühlwirkungsverläufe (1) und (3) (siehe auch 2) dargestellt.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
  • Diese Liste der vom Anmelder aufgeführten Dokumente wurde automatisiert erzeugt und ist ausschließlich zur besseren Information des Lesers aufgenommen. Die Liste ist nicht Bestandteil der deutschen Patent- bzw. Gebrauchsmusteranmeldung. Das DPMA übernimmt keinerlei Haftung für etwaige Fehler oder Auslassungen.
  • Zitierte Patentliteratur
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    • WO 2019/238389 A1 [0010]
    • US 2019/0390867 A1 [0011]
    • DE 102021101513 [0012]

Claims (6)

  1. Wärmemanagementsystem für ein elektrifiziertes Kraftfahrzeug mit verschiedenen definierten wärmemanagementrelevanten Komponenten (K1, K2; HV, EM), insbesondere mit einem Hochvoltspeicher (HV) und mit einer Elektromaschine (EM), mit mindestens einem durch ein Steuermodul („Agent“) steuerbaren Thermomodul (TM_HV, TM_EM) pro definierter Komponente (HV, EM), mit einem Navigationssystem (NAV) und mit mindestens einer elektronischen Steuereinheit (SE) umfassend das Steuermodul („Agent“) und ein Prädiktionsmodul (PM) dergestalt, dass durch entsprechende Ausgestaltung des Prädiktionsmoduls (PM) während der Fahrt - auf Basis einer Mehrzahl von für eine vorgegebene Zeitdauer erfassten wärmemanagementrelevanten Daten (State NAV_hist) des Navigationssystems (NAV) mindestens ein streckenabschnittsbezogener historischer Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf (1) bestimmt wird, - für dieselbe vorgegebene Zeitdauer sensorisch ein streckenabschnittsbezogener historischer Temperaturverlauf (2) für jede Komponente (HV, EM) erfasst wird, - auf Basis der für mindestens einen vorgegebenen Horizont (H1, H2) vorausschaubaren wärmemanagementrelevanten Daten (State NAV_präd) des Navigationssystems (NAV) mindestens ein streckenabschnittsbezogener prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlauf (3) bestimmt wird und - auf Basis des historischen Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs (1), des historischen Temperaturverlaufs (2) und des prädizierter Heiz- oder Kühlwirkungsverlaufs (3) für jede Komponente (HV, EM) ein prädizierter Temperaturverlauf (4) ermittelt wird.
  2. Wärmemanagementsystem nach Patentanspruch 1, dadurch gekennzeichnet, dass bei der Ermittlung der prädizierten Heiz- oder Kühlwirkungsverläufe (3) die prädizierte Eigenerwärmung jeder Komponente (HV, EM) mitberücksichtig wird.
  3. Wärmemanagementsystem nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass für jede Komponente (HV, EM) ein prädizierter Temperaturverlauf (4) in Form einer Wahrscheinlichkeitsverteilung (W) ermittelt wird.
  4. Wärmemanagementsystem nach einem der vorangegangenen Ansprüche, dadurch gekennzeichnet, dass durch entsprechende Ausgestaltung des Steuermoduls („Agent“) die abgespeicherten Heiz- und/oder Kühlschwellen (Thvs_S, Tem_S) für die Steuerung der Thermomodule (TM_HV, TM_EM) der Komponenten (HV, EM) proportional zu den prädizierten Temperaturverläufen (4) veränderbar sind.
  5. Elektronische Steuereinheit (SE) für ein Wärmemanagementsystem nach einem der vorangegangenen Patentansprüche.
  6. Fahrzeug mit einem Wärmemanagementsystem nach einem der vorangegangenen Patentansprüche.
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