WO2020099257A1 - Betriebsassistenzverfahren und betriebssystem für ein elektrisch betreibbares fahrzeug - Google Patents

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WO2020099257A1
WO2020099257A1 PCT/EP2019/080644 EP2019080644W WO2020099257A1 WO 2020099257 A1 WO2020099257 A1 WO 2020099257A1 EP 2019080644 W EP2019080644 W EP 2019080644W WO 2020099257 A1 WO2020099257 A1 WO 2020099257A1
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charging
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Ulf Kleuker
David Vollmer
Stephan Gase
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Robert Bosch Gmbh
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Definitions

  • the present invention relates to an operating assistance method and an operating system for at least one at least partially electrically operated vehicle.
  • US 2015/0329003 A1 and US 2016/0335377 A1 describe systems and methods for controlling a state of an accumulator in a vehicle and provide techniques for managing the
  • the operating assistance method according to the invention with the features of claim 1 has the advantage that the data required for planning vehicle operation with regard to any charging and / or discharging processes can be recorded and evaluated without access to a vehicle interface. This is achieved according to the invention with the features of claim 1 by creating an operating assistance method for at least one at least partially electrically operable vehicle, which has the steps:
  • steps (i) to (vi) are carried out outside the vehicle and / or without direct and / or indirect access to an interface of the vehicle.
  • the measures taken according to the invention make it possible to obtain the data required for planning even without access to a communication system of the vehicle.
  • execution of processing steps external to the vehicle is understood to mean execution without connection to a direct or indirect communication with a communication system of the vehicle. This also includes situations in which
  • Process steps take place in a mobile device, which is is physically on or in the vehicle, for example in the manner of a
  • a passenger's mobile phone but is not in direct or indirect communication with the vehicle in relation to the procedural steps. I.e. there is no direct or indirect data exchange with the vehicle with regard to the processing steps.
  • an initial state of charge of the storage for electrical energy of the vehicle is understood to mean that state of charge of the storage that is present in the storage at the start of a journey.
  • the start of the journey can be the time when the vehicle is started for the first time, a time when the vehicle is started for the first time after a charging and / or discharging process, a time when the journey is continued after the vehicle - with or without switching off the power supply to the drive - was stopped, or a specific and / or selected point in time while the vehicle was traveling.
  • the operation assistance method controls or regulates the operation of the vehicle on the basis of the data characterizing a planning of the operation of the vehicle.
  • aspects and operational processes that include planning with regard to a route, a driving route, a driving time, a driving time, a driving date, a charging time, an unloading time, a charging period, a charging mode, a charging source, a charging strategy and / or can take into account a care tariff.
  • the method according to the invention can be carried out in a single device or in a single device. However, it is also a distributed execution of the entire method with differently assigned functionalities on a plurality of
  • one or more steps to be carried out outside the vehicle can be carried out
  • Planning processes that are relevant to the condition and / or operation of one or more vehicles are taken into account.
  • Embodiment of the operating method according to the invention which are representative of data characterizing a planning of the operation of the vehicle a currently forecast state of charge of the storage of electrical energy of the vehicle,
  • a planned route, route, range and / or operating time of the vehicle in particular in relation to a specific or planned destination and / or until a next loading and / or unloading process for the memory.
  • the initial state of charge can be recorded by all measures that do not involve direct or indirect communication with the
  • Operational assistance procedure is used when or to record the initial
  • the initial state of charge can be recorded by an input, in particular by user input and / or in manual Shape.
  • data that is obtained from a GPS device of a mobile terminal is used when or for detecting the position, speed, acceleration of the vehicle and / or the development of its time Smartphones or tablets, in the form of GPS data.
  • data based on data from an external observation device in particular from a
  • Satellite observation and / or which are provided from cell data of one or more telephone networks.
  • the relevant energy consumption model is decisive for deriving a forecast state of charge based on an initial state of charge and the operation of the vehicle.
  • an initial energy consumption model is initially provided, which takes into account the vehicle type in its entirety, for example.
  • Energy consumption model is adapted to the special circumstances, for example to the specific vehicle and the specific user with his usage profile.
  • a learning process is carried out before the actual start-up and / or during operation.
  • an actual current state of charge of the memory is recorded, in particular at the start of charging and / or via an underlying charging station, for example via the charging station supplied Amount of charge until the memory is fully charged or until it is charged to a predefined level,
  • the actual current charge state recorded is compared with a - in particular last - predicted charge state of the memory
  • Energy consumption model one or more data from the group of data are considered, which
  • Vehicle types a fleet or a vehicle population of the same vehicle type or a similar vehicle type
  • the present invention also creates an operating system for at least one at least partially electrically operable vehicle and is set up to carry out the operating assistance method according to the invention and / or to be used with such an operating assistance method.
