WO2013060454A1 - Method for controlling a hybrid drive having an internal combustion engine and an electric motor and an electric energy accumulator, in particular for a rail vehicle, a control device and hybrid drive - Google Patents

Method for controlling a hybrid drive having an internal combustion engine and an electric motor and an electric energy accumulator, in particular for a rail vehicle, a control device and hybrid drive Download PDF

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WO2013060454A1
WO2013060454A1 PCT/EP2012/004451 EP2012004451W WO2013060454A1 WO 2013060454 A1 WO2013060454 A1 WO 2013060454A1 EP 2012004451 W EP2012004451 W EP 2012004451W WO 2013060454 A1 WO2013060454 A1 WO 2013060454A1
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WO
WIPO (PCT)
Prior art keywords
energy storage
drive
hybrid drive
rail vehicle
spl
Prior art date
Application number
PCT/EP2012/004451
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German (de)
French (fr)
Inventor
Ingo Lehmann
Peter Riegger
Original Assignee
Mtu Friedrichshafen Gmbh
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Publication date
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Classifications

    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B61RAILWAYS
    • B61LGUIDING RAILWAY TRAFFIC; ENSURING THE SAFETY OF RAILWAY TRAFFIC
    • B61L15/00Indicators provided on the vehicle or train for signalling purposes
    • B61L15/0058On-board optimisation of vehicle or vehicle train operation
    • BPERFORMING OPERATIONS; TRANSPORTING
    • B60VEHICLES IN GENERAL
    • B60YINDEXING SCHEME RELATING TO ASPECTS CROSS-CUTTING VEHICLE TECHNOLOGY
    • B60Y2200/00Type of vehicle
    • B60Y2200/30Railway vehicles

Definitions

  • the invention relates to a method for controlling a hybrid drive with an internal combustion engine and an electric motor and an electrical energy storage, in particular for a rail vehicle, according to the preamble of claim 1, in which an electronic route timetable is given stretch-related via a train control unit, and a stretch-segment related drive type of the rail vehicle is determined predictively by means of the electronic route timetable.
  • the drive type is proposed by a driving operating strategy.
  • the proposed driving strategy is considered set if the driver does not intervene in the system. On the other hand, if the driver actuates the driving or the brake pedal at short notice, the proposed driving operating strategy is discarded and a new driving strategy is calculated. This takes place until a stationary state is reached, in which no further short-term changes occur more.
  • the driving strategy is determined on the basis of an energy profile, for example with regard to consumption and the time required.
  • the energy profile is calculated from driver, vehicle, route and weather data as well as driver-specific data.
  • the route data is taken from a digital road map with altitude information or from a GPS. sen.
  • the energy profile is to be adapted to expected changes in traffic route conditions or traffic conditions, such as congestion. No further comments are made on the implementation.
  • the proposed method is geared to a motor vehicle and the final determination of the type of drive by the driver. This makes the fuel savings difficult to estimate.
  • DE 10 2008 038 753 A1 discloses a method mentioned at the outset, which makes it possible to predetermine the distance-segment-related drive types of the rail vehicle by means of the electronic route timetable before departure.
  • a position deviation of the actual position can then be determined to a determined from the electronic distance timetable target position of the rail vehicle.
  • a time reserve is calculated from the position deviation. Based on the time reserve then either the drive is maintained or changed. For example, in the case of a negative time reserve in the sense of a delay, a change is made to a drive with a higher power output.
  • clearance must first be granted by the control center, for example by providing a modified electronic route timetable. The same consideration applies to the case that a drive of lower power output is to be initiated.
  • nominal system variables of the hybrid drive for example a desired engine power
  • a predictive model For example, actual system variables can be read during driving and a deviation of the actual system variables from the nominal system variables can be calculated.
  • a limit value analysis it can then be decided whether there is no intervention in the system or whether the model is being trained by means of the actual system variables.
  • the model is monitored by a safety management.
  • This method is still in need of improvement. It is desirable to achieve an improved, in particular more comprehensive, control.
  • the invention begins, whose object is to provide a method and a device which allows an improved, in particular more comprehensive, control of a hybrid drive.
  • an improved method and a device for controlling a hybrid drive in a rail vehicle to be provided which uses the conditions of rail transport and the framework of this transport system of rail transport is fair.
  • a fuel saving in consideration of the energy storage is to be achieved.
  • the invention also leads to a control control device for the predictive control of a hybrid drive for a rail vehicle according to claim 12.
  • the invention also leads to a hybrid drive for a rail vehicle, in particular a rail vehicle with a hybrid drive, according to claim 13.
  • the invention is based on the consideration that the framework conditions in the operation of a rail vehicle by the electronic route timetable are given, which, as known before driving z. B. is read via radio in the train control unit.
  • the distance-segment-related speeds and thus also the time frame are stored between two waypoints.
  • the method advantageously makes it possible, in particular before the start of the journey, to predetermine the route segment-related drive types of the rail vehicle by means of the electronic route timetable.
  • a corresponding model is used as the predictive observer for the predictive determination of the distance-segment-related drive types prior to driving.
  • the predictive control belongs to the class of model-based control methods and allows a prediction into the future, the so-called prediction horizon.
  • Central idea is the use of the electronic route timetable, which, for. B. in conjunction with a height profile, as a forward-looking method advantageously utilizes the fuel-saving potential in full. This means that the energy used is minimized via the predictive control. For the operator decrease hence the operating costs.
  • the model also offers the possibility of capturing and storing an individual behavior pattern of the rail vehicle driver. When re-driving through the same route with the same rail vehicle driver can then be accessed on the individual behavior patterns.
  • the invention continues from the consideration that a sole specification of the route timetable z. B. can still be improved via a train control unit.
  • a power control by means of a drive type and by system variables of a desired position and a target engine power with respect to a time reserve proves to be fundamentally advantageous; however, the approach underlying this predictive solution can still be supplemented by an advantageous control of the energy store; specifically a model-based predictive control of the energy storage.
  • the invention has recognized that a hybrid drive must regularly resort to an energy storage regardless of a type of drive. Only the specification of actual values of the energy storage, z. B. part of a battery management, for a predictive control of a drive can be insufficient, z. B. when a battery is overcharged or completely emptied or otherwise operated beyond an advantageous load point.
  • the invention has recognized that the energy storage element as an element of the hybrid drive - over a limited battery and safety management also advantageous as possible to the drive should fit, but in principle, regardless of this, should be performed.
  • the invention therefore provides that the operation management of the electrical energy storage is determined using a predictive energy storage model.
  • the invention has recognized that the energy storage represents technically and in terms of cost an essential element of the hybrid drive.
  • the beyond a normal control and regulation beyond predictive operation management of the electrical energy storage has the advantage that the energy storage, in particular the energy storage management, a reference point can be provided. Due to this, it is possible to perform the operation of the energy storage comparatively optimized.
  • the operational management may be in view of a particularly high impending charge of the Energy storage are designed.
  • the prediction of certain operating management basically makes it possible to design the energy store with regard to a regeneration advantageous for its mode of operation; z. B. the highest possible amplitude of charge and discharge, in particular a complete charge and complete discharge can be sought.
  • the concept of the invention provides the basis for guiding the energy store to an optimally optimized operating point; This has the advantage that excessive damage to the electrodes, in particular the cathodes, of the energy store is avoided.
  • the predictive certain operation of the electrical energy storage provides the basis for an advantageous extended life of the same.
  • the availability of an electrically wear-free brake is increased; namely due to the availability of the electrical energy storage with comparatively optimized charging potential; This is basically available due to the predictively determined management of the energy storage.
  • the predictively determined management also increases the reliability of the electrical energy storage. Due to the predictively determined operation management in particular a compensation of latent charge in the electrical operating memory is possible.
  • the operational management of the electrical energy store can be determined predictively using the energy storage model, in particular using a prediction horizon tuned to the electrical energy store.
  • a prediction horizon is specified for the operation management of the electrical energy store.
  • the prediction horizon can be matched to the operational management, in particular the operating mode, of the electrical energy store.
  • the prediction horizon that is advantageously designed for the electrical energy store can be used to provide measures for extending the service life and availability of the storage capacity of the electrical energy store in an optimized manner.
  • the electrical energy store is advantageously formed in the form of a battery.
  • a battery is advantageous because it has a comparatively large storage capacity.
  • the electrical energy storage can also be used as a supercapacitor. capacitor (super-cap) or the like electrical capacitor, which makes a faster availability of electrical energy possible than is possible with a battery.
  • the electronic route timetable is evaluated for the predictive operation of the electrical energy storage and converted into a driving profile of sections.
  • the predictive determination of the operational management can thus be designed for a route section or the sequence of route sections.
  • an energy storage model is basically a calculable physical model description of the energy storage to understand by means of the application related and in doubt as accurately as possible a controlled system over the energy storage can be reconstructed.
  • such a procedure has proven itself in the predictive determination of the operation of the electrical energy storage; ie using an energy storage model, the energy storage can advantageously be predictively controlled.
  • the energy storage model can largely replace a detailed measured value recording, since an initial state of the controlled system to be reconstructed on the energy storage, in particular battery, and also the development of the same - due to the route timetable and the stretch-section related Antriebsart- comparatively well known. Incident disturbances can be taken into account, for example, by coupling in an error variable. Thus, there is a good opportunity to estimate the operating state of the electrical energy storage predictive and high quality.
  • a number of different energy storage models can be made available and a variant of an energy storage model can be selected from the number of variants matched to a section of the driving profile.
  • an energy storage model can be tuned to different energy storage modes and acute states as well as possibly the environment of the energy store, such as a rest state, a discharge state or a state of charge.
  • the drive type and / or the operational management of the electrical energy store can be determined predictively by means of an observer system.
  • An observer system can have separate observers for the predictive determination of the drive type and for the predictive determination of the battery routing.
  • the prediction for the type of drive can be made on the basis of a separate first prediction module and the prediction of the operational management of the electrical energy store on the basis of a separate second prediction module.
  • the first and the second prediction module can be nested one behind the other or in one another or even calculate in parallel with one another.
  • an observer system can be realized in the context of track management, in particular in the case of a railroad hybrid controller.
  • the prediction of the drive type and / or the operational management of the energy storage device can basically be carried out before the journey of the rail vehicle on the basis of the available electronic route timetable. However, due to the available time periods, it is also possible to carry out a renewed prediction for the type of drive and / or the operational management of the electrical energy store, even in the event of unexpected events occurring during the journey of the rail vehicle.
  • a prediction model for the drive type and / or the operational management of the electrical energy store can be variably adapted. It has proved to be particularly advantageous that, depending on the driving profile, a driving mode is selected from the group consisting of: acceleration, driving, braking, standing or slow driving. These are the most essential driving modes that occur, e.g. B. in a drive profile, which is preferably selected from the group consisting of boosting, electrically driving, in particular steady driving, recuperation, in particular recuperation at the load point.
  • an operating mode of the hybrid drive via shares of an internal combustion engine and an electric motor to a total power of the hybrid drive can be set.
  • the determination can be fixed, for example, rigidly with regard to an operating mode.
  • the ratio of proportions of an internal combustion engine and an electric motor to a total power of the hybrid drive can also be variably adaptable, in particular predictively adaptable.
  • the operation management of the electrical energy storage device is dependent on the stretch segment-related drive type of the rail vehicle or a drive profile of the hybrid drive. This has the advantage that a joint evaluation of the route timetable for the creation of driving profiles and drive profiles can be used both for the predictive determination of the operation of the electrical energy storage and the drive.
  • the operation of the electrical energy storage can be independent of the stretch-segment-related drive;
  • an independent predictive determination designed for the separate guidance of the energy store and drive type can be realized, ie. H.
  • An operational management of the electrical energy storage device can be determined predictively independently of the route segment-related drive mode of the rail vehicle.
  • this is possible in the case of a previously known prediction horizon based on an energy storage model, for which purpose the energy storage model can be designed, for example, for different states of a battery, in particular independently of a route section.
  • the energy storage model can be designed, for example, for different states of a battery, in particular independently of a route section.
  • it is preferably possible to optimize parameters of the electrical energy store in an improved manner, in particular an SOC, SOH and / or RI parameter value.
  • a particularly preferred embodiment of a rail vehicle with a control device comprising a rail hybrid controller with a prediction model for the equally predictive determination of a stretch section-related drive type AA as well as a predictive operation management of an electric battery storage; a schematic comparison of types of drive AA and operating modes of a conventional drive (A) and a hybrid drive (B) in terms of a driving profile with typical sections that are relevant, inter alia, in terms of a battery storage; a scheme for representing a varied prediction model as it can be used under restriction by means of the apparent in Fig. 2B Fahrprofile and tuned drive types AA and operating modes to different drive types in a model-based calculation in the context of a comparison with FIG. 1 varied prediction module 10A, 10B predictively determine and predetermine different battery modes designed for the modes of operation;
  • 4 shows a schematic representation of a prediction of battery modes on the basis of a predefined operating management of a battery on the basis of corresponding battery models with regard to a route timetable with different route sections of a travel profile and a track section-related drive type of a rail vehicle; 5 is a control loop, for example, for implementation in the prediction module 10B of FIG. 4, which is advantageous on the basis of one or more battery models and which is suitable for specifying a prediction horizon that is modified with respect to a prediction horizon predetermined by the route timetable.
  • FIG. 1 shows the information structure of a hybrid drive 200 for a rail vehicle 1000 as a block diagram.
  • a hybrid drive 200 includes an internal combustion engine 210, an electric motor 220, a transmission, electrical converters, and an electrical energy storage 230, such as a lithium-ion storage (super-caps).
  • a common electronic data bus 1 for example a CAN bus system or Ethernet, a train control unit 2 (ZSG), an engine control unit 3 (ECU), a transmission control unit 4 (GS), a battery management control unit 5 (BMS), an inverter Control unit 6 (VCU) and exemplarily a control unit 7 for determining the exhaust gas (SCR) connected.
  • the controllers 2 to 7 connected to the data bus 1 are both receivers and transmitters.
  • a unit 8 for receiving the Brurichtfunks and the data of the GPS is also connected to the data bus 1 .
  • the electronic train timetable with stored electronic route map is set on the data bus via the railway direction radio.
  • the data of the GPS includes the actual position and the current altitude.
  • This information structure is supplemented by a prediction model 9 as a predictive observer and a safety management 15.
  • the safety management 15 monitors the input variables, the output variable and the parameters of the prediction model 9.
  • the input variables of the prediction model 9 are the electronic route timetable SPL, the actual system variables SG (IST ) and the current altitude Hh.
  • the electronic route schedule SPL with stored electronic route map is provided by the train control unit 2.
  • the electronic route timetable SPL contains the route-segment-related speeds, for example the permissible speed between a waypoint A and a waypoint B. Based on the link-segment-related speeds, the times between the waypoints are also defined.
  • the current altitude Hh is provided by the unit 8 on the data bus 1.
  • the actual system quantities SG (IST) are provided by the engine control unit 3 and generally correspond to the available individual data of all the control devices 2 to 7 connected to the data bus 1, including the unit 8. Below For example, the actual speed of the engine, the actual engine power, the actual fuel consumption, the status of the energy storage 230, the actual position of the rail vehicle and the oil, the energy storage, the cooling water and the inverter temperature to understand.
