WO2016026544A1 - Verfahren zum vorausberechnen eines verbrauchs eines kraftfahrzeugs, kraftfahrzeug und computerprogramm - Google Patents

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WO2016026544A1
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motor vehicle
power
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PCT/EP2015/001312
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Markus Kaun
Boris Blasinski
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Audi Ag
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Definitions

  • the invention relates to a method for predicting a consumption of a motor vehicle with at least one drive motor in a drive train, a motor vehicle and a computer program.
  • Motor vehicles can use different types of energy to travel distances using drive motors.
  • motor vehicles which have as drive motor only an internal combustion engine, which derives its energy by burning fuel from a tank.
  • hybrid motor vehicles which in addition to an internal combustion engine as a further drive motor also have an electric motor, which can obtain the energy necessary for its operation from a battery.
  • plug-in hybrids have also become known as hybrid motor vehicles in which the battery of the electric motor can be charged at a corresponding charging station or via the general power network via a corresponding charging device.
  • a desire in many different contexts is already predictive, if the route to be traveled is already known, for example, from a navigation system to indicate how high the consumption of the motor vehicle will be in terms of fuel or electrical energy.
  • Such considerations are relevant, for example, when planning an overall operating strategy of a plug-in hybrid motor vehicle for a previously known route, where it is usually the goal to have consumed all the electrical energy to the end of the journey, the electrically driven share of the route and consequently to maximize consumption savings.
  • this should be done economically and ecologically sensibly, since the
  • CONFIRMATION COPY aparcia the hybrid powertrain is to be minimized.
  • electric driving on highway segments of the route were to be prohibited in principle there is a risk of leaving too much electrical energy in the battery unused at the end of the journey.
  • the consumption is therefore taken into account in optimizing the use of the various operating modes of the hybrid drive system.
  • the route data describing the previously known route are available, for example, how the route is composed of city traffic, in particular environmental zones, highways, highways and the like.
  • a consumption history for similar proportions of routes, for example the most recent average consumption values for highway sections without speed limit and the like. That is, electrical and internal combustion engine consumptions are analyzed and averaged while on the move to provide estimates of fuel consumption for certain portions of the prior art route for future operational strategy determinations.
  • the invention is therefore based on the object of specifying a consumption calculation method which manages without historical consumption values of sections of road that have already been traveled over, and thereby delivers an improved result for consumption in terms of accuracy.
  • the invention provides, in a method of the type mentioned at the outset, prediction of the operation of the motor vehicle comprising at least one prediction energy based on the wheels of the motor vehicle for managing a previously known route be, according to which the prediction energy depending on the associated services and / or at least one operating strategy assigned proportionally to different efficiency models of the powertrain and using the efficiency models from the efficiency models associated prediction energy shares consumed by the at least one drive motor consumption energy from an associated energy storage as consumption and / or determining the consumption determining quantity.
  • the method according to the invention thus provides a predictive prediction without resorting to measured consumption in the past by using the result of a wheel power prediction.
  • the basis of the method according to the invention is thus that it is possible to predict which services and thus energies must be made available at the wheels of the motor vehicle in order to cover the previously anticipated route. For example, way knew a performance curve for the entire previously known route can be determined. Thus, it can be predicted which total prediction energy is expected to be needed to cover the distance at the wheels, which in the case of a power curve, for example, may also be divided according to the corresponding powers at the corresponding points along the route, but it is preferable to do so To use power distribution, which ultimately indicates how much certain performance intervals contribute to the total prediction energy. In this preferred, last-mentioned case, a kind of histogram is thus produced in which it is explained which proportion of the prediction energy arises at which power at the wheels of the motor vehicle.
  • the efficiencies in a powertrain depend not only on the load point, which is in direct connection with the requested performance, but possibly also of operating parameters of the powertrain, which can be influenced by a used operating strategy if necessary.
  • the performances, according to which the prediction energy is broken down thus give indications of the load points present, after different powertrains of different powertrain components are present in many powertrains, so that, for example, a characteristic and / or a map for continuously resolved power or a Look-up table at performance intervals as an efficiency model. that can.
  • the operating strategy may also be essential, in particular if certain operating modes defined by different operating parameters are realized by the operating strategy for different portions of the route.
  • a hybrid motor vehicle operating modes may exist in which only the electric motor is operated, operating modes in which the internal combustion engine is operated, wherein a possibility of charging the battery of the electric motor from the internal combustion engine may be provided in a further operating mode and the like.
  • operating parameters in which the drive train is operated have an influence on powertrain efficiencies.
  • An operating strategy can describe, for example, which operating parameters, in particular which operating mode, are present along a specific portion of the route, so that the correct efficiency model can be made available for this proportion.
  • the services can also have an influence on the operating parameters of the drive train of the motor vehicle, if, for example, in the operating strategy used depending on the performance certain operating modes, ie certain operating parameters are set, for example, in a hybrid motor vehicle use alone the electric motor at low power, which is usually described by the startup and / or shutdown limits for the internal combustion engine.
  • Advanced operational strategies become common is given as an overall operating strategy that may include sub-operating strategies for different portions of the route that respond differently to the requested performances. Consequently, the assignment of prediction energy components to efficiency models can also be dependent on a currently traveled component of the previously known route.
  • a proportional consumption determination along the route is possible, wherein different partial operating strategies are set for the different portions of the route, which can have an influence on the operating parameters / operating modes present for certain outputs and thus on the assignment of the prediction energy shares to efficiency models.
  • the efficiency models can be determined, for example, by simulations and / or measurements. For example, efficiency ranges can be determined there, which in each case are representative of powers or service intervals output by the wheel power prediction. This can be done for different operating parameters / operating modes of the powertrain, so that it is ultimately possible for Combining Performance and Operating Parameters / Operating Modes of the Powertrain Provide sets of efficiencies as an efficiency model that allow the calculation of consump- tion for the corresponding prediction energy shares.
  • the efficiency model selected for a prediction energy fraction can be understood as a data set of efficiencies in the drive train which allows a conclusion about the required input energies based on the power required at the wheels of the motor vehicle.
  • the consumption can, as already indicated, be used for different applications.
  • consumptions for different operating strategies relating to the same route and / or the same share of the route are determined and taken into account in an evaluation of the operating strategy, in particular in the context of determining an overall operating strategy for the entire route. It is conceivable to integrate the consumption calculation into a method for determining an appropriate operating strategy in which the consumptions are ultimately used to evaluate various possible operating strategies, possibly also resolved for portions of the route, the consumption being relevant to a plurality of May be optimization goals in determining an overall operating strategy for the route, for example, in pursuit of the lowest possible consumption.
  • the procedure according to the invention can be used particularly advantageously with regard to hybrid motor vehicles, so that it can be provided that the motor vehicle is a hybrid motor vehicle with an electric motor stored by a battery and an internal combustion engine in a hybrid drive train, wherein at least one to be used Operating strategy, from which the use of different modes of operation of the powertrain can be derived at different powers, the allocation of prediction energy shares is determined to efficiency models.
  • operating modes of the drive train can, for example, a sole operation of the electric motor and / or a sole operation of the engine without charging the electric motor-powered battery from the engine and / or a sole operation of the engine with a charging of the electric motor-powered battery from the engine and / or a maximum power operation of the internal combustion engine with power subsidy by the Electric motor can be used.
  • assignments are made for given power distributions, for example, proportions of the prediction energy for certain performance intervals, since specific operating modes are activated for certain required powers on the wheel.
  • the prediction energy can be understood as a kind of "power pot", whereby, depending on the power at which the corresponding portions of the energy are consumed, a distribution for the different operating modes is created, which are described by clearly defined operating parameters, so that accordingly Efficiency model can be selected.
  • the efficiency models usually provide sets of efficiencies for various components of the powertrain.
  • this may mean that in the efficiency model efficiencies for a transmission of the hybrid powertrain, the electric motor, the internal combustion engine and the Battery can be used, depending on the drive motor used to determine the energy required for the prediction energy share efficiency chains are determined and applied to the Prediktionsenergyanteil. If, for example, only the electric motor is used in an operating mode, the efficiency chain transmission, electric motor, battery results. If only the internal combustion engine is operated, the relevant efficiency chain is gear, electric motor, drive motor.
  • the consumption characteristics are assumed to be known, therefore, for a requested by the engine power itself the associated consumption of fuel, for example, from a stored characteristic is known, so that from the energy required at the engine also consumption Fuel can be derived from a fuel tank.
  • An expedient embodiment of the present invention provides that, when assigning prediction energy components to efficiency models and / or within the efficiency model, at least one additional information related to the route and / or a considered part of the route is taken into account, in particular a road type and / or the traffic situation descriptive Traffic data and / or weather data and / or the driving behavior of the driver descriptive driver data. It is thus possible to further break down the efficiency models in order in particular to take account of information already present anyway for the route, ie the route data itself, for example a road type and / or information about the traffic situation, in particular a traffic jam. Further examples Games for additional information on the route, in particular to portions of the route, are the presence of environmental zones, the presence of gradients and / or slopes and the like.
  • a performance curve along the entire previously known route can already provide usable basic data for the consumption determination provided according to the invention; however, it is particularly expedient if this amount of data is significantly reduced by simple further processing, thereby significantly simplifying the assignment to efficiency models.
  • a particularly advantageous embodiment of the present invention provides that the prediction energy, which is broken down into the power required to handle a previously known route, is determined along the entire route, in particular for a plurality of successive segments, on the basis of a performance curve calculated from route data the way.
  • the route is subdivided into route sections, each of which is assigned a power information characterizing the route section, and consecutive route sections are combined to form a common segment if at least one similarity criterion that compares the power information of the route sections is satisfied, for each Segment the predictive and disability-based predictive onsenergy is determined by combining the power information of the associated sections.
  • route data or map data of a digital map are therefore not used to divide the route, for example, by highway, highway or the like, but the preceding route is subdivided into suitable segments with physically similar driving behavior on the basis of the performance curve .
  • the power information of adjacent route sections which may for example be all the same length, for example, every three kilometers long compared, where as the power information is preferred, the power distribution, hence the shares of actually used power to the total energy required considered. Similarity criteria that evaluate this comparison make it possible to decide whether the route sections are to be assigned to the same segment or whether a segment separation exists between the route sections.
  • the total power information can easily be obtained by combining the power information of the individual sections, in particular if they are power distributions. In this way, based on a performance prediction, a division of the route into segments is made, but the essential information in the services disaggregated prediction energy of the individual segments are retained.
  • additional data may be taken into account for determining the performance curve, in particular driver data describing the driving behavior of the driver and / or weather data and / or the traffic situation describing traffic data along the route.
  • a particularly advantageous embodiment of the present invention provides that the power information and the prediction energy, which is disaggregated by power, are determined for a segment as a histogram describing the distribution of the prediction energy over at least two performance intervals. Consequently, it is also known for the section and as prediction energy for the segments, which amount of energy is required as power from different shoveintervalleh, so that ultimately the load points required along the route are better known. In this case, of course, negative benefits are taken into account, which can be used for recuperation and thus for charging the battery and the like. For example, a division into intervals of 40 kWh is conceivable, so that, one bears the energy actually required in the power intervals against these performance intervals, a Hjstogramm arises, which describes the power distribution.
  • Specifying the total amount of power required in power intervals (energy) provides exactly the size that can be easily evaluated in the sense of the present invention in order to determine consumption.
  • histograms provide an ideal basis for the comparison, which is carried out in the context of the evaluation of the at least one similarity criterion.
  • the similarity criterion can evaluate statistical variables contained in and / or derived from the performance information. This is particularly useful when using a histogram (already representing one type of statistical evaluation) that describes the power distribution over performance intervals.
  • an average power on the line section and / or a maximum power on the line section and / or a variable concerning the envelope of a histogram of the services are used as quantities.