  • the output variable of the prediction model 9 is the signal D1, which is fed to the engine control unit 3.
  • a model-based calculation 10 a comparator 11, a data memory 12, an optimization 13 and a calculation algorithm 14 as a functional block are arranged as functional units.
  • the controlled system is mapped mathematically.
  • the input variables of the calculation 10 are the electronic route schedule SPL, the current altitude Hh and a signal S2.
  • the model-based calculation 10 in a prediction module is used to calculate the setpoint system variables SG (SL), for example the setpoint position or the setpoint engine power.
  • the desired system quantities SG (SL) are fed to the comparator 11 and stored in parallel in the data memory 12 in relation to the distance.
  • the reference system variables SG (SL), the actual system variables SG (IST) and the data signal S1 stored in the data memory 12 are compared with one another via the comparator 11.
  • the resulting deviation dS is firstly stored in the data memory 12 and, on the other hand, passed on to the optimization 13 as an input variable.
  • the deviation dS is evaluated with regard to the costs as a function of a predefinable weighting factor k. If the deviation dS is below a predetermined limit value, the last value is retained, ie there is no further optimization. If the deviation dS is greater than the limit value, then the current value is set as the output variable, signal S1.
  • the signal values S1 correspond to a cost function which is determined by means of the maximum principle according to Pontrjagin and by means of dynamic programming according to Bellman.
  • the signal S1 is evaluated via a predetermined algorithm. Applicable known algorithms for this purpose are the Levenberg-Marquart method, the Newton method or the Nelder-Meat method.
  • the output variable of the calculation algorithm 14 corresponds to a manipulated variable profile for the considered prediction horizon, which is fed back to the calculation 10 as signal S2.
  • the model-based calculation 10 is trained until a minimum has been found.
  • both the deviation dS and the desired system quantities SG (SL) are stored in relation to the distance.
  • the route segment-related information is calculated via the prediction model 9 on the basis of the electronic route timetable SPL and the altitude profile of the route.
  • NEN drive types calculated predictively. These are stored in the data memory 12 stretch-segment related. For example, a purely internal combustion engine type of drive in a section of track with slope or a drive type with recuperation (energy recovery) in a section of the road with a gradient.
  • the engine control unit 2 evaluates the current state of the overall system on the basis of the data D1 and optionally initiates a change of the drive type via the data bus 1. This is explained in more detail using the example of a position deviation.
  • the desired position is determined via the calculation 10 as one of the desired system variables SG (SL).
  • the actual position is provided as one of the actual system variables SG (IST) from the engine control unit 3 to the prediction model 9 as an input variable.
  • the comparator 11 calculates a deviation dS of the actual system quantities SG (IST) to the target system variables SG (SL).
  • the deviation dS thus corresponds to a position deviation in this example.
  • This is stored in the data memory 12 stretch-related.
  • the data values D1 are cyclically read in by the engine control unit 2 and assessed. For this purpose, the engine control unit 2 calculates a time reserve based on the data value D1 which characterizes the position deviation.
  • a battery actual status is obtained by means of battery status actual values BS (IST) of the electrical energy store 230 of the model-based calculation 10 supplied.
  • the actual status of the battery is provided to the model-based calculation 10 by the battery management controller 5;
  • the battery actual status is also available to the engine control unit 3 as part of the actual system variables SG (IST) via the electronic data bus 1.
  • current battery model data BM (IST) are also supplied to the model-based calculation 10, depending on the selected energy storage model BM--.
  • the current battery model data BM (IST) is provided to the model-based invoice 10 and the data bus.
  • the model-based calculation 10 is not only able to provide a drive type AA for the target system sizes SG (SL), but also an operational management of the energy store 230 according to a predictive determination.
  • the battery status setpoint values BS (SL) can also be passed on to the comparator 11 analogously to the aforementioned manner with the desired system variables SG (SL) or separately, where they are compared with the battery status actual values BS (IST) to become. In the context of the previously explained controlled system, these can be fed back into the model-based calculation 10 with the deviation dS or in an analogous manner in the further control loop as signal S1 and S2 or cyclically provided to the engine control unit 3 as data value D1.
  • FIG. 2 shows in views (A) and (B) the comparison of a flow of drive modes of a conventional diesel engine and an operation mode 500 of a hybrid drive 200 of a diesel engine and an electric motor; in both cases, taking into account a braking process with a brake.
  • the types of drive or operating modes are assigned to a driving profile, as specified for example by an electronic route timetable for a rail vehicle 1000.
  • a proportion of virtually 100% of the drive energy can be assigned to the diesel engine. For example, after reaching the maximum permissible vehicle speed or cruising speed, only that drive power is required which is necessary to maintain a steady-state condition.
  • an internal combustion engine 210 such as a diesel engine in the engine map
  • the operating points of an internal combustion engine 210 lie in an area with significantly lower driving power. energy but higher specific fuel consumption.
  • Approximately 50% of the drive power of a diesel engine is appropriate for the "drive” section of the route, while the "braking” section usually requires full utilization of the brake, ie 100% braking energy.
  • a drive energy of 10% of a diesel engine is usually to be set.
  • a sequence of driving modes 400 I “acceleration”, II “driving", III “braking”, IV “standing” results in FIG. 2B.
  • These driving modes 400 are assigned operating modes 500 of the hybrid drive 200 of engine 210 (diesel engine), electric motor 220 (motor / generator) and brake or generator as follows.
  • the hybrid drive 200 For the driving mode 400 I “accelerate” the hybrid drive 200 is currently operated in the drive profile APi "Boost.”
  • the proportion of an internal combustion engine 210 and an electric motor 220 in this operating mode 500 is 75% and 25% of the total power.
  • the operating mode 500 of the hybrid drive 200 referred to as driving or "hybrid / Eco" is implemented, in which case 50% of the total output from the internal combustion engine 210 (diesel engine) can be dispensed with 200 in drive profile APiii Recuperation, d. H. 80% of the braking power generated by braking can be supplied to the battery via the generator and 20% of the braking power can be supplied via the brake.
  • the hybrid drive 200 For the driving mode 400 IV “standing or slow driving”, the hybrid drive 200 can be operated in the drive profile APii "electric driving", for which approximately 10% of the energy potential of the electric motor must be applied.
  • the driving mode 400 I of the hybrid drive 200 "accelerate” 25% of the electric motor (APi Boosten), in driving mode 400 III “braking” 80% of the generator (APiii “recuperation load point”) and in driving mode 400 IV “standing or slow driving” (APii “electrically driving”) 10% of the electric motor to provide power
  • the electrical energy storage 230 as a battery or a supercapacitor significantly importance to cover or recording (recuperation)
  • a battery mode 530 should be chosen advantageously, in the present case the predictive control thereof is described as an example.
  • the model-based calculation 10 is given a predictive model-based prediction module 10A, which alternatively takes into account the abovementioned operating modes for determining the desired system variables SG (SL). This is based on a subordinate prediction module 10B of FIG. 4, which predicts operating data for the optimized operation of the battery, taking account of aging effects, on the basis of the aforementioned energy storage model BM 5 '.
  • prediction module 10A is provided with data on actual altitude Hh of distance timetable SPL and actual system quantities SG (IST) and battery status actual values BS (IST) from battery management controller 5 via model-based calculation 10.
  • the input variables are used to convert the electronic route schedule SPL into a driving profile 300 of route sections 301, 302, 303, 304, as is explained by way of example with reference to FIG. 2B.
  • From this route analysis results in a restriction of the computing section 10A.1 concerning the prediction of operating modes 500 for the hybrid drive 200th This leads namely to the illustrated in the calculation section 10A.2 drive profiles APi "Boost", ii "electric driving” and iii "load point recuperation ".
  • a sequence of operating modes 500 may be created with the respective shares 520 of energy sales and power requirements, as shown in the upper part of FIG. 2B.
  • This type of predictive determination of a route section-related drive type AA and operating modes 500 leads to a matrix of desired system variables SG (SL) which are available at the output of the model-based prediction module 10A or at the output of the model-based calculation 10.
  • the matrix is also used for further analysis as input data for the predictive prediction module 10B illustrated in FIG. 4, based on the energy storage model BM.
  • the aforementioned battery status actual values BS (IST) of the battery management control unit 5 are also available to the predictive prediction module 10B, as well as the aforementioned current altitude Hh and the route timetable SPL.
  • the restriction obtained from the route analysis enters the computing section 10B.1 and corresponds to that in the computing section 10A.1.
  • a varied energy storage model BM is used for different operating modes 500 of the hybrid drive 200.
  • slightly varied battery model Data BM (IST) are taken into account in the computing section 10B.2 on the basis of characteristic curves, which may also describe the aging effects of the battery.
  • the energy storage model adapted for the battery state “Discharge” 532 is provided for the drive profile APi "Boost” or the drive profile APii "For the drive profile APIII” Recover load point "The energy storage model adapted for the battery state” Charge “533 is provided.
  • a sequence of operating data can thus be specified as the battery status setpoint BS (SL) which is suitable for optimum operation of the battery, taking aging effects into consideration
  • the operating data for operating modes 500 of the hybrid drive 200 are available in the data memory 10A.3 at the output of the prediction module 10A.
  • the operating data of the battery may include, for example, charge times, discharge times or cycles thereof; these may also include load amplitudes or discharge amplitudes.
  • the parameters mentioned can be designed with a view to optimizing the SOC, SOH or RI values of a battery.
  • an optimized predictively determined operational management of the energy store 230 can be made available for the travel of a rail vehicle along the sequence of route sections 301, 302, 303, 304 of the travel profile 300 according to FIG. 2B. This can be done within the scope of the desired system variables SG (SL), which-as explained with reference to FIG.
  • the engine control unit 3 is also optimized via signals S1, S2 and fed back into the model-based calculation 10
  • the result of the predictive control of the hybrid drive 200 of the present embodiment not only an optimized stretch section related predictively determined drive type AA of the rail vehicle with fuel economy, but also a gentle and predictive optimized operation of the battery storage BS and energy storage 230th
  • the energy storage device 230 can be emptied as far as possible by means of the predictive operation of the energy storage device 230 against known and predictively usable braking processes. This has the consequence that, based on an operating mode for brakes shown in FIG. 2B, the generated braking energy (80% generator) can be completely fed into the energy store 230.
  • a measure in the context of predictive management may be to operate the electric motor via the battery in an operating mode 500 hybrid / eco "driving" beforehand, in order to empty the battery as much as possible a drive profile APi "boost” in advance, the electric energy storage 230 to be fully charged, this at least partially to cover the 25% electric drive energy of driving mode 400 I “accelerate” according to Fig. 2B from the battery storage.
  • the predictive operation management can also be used to perform the 10% power contribution of the electric motor via the battery storage in the usual driving mode - in particular in consideration of a steady ride or in the slow-travel- according to FIG 2B. but probably under the best possible tracking of the operating point.
  • the concept of the invention means that the battery management control unit 5 BMS a reference point can be provided on the way the battery storage can be charged charged, discharged or operated.
  • a prediction horizon HOR as initially predetermined or determined by a route timetable SPL (waypoints, stopping points, stations or other points for changing the driving profile) can be supplied to the energy storage model BM become.
  • the predictive control loop 10C of FIG. 5 can first be supplied with the route timetable for determining a prediction horizon via the input calculation section 10C.1, and a modified assessment of the prediction horizon can be initiated using the energy storage model BM in the calculation section 10B.2. This can be achieved within the scope of calculation section 10C.3.
  • the cause of a changed assessment of the prediction horizon HOR can be, for example, that a drive profile APi "boosting" had to be terminated prematurely if insufficient energy of the battery storage is available.
  • a prediction horizon zont or a prediction length lower fail than a route schedule SPL basically allows; z. B. if, as part of a braking process, an energy transfer via the generator 220 is limited in the energy storage 230.
  • Such and other processes may result in a modified prediction horizon modHOR (SPL), which is additionally or in modification of the prediction horizons HOR (SPL) specified by the route timetable SPL.
  • SPL modified prediction horizon modHOR
  • the prediction horizons modHOR (SPL) can serve exclusively for the prediction of the operating data for optimal operation of the battery, as explained with reference to FIG. 4 in the prediction module 10B.
  • the prediction horizons modHOR (SPL) can also be supplied to the prediction module 10A and lead to the adaptation of the driving modes AA or operating modes 500 of the hybrid drive 200.
  • ECU engine control unit
  • BMS Battery management control unit
  • VCU Inverter control unit

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  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Mechanical Engineering (AREA)
  • Electric Propulsion And Braking For Vehicles (AREA)
  • Hybrid Electric Vehicles (AREA)

Abstract

The invention relates to a method for controlling a hybrid drive having an electrical energy accumulator, for a rail vehicle - in particular for controlling a hybrid drive with an internal combustion engine and an electric motor - in which an electronic route diagram (SPL) is predefined with respect to route sections by means of a train control apparatus, and a route-section-related driving mode (AA) of the rail vehicle is determined predictively by means of the electronic route diagram (SPL), and the operational control of the electrical energy accumulator is determined predictively using an energy accumulator model.

Description

Verfahren zur Steuerung eines Hybridantriebs mit einer Brennkraftmaschine und einem Elektromotor und einem elektrischen Energiespeicher, insbesondere für ein Schienenfahrzeug, Steuereinrichtung und Hybridantrieb  Method for controlling a hybrid drive with an internal combustion engine and an electric motor and an electrical energy store, in particular for a rail vehicle, control device and hybrid drive
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zur Steuerung eines Hybridantriebs mit einer Brennkraftmaschine und einem Elektromotor und einem elektrischen Energiespeicher, insbesondere für ein Schienenfahrzeug, gemäß dem Oberbegriff des Anspruchs 1 , bei dem ein elektronischer Streckenfahrplan streckenabschnittsbezogen über ein Zugsteuergerät vorgegeben wird, und eine streckenabschnittsbezogene Antriebsart des Schienenfahrzeugs mittels des elektronischen Streckenfahrplans prädiktiv bestimmt wird. The invention relates to a method for controlling a hybrid drive with an internal combustion engine and an electric motor and an electrical energy storage, in particular for a rail vehicle, according to the preamble of claim 1, in which an electronic route timetable is given stretch-related via a train control unit, and a stretch-segment related drive type of the rail vehicle is determined predictively by means of the electronic route timetable.
Bei einem aus der DE 102 26 143 B4 bekannten Verfahren zur Steuerung eines Hybridantriebs wird die Antriebsart von einer Fahrbetriebsstrategie vorgeschlagen. Die vorgeschlagene Fahrbetriebsstrategie gilt als gesetzt, wenn der Fahrer nicht in das System eingreift. Betätigt der Fahrer hingegen kurzfristig das Fahr- oder das Bremspedal, so wird die vorgeschlagene Fahrbetriebsstrategie verworfen und eine neue Fahrbetriebsstrategie berechnet. Dies erfolgt so lange, bis ein stationärer Zustand erreicht wird, in welchem keine weiteren kurzfristigen Änderungen mehr auftreten. Bestimmt wird die Fahrbetriebsstrategie anhand eines Energieprofils, beispielsweise im Hinblick auf den Verbrauch und den Zeitbedarf. Das Energieprofil wiederum wird aus Fahrer-, Fahrzeug-, Fahrstrecken- und Wetterdaten sowie fahrerspezifischer Daten berechnet. Die Fahrstreckendaten werden aus einer digitalen Straßenkarte mit Höhenangabe oder von einem GPS eingele- sen. Über ein RDS-T C-System soll das Energieprofil an zu erwartende geänderte Verkehrswegbedingungen oder Verkehrsbedingungen, beispielsweise Stau, angepasst werden. Zur Umsetzung werden keine weiteren Ausführungen gemacht. Das vorgeschlagene Verfahren ist auf ein Kraftfahrzeug und der letztendlich bestimmenden Festlegung der Antriebsart durch den Fahrer ausgerichtet. Dadurch ist die Kraftstoffeinsparung schwer abschätzbar. In a method known from DE 102 26 143 B4 for controlling a hybrid drive, the drive type is proposed by a driving operating strategy. The proposed driving strategy is considered set if the driver does not intervene in the system. On the other hand, if the driver actuates the driving or the brake pedal at short notice, the proposed driving operating strategy is discarded and a new driving strategy is calculated. This takes place until a stationary state is reached, in which no further short-term changes occur more. The driving strategy is determined on the basis of an energy profile, for example with regard to consumption and the time required. The energy profile, in turn, is calculated from driver, vehicle, route and weather data as well as driver-specific data. The route data is taken from a digital road map with altitude information or from a GPS. sen. Using an RDS-T C system, the energy profile is to be adapted to expected changes in traffic route conditions or traffic conditions, such as congestion. No further comments are made on the implementation. The proposed method is geared to a motor vehicle and the final determination of the type of drive by the driver. This makes the fuel savings difficult to estimate.
DE 10 2008 038 753 A1 offenbart ein eingangs genanntes Verfahren, das es ermöglicht, vor Fahrtantritt die streckenabschnittsbezogenen Antriebsarten des Schienenfahrzeugs mittels des elektronischen Streckenfahrplans prädiktiv festzulegen. Im Fahrbetrieb kann dann eine Positionsabweichung der Ist-Position zu einer aus dem elektronischen Streckenfahrplan ermittelten Soll-Position des Schienenfahrzeugs bestimmt werden. Aus der Positionsabweichung wiederum wird dann eine Zeitreserve berechnet. Anhand der Zeitreserve wird dann entweder die Antriebsart beibehalten oder gewechselt. Beispielsweise bei einer negativen Zeitreserve im Sinne einer Verspätung wird in eine Antriebsart mit höherer Leistungsabgabe gewechselt. Aus Sicherheitsgründen wird vor Aktivierung der Antriebsart höherer Leistungsabgabe geprüft, ob die zu erwartende Geschwindigkeit signifikant von derjenigen Geschwindigkeit, welche durch den elektronischen Streckenfahrplan definiert ist, abweicht. Bei einer signifikanten Abweichung muss zuerst durch die Leitstelle eine Freigabe erteilt werden, beispielsweise indem diese einen modifizierten elektronischen Streckenfahrplan zur Verfügung stellt. Dieselbe Betrachtung gilt auch für den Fall, dass eine Antriebsart niedrigerer Leistungsabgabe initiiert werden soll. DE 10 2008 038 753 A1 discloses a method mentioned at the outset, which makes it possible to predetermine the distance-segment-related drive types of the rail vehicle by means of the electronic route timetable before departure. When driving, a position deviation of the actual position can then be determined to a determined from the electronic distance timetable target position of the rail vehicle. In turn, a time reserve is calculated from the position deviation. Based on the time reserve then either the drive is maintained or changed. For example, in the case of a negative time reserve in the sense of a delay, a change is made to a drive with a higher power output. For safety reasons, before activation of the higher power output drive type, it is checked whether the expected speed deviates significantly from the speed defined by the electronic route timetable. In the event of a significant deviation, clearance must first be granted by the control center, for example by providing a modified electronic route timetable. The same consideration applies to the case that a drive of lower power output is to be initiated.
Gemäß DE 10 2008 038 753 A1 können über ein prädiktives Modell Soll-Systemgrößen des Hybridantriebs, beispielsweise eine Soll-Motorleistung, bestimmt werden. Beispielsweise können während des Fahrbetriebs Ist-Systemgrößen eingelesen werden und eine Abweichung der Ist- von den Soll-Systemgrößen berechnet werden. Über eine Grenzwertbetrachtung kann dann entschieden werden, ob kein Eingriff in das System erfolgt oder ob das Modell mittels der Ist-Systemgrößen trainiert wird. Als Sicherheitsmaßnahme kann vorgesehen sein, dass das Modell von einem Sicherheitsmanagement überwacht wird. Dieses Verfahren ist noch verbesserungswürdig. Wünschenswert ist es, eine verbesserte, insbesondere umfassendere, Steuerung zu erreichen. An dieser Stelle setzt die Erfindung an, deren Aufgabe es ist, ein Verfahren und eine Vorrichtung anzugeben, die eine verbesserte, insbesondere umfassendere, Steuerung eines Hybridantriebs erlaubt. Insbesondere soll ein verbessertes Verfahren und eine Vorrichtung zur Steuerung eines Hybridantriebs in einem Schienenfahrzeug bereitgestellt werden, welche die Gegebenheiten des Schienenverkehrs nutzt und den Rahmenbedingungen dieses Verkehrssystem des Schienenverkehrs gerecht wird. Insbesondere soll eine Kraftstoffeinsparung unter Berücksichtigung des Energiespeichers erreicht werden. According to DE 10 2008 038 753 A1, nominal system variables of the hybrid drive, for example a desired engine power, can be determined via a predictive model. For example, actual system variables can be read during driving and a deviation of the actual system variables from the nominal system variables can be calculated. By means of a limit value analysis, it can then be decided whether there is no intervention in the system or whether the model is being trained by means of the actual system variables. As a safety measure it can be provided that the model is monitored by a safety management. This method is still in need of improvement. It is desirable to achieve an improved, in particular more comprehensive, control. At this point, the invention begins, whose object is to provide a method and a device which allows an improved, in particular more comprehensive, control of a hybrid drive. In particular, an improved method and a device for controlling a hybrid drive in a rail vehicle to be provided, which uses the conditions of rail transport and the framework of this transport system of rail transport is fair. In particular, a fuel saving in consideration of the energy storage is to be achieved.
Diese Aufgabe wird durch die Erfindung mit einem Verfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 gelöst. Betreffend die Vorrichtung führt die Erfindung auch auf eine Steuer- Steuereinrichtung zur prädiktiven Steuerung eines Hybridantriebs für ein Schienenfahrzeug gemäß Anspruch 12. Betreffend die Vorrichtung führt die Erfindung auch auf einen Hybridantrieb für ein Schienenfahrzeug, insbesondere ein Schienenfahrzeug mit einem Hybridantrieb, gemäß dem Anspruch 13. This object is achieved by the invention with a method having the features of claim 1. Regarding the device, the invention also leads to a control control device for the predictive control of a hybrid drive for a rail vehicle according to claim 12. Regarding the device, the invention also leads to a hybrid drive for a rail vehicle, in particular a rail vehicle with a hybrid drive, according to claim 13.
Die Erfindung geht von der Überlegung aus, dass die Rahmenbedingungen beim Betrieb eines Schienenfahrzeugs durch den elektronischen Streckenfahrplan vorgegeben werden, welcher -wie bekannt- vor Fahrtantritt z. B. über Richtfunk in das Zugsteuergerät eingelesen wird. Im elektronischen Streckenfahrplan sind die streckenabschnittsbezogenen Geschwindigkeiten und damit auch der Zeitrahmen zwischen zwei Wegpunkten hinterlegt. Das Verfahren ermöglicht es vorteilhaft, dass -insbesondere vor Fahrtantritt- die streckenabschnittsbezogenen Antriebsarten des Schienenfahrzeugs mittels des elektronischen Streckenfahrplans prädiktiv festgelegt werden. Insbesondere hat es sich im Rahmen einer bevorzugten Weiterbildung als vorteilhaft erwiesen jedenfalls grundsätzlich von einem Verfahren auszugehen, wie es in DE 10 2008 038 753 A1 beschrieben ist, deren Offenbarungsgehalt hiermit vollständig durch Zitat in diese Anmeldung aufgenommen ist. Auch vorliegend wird zur prädiktiven Festlegung der streckenabschnittsbezogenen Antriebsarten vor Fahrtantritt ein entsprechendes Modell als prädikti- ver Beobachter verwendet. The invention is based on the consideration that the framework conditions in the operation of a rail vehicle by the electronic route timetable are given, which, as known before driving z. B. is read via radio in the train control unit. In the electronic route timetable, the distance-segment-related speeds and thus also the time frame are stored between two waypoints. The method advantageously makes it possible, in particular before the start of the journey, to predetermine the route segment-related drive types of the rail vehicle by means of the electronic route timetable. In particular, in the context of a preferred development, it has proved to be advantageous, in principle, to start from a method as described in DE 10 2008 038 753 A1, the disclosure content of which is hereby fully incorporated by reference into this application. In the present case too, a corresponding model is used as the predictive observer for the predictive determination of the distance-segment-related drive types prior to driving.
Die prädiktive Regelung gehört zur Klasse der modellbasierten Regelungsverfahren und gestattet eine Vorhersage in die Zukunft, dem so genannten Prädiktionshorizont. Zentraler Gedanke ist die Nutzung des elektronischen Streckenfahrplans, welcher, z. B. in Verbindung mit einem Höhenprofil, als vorausschauendes Verfahren in vorteilhafter Weise das Kraftstoff-Einsparpotential in vollem Umfang nutzt. D. h., die eingesetzte Energie wird über die prädiktive Regelung minimiert. Für den Betreiber verringern sich daher die Betriebskosten. Das Modell bietet auch die Möglichkeit ein individuelles Verhaltensmuster des Schienenfahrzeugführers zu erfassen und abzuspeichern. Beim erneuten Durchfahren derselben Wegstrecke mit demselben Schienenfahrzeugführer kann dann auf dessen individuelles Verhaltensmuster zurückgegriffen werden. Die Erfindung geht weiter von der Überlegung aus, dass eine alleinige Vorgabe des Streckenfahrplans z. B. über ein Zugsteuergerät noch verbessert werden kann. Insbesondere erweist sich eine Leistungsführung mittels einer Antriebsart und durch Systemgrößen einer Sollposition und einer Sollmotorleistung in Bezug auf eine Zeitreserve zwar als grundsätzlich vorteilhaft; jedoch ist der dieser prädiktiven Lösung zugrundliegende Ansatz noch ergänzbar um eine vorteilhafte Steuerung des Energiespeichers; konkret eine modellbasierte prädiktive Steuerung des Energiespeichers. Die Erfindung hat erkannt, dass ein Hybridantrieb unabhängig von einer Antriebsart regelmäßig auf einen Energiespeicher zurückgreifen muss. Lediglich die Vorgabe von Ist-Werten des Energiespeichers, z. B. seitens eines Batteriemanagements, für eine prädiktive Steuerung einer Antriebsart kann unzureichend sein, z. B. wenn eine Batterie überladen wird oder völlig entleert wird oder auf andere Weise jenseits eines vorteilhaften Lastpunkts betrieben wird. The predictive control belongs to the class of model-based control methods and allows a prediction into the future, the so-called prediction horizon. Central idea is the use of the electronic route timetable, which, for. B. in conjunction with a height profile, as a forward-looking method advantageously utilizes the fuel-saving potential in full. This means that the energy used is minimized via the predictive control. For the operator decrease hence the operating costs. The model also offers the possibility of capturing and storing an individual behavior pattern of the rail vehicle driver. When re-driving through the same route with the same rail vehicle driver can then be accessed on the individual behavior patterns. The invention continues from the consideration that a sole specification of the route timetable z. B. can still be improved via a train control unit. In particular, a power control by means of a drive type and by system variables of a desired position and a target engine power with respect to a time reserve proves to be fundamentally advantageous; however, the approach underlying this predictive solution can still be supplemented by an advantageous control of the energy store; specifically a model-based predictive control of the energy storage. The invention has recognized that a hybrid drive must regularly resort to an energy storage regardless of a type of drive. Only the specification of actual values of the energy storage, z. B. part of a battery management, for a predictive control of a drive can be insufficient, z. B. when a battery is overcharged or completely emptied or otherwise operated beyond an advantageous load point.
Die Erfindung hat erkannt, dass der Energiespeicher als Element das Hybridantriebs - über ein beschränktes Batterie- und Sicherheitsmanagement hinaus- möglichst vorteil- haft zur Antriebsart passend, insbesondere aber grundsätzlich unabhängig von dieser, geführt werden sollte. Die Erfindung sieht deshalb vor, dass die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers unter Nutzung eines Energiespeichermodells prädiktiv bestimmt wird. Die Erfindung hat erkannt, dass der Energiespeicher technisch und kostenmäßig ein wesentliches Element des Hybridantriebs darstellt. Die über eine normale Steuerung und Regelung hinausgehende prädiktiv bestimmte Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers hat den Vorteil, dass dem Energiespeicher, insbesondere dem Energiespeichermanagement, ein Referenzpunkt zur Verfügung gestellt werden kann. Aufgrund dessen ist es möglich, den Betrieb des Energiespeichers vergleichsweise optimiert zu führen. Beispielsweise kann der Betrieb des Energiespeichers -bei vorbekannten Rahmenbedingungen und aufgrund der prädiktiv bestimmten Betriebsführung- im Hinblick auf eine bevorstehende besonders hohe Beanspruchung des Energiespeichers ausgelegt werden. In einem anderen Beispiel kann die Betriebsführung im Hinblick auf eine besonders hohe bevorstehende Aufladung des Energiespeichers ausgelegt werden. Derartige Beispiele zeigen, dass es die prädiktiv bestimmte Betriebsführung grundsätzlich ermöglicht, den Energiespeicher im Hinblick auf eine für dessen Funktionsweise vorteilhafte Regeneration auszulegen; z. B. kann eine möglichst hohe Amplitude einer Ladung und Entladung, insbesondere eine komplette Ladung und komplette Entladung angestrebt werden. Das Konzept der Erfindung bietet die Grundlage dafür, den Energiespeicher an einen möglichst optimierten Arbeitspunkt zu führen; dies hat den Vorteil, dass eine übermäßige Schädigung der Elektroden, insbesondere der Kathoden, des Energiespeichers vermieden wird. The invention has recognized that the energy storage element as an element of the hybrid drive - over a limited battery and safety management also advantageous as possible to the drive should fit, but in principle, regardless of this, should be performed. The invention therefore provides that the operation management of the electrical energy storage is determined using a predictive energy storage model. The invention has recognized that the energy storage represents technically and in terms of cost an essential element of the hybrid drive. The beyond a normal control and regulation beyond predictive operation management of the electrical energy storage has the advantage that the energy storage, in particular the energy storage management, a reference point can be provided. Due to this, it is possible to perform the operation of the energy storage comparatively optimized. For example, the operation of the energy storage device-in the case of previously known framework conditions and on the basis of the predictively determined operation management-can be designed with regard to an imminent particularly high load on the energy storage device. In another example, the operational management may be in view of a particularly high impending charge of the Energy storage are designed. Such examples show that the prediction of certain operating management basically makes it possible to design the energy store with regard to a regeneration advantageous for its mode of operation; z. B. the highest possible amplitude of charge and discharge, in particular a complete charge and complete discharge can be sought. The concept of the invention provides the basis for guiding the energy store to an optimally optimized operating point; This has the advantage that excessive damage to the electrodes, in particular the cathodes, of the energy store is avoided.