  • the shape of the histogram, the upper limit of the histogram and the average power can therefore be regarded as useful indications as to whether track sections are sufficiently similar to correspond to the same behavior and thus to be assigned to the same segment.
  • a maximum deviation from the average power may be specified as a similarity criterion, and it is also extremely expedient to consider the maximum power on the road section. Frequently, certain performance intervals do not even occur in certain environments or with certain driving behavior, for example high power peaks in a 30s zone or the like.
  • a similarity criterion may also be such that, if a certain maximum power is not exceeded in the preceding section of the route, this also applies to the following section and the like.
  • the shape of the histogram ie the actual distribution of the services, can provide a clear indication of a similar driving behavior in both sections of the route, in which case corresponding statistical variables describing a histogram can then be evaluated.
  • a particularly expedient development of the present invention provides that, when calculating the consumption, also for at least one other vehicle system, in particular an air conditioning system, required, predicted additional energies are taken into account.
  • certain consumers in a motor vehicle which thus do not directly serve to cover the previously known route, are also supplied with energy which originates from the at least one drive motor and / or from the battery. are taken, so that a further consumption of fuel and / or electrical energy occurs, which can also be considered in the context of the present invention.
  • Systems have already been proposed that can predict the power and energy requirements of air conditioners and / or other ancillary consumers, so that corresponding sizes are available in this regard.
  • the present invention also relates to a motor vehicle having a control unit designed for carrying out the method according to the invention.
  • This can be assigned, for example, to a remaining range display and / or the determination and execution of an operating strategy. All statements relating to the method according to the invention can be analogously transferred to the motor vehicle according to the invention, with which therefore the same advantages can be obtained.
  • the invention also relates to a computer program which carries out the steps of the method according to the invention when it is executed on a computing device.
  • the computing device may be, for example, the already mentioned control device of the motor vehicle.
  • the computer program can be stored on a non-transient data carrier, for example a CD-ROM. Also with respect to the computer program, the previous versions can be transmitted analogously.
  • FIG. 4 shows a prediction energy for a first segment, broken down by power
  • FIG. 5 shows a prediction energy for a second segment, broken down by power
  • Fig. 9 is a schematic representation of a hybrid powertrain with
  • FIG. 11 shows a motor vehicle according to the invention.
  • a hybrid motor vehicle includes a hybrid powertrain that includes a transmission, an electric motor, and an internal combustion engine, wherein the electric motor is powered from a battery.
  • the hybrid powertrain can be operated at different operating parameters, thus in different operating modes, in this case driving only with the electric motor, driving only with the internal combustion engine, driving with the internal combustion engine while charging the battery from the internal combustion engine and operating the internal combustion engine at maximum Power and generating additional power by the electric motor to achieve higher performance.
  • the operating strategy can be defined, for example, by certain startup and shutdown limits for the internal combustion engine and / or the electric motor as drive motors, it being understood that other strategy parameters defining an operating strategy are also conceivable.
  • an overall operating strategy may define different partial operating strategies for certain portions of the route, that is, strategy parameters may change along the route as part of an overall operating strategy.
  • a step S1 in particular from a navigation system of the motor vehicle, the previously known route, which the hybrid motor vehicle is to cover, provides descriptive route data.
  • FIG. 2 shows, by way of example, such a previously known route 1, which leads from a starting point 2 in a location A to a destination 3 in a location B and in this case a wide variety Crosses roads, for example, begins in a residential area, follows main roads within the village A, leads on a highway on the highway, along this speed-limited and non-speed limited shares as well as hilly or less hilly shares crossed in place B again main roads, then through residential areas to reach the destination 3.
  • the power curve along the route 1 is determined, which therefore indicates how much power is to be applied by the motor vehicle at its edges ("wheel power") so that the route 1 can be mastered
  • wheel power For example, when a mountain is being rolled down or braked, these negative powers may also be used to charge the battery.
  • This power profile determination also includes ancillary data 4, which includes driver data, weather data, and traffic data , the weather data the current weather along the route 1 and the traffic data, the traffic situation, in particular the traffic flow, along the route 1. This allows an improved prediction of the performance curve.
  • a step S3 the route 1 is divided into sections, ie shares, which in the present case should all have a length of 3 km. This is shown schematically in the enlarged area 5 of the route 1 of FIG. 2 for successive sections 6. It should be noted, however, that exceptions to this regular subdivision can also be determined on the basis of exceptional criteria, for example if, obviously, the route data or map data of a digital map indicates that a portion of the route 1 shorter than 3 km is clearly marked different conditions runs, for example, a 30s zone. Then the length of a section can also be adjusted.
  • a power information is determined from the power curve for the entire route 1 for each route section.
  • this power information indicates in the manner of a histogram how much which power intervals contribute to the total energy required for the route section 6.
  • An example of such power information 7 is shown in FIG. 3, where the power versus power is plotted at various power intervals, each of which is 40 kW.
  • the power information in Fig. 3 refers to a residential section of a residential area so that overall very low powers dominate, that is, the average power is low and very little high power occurs; even the maximum power is rather low.
  • the power information 7 is ultimately a power distribution in coping with the respective section 6 again, thus simplifying the performance of the step S2, but retains the essential information.
  • the power information 7 can also be understood as prediction energy for the section 6, which is broken down by the power required at the wheels.
  • the performance information 7 of the different route sections 6 are now used in a step S5 to decide whether or not consecutive route sections belong to the same segment of the route.
  • similarity criteria are considered, which are based on a comparison of the performance information 7 for the adjacent route sections 6, wherein in the present case the average power should not differ too much from each other and similar maximum power should be available.
  • the envelope of the histogram is still considered to be its shape.
  • a prediction energy broken down by the wheels of the motor vehicle to cope with the segment 8 is determined as total power information, which in the present case results from simple summation of the individual histograms.
  • the prediction energies for the individual segments 8, which are disaggregated by power, then also determine the prediction energy for the entire previously known distance 1, in that a summation of the histograms can also be performed.
  • the finer distribution of the prediction energy which is known for the segments 8 proves to be more advantageous since in the following for each of the segments 8 a suitable segment operating strategy is to be determined as a partial operating strategy of an overall operating strategy for the segment 1, that is, for Each of the segments 8 is to be determined which segment operating strategy is best suited for driving the segment, so that the individual operating strategies can be assigned, for example, a value number which enables the following optimization with regard to optimization targets for the entire route 1 improved.
  • FIGS. 4 and 5 Exemplary total power information for segments 8, that is, prediction energy histograms, are shown in FIGS. 4 and 5.
  • a total power information 9a such as may arise for a limited speed highway. It is evident that there is a medium-high average performance of which hardly any deviations exist.
  • Fig. 5 shows a total power information 9b, as it can arise on a highway without speed limit, when the motor vehicle is fully extended. Obviously, here is an extremely high Average performance and there is a large proportion of high performance.
  • the consumptions from the battery and the fuel tank serving as the basis for the evaluation are determined as the basis for a rating.
  • the energy required at the wheel according to the histograms at certain power intervals has to be converted into an input energy that is present at the internal combustion engine or must be retrieved from the battery.
  • This conversion of Rad energien on input energies results from the efficiencies in the hybrid powertrain. However, these are dependent on the performance, the operating modes (ie the operating parameters) and, where appropriate, additional information, as this results in the load points.
  • Using a particular segment operating strategy usually results in certain operating modes being activated in certain power ranges.
  • the prediction energy required in the segment 8 according to the power prediction is distributed among the operating modes used in the segment operating strategy. Since, however, the prediction energy is broken down by power, it is accordingly possible to divide the entire prediction energy for the segment 8 into prediction energy components for the respective operating modes, which will be explained in more detail with reference to FIGS. 6 to 8.
  • Fig. 6 relates to a division for a segment operating strategy, which aims at a maximum use of the electric motor.
  • prediction energy components shown hatched at low powers are assigned to the operating mode in which the electric motor alone supplies the drive energy.
  • the higher power ranges correspond to an operating mode in which only the internal combustion engine is operated in order to generate the drive energy or energy proportions assigned to the internal combustion engine.
  • the combustion engine can be loaded up to 160 kW
  • a further operating mode is provided in the high power ranges, in which the combustion engine is operated at maximum power and, in addition, the drive energy is supplied by the electric motor.
  • the portion of the drive power supplied by the electric motor is shown dotted.
  • Fig. 7 shows the distribution of the total prediction energy of the same histogram 9b as Fig. 6 for another mode of operation, namely one which aims to keep the state of charge of the battery as constant as possible.
  • the electric motor is thus not fully utilized, so that a smaller proportion at low power is associated with pure electric driving (cross hatched).
  • a large proportion of the power spectrum is covered by the driving with the internal combustion engine, whereby the areas of the interaction of internal combustion engine and electric motor (dotted) remain the same, since the corresponding achievements can no longer be achieved solely with the internal combustion engine.
  • Embodiments are also conceivable in which these can be covered by a brief, targeted overloading of the internal combustion engine, in particular when effective charging is to take place, as will be illustrated below.
  • FIG. 8 relates to the division of the prediction energy in turn of the same histogram 9b as in FIGS. 6 and 7 in a third operating mode considered in which the battery should be charged as effectively as possible.
  • the electric motor is used here only at extremely low power levels (cross-hatched areas), while areas of medium power, in which is driven as constant as possible, are assigned to a new operating mode in which the battery is charged from the internal combustion engine. This operating mode is not permitted in the operating strategies according to FIGS. 6 and 7. At higher power levels, ie if the dynamics of the motor vehicle are not to be restricted, loading is delayed. tet, the internal combustion engine, however, still used for sole operation of the motor vehicle (not further marked proportions).
  • the hybrid powertrain 10 includes a transmission 1 1, the electric motor 12 and the engine 13, the battery 14 feeding the electric motor 12.
  • each of the components 11 is assigned 1 to 14 efficiencies, ie the transmission 11 an efficiency HG, the electric motor 12 an efficiency ⁇ ) dem, the internal combustion engine 13 an efficiency ⁇ ⁇ and, after the battery itself has a certain efficiency, the Battery 14, the efficiency HB.
  • the relevant efficiency chains result from the operating modes. If, for example, driven in purely with the electric motor 12, the efficiency chain ⁇ , HE, HB, which is indicated by the arrow 15, results. is driven alone with the internal combustion engine, the efficiency chain ⁇ , HE and ⁇ ⁇ results according to the arrow 16.
  • step 7 consumptions for various possible segment operating strategies, for example the segment operating strategies of FIGS. 6 to 8, are determined in order to be able to subsequently evaluate them in a step S8.
  • step S9 it is now possible to select the most suitable segment operating strategies for the individual segments 8 based on optimization targets for the entire route 1, for example the lowest possible fuel consumption with the battery 14 as completely discharged as possible when reaching the destination 3, so that there is one Overall operating strategy results, which is then applied in a step S10.
  • the route 1 should be divided into eight segments 8 in this case, the segment I leads through residential area, the segment II along a main road of the place A, the segment III on a highway without speed limit, the segment IV on a highway with a speed limit 120 km / h, the segment V via a motorway without a speed limit, the segment VI via a motorway with congestion, the segment VII via a main road in the place B and the segment VIII through an environmental zone, for which in step S8 the electric driving still is rated higher.
  • FIG. 11 shows a schematic diagram of a motor vehicle 20 according to the invention, in the present case of a hybrid motor vehicle.
  • a control unit 17 is provided in the motor vehicle 20, which is designed to carry out the method according to the invention, including in particular with a navigation system 18 and other data sources 19 is connected.