Insgesamt bietet die prädiktiv bestimmte Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers die Basis für eine vorteilhaft verlängerte Lebensdauer desselben. Für einen Hybridantrieb wird die Verfügbarkeit einer elektrisch verschleißfreien Bremse erhöht; nämlich aufgrund der Verfügbarkeit des elektrischen Energiespeichers mit vergleichsweise optimiertem Aufladepotential; dieses steht aufgrund der prädiktiv bestimmten Betriebsführung des Energiespeichers grundsätzlich zur Verfügung. Die prädiktiv bestimmte Betriebsführung erhöht darüber hinaus die Betriebssicherheit des elektrischen Energiespeichers. Aufgrund der prädiktiv bestimmten Betriebsführung wird insbesondere eine Kompensation von latenter Ladung im elektrischen Betriebsspeicher möglich. Overall, the predictive certain operation of the electrical energy storage provides the basis for an advantageous extended life of the same. For a hybrid drive, the availability of an electrically wear-free brake is increased; namely due to the availability of the electrical energy storage with comparatively optimized charging potential; This is basically available due to the predictively determined management of the energy storage. The predictively determined management also increases the reliability of the electrical energy storage. Due to the predictively determined operation management in particular a compensation of latent charge in the electrical operating memory is possible.
Vorteilhafte Weiterbildungen der Erfindung sind den Unteransprüchen zu entnehmen und geben im Einzelnen vorteilhafte Möglichkeiten an, dass oben erläuterte Konzept im Rahmen der Aufgabenstellung sowie hinsichtlich weiterer Vorteile zu realisieren. Advantageous developments of the invention can be found in the dependent claims and specify in particular advantageous ways to realize the above-described concept within the scope of the task and with regard to further advantages.
Dem Konzept der Erfindung folgend kann die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers unter Nutzung des Energiespeichermodells prädiktiv bestimmt werden, insbesondere unter Nutzung eines auf den elektrischen Energiespeicher abgestimmten Prädiktionshorizonts. Im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung wird für die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers ein Prädiktionshorizont vorgegeben. Insbesondere kann der Prädiktionshorizont auf die Betriebsführung, insbesondere den Betriebsmodus, des elektrischen Energiespeichers abgestimmt sein. Der insofern für den elektrischen Energiespeicher vorteilhaft ausgelegte Prädiktionshorizont kann genutzt werden, um in optimierter Weise Maßnahmen zur Lebensdauerverlängerung und Verfügbarkeit der Speicherkapazität des elektrischen Energiespeichers bereitzustellen. Der elektrische Energiespeicher ist vorteilhaft in Form einer Batterie gebildet. Für Schienenfahrzeuge ist eine Batterie vorteilhaft, da diese eine vergleichsweise große Speicherkapazität hat. Grundsätzlich kann der elektrische Energiespeicher auch als ein Superkon- densator (Super-Cap) oder dergleichen elektrischer Kondensator ausgeführt sein, der eine schnellere Verfügbarkeit von elektrischer Energie möglich macht als dies bei einer Batterie möglich ist. Following the concept of the invention, the operational management of the electrical energy store can be determined predictively using the energy storage model, in particular using a prediction horizon tuned to the electrical energy store. Within the scope of a particularly preferred development, a prediction horizon is specified for the operation management of the electrical energy store. In particular, the prediction horizon can be matched to the operational management, in particular the operating mode, of the electrical energy store. The prediction horizon that is advantageously designed for the electrical energy store can be used to provide measures for extending the service life and availability of the storage capacity of the electrical energy store in an optimized manner. The electrical energy store is advantageously formed in the form of a battery. For rail vehicles, a battery is advantageous because it has a comparatively large storage capacity. Basically, the electrical energy storage can also be used as a supercapacitor. capacitor (super-cap) or the like electrical capacitor, which makes a faster availability of electrical energy possible than is possible with a battery.
Im Rahmen einer weiteren besonders bevorzugten Weiterbildung wird zur prädiktiven Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers der elektronische Streckenfahrplan ausgewertet und in ein Fahrprofil von Streckenabschnitten umgesetzt. Die prädiktive Bestimmung der Betriebsführung kann somit auf einen Streckenabschnitt oder die Abfolge von Streckenabschnitten ausgelegt sein. In the context of a further particularly preferred development, the electronic route timetable is evaluated for the predictive operation of the electrical energy storage and converted into a driving profile of sections. The predictive determination of the operational management can thus be designed for a route section or the sequence of route sections.
Im Rahmen einer weiter besonders bevorzugten Weiterbildung ist vorgesehen, dass die prädiktive Bestimmung der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers auf Grundlage eines Energiespeichermodells, insbesondere Batteriemodells, erfolgt. Unter einem Energiespeichermodell ist grundsätzlich eine rechenbare physikalische Modellbeschreibung des Energiespeichers zu verstehen, mittels der anwendungsbezogen und im Zweifel möglichst exakt eine Regelstrecke über den Energiespeicher rekonstruiert wer- den kann. Insbesondere hat sich ein solches Vorgehen in der prädiktiven Bestimmung der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers bewährt; d. h. unter Nutzung eines Energiespeichermodells kann der Energiespeicher vorteilhaft prädiktiv gesteuert werden. Das Energiespeichermodell kann weitestgehend eine detaillierte Messwertaufnahme ersetzen, da ein Anfangszustand der zu rekonstruierenden Regelstrecke über den Energiespeicher, insbesondere Batterie, und auch die Entwicklung desselben -aufgrund des Streckenfahrplans und der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart- vergleichsweise gut bekannt ist. Eintretende Störungen können beispielsweise unter Einkopplung einer Fehlergröße berücksichtigt werden. So bietet sich eine gute Möglichkeit, den Betriebszustand des elektrischen Energiespeichers prädiktiv und mit hoher Güte zu schätzen. Im Rahmen einer vorteilhaften Weiterbildung kann eine Anzahl unterschiedlicher Energiespeichermodelle zur Verfügung gestellt werden und eine Variante eines Energiespeichermodells aus der Anzahl für einen Streckenabschnitt des Fahrprofils abgestimmten Varianten gewählt werden. Mit anderen Worten kann ein Energiespeichermodell abgestimmt werden auf unterschiedliche Energiespeichermodi und akute Zustände sowie ggfs. die Umgebung des Energiespeichers, wie beispielweise ein Ruhezustand, ein Entladezustand oder ein Ladezustand. Insbesondere hat es sich als vorteilhaft erwiesen, dass die Antriebsart und/oder die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers durch mittels eines Beobachtersystems prädiktiv bestimmt werden. Ein Beobachtersystem kann separate Beobachter für die prädiktive Bestimmung der Antriebsart und für die prädiktive Bestimmung der Batteriefüh- rung aufweisen. Es kann die Prädiktion für die Antriebsart aufgrund eines separaten ersten Prädiktionsmoduls und die Prädiktion der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers aufgrund eines separaten zweiten Prädiktionsmoduls erfolgen. Das erste und das zweite Prädiktionsmodul können hintereinander oder ineinander geschachtelt sein oder auch parallel zueinander rechnen. Insbesondere kann ein Beobachtersystem im Rahmen eines Trackmanagements, insbesondere bei einem Bahn-Hybrid-Controller, realisiert werden. Within the scope of a further particularly preferred development, provision is made for the predictive determination of the operational management of the electrical energy store to be based on an energy storage model, in particular a battery model. Under an energy storage model is basically a calculable physical model description of the energy storage to understand by means of the application related and in doubt as accurately as possible a controlled system over the energy storage can be reconstructed. In particular, such a procedure has proven itself in the predictive determination of the operation of the electrical energy storage; ie using an energy storage model, the energy storage can advantageously be predictively controlled. The energy storage model can largely replace a detailed measured value recording, since an initial state of the controlled system to be reconstructed on the energy storage, in particular battery, and also the development of the same - due to the route timetable and the stretch-section related Antriebsart- comparatively well known. Incident disturbances can be taken into account, for example, by coupling in an error variable. Thus, there is a good opportunity to estimate the operating state of the electrical energy storage predictive and high quality. In the context of an advantageous development, a number of different energy storage models can be made available and a variant of an energy storage model can be selected from the number of variants matched to a section of the driving profile. In other words, an energy storage model can be tuned to different energy storage modes and acute states as well as possibly the environment of the energy store, such as a rest state, a discharge state or a state of charge. In particular, it has proven to be advantageous for the drive type and / or the operational management of the electrical energy store to be determined predictively by means of an observer system. An observer system can have separate observers for the predictive determination of the drive type and for the predictive determination of the battery routing. The prediction for the type of drive can be made on the basis of a separate first prediction module and the prediction of the operational management of the electrical energy store on the basis of a separate second prediction module. The first and the second prediction module can be nested one behind the other or in one another or even calculate in parallel with one another. In particular, an observer system can be realized in the context of track management, in particular in the case of a railroad hybrid controller.
Die Prädiktion der Antriebsart und/oder der Betriebsführung des Energiespeichers lässt sich grundsätzlich aufgrund des zur Verfügung stehenden elektronischen Streckenfahrplans vor der Fahrt des Schienenfahrzeugs durchführen. Gleichwohl ist es aufgrund der zur Verfügung stehenden Zeitspannen auch möglich, selbst bei unerwartet auftretenden Ereignissen, während der Fahrt des Schienenfahrzeugs eine neuerliche Prädiktion für die Antriebsart und/oder die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers durchzuführen. Vorteilhaft lässt sich ein Prädiktionsmodell für die Antriebsart und/oder die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers variabel adaptieren. Es hat sich als besonders vorteilhaft erwiesen, dass -je nach Fahrprofil- ein Fahrbe- triebsmodus ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: Beschleunigen, Fahren, Bremsen, Stehen oder Langsamfahrt. Dies sind die wesentlichsten Fahrbetriebsmodi, die auftreten, z. B. bei einem Antriebsprofil, das bevorzugt gewählt ist aus der Gruppe bestehend aus Boosten, elektrisch Fahren, insbesondere Beharrungsfahren, Rekuperieren, insbesondere Rekuperieren am Lastpunkt. The prediction of the drive type and / or the operational management of the energy storage device can basically be carried out before the journey of the rail vehicle on the basis of the available electronic route timetable. However, due to the available time periods, it is also possible to carry out a renewed prediction for the type of drive and / or the operational management of the electrical energy store, even in the event of unexpected events occurring during the journey of the rail vehicle. Advantageously, a prediction model for the drive type and / or the operational management of the electrical energy store can be variably adapted. It has proved to be particularly advantageous that, depending on the driving profile, a driving mode is selected from the group consisting of: acceleration, driving, braking, standing or slow driving. These are the most essential driving modes that occur, e.g. B. in a drive profile, which is preferably selected from the group consisting of boosting, electrically driving, in particular steady driving, recuperation, in particular recuperation at the load point.
Bevorzugt kann ein Betriebsmodus des Hybridantriebs über Anteile einer Brennkraftmaschine und eines Elektromotors an einer Gesamtleistung des Hybridantriebs festgelegt sein. Die Festlegung kann beispielsweise starr im Hinblick auf einen Betriebsmodus festgelegt sein. Im Rahmen einer besonders bevorzugten Weiterbildung können das Verhältnis von Anteilen einer Brennkraftmaschine und eines Elektromotors an einer Gesamtleistung des Hybridantriebs auch variabel adaptierbar, insbesondere prädiktiv adaptierbar sein. Im Rahmen einer vergleichsweise einfachen Umsetzung des Konzepts der Erfindung hat es sich als vorteilhaft erwiesen, dass die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers abhängig von der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart des Schienenfahrzeugs oder einem Antriebsprofil des Hybridantriebs erfolgt. Dies hat den Vorteil, dass eine gemeinsame Auswertung des Streckenfahrplans zur Erstellung von Fahrprofilen und Antriebsprofilen sowohl für die prädiktive Bestimmung der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers als auch der Antriebsart genutzt werden kann. Preferably, an operating mode of the hybrid drive via shares of an internal combustion engine and an electric motor to a total power of the hybrid drive can be set. The determination can be fixed, for example, rigidly with regard to an operating mode. In the context of a particularly preferred development, the ratio of proportions of an internal combustion engine and an electric motor to a total power of the hybrid drive can also be variably adaptable, in particular predictively adaptable. In the context of a comparatively simple implementation of the concept of the invention, it has proved to be advantageous that the operation management of the electrical energy storage device is dependent on the stretch segment-related drive type of the rail vehicle or a drive profile of the hybrid drive. This has the advantage that a joint evaluation of the route timetable for the creation of driving profiles and drive profiles can be used both for the predictive determination of the operation of the electrical energy storage and the drive.
Im Rahmen einer anderen Weiterbildung kann die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers unabhängig von der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart erfolgen; dadurch kann eine unabhängige auf die separate Führung von Energiespeicher und Antriebsart ausgelegte prädiktiven Bestimmung realisiert werden, d. h. eine Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers kann unabhängig von der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart des Schienenfahrzeugs prädiktiv bestimmt werden. In the context of another development, the operation of the electrical energy storage can be independent of the stretch-segment-related drive; As a result, an independent predictive determination designed for the separate guidance of the energy store and drive type can be realized, ie. H. An operational management of the electrical energy storage device can be determined predictively independently of the route segment-related drive mode of the rail vehicle.
Bevorzugt ist die Möglichkeit einer Optimierung von Batterieparametern für eine Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers gegeben. Insbesondere ist dies möglich bei einem vorab bekannten Prädiktionshorizont auf Basis eines Energiespeichermodells, dazu kann das Energiespeichermodell beispielsweise auf unterschiedliche Zustände einer Batterie ausgelegt sein, insbesondere unabhängig von einem Streckenabschnitt. Bevorzugt lassen sich auf dieser Basis unter Zugrundelegung von Ist-Werten des Batteriemanagementsystems Parameter des elektrischen Energiespeichers in verbesserter Weise optimieren, insbesondere ein SOC, SOH und/oder Rl-Parameterwert. Preference is given to the possibility of optimizing battery parameters for operational management of the electrical energy store. In particular, this is possible in the case of a previously known prediction horizon based on an energy storage model, for which purpose the energy storage model can be designed, for example, for different states of a battery, in particular independently of a route section. On the basis of actual values of the battery management system, it is preferably possible to optimize parameters of the electrical energy store in an improved manner, in particular an SOC, SOH and / or RI parameter value.
Ausführungsbeispiele der Erfindung werden nun nachfolgend anhand der Zeichnung im Vergleich zum Stand der Technik, welcher zum Teil ebenfalls dargestellt ist, beschrieben. Diese soll die Ausführungsbeispiele nicht notwendigerweise maßstäblich darstellen, vielmehr ist die Zeichnung, wo zur Erläuterung dienlich, in schematisierter und/oder leicht verzerrter Form ausgeführt. Im Hinblick auf Ergänzungen der aus der Zeichnung unmittelbar erkennbaren Lehren wird auf den einschlägigen Stand der Technik verwiesen. Dabei ist zu berücksichtigen, dass vielfältige Modifikationen und Änderungen betreffend die Form und das Detail einer Ausführungsform vorgenommen werden können, ohne von der allgemeinen Idee der Erfindung abzuweichen. Die in der Beschreibung, in der Zeichnung sowie in den Ansprüchen offenbarten Merkmale der Erfindung können sowohl einzeln als auch in beliebiger Kombination für die Weiterbildung der Erfindung wesentlich sein. Zudem fallen in den Rahmen der Erfindung alle Kombinationen aus zumindest zwei der in der Beschreibung, der Zeichnung und/oder den Ansprüchen offenbarten Merkmale. Die allgemeine Idee der Erfindung ist nicht beschränkt auf die exakte Form oder das Detail der im Folgenden gezeigten und beschriebenen bevorzugten Ausführungsform oder beschränkt auf einen Gegenstand, der eingeschränkt wäre im Vergleich zu dem in den Ansprüchen beanspruchten Gegenstand. Bei angegebenen Bemessungsbereichen sollen auch innerhalb der genannten Grenzen liegende Werte als Grenzwerte Offenbart und beliebig einsetzbar und beanspruchbar sein. Weitere Vorteile, Merkmale und Einzelheiten der Erfindung ergeben sich aus der nachfolgenden Beschreibung der bevorzugten Ausführungsbeispiele sowie anhand der Zeichnung; diese zeigt in: eine besonders bevorzugte Ausführungsform eines Schienenfahrzeugs mit einer Steuereinrichtung umfassend einen Bahnhybrid-Controller mit einem Prädiktionsmodell zur gleichermaßen prädiktiven Bestimmung einer streckenabschnittsbezogenen Antriebsart AA als auch einer prädiktive Betriebsführung eines elektrischen Batteriespeichers; eine schematische Gegenüberstellung von Antriebsarten AA bzw. Betriebsmodi eines konventionellen Antriebs (A) bzw. eines Hybridantriebs (B) im Hinblick auf ein Fahrprofil mit typischen Streckenabschnitten, die u. a. im Hinblick auf einen Batteriespeicher relevant sind; ein Schema zur Darstellung eines variierten Prädiktionsmodells wie es unter Restriktion mittels der aus Fig. 2B ersichtlichen Fahrprofile und darauf abgestimmten Antriebsarten AA bzw. Betriebsmodi genutzt werden kann, um im Rahmen eines gegenüber Fig. 1 variierten Prädiktionsmoduls 10A, 10B in einer modellbasierten Rechnung unterschiedliche Antriebsarten prädiktiv zu bestimmen und unterschiedliche auf die Betriebsmodi ausgelegte Batteriemodi prädiktiv zu bestimmen; Embodiments of the invention will now be described below with reference to the drawing in comparison with the prior art, which is also partly shown. This is not necessarily to scale the embodiments, but the drawing, where appropriate for explanation, executed in a schematized and / or slightly distorted form. With regard to additions to the teachings directly recognizable from the drawing reference is made to the relevant prior art. It should be noted that various modifications and changes may be made in the form and detail of an embodiment without departing from the general idea of the invention. The disclosed in the description, in the drawing and in the claims features of the invention may be essential both individually and in any combination for the development of the invention. In addition, all combinations of at least two fall within the scope of the invention the features disclosed in the description, the drawing and / or the claims. The general idea of the invention is not limited to the exact form or detail of the preferred embodiment shown and described below or limited to an article that would be limited in comparison with the subject matter claimed in the claims. For the given design ranges, values within the stated limits should also be disclosed as limit values and arbitrarily usable and claimable. Further advantages, features and details of the invention will become apparent from the following description of the preferred embodiments and from the drawing; this shows in: a particularly preferred embodiment of a rail vehicle with a control device comprising a rail hybrid controller with a prediction model for the equally predictive determination of a stretch section-related drive type AA as well as a predictive operation management of an electric battery storage; a schematic comparison of types of drive AA and operating modes of a conventional drive (A) and a hybrid drive (B) in terms of a driving profile with typical sections that are relevant, inter alia, in terms of a battery storage; a scheme for representing a varied prediction model as it can be used under restriction by means of the apparent in Fig. 2B Fahrprofile and tuned drive types AA and operating modes to different drive types in a model-based calculation in the context of a comparison with FIG. 1 varied prediction module 10A, 10B predictively determine and predetermine different battery modes designed for the modes of operation;
Fig. 4 eine schematische Darstellung einer Prädiktion von Batteriemodi aufgrund einer prädiktiv bestimmten Betriebsführung einer Batterie unter Zugrundelegung entsprechender Batteriemodelle im Hinblick auf einen Streckenfahrplan mit unterschiedlichen Streckenabschnitten eines Fahrprofils und eine stre- ckenabschnittsbezogene Antriebsart eines Schienenfahrzeugs; Fig. 5 ein unter Zugrundelegung eines oder mehrerer Batteriemodelle vorteilhafter Regelkreis -beispielsweise zur Implementierung in das Prädiktionsmodul 10B der Fig. 4- der geeignet ist, einen Prädiktionshorizont vorzugeben, der gegenüber einem durch den Streckenfahrplan vorgegebenen Prädiktionshorizont modifiziert ist. 4 shows a schematic representation of a prediction of battery modes on the basis of a predefined operating management of a battery on the basis of corresponding battery models with regard to a route timetable with different route sections of a travel profile and a track section-related drive type of a rail vehicle; 5 is a control loop, for example, for implementation in the prediction module 10B of FIG. 4, which is advantageous on the basis of one or more battery models and which is suitable for specifying a prediction horizon that is modified with respect to a prediction horizon predetermined by the route timetable.
Die Figur 1 zeigt die Informationsstruktur eines Hybridantriebs 200 für ein Schienenfahrzeug 1000 als Blockschaltbild. Typischerweise umfasst ein Hybridantrieb 200 eine Brennkraftmaschine 210, einen Elektromotor 220, ein Getriebe, elektrische Umrichter und einen elektrischen Energiespeicher 230, beispielsweise ein Lithium-Ionenspeicher (Su- per-Caps). An einem gemeinsamen elektronischen Datenbus 1 , beispielsweise einem CAN-Bussystem oder Ethernet, sind ein Zugsteuergerät 2 (ZSG), ein Motorsteuergerät 3 (ECU), ein Getriebesteuergerät 4 (GS), ein Batterie-Management-Steuergerät 5 (BMS), ein Umrichter-Steuergerät 6 (VCU) und exemplarisch ein Steuergerät 7 zur Festlegung des Abgases (SCR) angeschlossen. Die am Datenbus 1 angeschlossenen Steuergeräte 2 bis 7 sind sowohl Empfänger als auch Sender. FIG. 1 shows the information structure of a hybrid drive 200 for a rail vehicle 1000 as a block diagram. Typically, a hybrid drive 200 includes an internal combustion engine 210, an electric motor 220, a transmission, electrical converters, and an electrical energy storage 230, such as a lithium-ion storage (super-caps). On a common electronic data bus 1, for example a CAN bus system or Ethernet, a train control unit 2 (ZSG), an engine control unit 3 (ECU), a transmission control unit 4 (GS), a battery management control unit 5 (BMS), an inverter Control unit 6 (VCU) and exemplarily a control unit 7 for determining the exhaust gas (SCR) connected. The controllers 2 to 7 connected to the data bus 1 are both receivers and transmitters.
Ebenfalls am Datenbus 1 angeschlossen ist eine Einheit 8 zum Empfang des Bahnrichtfunks und der Daten des GPS. Über den Bahnrichtfunk wird der elektronische Streckenfahrplan mit hinterlegter elektronischer Streckenkarte auf den Datenbus gesetzt. Die Daten des GPS umfassen die Ist-Position und die aktuelle Höhe. Ergänzt wird diese Informationsstruktur durch ein Prädiktionsmodell 9 als prädiktiver Beobachter und ein Sicherheitsmanagement 15. Das Sicherheitsmanagement 15 überwacht die Eingangsgrößen, die Ausgangsgröße und die Parameter des Prädiktionsmodells 9. Die Eingangsgrößen des Prädiktionsmodells 9 sind der elektronische Streckenfahrplan SPL, die Ist- Systemgrößen SG(IST) und die aktuelle Höhe Hh. Der elektronische Streckenfahrplan SPL mit hinterlegter elektronischer Streckenkarte wird vom Zugsteuergerät 2 bereitgestellt. Im elektronischen Streckenfahrplan SPL sind die streckenabschnittsbezogenen Geschwindigkeiten, beispielsweise die zulässige Geschwindigkeit zwischen einem Wegpunkt A und einem Wegpunkt B, enthalten. Anhand der streckenabschnittsbezogenen Geschwindigkeiten sind auch die Zeiten zwischen den Wegpunkten definiert. Die aktuelle Höhe Hh wird von der Einheit 8 auf dem Datenbus 1 bereitgestellt. Die Ist-Systemgrößen SG(IST) werden vom Motorsteuergerät 3 bereitgestellt und entsprechen ganz allgemein den verfügbaren Einzeldaten aller am Datenbus 1 angeschlossenen Steuergeräte 2 bis 7 einschließlich der Einheit 8. Hierunter sind zum Beispiel die Ist-Drehzahl der Brennkraftmaschine, die Ist-Motorleistung, der Ist- Kraftstoffverbrauch, der Status des Energiespeichers 230, die Ist-Position des Schienenfahrzeugs sowie die Öl-, die Energiespeicher-, die Kühlwasser- und die Umrichter- Temperatur zu verstehen. Die Ausgangsgröße des Prädiktionsmodells 9 ist das Signal D1 , welches auf das Motorsteuergerät 3 geführt wird. Innerhalb des Prädiktionsmodells 9 sind als funktionale Einheiten eine modellbasierte Berechnung 10, ein Vergleicher 11 , ein Datenspeicher 12, eine Optimierung 13 und ein Berechnungsalgorithmus 14 als Funktionsblock angeordnet. In der Berechnung 10 ist die Regelstrecke mathematisch abgebildet. Die Eingangsgrößen der Berechnung 10 sind der elektronische Streckenfahrplan SPL, die aktuelle Höhe Hh und ein Signal S2. Über die modellbasierte Berechnung 10 in einem Prädiktionsmodul werden die Soll-Systemgrößen SG(SL), zum Beispiel die Soll- Position oder die Soll-Motorleistung, berechnet. Die Soll-Systemgrößen SG(SL) werden auf den Vergleicher 11 geführt und parallel im Datenspeicher 12 streckenabschnittsbezogen abgespeichert. Über den Vergleicher 11 werden die Soll-Systemgrößen SG(SL), die Ist-Systemgrößen SG(IST) und die im Datenspeicher 12 abgelegten Daten -Signal S1- miteinander verglichen. Die hieraus sich ergebende Abweichung dS wird zum einen im Datenspeicher 12 abgelegt und zum anderen als Eingangsgröße auf die Optimierung 13 geführt. Über die Optimierung 13 wird in Abhängigkeit eines vorgebbaren Gewichtungsfaktors k die Abweichung dS hinsichtlich der Kosten beurteilt. Liegt die Abweichung dS unterhalb eines vorgegebenen Grenzwerts, wird der letzte Wert beibehalten, d. h., es erfolgt keine weitere Optimierung. Ist die Abweichung dS größer als der Grenzwert, so wird der aktuelle Wert als Ausgangsgröße gesetzt, Signal S1. Die Signalwerte S1 entsprechen einer Kostenfunktion, welche mittels des Maximumprinzips nach Pontrjagin und mittels der dynamischen Programmierung nach Bellman bestimmt werden. Im nachfol- genden Berechnungsalgorithmus 14 wird das Signal S1 über einen vorgegebenen Algorithmus bewertet. Hierfür anwendbare, bekannte Algorithmen sind die Levenberg- Marquart-Methode, die Newton-Verfahren oder das Nelder-Meat-Verfahren. Die Ausgangsgröße des Berechnungsalgorithmus 14 entspricht einem Stellgrößenverlauf für den betrachteten Prädiktionshorizont, welche als Signal S2 auf die Berechnung 10 zurückge- koppelt wird. Über den Rückkoppelungszweig mit Optimierung 13 und Berechnungsalgorithmus 14 wird die modellbasierte Berechnung 10 so lange trainiert, bis ein Minimum gefunden wurde. Im Datenspeicher 12 sind streckenabschnittsbezogen sowohl die Abweichung dS als auch die Soll-Systemgrößen SG(SL) abgespeichert. Also connected to the data bus 1 is a unit 8 for receiving the Bahnrichtfunks and the data of the GPS. The electronic train timetable with stored electronic route map is set on the data bus via the railway direction radio. The data of the GPS includes the actual position and the current altitude. This information structure is supplemented by a prediction model 9 as a predictive observer and a safety management 15. The safety management 15 monitors the input variables, the output variable and the parameters of the prediction model 9. The input variables of the prediction model 9 are the electronic route timetable SPL, the actual system variables SG (IST ) and the current altitude Hh. The electronic route schedule SPL with stored electronic route map is provided by the train control unit 2. The electronic route timetable SPL contains the route-segment-related speeds, for example the permissible speed between a waypoint A and a waypoint B. Based on the link-segment-related speeds, the times between the waypoints are also defined. The current altitude Hh is provided by the unit 8 on the data bus 1. The actual system quantities SG (IST) are provided by the engine control unit 3 and generally correspond to the available individual data of all the control devices 2 to 7 connected to the data bus 1, including the unit 8. Below For example, the actual speed of the engine, the actual engine power, the actual fuel consumption, the status of the energy storage 230, the actual position of the rail vehicle and the oil, the energy storage, the cooling water and the inverter temperature to understand. The output variable of the prediction model 9 is the signal D1, which is fed to the engine control unit 3. Within the prediction model 9, a model-based calculation 10, a comparator 11, a data memory 12, an optimization 13 and a calculation algorithm 14 as a functional block are arranged as functional units. In the calculation 10, the controlled system is mapped mathematically. The input variables of the calculation 10 are the electronic route schedule SPL, the current altitude Hh and a signal S2. The model-based calculation 10 in a prediction module is used to calculate the setpoint system variables SG (SL), for example the setpoint position or the setpoint engine power. The desired system quantities SG (SL) are fed to the comparator 11 and stored in parallel in the data memory 12 in relation to the distance. The reference system variables SG (SL), the actual system variables SG (IST) and the data signal S1 stored in the data memory 12 are compared with one another via the comparator 11. The resulting deviation dS is firstly stored in the data memory 12 and, on the other hand, passed on to the optimization 13 as an input variable. By way of the optimization 13, the deviation dS is evaluated with regard to the costs as a function of a predefinable weighting factor k. If the deviation dS is below a predetermined limit value, the last value is retained, ie there is no further optimization. If the deviation dS is greater than the limit value, then the current value is set as the output variable, signal S1. The signal values S1 correspond to a cost function which is determined by means of the maximum principle according to Pontrjagin and by means of dynamic programming according to Bellman. In the subsequent calculation algorithm 14, the signal S1 is evaluated via a predetermined algorithm. Applicable known algorithms for this purpose are the Levenberg-Marquart method, the Newton method or the Nelder-Meat method. The output variable of the calculation algorithm 14 corresponds to a manipulated variable profile for the considered prediction horizon, which is fed back to the calculation 10 as signal S2. Via the feedback branch with optimization 13 and calculation algorithm 14, the model-based calculation 10 is trained until a minimum has been found. In the data memory 12, both the deviation dS and the desired system quantities SG (SL) are stored in relation to the distance.