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Abstract

Verfahren zum Vorausberechnen eines Verbrauchs eines Kraftfahrzeugs (20) mit wenigstens einem Antriebsmotor in einem Antriebsstrang, wobei prädiktiv den Betrieb des Kraftfahrzeugs (20) beschreibende, wenigstens eine nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs (20) zur Bewältigung einer vorbekannten Strecke (1) benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie umfassende Basisdaten für die Strecke (1) aus Streckendaten umfassenden Eingangsdaten ermittelt werden, wonach die Prädiktionsenergie in Abhängigkeit der zugeordneten Leistungen und/oder wenigstens einer verwendeten Betriebsstrategie anteilsweise verschiedenen Wirkungsgradmodellen des Antriebsstrangs zugeordnet wird und unter Verwendung der Wirkungsgradmodelle aus den Wirkungsgradmodellen zugeordneten Prädiktionsenergieanteilen durch den wenigstens einen Antriebsmotor verbrauchte Verbrauchsenergien aus einem zugeordneten Energiespeicher als Verbrauch und/oder den Verbrauch bestimmende Größe ermittelt werden.

Description

Verfahren zum Vorausberechnen eines Verbrauchs eines Kraftfahrzeugs, Kraftfahrzeug und Computerprogramm
Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Vorausberechnen eines Verbrauchs eines Kraftfahrzeugs mit wenigstens einem Antriebsmotor in einem Antriebsstrang, ein Kraftfahrzeug und ein Computerprogramm.
Kraftfahrzeuge können verschiedene Arten von Energie verwenden, um mit Hilfe von Antriebsmotoren Strecken zurückzulegen. Beispielsweise sind Kraftfahrzeuge bekannt, die als Antriebsmotor lediglich einen Verbrennungsmotor aufweisen, der seine Energie durch das Verbrennen von Kraftstoff aus einem Tank bezieht. Bekannt sind ferner Hybridkraftfahrzeuge, die neben einem Verbrennungsmotor als weiteren Antriebsmotor auch einen Elektromotor aufweisen, der die zu seinem Betrieb notwendigen Energie aus einer Batterie beziehen kann. Auch sogenannte Plug-In-Hybriden sind als Hybridkraftfahrzeuge bereits bekanntgeworden, in denen über eine entsprechende Ladevorrichtung die Batterie des Elektromotors an einer entsprechenden Ladestation oder über das allgemeine Stromnetz aufgeladen werden kann.
Ein Wunsch in vielen unterschiedlichen Zusammenhängen ist es, bereits prädiktiv, wenn die zu fahrende Strecke vorbekannt ist, beispielsweise aus einem Navigationssystem, angeben zu können, wie hoch der Verbrauch des Kraftfahrzeuges an Kraftstoff bzw. elektrischer Energie sein wird. Relevant sind solche Erwägungen beispielsweise bei der Planung einer Gesamtbetriebsstrategie eines Plug-In-Hybridkraftfahrzeugs für eine vorbekannte Strecke, bei der es üblicherweise das Ziel ist, die gesamte elektrische Energie bis zum Fahrtende verbraucht zu haben, um den elektrisch gefahrenen Anteil an der Strecke und folglich die Verbrauchseinsparung zu maximieren. Dies soll jedoch ökonomisch und ökologisch sinnvoll geschehen, da auch der Ge-
BESTÄTIGUNGSKOPIE samtverbrauch des Hybridantriebsstrangs minimiert werden soll. Als Beispiel ist es nicht von Vorteil, auf einem längeren Landstraßensegment der Strecke elektrisch zu fahren und im darauffolgenden Stadtsegment verbrennungsmotorisch, da der Ladezustand der Batterie nun zu gering ist. Würde elektrisches Fahren auf Landstraßensegmenten der Strecke jedoch grundsätzlich verboten werden, besteht die Gefahr, zu viel elektrische Energie in der Batterie am Ende der Fahrt ungenutzt zu lassen.
Im Rahmen der Ermittlung einer Gesamtbetriebsstrategie für die vorbekannte Strecke wird mithin bei der Optimierung der Nutzung der verschiedenen Betriebsmodi des Hybridantriebssystems auch der Verbrauch, insbesondere aufgeschlüsselt für bestimmte Anteile der Strecke, berücksichtigt. Um den Verbrauch für unterschiedliche Betriebsstrategien zu bestimmen, stehen die die vorbekannte Strecke beschreibenden Streckendaten zur Verfügung, beispielsweise, wie sich die Strecke aus Stadtverkehr, insbesondere auch Umweltzonen, Landstraßen, Autobahnen und dergleichen zusammensetzt. Um zu erwartende Verbräuche auf bestimmten Anteilen der Strecke zur Verfügung zu stellen, ist es bekannt, eine Verbrauchshistorie für ähnliche Anteile von Strecken zu verwenden, beispielsweise die zuletzt aufgetretenen mittleren Verbrauchswerte für Autobahnabschnitte ohne Geschwindigkeitsbegrenzung und dergleichen. Das bedeutet, elektrische und verbrennungsmotorische Verbräuche werden während der Fahrt analysiert und gemittelt, um für zukünftige Bestimmungen von Betriebsstrategien Abschätzungen zum Verbrauch für bestimmte Anteile der vorbekannten Strecke erstellen zu können.
Ähnliche Vorgehensweisen sind auch bekannt, wenn der Verbrauch beispielsweise für eine Restreichweitenberechnung oder dergleichen vorausgesetzt werden soll.
Wie bereits erwähnt, werden bestimmte Eigenschaften der Streckenabschnitte genutzt, um historische Verbrauchswerte für dieselben Eigenschaften bereits befahrener Streckenabschnitte heranzuziehen. Beispielsweise kann zwischen Stadtverkehr, Landstraße, Autobahnfahrten und dergleichen unterschieden werden. Nichtsdestotrotz können sich die in den ausgewählten Ei- genschaften gleichen, bereits durchfahrenen Streckenabschnitte deutlich von Anteilen einer vorbekannten, noch zu befahrenden Strecke unterscheiden, so dass eine deutliche Restungenauigkeit bei der Bestimmung des Verbrauchs bleibt. Dies führt aber auch, je nach Verwendung, beispielsweise zu nicht optimalen Betriebsstrategien und/oder ungenauen Restreichweiten für Kraftfahrzeuge.
Der Erfindung liegt daher die Aufgabe zugrunde, ein Verbrauchsberechnungsverfahren anzugeben, das ohne historische Verbrauchswerte bereits überfahrener Streckenabschnitte auskommt und dabei ein in der Genauigkeit verbessertes Ergebnis für den Verbrauch liefert.
Zur Lösung dieser Aufgabe ist bei einem Verfahren der eingangs genannten Art erfindungsgemäß vorgesehen, dass prädiktiv den Betrieb des Kraftfahrzeugs beschreibende, wenigstens eine nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs zur Bewältigung einer vorbekannten Strecke benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie umfassende Basisdaten für die Strecke aus Streckendaten umfassenden Eingangsdaten ermittelt werden, wonach die Prädiktionsenergie in Abhängigkeit der zugeordneten Leistungen und/oder wenigstens einer verwendeten Betriebsstrategie anteilsweise verschiedenen Wirkungsgradmodellen des Antriebsstrangs zugeordnet wird und unter Verwendung der Wirkungsgradmodelle aus den Wirkungsgradmodellen zugeordneten Prädikationsenergieanteilen durch den wenigstens einen Antriebsmotor verbrauchte Verbrauchsenergien aus einem zugeordneten Energiespeicher als Verbrauch und/oder den Verbrauch bestimmende Größe ermittelt werden.
Das erfindungsgemäße Verfahren stellt somit eine prädiktive Vorausberechnung ohne Rückgriff auf in der Vergangenheit vermessene Verbräuche zur Verfügung, indem das Ergebnis einer Radleistungsprädiktion verwendet wird. Die Grundlage des erfindungsgemäßen Verfahrens ist es also, dass es möglich ist, vorauszusagen, welche Leistungen und somit Energien an den Rädern des Kraftfahrzeugs zur Verfügung gestellt werden müssen, um die vor- bekahnte Strecke zurückzulegen. Beispielsweise kann auf grundsätzlich be- kannte Art und Weise ein Leistungsverlauf für die gesamte vorbekannte Strecke ermittelt werden. Es kann mithin vorhergesagt werden, welche gesamte Prädiktionsenergie für das Zurücklegen der Strecke an den Rädern voraussichtlich benötigt wird, welche beispielsweise im Falle eines Leistungsverlaufs auch nach den entsprechenden Leistungen an den entsprechenden Punkten entlang der Strecke aufgeteilt sein kann, wobei es jedoch bevorzugt ist, eine Leistungsverteilung zu verwenden, die letztlich angibt, wie stark bestimmte Leistungsintervalle zu der gesamten Prädiktionsenergie beitragen. In diesem bevorzugten, letztgenannten Fall entsteht also eine Art Histogramm, in dem aufgeschlüsselt ist, welcher Anteil zur Prädiktionsenergie bei welchen Leistungen an den Rädern des Kraftfahrzeugs entsteht.
Um hieraus einen Verbrauch ableiten zu können, muss jedoch bestimmt werden, wieviel Leistung seitens des wenigstens einen Antriebsmotors erzeugt werden muss, und wieviel Energie dafür dem entsprechenden Energiespeicher entnommen wird, nachdem bekanntlich gewisse Wirkungsgrade im Antriebsstrang vorliegen, die verhindern, dass die gesamte im entsprechenden Energiespeicher, beispielsweise also einer Batterie und/oder einem Kraftstofftank, entnommene Eingangsenergie auch als Energie an den Rädern zur Verfügung gestellt wird. Mit anderen Worten muss eine Möglichkeit geschaffen werden, von der nach der Leistung aufgeschlüsselten Prädiktionsenergie auf die hierfür benötigte Eingangsenergie zu schließen. Dies geschieht im Rahmen der Erfindung mit Hilfe der genannten Wirkungsgradmodelle. Die Wirkungsgrade in einem Antriebsstrang hängen dabei nicht nur vom Lastpunkt, der mit der angeforderten Leistung in unmittelbarer Verbindung steht, ab, sondern gegebenenfalls auch von Betriebsparametern des Antriebsstrangs, die durch eine verwendete Betriebsstrategie gegebenenfalls beeinflusst werden können. Die Leistungen, nach denen die Prädiktionsenergie aufgeschlüsselt ist, geben mithin Hinweise auf die vorliegenden Lastpunkte, nachdem bei vielen Antriebssträngen bei unterschiedlichen Leistungen unterschiedliche Wirkungsgrade der Komponenten des Antriebsstrangs vorliegen, so dass beispielsweise eine Kennlinie und/oder ein Kennfeld für kontinuierlich aufgelöste Leistungen bzw. eine Look-Up-Tabelle bei Leistungsintervallen als Wirkungsgradmodell zur Verfügung gestellt wer- den kann. Jedoch kann auch die Betriebsstrategie wesentlich sein, insbesondere wenn bestimmte, durch unterschiedliche Betriebsparameter definierte Betriebsmodi durch die Betriebsstrategie für unterschiedliche Anteile der Strecke realisiert werden. Beispielsweise können in einem Hybridkraftfahrzeug Betriebsmodi vorliegen, bei denen lediglich der Elektromotor betrieben wird, Betriebsmodi, bei denen der Verbrennungsmotor betrieben wird, wobei eine Lademöglichkeit der Batterie des Elektromotors aus dem Verbrennungsmotor in einem weiteren Betriebsmodus vorgesehen sein kann und dergleichen. Jedoch auch bei sonstigen Kraftfahrzeugen können Betriebsparameter, bei denen der Antriebsstrang betrieben wird, Einfluss auf Wirkungsgrade im Antriebsstrang haben. Eine Betriebsstrategie kann beispielsweise beschreiben, welche Betriebsparameter, insbesondere welcher Betriebsmodus, entlang eines bestimmten Anteils der Strecke vorliegt, so dass für diesen Anteil das korrekte Wirkungsgradmodell zur Verfügung gestellt werden kann.