Vor Fahrtantritt werden über das Prädiktionsmodell 9 anhand des elektronischen Stre- ckenfahrplans SPL und des Höhenprofils der Fahrtstrecke die streckenabschnittsbezoge- nen Antriebsarten prädiktiv berechnet. Diese werden im Datenspeicher 12 streckenabschnittsbezogen hinterlegt. Beispielsweise eine rein verbrennungsmotorische Antriebsart bei einem Streckenabschnitt mit Steigung oder eine Antriebsart mit Rekuperation (Ener- gie-Rückspeisung) bei einem Streckenabschnitt mit Gefälle. Während des Fahrbetriebs beurteilt das Motorsteuergerät 2 anhand der Daten D1 den aktuellen Zustand des Gesamtsystems und veranlasst gegebenenfalls über den Datenbus 1 eine Änderung der Antriebsart. Am Beispiel einer Positionsabweichung wird dies näher erklärt. Before the start of the journey, the route segment-related information is calculated via the prediction model 9 on the basis of the electronic route timetable SPL and the altitude profile of the route. NEN drive types calculated predictively. These are stored in the data memory 12 stretch-segment related. For example, a purely internal combustion engine type of drive in a section of track with slope or a drive type with recuperation (energy recovery) in a section of the road with a gradient. During the driving operation, the engine control unit 2 evaluates the current state of the overall system on the basis of the data D1 and optionally initiates a change of the drive type via the data bus 1. This is explained in more detail using the example of a position deviation.
Die Soll-Position wird über die Berechnung 10 als eine der Soll-Systemgrößen SG(SL) bestimmt. Die Ist-Position wird als eine der Ist-Systemgrößen SG(IST) vom Motorsteuergerät 3 dem Prädiktionsmodell 9 als Eingangsgröße bereitgestellt. Der Vergleicher 11 berechnet eine Abweichung dS der Ist-Systemgrößen SG(IST) zu den Soll- Systemgrößen SG(SL). Die Abweichung dS entspricht in diesem Beispiel also einer Positionsabweichung. Diese wird im Datenspeicher 12 streckenabschnittsbezogen abgelegt. Die Datenwerte D1 werden zyklisch vom Motorsteuergerät 2 eingelesen und beurteilt. Hierzu berechnet das Motorsteuergerät 2 anhand des Datenwerts D1 , welcher die Positionsabweichung kennzeichnet, eine Zeitreserve. Bei einer negativen Zeitreserve im Sinne einer Verspätung wird in eine Antriebsart mit höherer Leistungsabgabe gewechselt. Bei einer Zeitreserve innerhalb eines Toleranzbands wird die Antriebsart beibehalten und bei einer positiven Zeitreserve im Sinne eines verfrühten Ankommens wird in eine Antriebsart mit niedrigstem Energieverbrauch gewechselt. Würde das Schienenfahrzeug 1000den nächsten Wegpunkt, zum Beispiel einen Bahnhof (Bhf), zu spät erreichen, so initiiert das Motorsteuergerät 3 einen Wechsel in die kombinierte Antriebsart aus Brennkraftmaschine 210 und Elektromotor 220. Die kombinierte Antriebsart bewirkt eine erhöhte zu erwartende Geschwindigkeit. Aus Sicherheitsgründen wird vor Aktivierung der Antriebsart höherer Leistungsabgabe geprüft ob die zu erwartende Geschwindigkeit signifikant von derjenigen Geschwindigkeit, welche durch den elektronischen Streckenfahrplan SPL definiert ist, abweicht. Ist dies der Fall, muss zuerst durch die Leitstelle eine Freigabe erteilt werden, beispielsweise indem diese einen modifizierten elektronischen Streckenfahrplan zur Verfügung stellt. The desired position is determined via the calculation 10 as one of the desired system variables SG (SL). The actual position is provided as one of the actual system variables SG (IST) from the engine control unit 3 to the prediction model 9 as an input variable. The comparator 11 calculates a deviation dS of the actual system quantities SG (IST) to the target system variables SG (SL). The deviation dS thus corresponds to a position deviation in this example. This is stored in the data memory 12 stretch-related. The data values D1 are cyclically read in by the engine control unit 2 and assessed. For this purpose, the engine control unit 2 calculates a time reserve based on the data value D1 which characterizes the position deviation. With a negative time reserve in the sense of a delay, a change is made to a drive with a higher power output. With a time reserve within a tolerance band, the drive mode is maintained and with a positive time reserve in the sense of a premature arrival is switched to a drive with the lowest energy consumption. If the rail vehicle 1000 reached the next waypoint, for example a train station (Bhf), too late, the engine control unit 3 initiates a change to the combined drive mode of internal combustion engine 210 and electric motor 220. The combined drive mode causes an increased expected speed. For safety reasons, before activation of the higher power output drive type, it is checked whether the expected speed differs significantly from the speed defined by the electronic section schedule SPL. If this is the case, clearance must first be granted by the control center, for example by providing a modified electronic route timetable.
Im Rahmen des Konzepts der Erfindung wurde erkannt, dass es grundsätzlich auf Basis dieses an sich aus DE 10 2008 038 753 A1 bekannten Ansatzes möglich ist, auch die prädiktive Bestimmung einer Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers 230 vorzunehmen. Dazu wird vorliegend ein Batterie-Ist-Status mittels Batteriestatus-Ist- Werten BS(IST) des elektrischen Energiespeichers 230 der modellbasierten Berechnung 10 zugeführt. Der Ist-Status der Batterie wird der modellbasierten Berechnung 10 vom Batteriemanagement-Steuergerät 5 zur Verfügung gestellt; grundsätzlich steht der Batterie-Ist-Status als Teil der Ist-Systemgrößen SG(IST) über den elektronischen Datenbus 1 auch dem Motorsteuergerät 3 zur Verfügung. Zusätzlich werden auch aktuelle Batterie- modell-Daten BM(IST)-abhängig vom gewählten Energiespeichermodell BM-- der modellbasierten Berechnung 10 zugeführt. In the context of the concept of the invention, it was recognized that it is fundamentally possible on the basis of this approach, which is known per se from DE 10 2008 038 753 A1, to also carry out the predictive determination of operational management of the electrical energy store 230. For this purpose, in the present case, a battery actual status is obtained by means of battery status actual values BS (IST) of the electrical energy store 230 of the model-based calculation 10 supplied. The actual status of the battery is provided to the model-based calculation 10 by the battery management controller 5; In principle, the battery actual status is also available to the engine control unit 3 as part of the actual system variables SG (IST) via the electronic data bus 1. In addition, current battery model data BM (IST) are also supplied to the model-based calculation 10, depending on the selected energy storage model BM--.
Die aktuellen Batteriemodell-Daten BM(IST) werden der modellbasierten Rechnung 10 und dem Datenbus zur Verfügung gestellt. Damit ist die modellbasierte Rechnung 10 nicht nur in der Lage eine Antriebsart AA für die Soll-SystemgrölJen SG(SL) zur Verfü- gung zu stellen, sondern auch eine Betriebsführung des Energiespeichers 230 gemäß einer prädiktiven Bestimmung. Auch die Batteriestatus-Soll-Werte BS(SL) können - analog zur vorgenannten Weise mit den Soll-Systemgrößen SG(SL) oder separat- an den Vergleicher 11 weitergegeben werden, um dort mit den Batteriestatus-Ist-Werten BS(IST) verglichen zu werden. Im Rahmen der zuvor erläuterten Regelstrecke lassen sich diese mit der Abweichung dS oder in analoger Weise in der weiteren Regelschleife als Signal S1 und S2 in die modellbasierte Berechnung 10 zurückführen oder als Datenwert D1 zyklisch dem Motorsteuergerät 3 zur Verfügung stellen. The current battery model data BM (IST) is provided to the model-based invoice 10 and the data bus. Thus, the model-based calculation 10 is not only able to provide a drive type AA for the target system sizes SG (SL), but also an operational management of the energy store 230 according to a predictive determination. The battery status setpoint values BS (SL) can also be passed on to the comparator 11 analogously to the aforementioned manner with the desired system variables SG (SL) or separately, where they are compared with the battery status actual values BS (IST) to become. In the context of the previously explained controlled system, these can be fed back into the model-based calculation 10 with the deviation dS or in an analogous manner in the further control loop as signal S1 and S2 or cyclically provided to the engine control unit 3 as data value D1.
Im Folgenden wird anhand einer bevorzugten Ausführungsform im Einzelnen beschrieben wie unter Zugrundelegung des Energiespeichermodells BM 5' eine prädiktive Be- Stimmung der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers 230 erfolgen kann. In the following, with reference to a preferred embodiment, it will be described in detail how, based on the energy storage model BM 5 ', a predictive tuning of the operation of the electrical energy storage device 230 can take place.
Fig. 2 zeigt in Ansichten (A) und (B) den Vergleich eines Ablaufs von Antriebsarten eines konventionellen Dieselmotors und eines Betriebsmodus 500 eines Hybridantriebs 200 aus einem Dieselmotor und einem Elektromotor; in beiden Fällen unter Berücksichtigung eines Bremsvorgangs mit einer Bremse. In beiden Fällen sind die Antriebsarten bzw. Betriebsmodi einem Fahrprofil zugeordnet, wie es beispielsweise durch einen elektronischen Streckenfahrplan für ein Schienenfahrzeug 1000 vorgegeben ist. Beispielsweise ist aus Fig. 2A im Detail ersichtlich, dass bei einem Streckenabschnitt, der eine Beschleunigung erforderlich macht ein Anteil von praktisch 100 % der Antriebsenergie dem Dieselmotor zugeordnet werden kann. Beispielsweise nach Erreichen der maximal zulässigen Fahrzeuggeschwindigkeit oder Reisegeschwindigkeit ist nur noch diejenige Antriebsleistung erforderlich, welche zur Beibehaltung eines Beharrungszustands notwendig ist. Im Beharrungszustand liegen daher die Betriebspunkte einer Brennkraftmaschine 210 wie einem Dieselmotor im Motorkennfeld in einem Bereich mit deutlich geringerer Antriebs- energie aber gleichwohl höheren spezifischen Kraftstoffverbrauchs. Für den Streckenabschnitt„Fahrt" ist etwa 50 % einer Antriebsenergie eines Dieselmotors angemessen. Für den Streckenabschnitt „Bremsen" ist üblicherweise eine vollständige Auslastung der Bremse, d. h. 100 % Bremsenergie erforderlich. Bei Langsamfahrt oder Stehen beispielsweise in einem Bahnhof Bhf oder dergleichen ist üblicherweise eine Antriebsenergie von 10 % eines Dieselmotors anzusetzen. Für die gleiche Abfolge von durch einen elektronischen Streckenfahrplan vorgegebenen Streckenabschnitten301 , 302, 303, 304 eines Fahrprofils 300 ergibt sich in Fig. 2B eine Abfolge von Fahrbetriebsmodi 400 I „Beschleunigung", II„Fahren", III„Bremsen", IV„Stehen" bzw.„Langsamfahrt". Diesen Fahrbetriebsmodi 400 sind Betriebsmodi 500 des Hybridantriebs 200 aus Brennkraftmaschine 210 (Dieselmotor), Elektromotor 220 (Motor/Generator) und Bremse bzw. Generator wie folgt zugeordnet. FIG. 2 shows in views (A) and (B) the comparison of a flow of drive modes of a conventional diesel engine and an operation mode 500 of a hybrid drive 200 of a diesel engine and an electric motor; in both cases, taking into account a braking process with a brake. In both cases, the types of drive or operating modes are assigned to a driving profile, as specified for example by an electronic route timetable for a rail vehicle 1000. For example, it can be seen in detail from FIG. 2A that for a section that requires acceleration, a proportion of virtually 100% of the drive energy can be assigned to the diesel engine. For example, after reaching the maximum permissible vehicle speed or cruising speed, only that drive power is required which is necessary to maintain a steady-state condition. In the steady state, therefore, the operating points of an internal combustion engine 210, such as a diesel engine in the engine map, lie in an area with significantly lower driving power. energy but higher specific fuel consumption. Approximately 50% of the drive power of a diesel engine is appropriate for the "drive" section of the route, while the "braking" section usually requires full utilization of the brake, ie 100% braking energy. When driving slowly or standing, for example, in a station Bhf or the like, a drive energy of 10% of a diesel engine is usually to be set. For the same sequence of route sections 301, 302, 303, 304 of a driving profile 300 given by an electronic route timetable, a sequence of driving modes 400 I "acceleration", II "driving", III "braking", IV "standing" results in FIG. 2B. These driving modes 400 are assigned operating modes 500 of the hybrid drive 200 of engine 210 (diesel engine), electric motor 220 (motor / generator) and brake or generator as follows.
Für den Fahrbetriebsmodus 400 I "Beschleunigen" wird der Hybridantrieb 200 vorliegend im Antriebsprofil APi„Boosten" betrieben. Der Anteil einer Brennkraftmaschine 210 und eines Elektromotors 220 in diesem Betriebsmodus 500 beträgt 75 % bzw. 25 % der Gesamtleistung. Für den Fahrbetriebsmodus 400 II„Fahrt" ist vorliegend der mit Fahren oder„Hybrid/Eco" bezeichnete Betriebsmodus 500 des Hybridantriebs 200 umgesetzt; bei diesem kann 50 % der Gesamtleistung aus der Brennkraftmaschine 210 (Dieselmotor) bestritten werden. Für den Fahrbetriebsmodus 400 III„Bremsen" befindet sich der Hybridantrieb 200 im Antriebsprofil APiii Rekuperieren, d. h. über den Generator können 80 % der aus dem Bremsen gewonnenen Bremsleistung der Batterie zugeführt werden und 20 % der Bremsleistung sind über die Bremse zu bestreiten. Für den Fahrbetriebsmodus 400 IV "Stehen oder Langsamfahrt" kann der Hybridantrieb 200 im Antriebsprofil APii„Elektrisch Fahren" betrieben werden; dafür sind etwa 10 % des Energiepotentials des Elektromotors anzusetzen. For the driving mode 400 I "accelerate" the hybrid drive 200 is currently operated in the drive profile APi "Boost." The proportion of an internal combustion engine 210 and an electric motor 220 in this operating mode 500 is 75% and 25% of the total power. In the present case, the operating mode 500 of the hybrid drive 200, referred to as driving or "hybrid / Eco", is implemented, in which case 50% of the total output from the internal combustion engine 210 (diesel engine) can be dispensed with 200 in drive profile APiii Recuperation, d. H. 80% of the braking power generated by braking can be supplied to the battery via the generator and 20% of the braking power can be supplied via the brake. For the driving mode 400 IV "standing or slow driving", the hybrid drive 200 can be operated in the drive profile APii "electric driving", for which approximately 10% of the energy potential of the electric motor must be applied.