Für bestimmte Leistungen und/oder Betriebsparameter des Antriebsstrangs werden also durch das Wirkungsgradmodell Wirkungsgrade im Antriebsstrang zur Verfügung gestellt, die es ermöglichen, aus an den Rädern des Kraftfahrzeugs benötigte Energien („Radenergien") auf benötigte Eingangsenergien aus den Energiespeichern zurückzurechnen. Nachdem aber die Prädiktionsenergie nach Leistungen aufgeschlüsselt ist, kann angegeben werden, welche Lastpunkte vermutlich vorliegen und das entsprechende Wirkungsgradmodell für die entsprechenden Prädiktionsenergieanteile vorgesehen werden.
Dabei sei an dieser Stelle jedoch betont, dass die Leistungen auch Einfluss auf die Betriebsparameter des Antriebsstrangs des Kraftfahrzeugs haben können, wenn beispielsweise in der verwendeten Betriebsstrategie abhängig von den Leistungen bestimmte Betriebsmodi, also bestimmte Betriebsparameter, eingestellt werden, beispielsweise bei einem Hybridkraftfahrzeug eine Nutzung allein des Elektromotors bei niedrigen Leistungen, was üblicherweise durch Zustart- und/oder Abschaltgrenzwerte für den Verbrennungsmotor beschrieben wird. Fortgeschrittene Betriebsstrategien werden dabei häufig als eine Gesamtbetriebsstrategie angegeben, die für verschiedene Anteile der Strecke Teilbetriebsstrategien enthalten kann, bei denen unterschiedlich auf die angeforderten Leistungen reagiert wird. Mithin kann die Zuordnung von Prädiktionsenergieanteilen zu Wirkungsgradmodellen auch von einem aktuell befahrenen Anteil der vorbekannten Strecke abhängig sein. Mit anderen Worten ist eine anteilsweise Verbrauchsermittlung entlang der Strecke möglich, wobei für die verschiedenen Anteile der Strecke verschiedene Teil- Betriebsstrategien angesetzt werden, die einen Einfluss auf die bei bestimmten Leistungen vorliegenden Betriebsparameter/Betriebsmodi und somit auf die Zuordnung der Prädiktionsenergieanteile zu Wirkungsgradmodellen haben können.
Dabei sei an dieser Stelle angemerkt, dass im Stand der Technik bereits Wirkungsgradmodelle bekannt sind, die jedoch, um die Wirkungsgrade zu ermitteln, für jeden Zeitpunkt der Bewältigung der vorbekannten Strecke den genauen Betriebszustand des Antriebsstrangs kennen müssen, beispielsweise für den Verbrennungsmotor das Drehmoment und die Drehzahl, um den Lastpunkt und folglich den Wirkungsgrad zu ermitteln. Dies würde eine äußerst aufwendige Berechnung, die zudem Ungenauigkeiten zur Folge hätte, voraussetzen, wohingegen sich das vorliegende Verfahren auf die Nutzung einer Radleistungsprädiktion bezieht, so dass in einer bevorzugten Ausgestaltung nur die auf Anteilen der Strecke (oder der Gesamtstrecke) benötigte Gesamtenergie, nach Leistungen aufgeschlüsselt, als Eingangsgrößen benötigt wird; die sogenannten transienten Größen fallen mithin weg. Komplexe Berechnungen sind nicht notwendig. Es wird eine deutlich geringere Rechenleistung benötigt, um dennoch eine deutlich genauere Vorhersage von Verbräuchen als bei historienbasierten Ansätzen zu erlauben.
Die Wirkungsgradmodelle können dabei beispielsweise durch Simulationen und/oder Messungen bestimmt werden. Beispielsweise können dort Wirkungsgradbereiche ermittelt werden, die jeweils repräsentativ für von der Radleistungsprädiktion ausgegebene Leistungen bzw. Leistungsintervalle sind. Dies kann für verschiedene Betriebsparameter/Betriebsmodi des Antriebsstrangs durchgeführt werden, so dass es letztlich möglich ist, für Kom- binationen von Leistungen und Betriebsparametern/Betriebsmodi des Antriebsstrangs Sätze von Wirkungsgraden als Wirkungsgradmodell zur Verfügung zu stellen, die die Berechnung von Verbrauchen für die entsprechenden Prädiktionsenergieanteile ermöglichen.
Mit anderen Worten kann das für einen Prädiktionsenergieanteil ausgewählte Wirkungsgradmodell als ein Datensatz von Wirkungsgraden im Antriebsstrang verstanden werden, der einen Rückschluss auf die benötigten Eingangsenergien ausgehend von der an den Rädern des Kraftfahrzeugs benötigten Leistung erlaubt.
Die Verbrauche können, wie bereits angedeutet wurde, für unterschiedliche Anwendungen eingesetzt werden. So kann vorgesehen sein, dass Verbrauche für unterschiedliche Betriebsstrategien bezogen auf dieselbe Strecke und/oder denselben Anteil an der Strecke ermittelt werden und bei einer Bewertung der Betriebsstrategie, insbesondere im Rahmen der Ermittlung einer Gesamtbetriebsstrategie für die gesamte Strecke, berücksichtigt werden. Es ist als denkbar, die Verbrauchsberechnung in ein Verfahren zur Ermittlung einer geeigneten Betriebsstrategie zu integrieren, bei dem die Verbräuche letztlich genutzt werden, um verschiedene mögliche Betriebsstrategien, gegebenenfalls auch aufgelöst für Anteile der Strecke, zu bewerten, wobei der Verbrauch relevant für eine Vielzahl von Optimierungszielen bei der Bestimmung einer Gesamtbetriebsstrategie für die Strecke sein kann, beispielsweise beim Anstreben eines möglichst niedrigen Verbrauchs. Gerade bei Hybridfahrzeugen ist bei der Ermittlung von Betriebsstrategien für vorbekannte Strecken eine möglichst genaue Ermittlung des Verbrauchs unabdingbar, wenn der Verbrauch eines Kraftstoffs für den Verbrennungsmotor gering gehalten werden soll, während gleichzeitig die den Elektromotor speisende Batterie möglichst weitgehend entladen werden soll. Dann liefert das erfindungsgemäße Vorgehen eine hervorragende Möglichkeit, äußerst genaue Verbräuche ohne das Risiko mit Ungenauigkeiten behafteter Historienwerte zu erhalten. Insbesondere ist es beispielsweise möglich, eine Priorisierung für rein elektrisches Fahren und/oder für ein Laden der Batterie aus dem Verbrennungsmotor sogar für Anteile der Strecke, die einen gleichen Typ aufweisen, vorzunehmen, wenn die Radleistungsprädiktion hier unterschiedliche Leistungsverteilungen wiedergibt. Somit ergibt sich die Möglichkeit, eine besser aufgeschlüsselte und genauere Priorisierung bestimmter Betriebsmodi, beispielsweise des rein elektrischen Fahrens auch für verschiedene Anteile der Strecke, die in vielen Eigenschaften übereinstimmen, zu erreichen, so dass insbesondere das Fahrerlebnis beim Verwenden eines Hybridkraftfahrzeugs gesteigert wird und eine möglichst gute Verbrauchseinsparung bei möglichst weitgehender Entladung der Batterie realisiert wird. Es kann jedoch auch vorgesehen sein, dass die Verbrauche zur Ermittlung einer Restreichweite, insbesondere aufgeschlüsselt für verschiedene Anteile an der Strecke, verwendet werden. Auch eine genauere Restreichweitenberechnung lässt sich durch das erfindungsgemäße Vorgehen mithin realisieren, wobei insbesondere bei aufgeschlüsselten Verbrauchen für unterschiedliche Anteile der Strecke und einer entsprechenden Wiedergabe an den Bediener des Kraftfahrzeugs die Nachvollziehbarkeit bezüglich des Zusammenhangs zwischen Eigenschaften der Anteile (Ampeldichte, Steigung, etc.) und Veränderung der RestreichweiteA erbräuche verbessert werden kann.
Wie bereits erwähnt wurde, lässt sich das erfindungsgemäße Vorgehen besonders vorteilhaft im Hinblick auf Hybridkraftfahrzeuge anwenden, so dass vorgesehen sein kann, dass das Kraftfahrzeug ein Hybridkraftfahrzeug mit einem von einer Batterie gespeicherten Elektromotor und einem Verbrennungsmotor in einem Hybridantriebsstrang ist, wobei durch wenigstens eine zu verwendende Betriebsstrategie, aus der die Verwendung unterschiedlicher Betriebsmodi des Antriebsstrangs bei unterschiedlichen Leistungen ableitbar ist, die Zuteilung von Prädikationsenergieanteilen zu Wirkungsgradmodellen bestimmt wird. Als Betriebsmodi des Antriebsstrangs können dabei beispielsweise ein alleiniger Betrieb des Elektromotors und/oder ein alleiniger Betrieb des Verbrennungsmotors ohne ein Laden der den Elektromotor speisenden Batterie aus dem Verbrennungsmotor und/oder ein alleiniger Betrieb des Verbrennungsmotors mit einem Laden der den Elektromotor speisenden Batterie aus dem Verbrennungsmotor und/oder ein Maximalleis- tungsbetrieb des Verbrennungsmotors mit Leistungszuschuss durch den Elektromotor verwendet werden. Je nach Kombination dieser Betriebsmodi, beispielsweise durch Anpassen von Zustart- und/oder Abschaltgrenzen für den Verbrennungsmotor, ergeben sich für vorgegebene Leistungsverteilungen, also beispielsweise Anteile der Prädiktionsenergie für bestimmte Leistungsintervalle, Zuordnungen, da bei bestimmten benötigten Leistungen am Rad bestimmte Betriebsmodi aktiviert werden. Die Prädiktionsenergie kann dabei als eine Art„Energietopf' verstanden werden, wobei abhängig von den Leistungen, bei denen die entsprechenden Anteile der Energie verbraucht werden, eine Aufteilung für die verschiedenen Betriebsmodi entsteht, die durch klar definierte Betriebsparameter beschrieben sind, so dass auch entsprechend ein Wirkungsgradmodell ausgewählt werden kann.
Dabei sind verschiedene Betriebsstrategien denkbar, beispielsweise eine den Ladezustand der den Elektromotor speisenden Batterie haltende Betriebsstrategie und/oder eine die Batterie um einen bestimmten Betrag ladende Betriebsstrategie und/oder eine durch Priorisierung vom Betriebsmodi anpassbare Betriebsstrategie und/oder eine lediglich einen Betrieb des Elektromotors erlaubende Betriebsstrategie und/oder eine den Elektromotor maximal ausnutzende Betriebsstrategie verwendet werden. Es sind noch eine Vielzahl weiterer Betriebsstrategien denkbar, aus denen sich ableiten lässt, welche Anteile der Prädiktionsenergie auf welchen Betriebsmodus entfallen. Dabei sei angemerkt, dass es selbstverständlich, wie bereits beschrieben wurde, denkbar ist, die Strecke in Anteile, beispielsweise Segmente, aufzuteilen, und einzelnen Anteilen unterschiedliche Betriebsstrategien zuzuordnen, durch die dann eine Gesamtbetriebsstrategie definiert wird. Dies ist dann zweckmäßig, wenn eine nach Leistung aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für alle diese Anteile, beispielsweise Segmente, vorliegt, worauf im Folgenden noch näher eingegangen werden wird.
Wie bereits beschrieben wurde, sind durch die Wirkungsgradmodelle üblicherweise Sätze von Wirkungsgraden für verschiedene Komponenten des Antriebsstrangs gegeben. Im Fall des Hybridkraftfahrzeugs kann dies bedeuten, dass in dem Wirkungsgradmodell Wirkungsgrade für ein Getriebe des Hybridantriebsstrangs, den Elektromotor, den Verbrennungsmotor und die Batterie verwendet werden, wobei je nach verwendetem Antriebsmotor zur Ermittlung der erforderlichen Energie für den Prädiktionsenergieanteil Wirkungsgradketten bestimmt werden und auf den Prädiktionsenergieanteil angewandt werden. Wird beispielsweise in einem Betriebsmodus lediglich der Elektromotor verwendet, ergibt sich die Wirkungsgradkette Getriebe, Elektromotor, Batterie. Wird lediglich der Verbrennungsmotor betrieben, ist die relevante Wirkungsgradkette Getriebe, Elektromotor, Antriebsmotor. Dabei sei angemerkt, dass für den Verbrennungsmotor die Verbrauchseigenschaften als bekannt angenommen werden, mithin für eine vom Verbrennungsmotor selbst angeforderte Leistung der zugehörige Verbrauch an Kraftstoff, beispielsweise aus einer hinterlegten Kennlinie, bekannt ist, so dass aus der am Verbrennungsmotor benötigten Energie auch ein Verbrauch an Kraftstoff aus einem Kraftstofftank abgeleitet werden kann.
Selbstverständlich lassen sich diese Ausführungen entsprechend auf ein Kraftfahrzeug mit beispielsweise nur einem Verbrennungsmotor als Antriebsmotor übertragen, wobei dann die Wirkungsgradkette üblicherweise nur aus dem Getriebe und dem Verbrennungsmotor besteht, was den Verbrauch für den Antrieb des Kraftfahrzeugs angeht. Auch hier gilt natürlich, dass beispielsweise eine Kennlinie oder dergleichen vorgegeben werden kann, die die Ermittlung des Kraftstoffverbrauchs für den Verbrennungsmotor bei dort benötigten Leistungen/Energien wiedergibt.
Eine zweckmäßige Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass bei der Zuordnung von Prädiktionsenergieanteilen zu Wirkungsgradmodellen und/oder innerhalb des Wirkungsgradmodells wenigstens eine auf die Strecke und/oder einen betrachteten Anteil der Strecke bezogene Zusatzinformation berücksichtigt wird, insbesondere eine Straßenart und/oder die Verkehrslage beschreibende Verkehrsdaten und/oder Wetterdaten und/oder das Fahrverhalten des Fahrers beschreibende Fahrerdaten. Es ist also möglich, die Wirkungsgradmodelle noch weiter aufzuschlüsseln, um insbesondere auch ohnehin vorliegende Informationen für die Strecke, also die Streckendaten, selbst zu berücksichtigen, beispielsweise eine Straßenart und/oder Informationen über die Verkehrslage, insbesondere einen Stau. Weitere Bei- spiele für Zusatzinformationen zur Strecke, insbesondere zu Anteilen der Strecke, sind das Vorliegen von Umweltzonen, das Vorliegen von Steigungen und/oder Gefällen und dergleichen. Auch ist es denkbar, dass Witterungsverhältnisse, die durch Wetterdaten beschrieben werden können, Ein- fluss auf Wirkungsgrade haben können, so dass auch eine Aufschlüsselung diesbezüglich vorgenommen werden kann; schließlich kann das Fahrerverhalten, beschrieben durch Fahrerdaten, Einflüsse haben. Diese Einflüsse können im Wirkungsgradmodell selbst abgebildet werden, indem dies beispielsweise nicht als unmittelbare Zahlenwerte für die Wirkungsgrade zur Verfügung gestellt wird, sondern als Kennlinien/Kennfeld, so dass die korrekten Wirkungsgrade mithilfe der Zusatzinformationen ausgelesen werden können, die Zusatzinformationen können jedoch auch unmittelbar in die Zuordnung von Anteilen der Prädiktionsenergie einfließen, so dass in diesem Fall Wirkungsgrade für unterschiedliche Zusatzinformationen als unterschiedliche Wirkungsgradmodelle verstanden werden.
Wie bereits erwähnt wurde, kann bereits ein Leistungsverlauf entlang der gesamten vorbekannten Strecke verwertbare Basisdaten für die erfindungsgemäß vorgesehene Verbrauchsermittlung bieten, allerdings ist es besonders zweckmäßig, wenn diese Datenmenge durch einfache Weiterverarbeitung deutlich reduziert und dadurch auch die Zuordnung zu Wirkungsgradmodellen deutlich vereinfacht wird. In diesem Zusammenhang sieht eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung vor, dass die nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs zur Bewältigung einer vorbekannten Strecke benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie auf der Grundlage eines aus Streckendaten berechneten Leistungsverlaufs entlang der gesamten Strecke ermittelt wird, insbesondere für mehrere aufeinanderfolgende Segmente der Strecke. Konkret kann hierzu vorgesehen sein, dass die Strecke in Streckenabschnitte unterteilt wird, denen jeweils eine für den Streckenabschnitt kennzeichnende Leistungsinformation zugeordnet wird, und aufeinanderfolgende Streckenabschnitte zu einem gemeinsamen Segment zusammengefasst werden, wenn wenigstens ein die Leistungsinformationen der Streckenabschnitte vergleichendes Ähnlichkeitskriterium erfüllt ist, wonach für jedes Segment die nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädikti- onsenergie durch Kombination der Leistungsinformationen der zugeordneten Streckenabschnitte ermittelt wird.
Eine derartige Vorgehensweise ist beispielsweise in der parallel zu dieser Anmeldung eingereichten deutschen Patentanmeldung beschrieben, die mit dem internen Aktenzeichen P12040 der Anmelderin versehen ist. Es wird vorgeschlagen, zunächst auf grundsätzlich bekannte Art und Weise einen Leistungsverlauf entlang der vorbekannten Strecke unter Berücksichtigung der Streckendaten und gegebenenfalls weiterer Eingangsdaten zu ermitteln, dann jedoch zur Vereinfachung folgender Berechnungen unter Aufrechterhaltung eines möglichst großen Anteils der Information, die in dem Leistungsverlauf steckt, die Strecke in einzelne, disjunkte Segmente aufzuteilen, indem der Leistungsverlauf jeweils für Streckenabschnitte anhand der Leistungsinformation ausgewertet wird. Entgegen der im Stand der Technik bekannten Vorgehensweise werden mithin nicht Streckendaten bzw. Kartendaten einer digitalen Karte verwendet, um eine Einteilung der Strecke beispielsweise nach Autobahn, Landstraße oder dergleichen vorzunehmen, sondern die vorausliegende Strecke wird aufgrund des Leistungsverlaufs in geeignete Segmente mit physikalisch ähnlichem Fahrverhalten unterteilt. Hierzu wird die Leistungsinformation von benachbarten Fahrstreckenabschnitten, die beispielsweise alle gleich lang sein können, beispielsweise alle drei Kilometer lang, verglichen, wobei als die Leistungsinformation bevorzugt die Leistungsverteilung, mithin die Anteile tatsächlich verwendeter Leistungen an der insgesamt benötigten Energie, betrachtet wird. Ähnlichkeitskriterien, die diesen Vergleich auswerten, erlauben es, zu entscheiden, ob die Streckenabschnitte demselben Segment zuzuordnen sind oder ob zwischen den Streckenabschnitten eine Segmenttrennung vorliegt. Werden zwei oder mehr Streckenabschnitte zu Segmenten zusammengefasst, kann sich die Gesamtleistungsinformation durch Kombination der Leistungsinformation der einzelnen Streckenabschnitte leicht ergeben, insbesondere wenn es sich um Leistungsverteilungen handelt. Auf diese Weise wird auf Grundlage einer Leistungsprädiktion eine Unterteilung der Strecke in Segmente vorgenommen, wobei jedoch die wesentlichen Informationen in den nach Leistungen aufgeschlüsselten Prädiktionsenergie der einzelnen Segmente erhalten bleiben.
Zur Ermittlung des Leistungsverlaufs können dabei Zusatzdaten berücksichtigt werden, insbesondere das Fahrverhalten des Fahrers beschreibende Fahrerdaten und/oder Wetterdaten und/oder die Verkehrslage entlang der Strecke beschreibender Verkehrsdaten. Damit erfolgt auch die Aufteilung der Strecke in Segmente bereits in Abhängigkeit dieser Zusatzdaten, die von Beginn an Einfluss auf die weiteren Berechnungsvorgänge nehmen und somit auch eine verbesserte Aufteilung der Strecke in Segmente ermöglichen.
Eine besonders vorteilhafte Ausgestaltung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass die Leistungsinformation und die nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für ein Segment als ein die Verteilung der Prädikationsenergie auf wenigstens zwei Leistungsintervalle beschreibendes Histogramm ermittelt wird. Mithin ist für den Streckenabschnitt und als Prädiktionsenergie auch für die Segmente bekannt, welche Energiemenge als Leistung aus verschiedenen Leistungsintervalleh benötigt wird, so dass letztlich die entlang der Strecke benötigten Lastpunkte besser bekannt sind. Dabei sind selbstverständlich auch negative Leistungen zu berücksichtigen, die zur Rekuperation und somit zum Laden der Batterie und dergleichen eingesetzt werden können. Beispielsweise ist eine Aufteilung in Intervalle von jeweils 40 kWh denkbar, so dass, trägt man die in den Leistungsintervallen tatsächlich benötigte Energie gegen diese Leistungsintervalle auf, ein Hjstogramm entsteht, das die Leistungsverteilung beschreibt. Durch die Angabe der in Leistungsintervallen insgesamt erforderlichen Leistungsmenge (Energie) wird genau die Größe zur Verfügung gestellt, die sich auf einfache Art und Weise im Sinne der vorliegenden Erfindung auswerten lässt, um Verbräuche zu bestimmen. Zudem bieten derartige Histogramme eine ideale Grundlage für den Vergleich, der im Rahmen der Auswertung des wenigstens einen Ähnlichkeitskriteriums vorgenommen wird. Um die nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie zu ermitteln, ist eine einfache Kombination der Histogramme für Streckenabschnitte ausreichend. Das Ähnlichkeitskriterium kann statistische, in der Leistungsinformation enthaltene und/oder aus dieser abgeleitete Größen auswerten. Dies bietet sich insbesondere an, wenn ein (ohnehin schon eine Art der statistischen Auswertung darstellendes) Histogramm verwendet wird, das die Leistungsverteilung auf Leistungsintervalle beschreibt. Dann kann beispielsweise vorgesehen sein, dass als Größen eine Durchschnittsleistung auf dem Streckenabschnitt und/oder eine Maximalleistung auf dem Streckenabschnitt und/oder eine die Einhüllende eines Histogramms der Leistungen betreffende Größe verwendet werden. Die Form des Histogramms, die obere Grenze des Histogramms sowie die Durchschnittsleistung können mithin als zweckmäßige Hinweise dahingehend betrachtet werden, ob sich Streckenabschnitte hinreichend ähneln, um dem gleichen Verhalten zu entsprechen und somit dem gleichen Segment zugeordnet zu werden. Beispielsweise kann eine maximale Abweichung von der Durchschnittsleistung als Ähnlichkeitskriterium vorgegeben werden, wobei es auch äußerst zweckmäßig ist, die Maximalleistung auf dem Streckenabschnitt zu betrachten. Häufig treten bestimmte Leistungsintervalle in bestimmten Umgebungen oder bei bestimmtem Fahrverhalten erst gar nicht auf, beispielsweise hohe Leistungsspitzen in einer 30er- Zone oder dergleichen. Ein Ähnlichkeitskriterium kann auch so beschaffen sein, dass dann, wenn eine bestimmte Maximalleistung im vorangehenden Streckenabschnitt nicht überschritten wird, dies auch für den folgenden Streckenabschnitt gelten soll und dergleichen. Schließlich kann auch die Form des Histogramms, also die tatsächliche Verteilung der Leistungen, einen deutlichen Hinweis auf ein ähnliches Fahrverhalten in beiden Streckenabschnitten bieten, wobei dann entsprechende, ein Histogramm beschreibende statistische Größen ausgewertet werden können.