Wie aus der Kennzeichnung in Fig. 2B ersichtlich, ist für den Fahrbetriebsmodus 400 I des Hybridantriebs 200 „Beschleunigen" 25 % des Elektromotors (APi Boosten), im Fahrbetriebsmodus 400 III„Bremsen" 80 % des Generators (APiii "Lastpunkt rekuperieren") und im Fahrbetriebsmodus 400 IV "Stehen oder Langsamfahrt" (APii„elektrisch fahren") 10 % des Elektromotors an Leistung zu erbringen. In diesen drei Fällen kommt dem elektrischen Energiespeicher 230 wie einer Batterie oder einem Superkondensator erheblich Bedeutung zur Deckung bzw. Aufnahme (Rekuperieren) der Leistung zu. Ein Batteriemodus 530 sollte also vorteilhaft gewählt werden; vorliegend wird die prädiktive Steuerung desselben beispielhaft beschrieben. Bei dieser Ausführungsform ist der modellbasierten Berechnung 10 ein prädiktives modellbasiertes Prädiktionsmodul 10A vorgegeben, das die vorgenannten Betriebsmodi zur Bestimmung der Soll-Systemgrößen SG(SL) alternativ berücksichtigt. Dem hinterlegt ist ein nachgeordnetes Prädiktionsmodul 10B der Fig. 4, das aufgrund des vorgenannten Energiespeichermodells BM 5' Betriebsdaten zur optimierten Betriebsführung der Batterie unter Berücksichtigung von Alterungseffekten prädiktiv berechnet. As can be seen from the marking in FIG. 2B, for the driving mode 400 I of the hybrid drive 200 "accelerate" 25% of the electric motor (APi Boosten), in driving mode 400 III "braking" 80% of the generator (APiii "recuperation load point") and in driving mode 400 IV "standing or slow driving" (APii "electrically driving") 10% of the electric motor to provide power In these three cases, the electrical energy storage 230 as a battery or a supercapacitor significantly importance to cover or recording (recuperation) Thus, a battery mode 530 should be chosen advantageously, in the present case the predictive control thereof is described as an example. In this embodiment, the model-based calculation 10 is given a predictive model-based prediction module 10A, which alternatively takes into account the abovementioned operating modes for determining the desired system variables SG (SL). This is based on a subordinate prediction module 10B of FIG. 4, which predicts operating data for the optimized operation of the battery, taking account of aging effects, on the basis of the aforementioned energy storage model BM 5 '.
Zunächst bezugnehmend auf Fig. 3 werden dem Prädiktionsmodul 10A über die modellbasierte Berechnung 10 Daten zur aktuellen Höhe Hh der Streckenfahrplan SPL und Ist- Systemgrößen SG(IST) und Batteriestatus-Ist-Werte BS(IST) vom Batteriemanagement- Steuergerät 5 zur Verfügung gestellt. Die Eingangsgrößen werden genutzt, um den elektronischen Streckenfahrplan SPL in ein Fahrprofil 300 von Streckenabschnitten 301 , 302, 303, 304 umzusetzen, wie dies anhand von Fig. 2B beispielhaft erläutert ist. Aus dieser Streckenanalyse ergibt sich eine Restriktion des Rechenabschnitts 10A.1 betreffend die Prädiktion von Betriebsmodi 500 für den Hybridantrieb 200. Dies führt nämlich auf die im Rechenabschnitt 10A.2 dargestellten Antriebsprofile APi "Boosten", ii„elektrisch Fahren" und iii„Lastpunkt Rekuperieren". Auf dieser Grundlage kann eine Abfolge von Betriebsmodi 500 mit den entsprechenden Anteilen 520 von Energieumsätzen sowie Leistungsanforderungen erstellt werden, wie diese im oberen Teil der Fig. 2B dargestellt sind. Diese Art einer prädiktiven Bestimmung einer streckenabschnittsbezogenen Antriebsart AA und Betriebsmodi 500 führt zu einer Matrix von Soll-Systemgrößen SG(SL), die am Ausgang des modellbasierten Prädiktionsmoduls 10A bzw. am Ausgang der modellbasierten Berechnung 10 zur Verfügung stehen. Die Matrix wird auch zur weiteren Analyse als Eingangsdaten für das in Fig. 4 dargestellte prädiktive Prädiktionsmodul 10B basie- rend auf dem Energiespeichermodell BM genutzt. Referring first to FIG. 3, prediction module 10A is provided with data on actual altitude Hh of distance timetable SPL and actual system quantities SG (IST) and battery status actual values BS (IST) from battery management controller 5 via model-based calculation 10. The input variables are used to convert the electronic route schedule SPL into a driving profile 300 of route sections 301, 302, 303, 304, as is explained by way of example with reference to FIG. 2B. From this route analysis results in a restriction of the computing section 10A.1 concerning the prediction of operating modes 500 for the hybrid drive 200th This leads namely to the illustrated in the calculation section 10A.2 drive profiles APi "Boost", ii "electric driving" and iii "load point recuperation ". Based on this, a sequence of operating modes 500 may be created with the respective shares 520 of energy sales and power requirements, as shown in the upper part of FIG. 2B. This type of predictive determination of a route section-related drive type AA and operating modes 500 leads to a matrix of desired system variables SG (SL) which are available at the output of the model-based prediction module 10A or at the output of the model-based calculation 10. The matrix is also used for further analysis as input data for the predictive prediction module 10B illustrated in FIG. 4, based on the energy storage model BM.
Dem prädiktiven Prädiktionsmodul 10B stehen auch die vorgenannten Batterie-Status- Istwerte BS(IST) des Batteriemanagementsteuergeräts 5 zur Verfügung sowie die vorgenannte aktuelle Höhe Hh und der Streckenfahrplan SPL. Die aus der Streckenanalyse gewonnene Restriktion geht in den Rechenabschnitt 10B.1 ein und entspricht dabei der im Rechenabschnitt 10A.1. Abhängig davon, d. h. unter Auswertung des elektronischen Fahrplans SPL und Zugrundelegung der Restriktion im Rechenabschnitt 10B.1 wird für unterschiedliche Betriebsmodi 500 des Hybridantriebs 200 ein variiertes Energiespeichermodell BM zugrunde gelegt. Dazu können jeweils leicht variierte Batteriemodell- Daten BM(IST) anhand von Kennlinien -die gegebenenfalls auch Alterungseffekte der Batterie mitbeschreiben- im Rechenabschnitt 10B.2 berücksichtigt werden. Dargestellt ist beispielsweise der einem Betriebsmodus 500 Hybrid/Eco (Fahrbetriebsmodus 400 III „Fahren") zugeordnete variierte Energiespeichermodus 530 für den Batteriezustand „Ruhezustand" 531 vorgesehen. Für das Antriebsprofil APi„Boosten" oder das Antriebsprofil APii„elektrisch fahren" ist das für den Batteriezustand„Entladen" 532 angepasste Energiespeichermodell vorgesehen. Für das Antriebsprofil APiii„Lastpunkt rekuperieren" ist das für den Batteriezustand„Laden" 533 angepasste Energiespeichermodell vorgesehen. Beim Durchrechnen des Batteriezustands im Hinblick auf den Streckenfahrplan SPL lässt sich somit eine Sequenz von Betriebsdaten als Batteriestatus Sollwert BS(SL) vorgeben, die zur optimalen Betriebsführung der Batterie unter Berücksichtigung von Alterungseffekten geeignet sind. Diese werden im Datenspeicher 10B.3 vorgehalten und stehen am Ausgang des Prädiktionsmoduls 10B zur Verfügung. Ebenso stehen die Betriebsdaten für Betriebsmodi 500 des Hybridantriebs 200 im Datenspeicher 10A.3 am Ausgang des Prädiktionsmoduls 10A zur Verfügung. The aforementioned battery status actual values BS (IST) of the battery management control unit 5 are also available to the predictive prediction module 10B, as well as the aforementioned current altitude Hh and the route timetable SPL. The restriction obtained from the route analysis enters the computing section 10B.1 and corresponds to that in the computing section 10A.1. Depending on this, ie evaluation of the electronic timetable SPL and on the basis of the restriction in the computing section 10B.1, a varied energy storage model BM is used for different operating modes 500 of the hybrid drive 200. In each case, slightly varied battery model Data BM (IST) are taken into account in the computing section 10B.2 on the basis of characteristic curves, which may also describe the aging effects of the battery. Shown is, for example, the varied energy storage mode 530 for the battery state "idle state" 531 assigned to an operating mode 500 Hybrid / Eco (driving mode 400 III "driving"). The energy storage model adapted for the battery state "Discharge" 532 is provided for the drive profile APi "Boost" or the drive profile APii "For the drive profile APIII" Recover load point "The energy storage model adapted for the battery state" Charge "533 is provided By calculating the battery status with regard to the route schedule SPL, a sequence of operating data can thus be specified as the battery status setpoint BS (SL) which is suitable for optimum operation of the battery, taking aging effects into consideration Likewise, the operating data for operating modes 500 of the hybrid drive 200 are available in the data memory 10A.3 at the output of the prediction module 10A.
Die Betriebsdaten der Batterie können beispielsweise Ladezeiten, Entladezeiten oder Zyklen derselben umfassen; auch können diese Ladeamplituden oder Entladeamplituden umfassen. Die genannten Parameter können im Hinblick auf die Optimierung von SOC, SOH oder Rl-Werten einer Batterie ausgelegt werden. Im Ergebnis kann für die Fahrt eines Schienenfahrzeugs entlang der Abfolge von Streckenabschnitten 301 , 302, 303, 304 des Fahrprofils 300 gemäß der Fig. 2B eine optimierte prädiktiv bestimmte Betriebsführung des Energiespeichers 230 zur Verfügung gestellt werden. Dies kann im Rahmen der Soll-Systemgrößen SG(SL) geschehen, die -wie anhand von Fig. 1 erläutert- in das Motorsteuergerät 3 eingespeist werden und auch über Signale S1 , S2 optimiert und als Regelgröße zurückgespeist werden in die modelbasierte Berechnung 10. Im Ergebnis leistet die prädiktive Steuerung des Hybridantriebs 200 der vorliegenden Ausführungsform nicht nur eine optimierte streckenabschnittsbezogene prädiktiv bestimmte Antriebsart AA des Schienenfahrzeugs unter Kraftstoffeinsparung, sondern auch einen schonen- den und prädiktiv optimierten Betrieb des Batteriespeichers BS bzw. Energiespeichers 230. Beispielsweise kann mittels der prädiktiven Betriebsführung des Energiespeichers 230 vor bekannten und prädiktiv nutzbaren Bremsvorgängen der Energiespeichers 230 möglichst entleert werden. Dies hat zur Folge, dass bei Zugrundelegung eines in Fig. 2B dargestellten Betriebsmodus für Bremsen, die generierte Bremsenergie (80 % Generator) vollständig in den Energiespeicher 230 eingespeist werden kann. Beispielsweise kann zuvor eine Maßnahme im Rahmen der prädiktiven Betriebsführung darin bestehen, bei einem Betriebsmodus 500 Hybrid/Eco-„Fahren", den Elektromotor über die Batterie zu betreiben, um die Batterie möglichst zu leeren. Auch kann im Rahmen eines Beispiels einer prädiktiven Betriebsführung für ein Antriebsprofil APi "Boosten" im Voraus der elektrische Energiespeicher 230 voll aufgeladen sein; dies um die 25 % elektrische Antriebsenergie des Fahrbetriebsmodus 400 I„Beschleunigen" gemäß Fig. 2B wenigstens teilweise auch aus dem Batteriespeicher abzudecken. Beispielsweise kann die prädiktive Betriebsführung auch genutzt werden, um im üblichen Fahrtmodus - insbesondere in Anbetracht einer Beharrungsfahrt oder im Bereich der Langsamfahrt- gemäß Fig. 2B den 10 % Leistungsbeitrag des Elektromotors über den Batteriespeicher zu bestreiten; wohl aber unter bestmöglicher Nachführung des Arbeitspunktes. The operating data of the battery may include, for example, charge times, discharge times or cycles thereof; these may also include load amplitudes or discharge amplitudes. The parameters mentioned can be designed with a view to optimizing the SOC, SOH or RI values of a battery. As a result, an optimized predictively determined operational management of the energy store 230 can be made available for the travel of a rail vehicle along the sequence of route sections 301, 302, 303, 304 of the travel profile 300 according to FIG. 2B. This can be done within the scope of the desired system variables SG (SL), which-as explained with reference to FIG. 1-are fed into the engine control unit 3 and are also optimized via signals S1, S2 and fed back into the model-based calculation 10 The result of the predictive control of the hybrid drive 200 of the present embodiment, not only an optimized stretch section related predictively determined drive type AA of the rail vehicle with fuel economy, but also a gentle and predictive optimized operation of the battery storage BS and energy storage 230th For example, the energy storage device 230 can be emptied as far as possible by means of the predictive operation of the energy storage device 230 against known and predictively usable braking processes. This has the consequence that, based on an operating mode for brakes shown in FIG. 2B, the generated braking energy (80% generator) can be completely fed into the energy store 230. For example, a measure in the context of predictive management may be to operate the electric motor via the battery in an operating mode 500 hybrid / eco "driving" beforehand, in order to empty the battery as much as possible a drive profile APi "boost" in advance, the electric energy storage 230 to be fully charged, this at least partially to cover the 25% electric drive energy of driving mode 400 I "accelerate" according to Fig. 2B from the battery storage. For example, the predictive operation management can also be used to perform the 10% power contribution of the electric motor via the battery storage in the usual driving mode - in particular in consideration of a steady ride or in the slow-travel- according to FIG 2B. but probably under the best possible tracking of the operating point.
Es können auch Alterungseffekte der Batterie im Energiespeichermodell BM 5' hinterlegt werden, so dass die gesamte prädiktive Betriebsführung Alterungseffekte mit berücksichtigen kann. Insgesamt führt das mit der vorliegenden Ausführungsform verdeutlichte Konzept der Erfindung dazu, dass dem Batterie-Management-Steuergerät 5 BMS ein Referenzpunkt zur Verfügung gestellt werden kann, auf den hin der Batteriespeicher zielführend aufgeladen, entladen oder betrieben werden kann. It is also possible to store aging effects of the battery in the energy storage model BM 5 ', so that the entire predictive operation can take account of aging effects. Overall, the illustrated with the present embodiment, the concept of the invention means that the battery management control unit 5 BMS a reference point can be provided on the way the battery storage can be charged charged, discharged or operated.