Eine besonders zweckmäßige Weiterbildung der vorliegenden Erfindung sieht vor, dass bei der Berechnung des Verbrauchs auch für wenigstens ein anderes Fahrzeugsystem, insbesondere eine Klimaanlage, benötigte, prädi- zierte Zusatzenergien berücksichtigt werden. Häufig werden bestimmte Verbraucher in einem Kraftfahrzeug, die also nicht unmittelbar dem Zurücklegen der vorbekannten Strecke dienen, auch aus Energien gespeist, die durch den wenigstens einen Antriebsmotor entstehen und/oder der Batterie ent- nommen sind, so dass ein weiterer Verbrauch an Kraftstoff und/oder elektrischer Energie auftritt, der im Rahmen der vorliegenden Erfindung ebenso berücksichtigt werden kann. Es wurden bereits Systeme vorgeschlagen, die den Leistungs- bzw. Energiebedarf von Klimaanlagen und/oder sonstigen Nebenverbrauchern vorausberechnen können, so dass diesbezüglich entsprechende Größen zur Verfügung stehen. Über entsprechende Wirkungsgradketten, die durch eigene Modelle gestützt werden können, lässt sich auch hier bestimmen, wieviel Eingangsenergie seitens des wenigstens einen Antriebsmotors benötigt wird, um die entsprechenden Leistungen an die Nebenverbraucher zur Verfügung zu stellen. Somit wird die Verbrauchsberechnung, die das erfindungsgemäße Verfahren realisiert, nochmals genauer und berücksichtigt weitere Einflüsse außerhalb des eigentlichen Fahrbetriebs.
Neben dem Verfahren betrifft die vorliegende Erfindung auch ein Kraftfahrzeug, das ein zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildetes Steuergerät aufweist. Dieses kann beispielsweise einer Restreichweitenanzeige und/oder der Ermittlung und Durchführung einer Betriebsstrategie zugeordnet sein. Sämtliche Ausführungen bezüglich des erfindungsgemäßen Verfahrens lassen sich analog auf das erfindungsgemäße Kraftfahrzeug übertragen, mit welchem mithin dieselben Vorteile erhalten werden können.
Schließlich betrifft die Erfindung auch ein Computerprogramm, das die Schritte des erfindungsgemäßen Verfahrens ausführt, wenn es auf einer Recheneinrichtung ausgeführt wird. Bei der Recheneinrichtung kann es sich beispielsweise um das bereits genannte Steuergerät des Kraftfahrzeugs handeln. Das Computerprogramm kann auf einem nichttransienten Datenträger, beispielsweise einer CD-ROM, abgespeichert sein. Auch bezüglich des Computerprogramms können die bisherigen Ausführungen analog übertragen werden.
Weitere Vorteile und Einzelheiten der vorliegenden Erfindung ergeben sich aus den im Folgenden beschriebenen Ausführungsbeispielen sowie anhand der Zeichnung. Dabei zeigen: Fig. 1 einen Ablaufplan eines Ausführungsbeispiels des erfindungsgemäßen Verfahrens,
Fig. 2 eine zu fahrende, vorbekannte Strecke,
Fig. 3 eine Leistungsinformation für einen Streckenabschnitt,
Fig. 4 eine nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für ein erste Segment,
Fig. 5 eine nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für ein zweites Segment,
Fig. 6 die Aufteilung einer Prädiktionsenergie für eine erste Betriebsstrategie,
Fig. 7 die Aufteilung der Prädiktionsenergie für eine zweite Betriebsstrategie,
Fig. 8 die Aufteilung der Prädiktionsenergie für eine dritte Betriebsstrategie,
Fig. 9 eine schematische Darstellung eines Hybridantriebsstrangs mit
Wirkungsgradketten,
Fig. 10 ein Verlauf des Ladezustands einer Batterie eines Elektromotors für eine Strecke, und
Fig. 11 ein erfindungsgemäßes Kraftfahrzeug.
Ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens soll nun im Kontext der Ermittlung einer Betriebsstrategie in einem Hybridkraftfahrzeug dargestellt werden, wobei sich das Verfahren zur Verbrauchsberechnung auch für andere Anwendungen einsetzen lässt, beispielsweise für eine Restreichweitenberechnung und dergleichen. Ein Hybridkraftfahrzeug weist einen Hybridantriebsstrang auf, der ein Getriebe, einen Elektromotor und einen Verbrennungsmotor umfasst, wobei der Elektromotor aus einer Batterie gespeist wird. Der Hybridantriebsstrang kann bei verschiedenen Betriebsparametern, mithin in verschiedenen Betriebsmodi, betrieben werden, vorliegend ein Fahren nur mit dem Elektromotor, ein Fahren nur mit dem Verbrennungsmotor, ein Fahren mit dem Verbrennungsmotor bei gleichzeitigem Laden der Batterie aus dem Verbrennungsmotor sowie ein Betrieben des Verbrennungsmotors bei maximaler Leistung und das Erzeugen von Zusatzleistung durch den Elektromotor, um höhere Leistungen zu erzielen.
Wann und wie sich der Hybridantriebsstrang in welchem Betriebsmodus befindet, entscheidet eine Betriebsstrategie. Dabei kann sich die Betriebsstrategie beispielsweise durch bestimmte Zustart- und Abschaltgrenzen für den Verbrennungsmotor und/oder den Elektromotor als Antriebsmotoren definieren, wobei selbstverständlich auch andere eine Betriebsstrategie definierende Strategieparameter denkbar sind. Während das Kraftfahrzeug eine Strecke von einem Startort bis hin zu einem Zielort durchfährt, kann eine Gesamtbetriebsstrategie für bestimmte Anteile der Strecke unterschiedliche Teil-Betriebsstrategien definieren, das bedeutet, Strategieparameter können sich entlang der Strecke im Rahmen einer Gesamtbetriebsstrategie ändern.
Das folgende, im Hinblick auf Fig. 1 erläuterte Verfahren dient der Ermittlung und Durchführung einer Betriebsstrategie für eine vorbekannte Strecke, die durch Streckendaten beschrieben wird. Teil dieses Verfahrens zum Betrieb eines Kraftfahrzeugs ist ein Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Verfahrens.
In einem Schritt S1 werden, insbesondere von einem Navigationssystem des Kraftfahrzeugs, die vorbekannte Strecke, die das Hybridkraftfahrzeug zurücklegen soll, beschreibende Streckendaten zur Verfügung gestellt. Fig. 2 zeigt beispielhaft eine solche vorbekannte Strecke 1 , die von einem Startpunkt 2 in einem Ort A zu einem Zielort 3 in einem Ort B führt und dabei verschiedenste Straßenarten durchquert, beispielsweise also in einem Wohngebiet beginnt, Hauptstraßen innerhalb des Ortes A folgt, über eine Landstraße auf die Autobahn führt, entlang dieser geschwindigkeitsbeschränkte und nicht geschwindigkeitsbeschränkte Anteile genauso wie hügelige oder weniger hügelige Anteile durchquert, im Ort B wieder Hauptstraßen befährt, um dann durch Wohngebiete an den Zielort 3 zu gelangen.
In einem Schritt S2, vgl. wiederum Fig. 1 , wird der Leistungsverlauf entlang der Strecke 1 bestimmt, der mithin angibt, wieviel Leistung von dem Kraftfahrzeug an seinen Rändern („Radleistung") aufzubringen ist, damit die Strecke 1 bewältigt werden kann. Dabei können selbstverständlich auch negative Leistungen enthalten sein, beispielsweise, wenn einen Berg heruntergerollt oder gebremst wird. Diese negativen Leistungen können auch zum Laden der Batterie eingesetzt werden. In dieser Ermittlung des Leistungsprofils gehen auch Zusatzdaten 4 ein, die vorliegend Fahrerdaten, Wetterdaten und Verkehrsdaten umfassen. Die Fahrerdaten beschreiben das Fahrverhalten des Fahrers, die Wetterdaten die aktuelle Witterung entlang der Strecke 1 und die Verkehrsdaten die Verkehrslage, insbesondere den Verkehrsfluss, entlang der Strecke 1. Damit wird eine verbesserte Prädiktion des Leistungsverlaufs ermöglicht.
In einem Schritt S3 wird die Strecke 1 in Streckenabschnitte, d. h. Anteile, aufgeteilt, die vorliegend allesamt eine Länge von 3 km aufweisen sollen. Dies ist im vergrößert dargestellten Bereich 5 der Strecke 1 der Fig. 2 für aufeinanderfolgende Streckenabschnitte 6 schematisch dargestellt. Es sei jedoch darauf hingewiesen, dass auch Ausnahmen von dieser regelmäßigen Unterteilung anhand von Ausnahmekriterien bestimmt werden können, beispielsweise dann, wenn offensichtlich aus den Streckendaten oder Kartendaten einer Digitalkarte hervorgeht, dass ein Anteil der Strecke 1 , der kürzer als 3 km ist, durch deutlich unterschiedliche Verhältnisse verläuft, beispielsweise eine 30er-Zone. Dann kann die Länge eines Streckenabschnitts auch ange- passt werden. In einem Schritt S4 wird aus dem Leistungsverlauf für die gesamte Strecke 1 für jeden Streckenabschnitt eine Leistungsinformation bestimmt. Diese Leistungsinformation gibt vorliegend nach Art eines Histogramms an, wie stark welche Leistungsintervalle zur benötigten Gesamtenergie für den Streckenabschnitt 6 beitragen. Ein Beispiel für eine solche Leistungsinformation 7 ist in Fig. 3 dargestellt, wo die Energie gegen die Leistung in verschiedenen Leistungsintervallen, die vorliegend jeweils 40 kW umfassen, aufgetragen ist. Die Leistungsinformation in Fig. 3 bezieht sich auf einen Streckenabschnitt eines Wohngebiets, so dass insgesamt sehr niedrige Leistungen dominieren, das bedeutet, die Durchschnittsleistung ist niedrig und es treten nur sehr wenig hohe Leistungen auf; auch die maximale Leistung ist eher niedrig.
Die Leistungsinformation 7 gibt also letztlich eine Leistungsverteilung bei der Bewältigung des jeweiligen Streckenabschnitts 6 wieder, vereinfacht also den Leistungsverlauf des Schrittes S2, behält jedoch die wesentliche Information bei. Die Leistungsinformation 7 kann auch als nach den an den Rädern erforderlichen Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für den Streckenabschnitt 6 aufgefasst werden.
Die Leistungsinformationen 7 der verschiedenen Streckenabschnitte 6 werden nun in einem Schritt S5 genutzt, um zu entscheiden, ob aufeinanderfolgende Streckenabschnitte demselben Segment der Strecke zugehörig sind oder nicht. Hierzu werden Ähnlichkeitskriterien betrachtet, die auf einem Vergleich der Leistungsinformationen 7 für die benachbarten Streckenabschnitte 6 basieren, wobei vorliegend die Durchschnittsleistungen nicht zu stark voneinander abweichen dürfen und ähnliche Maximalleistungen vorliegen sollen. Ferner wird noch die Einhüllende des Histogramms als dessen Form betrachtet. Je nach konkreter Ausgestaltung der Ähnlichkeitskriterien kann es ausreichen, dass ein Ähnlichkeitskriterium erfüllt ist und es müssen mehrere oder gar alle Ähnlichkeitskriterien erfüllt sein. Ist eine Ähnlichkeit gegeben, wird schlussgefolgert, dass aufgrund der Ähnlichkeit der Leistungsinformation auch ein ähnliches Fahrverhalten gegeben ist und die aufeinanderfolgenden Streckenabschnitte 6 werden demselben Segment zugeordnet, wie dies im Beispiel der Fig. 2 schematisch durch das Segment 8 angedeutet wird. Ist die Ähnlichkeit nicht gegeben, wird mit dem nachfolgenden Streckenabschnitt 6 ein neues Segment 8 begonnen, nachdem die Streckenabschnitte 6 nacheinander durchgegangen werden.
So werden also Teile der kurzen Streckenabschnitte 6 zu längeren Segmenten 8 zusammengefasst.
Für diese Segmente 8 wird in einem Schritt S6 jeweils eine nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs zur Bewältigung des Segments 8 benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädikationsenergie als Gesamtleistungsinformation ermittelt, die sich vorliegend durch einfache Aufsummierung der einzelnen Histogramme ergibt. Die nach Leistungen aufgeschlüsselten Prädiktionsenergien für die einzelnen Segmente 8 bestimmen dann auch die Prädiktionsenergie für die gesamte vorbekannte Strecke 1 , indem ebenso eine Auf- summierung der Histogramme erfolgen kann. Vorliegend erweist sich die feinere Aufteilung der Prädiktionsenergie, die für die Segmente 8 bekannt ist, als vorteilhafter, da im nun Folgenden für jedes der Segmente 8 eine geeignete Segmentbetriebsstrategie als Teil-Betriebsstrategie einer Gesamtbetriebsstrategie für die Strecke 1 bestimmt werden soll, das bedeutet, für jedes der Segmente 8 soll bestimmt werden, welche Segmentbetriebsstrategie am besten zum Befahren des Segments geeignet ist, so dass den einzelnen Betriebsstrategien beispielsweise eine Wertzahl zugeordnet werden kann, die die folgende Optimierung im Hinblick auf Optimierungsziele für die gesamte Strecke 1 verbessert ermöglicht.
Beispielhafte Gesamtleistungsinformationen für Segmente 8, also Prädiktionsenergie-Histogramme, zeigen die Fig. 4 und 5. In Fig. 4 ist eine Gesamtleistungsinformation 9a, wie sie für eine Autobahn mit beschränkter Höchstgeschwindigkeit entstehen kann, gezeigt. Ersichtlich ist eine mittelhohe Durchschnittsleistung gegeben, von der kaum starke Abweichungen vorliegen. Fig. 5 zeigt eine Gesamtleistungsinformation 9b, wie sie auf einer Autobahn ohne Geschwindigkeitsbeschränkung entstehen kann, wenn das Kraftfahrzeug voll ausgefahren wird. Ersichtlich liegt hier ein äußerst hoher Durchschnittswert für die Leistung vor und es existiert ein großer Anteil hoher Leistungen.
Hierzu werden zunächst in einem Schritt S7 die vorliegend als Grundlage der Bewertung dienenden Verbrauche aus der Batterie und dem Kraftstofftank als Grundlage für eine Bewertung bestimmt.
Um den Verbrauch (der im Fall der Batterie auch Hinzugewinne durch Rekuperation und/oder Laden durch den Verbrennungsmotor enthalten kann) für bestimmte Segmentbetriebsstrategien zu bestimmen, muss die am Rad in bestimmten Leistungsintervallen gemäß den Histogrammen benötigte Energie in eine Eingangsenergie umgerechnet werden, die am Verbrennungsmotor bzw. aus der Batterie abgerufen werden muss. Diese Umrechnung von Radenergien auf Eingangsenergien ergibt sich durch die Wirkungsgrade im Hybridantriebsstrang. Diese sind jedoch sind von den Leistungen, den Betriebsmodi (also den Betriebsparametern) und gegebenenfalls von Zusatzinformationen abhängig, nachdem sich hierdurch die Lastpunkte ergeben. Wird eine bestimmte Segmentbetriebsstrategie verwendet, führt dies üblicherweise dazu, dass in bestimmten Leistungsbereichen bestimmte Betriebsmodi aktiviert werden. Es verteilt sich also die Prädiktionsenergie, die in dem Segment 8 gemäß der Leistungsprädiktion benötigt wird, auf die Betriebsmodi, die im Rahmen der Segmentbetriebsstrategie verwendet werden. Da nun aber die Prädikationsenergie nach Leistungen aufgeschlüsselt vorliegt, ist es entsprechend möglich, die gesamte Prädiktionsenergie für das Segment 8 in Prädiktionsenergieanteile für die jeweiligen Betriebsmodi aufzuteilen, was im Hinblick auf die Fig. 6 bis 8 näher erläutert werden soll.
Dabei betrifft die Fig. 6 eine Aufteilung für eine Segmentbetriebsstrategie, die auf eine maximale Nutzung des Elektromotors abzielt. Das bedeutet, Zustart- und Abschaltgrenzen für den Verbrennungsmotor sind bei höheren Leistungswerten angesetzt. Entsprechend werden in Fig. 6 schraffiert dargestellte Prädiktionsenergieanteile bei niedrigen Leistungen dem Betriebsmodus zugeordnet, in dem der Elektromotor allein die Antriebsenergie liefert. Weder schraffiert noch gepunktet dargestellte Prädikationsenergieanteile in den hö- heren Leistungsbereichen entsprechen einem Betriebsmodus, in dem nur der Verbrennungsmotor betrieben wird, um die Antriebsenergie zu erzeugen, bzw. dem Verbrennungsmotor zugeordnete Energieanteile. Ist beispielsweise der Verbrennungsmotor bis hin zum 160 kW belastbar, ist in den hohen Leistungsbereichen ein weiterer Betriebsmodus vorgesehen, in dem der Verbrennungsmotor bei maximaler Leistung betrieben wird und zusätzlich die Antriebsenergie durch den Elektromotor geliefert wird. Der Anteil der Antriebsenergie, der von dem Elektromotor geliefert wird, ist gepunktet dargestellt.
Fig. 7 zeigt die Aufteilung der gesamten Prädiktionsenergie desselben Histogramms 9b wie Fig. 6 für einen anderen Betriebsmodus, nämlich einen, der darauf abzielt, den Ladezustand der Batterie möglichst konstant zu halten. Hier wird der Elektromotor also nicht voll ausgenutzt, so dass ein geringerer Anteil bei niedrigen Leistungen dem reinen elektrischen Fahren (quer schraffiert) zugeordnet ist. Ein großer Anteil des Leistungsspektrums wird durch das Fahren mit dem Verbrennungsmotor abgedeckt, wobei die Bereiche des Zusammenwirkens von Verbrennungsmotor und Elektromotor (gepunktet) gleichbleiben, da sich die entsprechenden Leistungen nicht mehr allein mit dem Verbrennungsmotor erzielen lassen. Es sind auch Ausgestaltungen denkbar, in denen diese über eine kurzzeitige, gezielte Überlastung des Verbrennungsmotors abgedeckt werden können, insbesondere dann, wenn ein effektives Laden stattfinden soll, wie im Folgenden dargestellt werden soll.
Fig. 8 betrifft die Aufteilung der Prädiktionsenergie wiederum desselben Histogramms 9b wie in den Fig. 6 und 7 bei einem dritten betrachteten Betriebsmodus, in dem ein möglichst effektives Laden der Batterie stattfinden soll. Der Elektromotor wird hier nur noch bei äußerst niedrigen Leistungen verwendet (querschraffierte Bereiche), während Bereiche mittlerer Leistung, in denen möglichst konstant gefahren wird, einem neuen Betriebsmodus zugeordnet sind, in dem die Batterie aus dem Verbrennungsmotor geladen wird. Dieser Betriebsmodus ist bei den Betriebsstrategien gemäß der Fig. 6 und 7 nicht zulässig. Bei höheren Leistungen, wenn also die Dynamik des Kraftfahrzeugs nicht eingeschränkt werden soll, wird auf das Laden verzieh- tet, der Verbrennungsmotor jedoch dennoch zum alleinigen Betrieb des Kraftfahrzeugs verwendet (nicht weiter markierte Anteile). Auch in einem solchen Betriebsmodus können jedoch, wenn besonders hohe Leistungen benötigt werden, eine Verwendung des Betriebsmodus durch gleichzeitige Nutzung des Verbrennungsmotors und des Elektromotors vorgesehen seien. Bereits aus diesen Betrachtungen ergibt sich im Übrigen, dass bei Anforderungen vieler hoher Leistungen die Bewertung für einen solchen Segmentbetriebsstrategie zum effektiven Laden eher niedriger ausfallen wird.
Durch die Leistungsintervalle und die Betriebsmodi liegen nun Informationen vor, die es erlauben, Wirkungsgrade zu bestimmen, die in den entsprechenden Betriebszuständen des Hybridantriebsstrangs vorliegen. Das bedeutet, aufgrund der Leistungen und der aus der Betriebsstrategie abgeleiteten Betriebsmodi können den Prädiktionsenergieanteilen für die verschiedenen Leistungen nun Wirkungsgradmodelle zugeordnet werden, die entweder als Kennlinien oder Kennfelder bzw. Look-Up-Tabellen für alle Leistungen bei bestimmten Betriebsmodi vorliegen können, und aus denen dann Wirkungsgrade für die tatsächlich vorliegenden Leistungen bzw. das Leistungsintervall ausgelesen werden können, oder aber die Prädiktionsenergie wird unmittelbar in Prädiktionsenergieanteile für Leistungsintervalle und Betriebsmodi aufgeteilt, für die sich dann Sätze von Wirkungsgraden für die Komponenten des Antriebsstrangs ergeben. Bei dieser Bestimmung von Wirkungsgraden im Antriebsstrang können auch Zusatzinformationen, insbesondere aus den Streckendaten abgeleitete Zusatzinformationen, berücksichtigt werden, die ebenso einen Einfluss auf den tatsächlichen Lastpunkt haben können, beispielsweise die Straßenart (Wohngebiet, Hauptstraße, Landstraße, Autobahn,...) und dergleichen, was eine weitere verfeinerte Aufteilung der Wirkungsgrade ergibt. In diesem Fall kann vorgesehen sein, dass die Wirkungsgradmodelle nicht als ein fester Satz von Zahlen für das Leistungsintervall und den Betriebsmodus geliefert werden, sondern Kennlinien/Kennfelder und/oder Look-Up-Tabellen für die verschiedenen Zusatzinformationen sind; alternativ kann zumindest teilweise die Zusatzinformation auch bereits in die Auswahl des Wirkungsgradmodells eingehen. In jedem Fall liegen nun zu Prädiktionsenergieanteilen konkrete Werte für Wirkungsgrade im Hybridantriebsstrang vor, der in Fig. 9 schematisch dargestellt ist und mit dem Bezugszeichen 10 versehen ist. Der Hybridantriebsstrang 10 umfasst ein Getriebe 1 1 , den Elektromotor 12 und den Verbrennungsmotor 13, wobei die Batterie 14 den Elektromotor 12 speist. Im Wirkungsgradmodell werden jeder der Komponenten 1 1 bis 14 Wirkungsgrade zugeordnet, also dem Getriebe 11 ein Wirkungsgrad HG, dem Elektromotor 12 ein Wirkungsgrad Γ)Ε, dem Verbrennungsmotor 13 ein Wirkungsgrad ην und, nachdem auch die Batterie selbst einen gewissen Wirkungsgrad aufweist, der Batterie 14 der Wirkungsgrad HB.