Darüber hinaus kann -wie anhand von Fig. 5 näher erläutert- ein Prädiktionshorizont HOR(SPL) wie er zunächst von einem Streckenfahrplan SPL vorgegeben oder aus diesem bestimmt ist (Wegpunkte, Haltepunkte, Bahnhöfe oder sonstige Punkte zur Änderung des Fahrprofils) dem Energiespeichermodell BM zugeführt werden. Anders ausgedrückt kann der prädiktiven Regelschleife 10C der Fig. 5 über den Eingangsrechenabschnitt 10C.1 zunächst der Streckenfahrplan zur Bestimmung eines Prädiktionshorizonts zugeführt werden und unter Nutzung des Energiespeichermodells BM im Rechenab- schnitt 10B.2.eine abgeänderte Beurteilung des Prädiktionshorizonts veranlasst werden. Dies lässt sich im Rahmen des Rechenabschnitts 10C.3 erreichen. Ursache einer geänderten Beurteilung des Prädiktionshorizonts HOR(SPL) kann beispielsweise sein, dass ein Antriebsprofil APi "Boosten" vorzeitig abgebrochen werden musste, wenn nicht genügend Energie des Batteriespeichers zur Verfügung steht. Auch kann ein Prädiktionshori- zont bzw. eine Prädiktionslänge geringer ausfallen als dies ein Streckenfahrplan SPL grundsätzlich ermöglicht; z. B. wenn im Rahmen eines Bremsvorgangs eine Energieabführung über den Generator 220 in den Energiespeicher 230 begrenzt ist. Durch solche und andere Prozesse kann sich ein modifizierter Prädiktionshorizont modHOR(SPL) ergeben, der zusätzlich bzw. in Modifizierung der durch den Streckenfahrplan SPL vorgegebenen Prädiktionshorizonte HOR(SPL) steht. Die Regelschleife 10C der Fig. 5 kann mehrfach durchlaufen werden und so zu einer optimierten Anpassung der Prädiktionshorizonte modHOR(SPL) führen. Die Prädiktionshorizonte modHOR(SPL) können ausschließlich zur Prädiktion der Betriebsdaten zur optimalen Betriebsführung der Batterie dienen wie sie anhand von Fig. 4 im Prädiktionsmodul 10B erläutert ist. Die Prädiktionshorizonte modHOR(SPL) können aber auch dem Prädiktionsmodul 10A zugeführt werden und zur Anpassung der Fahrmodi AA bzw. Betriebsmodi 500 des Hybridantriebs 200 führen. Moreover, as explained in greater detail with reference to FIG. 5, a prediction horizon HOR (SPL) as initially predetermined or determined by a route timetable SPL (waypoints, stopping points, stations or other points for changing the driving profile) can be supplied to the energy storage model BM become. In other words, the predictive control loop 10C of FIG. 5 can first be supplied with the route timetable for determining a prediction horizon via the input calculation section 10C.1, and a modified assessment of the prediction horizon can be initiated using the energy storage model BM in the calculation section 10B.2. This can be achieved within the scope of calculation section 10C.3. The cause of a changed assessment of the prediction horizon HOR (SPL) can be, for example, that a drive profile APi "boosting" had to be terminated prematurely if insufficient energy of the battery storage is available. Also, a prediction horizon zont or a prediction length lower fail than a route schedule SPL basically allows; z. B. if, as part of a braking process, an energy transfer via the generator 220 is limited in the energy storage 230. Such and other processes may result in a modified prediction horizon modHOR (SPL), which is additionally or in modification of the prediction horizons HOR (SPL) specified by the route timetable SPL. The control loop 10C of FIG. 5 can be run through several times and thus lead to an optimized adaptation of the prediction horizons modHOR (SPL). The prediction horizons modHOR (SPL) can serve exclusively for the prediction of the operating data for optimal operation of the battery, as explained with reference to FIG. 4 in the prediction module 10B. However, the prediction horizons modHOR (SPL) can also be supplied to the prediction module 10A and lead to the adaptation of the driving modes AA or operating modes 500 of the hybrid drive 200.
Bezugszeichen reference numeral
1 Datenbus 1 data bus
2 Zugsteuergerät (ZSG) 2 train control unit (ZSG)
3 Motorsteuergerät (ECU) 3 engine control unit (ECU)
4 Getriebesteuergerät (GS) 4 gearbox control unit (GS)
5 Batterie-Management-Steuergerät (BMS) 6 Umrichter-Steuergerät (VCU) 5 Battery management control unit (BMS) 6 Inverter control unit (VCU)
7 Steuergerät zur Festlegung des Abgases (SCR) 8 Einheit zum Empfang des Bahnrichtfunks 9 Modell 7 Exhaust gas control unit (SCR) 8 Railway radio reception unit 9 Model
10 modellbasierte Berechnung 10 model-based calculation
10A, 10B Prädiktionsmodul  10A, 10B prediction module
10A.1 , 10A.2 Rechenabschnitt 10A.1, 10A.2 calculation section
10A.3 Datenspeicher 10A.3 data memory
10B.1. 10B.2 Rechenabschnitt 10B.1. 10B.2 calculation section
10B.3 Datenspeicher 10B.3 Data memory
10C Regelschleife 10C control loop
10C.1 Rechenabschnitt 10C.1 calculation section
11 Vergleicher 11 comparators
12 Datenspeicher 13 Optimierung 12 data storage 13 optimization
14 Berechnungsalgorithmus  14 calculation algorithm
15 Sicherheitsmanagement  15 security management
100 Steuereinrichtung 100 control device
110 Zugsteuerung 110 train control
120 Bahn-Hybrid-Controller  120 rail hybrid controller
200 Hybridantrieb  200 hybrid drive
220 Elektromotor  220 electric motor
230 Energiespeicher  230 energy storage
300 Fahrprofil 300 driving profile
301 , 302, 303, 304 Streckenabschnitte  301, 302, 303, 304 sections
400 Fahrbetriebsmodus  400 driving mode
500 Betriebsmodus des Hybridantriebs  500 operating mode of hybrid drive
520 Anteile an einer Gesamtleistung eines Hybridantriebs 530 Energiespeichermodus  520 shares in a total power of a hybrid drive 530 energy storage mode
531 Ruhezustand  531 idle state
532 Entladen  532 unloading
533 Laden  533 store
1000 Schienenfahrzeug  1000 rail vehicle
I, II, III, IV unterschiedliche Fahrprofile AA Antriebsart I, II, III, IV different driving profiles AA drive type
A, B Wegpunkte A, B waypoints
AP Antriebsprofil AP drive profile
APi Boosten APi boost
APii elektrisch Fahren APii electric driving
APiii Rekuperieren am Lastpunkt APiii Recuperation at the load point
BM, 5' Energiespeichermodell BM, 5 'energy storage model
BM(IST) Batteriemodell-Daten BM (IST) battery model data
BS(SL) Batteriestatus-Soll-Werte BS (SL) Battery status setpoints
BS(IST) Batteriestatus-Ist-Werte dS Abweichung BS (IST) Battery status actual values dS deviation
D1 Datenwert D1 data value
Hh Höhe Hh height
k Gewichtungsfaktor modHOR(SPL) Prädiktionshorizont k Weighting factor modHOR (SPL) Prediction horizon
S1 , S2 Signale S1, S2 signals
SG(IST) Ist-Systemgrößen SG (IST) actual system sizes
SG(SL) Soll-Systemgrößen SG (SL) Target system sizes
SPL elektronischer Streckenfahrplan SPL electronic track schedule

Claims

Ansprüche claims
1. Verfahren zur Steuerung eines Hybridantriebs (200) mit einer Brennkraftmaschine (210) und einem Elektromotor (220) und einem elektrischen Energiespeicher (230), insbesondere für ein Schienenfahrzeug, bei dem A method for controlling a hybrid drive (200) having an internal combustion engine (210) and an electric motor (220) and an electrical energy store (230), in particular for a rail vehicle, in which
- ein elektronischer Streckenfahrplan (SPL) streckenabschnittsbezogen über ein Zugsteuergerät ZSG vorgegeben wird, und - an electronic route timetable (SPL) is specified section-related via a train control unit ZSG, and
- eine streckenabschnittsbezogene Antriebsart (AA) des Schienenfahrzeugs mittels des elektronischen Streckenfahrplans (SPL) prädiktiv bestimmt wird, dadurch gekennzeichnet, dass a track-segment-related drive type (AA) of the rail vehicle is determined predictively by means of the electronic course timetable (SPL), characterized in that
- die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers (230) unter Nutzung eines Energiespeichermodells (B ) prädiktiv bestimmt wird. - The operation of the electrical energy storage device (230) using an energy storage model (B) is determined predictively.
2. Verfahren nach Anspruch 1 dadurch gekennzeichnet, dass die Antriebsart (AA) und/oder die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers (230) vor und/oder während der Fahrt des Schienenfahrzeugs prädiktiv bestimmt werden. 2. The method according to claim 1, characterized in that the drive (AA) and / or the operation of the electrical energy storage device (230) before and / or during the journey of the rail vehicle are determined predictively.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass zur prädiktiven Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers (230) der elektronische Streckenfahrplan (SPL) ausgewertet wird und in ein Fahrprofil (300) von Streckenabschnitten (301 , 302, 303, 304) umgesetzt wird, insbesondere für ein Fahrprofil (300) ein Fahrbetriebsmodus (400) ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: Beschleunigen (I), Fahren (II), Bremsen (III), Stehen oder Langsamfahrt (IV). 3. The method of claim 1 or 2, characterized in that for the predictive operation of the electrical energy storage device (230) of the electronic route timetable (SPL) is evaluated and in a driving profile (300) of sections (301, 302, 303, 304) is implemented, in particular for a driving profile (300), a driving mode (400) is selected from the group consisting of: acceleration (I), driving (II), braking (III), standing or slow motion (IV).
4. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2 dadurch gekennzeichnet, dass die Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers abhängig von der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart (AA) des Schienenfahrzeugs bestimmt oder unabhängig von der streckenabschnittsbezogenen Antriebsart (AA) des Schienenfahrzeugs prädiktiv bestimmt wird. 4. The method according to claim 1 or 2, characterized in that the operation of the electric energy storage device depends on the stretch section related drive (AA) of the rail vehicle determined or determined independently of the stretch section related drive (AA) of the rail vehicle is predictive.
5. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 4 dadurch gekennzeichnet, dass die Antriebsprofil (AP) ausgewählt ist aus der Gruppe bestehend aus: Boosten (i), elektrisch Fahren (ii), Rekuperieren am Lastpunkt (iii), insbesondere ein Betriebsmodus (500) des Hybridantriebs (200) über Anteile (520) einer Brennkraftmaschine (210) und eines Elektromotors (220) an einer Gesamtleistung des Hybridantriebs (200) festgelegt ist. 5. The method according to claim 1, wherein the drive profile is selected from the group comprising: boosting; electrically driving (ii), recuperation at the load point (iii), in particular an operating mode (500) of the hybrid drive (200) via shares (520) of an internal combustion engine (210) and an electric motor (220) is set to a total power of the hybrid drive (200) ,
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 5 dadurch gekennzeichnet, dass die prädiktive Bestimmung der Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers (230) auf Grundlage eines Energiespeichermodells (B ) für eine Batterie, einen Superkondensator oder dergleichen Energiespeicher (230) erfolgt. 6. The method according to any one of claims 1 to 5, characterized in that the predictive determination of the operation of the electrical energy storage device (230) based on an energy storage model (B) for a battery, a supercapacitor or the like energy storage (230).
7. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 dadurch gekennzeichnet, dass eine Anzahl unterschiedlicher Varianten von Energiespeichermodellen (BM) zur Verfügung steht und eine Variante eines Energiespeichermodells (BM) aus der Anzahl von für einen Streckenabschnitt (301, 302, 303, 304) des Fahrprofils (300) abgestimmten Varianten gewählt wird, insbesondere abhängig von der Antriebsart (AA) des Schienenfahrzeugs und/oder Betriebsmodus (500) des Hybridantriebs. 7. Method according to one of claims 1 to 7, characterized in that a number of different variants of energy storage models (BM) are available and a variant of an energy storage model (BM) of the number of for a route section (301, 302, 303, 304) the driving profile (300) is selected variants, in particular depending on the drive (AA) of the rail vehicle and / or operating mode (500) of the hybrid drive.
8. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 dadurch gekennzeichnet, dass ein Energiespeichermodell (BM) abgestimmt ist auf eine Gruppe von Energiespeichermoden (530) bestehend aus: Ruhezustand (531), Entladen (532), Laden (533). 8. The method according to any one of claims 1 to 7, characterized in that an energy storage model (BM) is tuned to a group of energy storage modes (530) consisting of: idle state (531), discharge (532), charging (533).
9. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 dadurch gekennzeichnet, dass für einen Betriebsmodus des Hybridantriebs das Verhältnis von Anteilen einer Brenn- kraftmaschine (210) und eines Elektromotors (220) an einer Gesamtleistung des9. The method according to any one of claims 1 to 8, characterized in that for a mode of operation of the hybrid drive, the ratio of proportions of an internal combustion engine (210) and an electric motor (220) to a total power of
Hybridantriebs (200) variabel adaptierbar ist, insbesondere prädiktiv adaptierbar ist. Hybrid drive (200) is variably adaptable, in particular predictively adaptable.
10. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 9 dadurch gekennzeichnet, dass auf Basis eines Energiespeichermodells (BM) ein Prädiktionshorizont vorgegeben wird, insbesondere ein Prädiktionshorizont (modHOR(SPL)) zur Energiespeicherführung unabhängig von einem Prädiktionshorizont (modHOR(SPL)) einer Antriebsart vorgegeben wird. 10. The method according to any one of claims 1 to 9, characterized in that on the basis of an energy storage model (BM) a prediction horizon is specified, in particular a prediction horizon (modHOR (SPL)) for energy storage management independently of a prediction horizon (modHOR (SPL)) given a drive becomes.
11. Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 10 dadurch gekennzeichnet, dass eine Optimierung von Energiespeicherparametern für eine Betriebsführung des elektrischen Energiespeichers (230) und einen Prädiktionshorizont (modHOR(SPL)) auf Basis eines Energiespeichermodells BM erfolgt, insbesondere unter Zugrundelegung von Batteriestatus-Ist-Werten (BS(IST)) des Batterie-Management- Steuergerät (5, BMS), insbesondere eines SOC- , SOH- und/oder Rl-Wertes. 11. The method according to any one of claims 1 to 10, characterized in that an optimization of energy storage parameters for operation of the electrical energy storage device (230) and a prediction horizon (modHOR (SPL)) on Based on an energy storage model BM, in particular on the basis of battery status actual values (BS (IST)) of the battery management control unit (5, BMS), in particular a SOC, SOH and / or Rl value.
12. Steuereinrichtung (100) zur prädiktiven Steuerung eines Hybridantriebs (200) für ein Schienenfahrzeug (1000), insbesondere mit einer Zugsteuerung (110) mit einem prädiktiven Bahn-Hybrid-Controller (120), die zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 1 1 ausgebildet ist. 12. Control device (100) for the predictive control of a hybrid drive (200) for a rail vehicle (1000), in particular with a train control (110) with a predictive path hybrid controller (120), which is used to carry out a method according to one of claims 1 to 1 1 is formed.
13. Hybridantrieb (200) für ein Schienenfahrzeug (1000), insbesondere Schienenfahrzeug mit einem Hybridantrieb, mit einer Steuereinrichtung nach Anspruch 12. 13. hybrid drive (200) for a rail vehicle (1000), in particular rail vehicle with a hybrid drive, with a control device according to claim 12.
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