Die relevanten Wirkungsgradketten ergeben sich dabei aus den Betriebsmodi. Wird beispielhaft rein mit dem Elektromotor 12 gefahren, ergibt sich die durch den Pfeil 15 angedeutete Wirkungsgradkette ηο, HE, HB; wird allein mit dem Verbrennungsmotor gefahren, ergibt sich die Wirkungsgradkette ηο, HE und ην gemäß dem Pfeil 16.
Mit diesen Wirkungsgradketten lässt sich der Prädiktionsenergieanteil leicht in die Eingangsenergie umrechnen. Hieraus ergibt sich im Fall der Batterie 14 unmittelbar der Verbrauch; im Fall des Verbrennungsmotors 13 liegt eine Kennlinie oder ein Kennfeld vor, dass die Eingangsenergie auf einen Verbrauch an Kraftstoff in einem hier nicht näher dargestellten Kraftstofftank abbildet. Wesentlich im Schritt 7 ist dabei, dass Verbrauche für verschiedene mögliche Segmentbetriebsstrategien, beispielsweise die Segmentbetriebsstrategien der Fig. 6 bis 8, ermittelt werden, um diese nachfolgend in einem Schritt S8 bewerten zu können. In einem Ausführungsbeispiel, das die drei Betriebsstrategien der Fig. 6 bis 8 bewertet, liegen mithin am Ende des Schrittes S7 sechs Verbräuche vor, nämlich jeweils elektrische und Kraftstoffverbräuche für die drei Betriebsstrategien.
Bei der Bewertung im Schritt S8 können selbstverständlich grundsätzlich auch andere Bewertungskriterien als nur die Verbräuche des Schrittes S7 eingehen, was hier jedoch nicht näher dargelegt werden soll. In einem Schritt S9 ist es nun möglich, anhand von Optimierungszielen für die gesamte Strecke 1 , beispielsweise ein möglichst geringer Kraftstoffverbrauch bei möglichst völlig entladener Batterie 14 mit Erreichen des Zielorts 3, die bestgeeignetsten Segmentbetriebsstrategien für die einzelnen Segmente 8 zu wählen, so dass sich eine Gesamtbetriebsstrategie ergibt, die in einem Schritt S10 dann auch angewendet wird.
Zur Erläuterung sei diesbezüglich auf Fig. 10 verwiesen. Dabei soll die Strecke 1 vorliegend in acht Segmente 8 aufgeteilt sein, wobei das Segment I durch Wohngebiet führt, das Segment II entlang einer Hauptstraße des Ortes A verläuft, das Segment III über eine Autobahn ohne Geschwindigkeitsbegrenzung, das Segment IV über eine Autobahn mit einer Geschwindigkeitsbegrenzung von 120 km/h, das Segment V über eine Autobahn ohne Geschwindigkeitsbegrenzung, das Segment VI über eine Autobahn mit Stau, das Segment VII über eine Hauptstraße im Ort B und das Segment VIII durch eine Umweltzone, für die im Schritt S8 das elektrische Fahren noch höher bewertet wird.
Fig. 10 zeigt eine Ladezustandskurve der Batterie 14 des Elektromotors 12 aufgetragen über die Strecke 1. Es ist deutlich zu erkennen, dass in den Segmenten I und II mit dem Segmentbetriebsmodus „maximal elektrisch Fahren", im Segment III mit dem Segmentbetriebsmodus„Ladezustand halten", im Segment IV mit dem Segmentbetriebsmodus„Batterie laden", im Segment V mit dem Segmentbetriebsmodus„Ladezustand halten" sowie in den Segmenten VI bis VIII wiederum mit dem Segmentbetriebsmodus„maximales elektrisches Fahren" gearbeitet wird.
Es sei an dieser Stelle noch angemerkt, dass vorgesehen sein kann, dass bei der Ermittlung des Verbrauchs auch Nebenverbraucher berücksichtigt werden, indem aufgrund einer Vorhersage der Nutzung der Nebenverbrauch, insbesondere einer Klimaanlage, eine hierfür benötigte Eingangsenergie seitens des Verbrennungsmotors 13 und/oder der Batterie 14 ermittelt wird, die sich unmittelbar auf den Verbrauch wiederschlägt. Hierfür können getrennte, insbesondere auch Wirkungsgrade umfassende Nebenverbrauchermodelle eingesetzt werden.
Fig. 11 zeigt schließlich eine Prinzipskizze eines erfindungsgemäßen Kraftfahrzeugs 20, vorliegend eines Hybridkraftfahrzeugs. Dieses umfasst den bereits im Hinblick auf Fig. 9 erläuterten Hybridantriebsstrang 10. Zur Steuerung des Betriebs des Hybridantriebsstrangs 10 ist in dem Kraftfahrzeug 20 ein Steuergerät 17 vorgesehen, das zur Durchführung des erfindungsgemäßen Verfahrens ausgebildet ist, wozu es insbesondere mit einem Navigationssystem 18 und weiteren Datenquellen 19 verbunden ist.

Claims

P A T E N T A N S P R Ü C H E
1. Verfahren zum Vorausberechnen eines Verbrauchs eines Kraftfahrzeugs (20) mit wenigstens einem Antriebsmotor in einem Antriebsstrang,
dadurch gekennzeichnet,
dass prädiktiv den Betrieb des Kraftfahrzeugs (20) beschreibende, wenigstens eine nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs (20) zur Bewältigung einer vorbekannten Strecke (1) benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie umfassende Basisdaten für die Strecke (1) aus Streckendaten umfassenden Eingangsdaten ermittelt werden, wonach die Prädiktionsenergie in Abhängigkeit der zugeordneten Leistungen und/oder wenigstens einer verwendeten Betriebsstrategie anteilsweise verschiedenen Wirkungsgradmodellen des Antriebsstrangs zugeordnet wird und unter Verwendung der Wirkungsgradmodelle aus den Wirkungsgradmodellen zugeordneten Prädiktionsenergieanteilen durch den wenigstens einen Antriebsmotor verbrauchte Verbrauchsenergien aus einem zugeordneten Energiespeicher als Verbrauch und/oder den Verbrauch bestimmende Größe ermittelt werden.
2. Verfahren nach Anspruch 1 ,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Verbräuche für unterschiedliche Betriebsstrategien bezogen auf dieselbe Strecke (1) und/oder denselben Anteil an der Strecke (1) ermittelt werden und bei einer Bewertung der Betriebsstrategie, insbesondere im Rahmen der Ermittlung einer Gesamtbetriebsstrategie für die gesamte Strecke (1), berücksichtigt werden, und/oder die Verbräuche zur Ermittlung einer Restreichweite, insbesondere aufgeschlüsselt für verschiedene Anteile an der Strecke (1), verwendet werden.
3. Verfahren nach Anspruch 1 oder 2,
dadurch gekennzeichnet, dass das Kraftfahrzeug (20) ein Hybridkraftfahrzeug mit einem von einer Batterie (14) gespeisten Elektromotor (12) und einem Verbrennungsmotor (13) in einem Hybridantriebsstrang (10) ist, wobei durch wenigstens eine zu verwendende Betriebsstrategie, aus der die Verwendung unterschiedlicher Betriebsmodi des Hybridantriebsstrangs (10) bei unterschiedlichen Leistungen ableitbar ist, die Zuteilung von Prädiktionsenergieanteilen zu Wirkungsgradmodellen bestimmt wird.
4. Verfahren nach Anspruch 3,
dadurch gekennzeichnet,
dass als Betriebsmodi ein alleiniger Betrieb des Elektromotors (12) und/oder ein alleiniger Betrieb des Verbrennungsmotors (13) ohne eine Laden der den Elektromotor (12) speisenden Batterie (14) aus dem Verbrennungsmotor (13) und/oder ein alleiniger Betrieb des Verbrennungsmotors (13) mit einem Laden der den Elektromotor (12) speisenden Batterie (14) aus dem Verbrennungsmotor (13) und/oder ein Maximalleistungsbetrieb des Verbrennungsmotors (13) mit Leistungs- zuschuss durch den Elektromotor (12) verwendet werden.
5. Verfahren nach Anspruch 3 oder 4,
dadurch gekennzeichnet,
dass als Betriebsstrategien eine den Ladezustand der den Elektromotor (12) speisenden Batterie (14) haltende Betriebsstrategie und/oder eine die Batterie (14) um einen bestimmten Betrag ladende Betriebsstrategie und/oder eine durch Priorisierung von Betriebsmodi anpassbare Betriebsstrategie verwendet werden.
6. Verfahren nach einem der Ansprüche 3 bis 5,
dadurch gekennzeichnet,
dass in dem Wirkungsgradmodell Wirkungsgrade für ein Getriebe (11) des Hybridantriebsstrangs (10), den Elektromotor (12), den Verbrennungsmotor (13) und die Batterie (14) verwendet werden, wobei je nach verwendetem Antriebsmotor zur Ermittlung der erforderlichen Energie für den Prädiktionsenergieanteil Wirkungsgradketten bestimmt werden und auf den Prädiktionsenergieanteil angewandt werden.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass bei der Zuordnung von Prädiktionsenergieanteilen zu Wirkungsgradmodellen und/oder innerhalb des Wirkungsgradmodells wenigstens eine auf die Strecke (1) und/oder einen betrachteten Anteil der Strecke (1) bezogene Zusatzinformation berücksichtigt wird, insbesondere eine Straßenart und/oder die Verkehrslage beschreibende Verkehrsdaten und/oder Wetterdaten und/oder das Fahrverhalten des Fahrers beschreibende Fahrerdaten.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass die nach an den Rädern des Kraftfahrzeugs (20) zur Bewältigung einer vorbekannten Strecke (1) benötigten Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie auf der Grundlage eines aus Streckendaten berechneten Leistungsverlaufs entlang der gesamten Strecke (1) ermittelt wird, insbesondere für mehrere aufeinanderfolgende Segmente (8) der Strecke (1).
Verfahren nach Anspruch 8,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Strecke (1) in Streckenabschnitte (6) unterteilt wird, denen jeweils eine für den Streckenabschnitt (6) kennzeichnende Leistungsinformation (7) zugeordnet wird, und aufeinanderfolgende Streckenabschnitte (6) zu einem gemeinsamen Segment (8) zusammengefasst werden, wenn wenigstens ein die Leistungsinformationen (7) der Streckenabschnitte (6) vergleichendes Ähnlichkeitskriterium erfüllt ist, wonach für jedes Segment (8) die nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie durch Kombination der Leistungsinformationen der zugeordneten Streckenabschnitte (6) ermittelt wird.
10. Verfahren nach Anspruch 9,
dadurch gekennzeichnet,
dass zur Ermittlung des Leistungsverlaufs Zusatzdaten (4) berücksichtigt werden, insbesondere das Fahrverhalten des Fahrers beschreibende Fahrerdaten und/oder Wetterdaten und/oder die Verkehrslage entlang der Strecke (1 ) beschreibende Verkehrsdaten.
11. Verfahren nach Anspruch 9 oder 10,
dadurch gekennzeichnet,
dass die Leistungsinformation (7) und die nach Leistungen aufgeschlüsselte Prädiktionsenergie für ein Segment (8) als ein die Verteilung der Prädiktionsenergie auf wenigstens zwei Leistungsintervalle beschreibendes Histogramm ermittelt wird.
12. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche,
dadurch gekennzeichnet,
dass bei der Berechnung des Verbrauchs auch für wenigstens ein anderes Fahrzeugsystem, insbesondere eine Klimaanlage, benötigte, prädizierte Zusatzenergien berücksichtigt werden.
13. Kraftfahrzeug (20), umfassend ein zur Durchführung eines Verfahrens nach einem der vorangehenden Ansprüche ausgebildetes Steuergerät (17).
14. Computerprogramm, dass die Schritte eines Verfahrens nach einem der Ansprüche 1 bis 12 durchführt, wenn es auf einer Recheneinrichtung ausgeführt wird.
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