  • the operating system according to the invention has a configuration which is designed with
  • a unit for detecting an initial charge state of a storage for electrical energy of the vehicle a unit for detecting an initial charge state of a storage for electrical energy of the vehicle
  • the units are designed outside the vehicle and / or without direct and / or indirect access to an interface of the vehicle.
  • FIG. 1 is a flowchart which shows an embodiment of the operating assistance method according to the invention.
  • FIG. 2 is a schematic illustration which illustrates a learning mode of an embodiment of the operating assistance method according to the invention.
  • Figure 3 is a schematic illustration showing one
  • a step S1 an initial state of charge in relation to the storage 10 of electrical energy of the underlying vehicle 1 is detected.
  • this process takes place without direct or indirect access to a communication interface of the vehicle 1. This means that in this regard via any communication interface that is present
  • no measurement data can be tapped from the vehicle 1 itself, and therefore in particular no sensor data can be read from the vehicle 1.
  • step S2 - likewise outside of the vehicle and thus without direct or indirect access to a communication interface of the vehicle 1 - data is recorded with regard to a current position, a current speed and / or a current acceleration with respect to the operation of the vehicle, including their data temporal change can be taken into account. With the acquisition of this data, part of the operation of vehicle 1 can thus be described by parameters.
  • a mobile phone with GPS function carried by the driver or a fellow passenger can be used to record current values for the position, the speed and / or the acceleration of the underlying vehicle 1 and, for example, to one Cloud or transfer to a server.
  • step S3 the acquired data is then fed to an underlying energy consumption model 6.
  • the energy consumption model 6 is or is tailored to the underlying vehicle 1 and is set up to predict a state of charge from the supplied data and on the basis of the initial state of charge in a subsequent step S4, be it a forecast for the current time, i.e. a current state of charge, or for a point in time in the future, i.e. a future state of charge.
  • a subsequent step S5 on the basis of the acquired data and in particular the forecast state of charge
  • Planning data generated are in particular data that are representative of the planning of the further operation of the vehicle 1.
  • a specific planning can contain, for example, a charging strategy, that is, information about whether, when, how and to what extent the memory 10 of the underlying vehicle 1, possibly taking into account further ones
  • Boundary conditions for example tariff options and the like, must be charged.
  • step S5 When planning in accordance with step S5, more or less extensive considerations regarding the traffic situations, the weather situation and / or the distribution and the offers of available charging stations 7 can be included.
  • Personalized aspects such as a driver's usual driver behavior and / or the special vehicle situation, for example with regard to payload or passengers, can also be taken into account.
  • a subsequent step S6 the planning data are provided and / or output.
  • a mobile phone is shown when a next charging process makes sense and how the corresponding charging station could be reached, for example via a special route and / or at a specific time with special tariff options.
  • step S7 a query is made or a general determination is made as to whether a prognosis should continue. If this is the case (YES branch in step S7), then a return is made to step S2 of acquiring the current data on the position, speed and / or acceleration of the vehicle 1. Otherwise (NO branch in step S7), method S is exited. The method S can be terminated, for example, via a user input.
  • Figure 2 is a schematic diagram showing a learning mode or training mode T of an embodiment of the invention
  • the training mode T or learning mode can, within the scope of an embodiment of the operating assistance method S according to the invention, be or be designed as a process preceding the actual operation and use of the operating assistance method S. In this way, an initial energy consumption model 6 for the underlying vehicle 1 can be taught and adjusted from the basic setting.
  • Energy consumption model 6 for the underlying vehicle 1 during operation that is to say while using model 6 and thus inside the sequence of the operating assistance method S and an application, to be adapted once, several times, regularly and / or continuously, in order to provide for the future to achieve an improved forecast and thus to achieve an increased planning quality.
  • the vehicle 1 is moved along a route 9. Initially, as denoted by T1, according to the
  • Method step S1 the initial charge state of the memory 10 of the
  • Vehicle 1 recorded with a start of the journey along the route 9.
  • Charging station 7 the value 100% can be assumed, for example, as the state of charge of the memory 10.
  • the user can enter and enter other information about the initial state of charge of the memory 10 at the start T1 of the route 9, for example if the vehicle 1 was not connected to a charging station at the start T1 of the journey and the memory 10 is less than that has maximum charge.
  • step S2 data relating to the position, speed and / or acceleration of the vehicle 1 and, if appropriate, in relation to their change over time are recorded repeatedly, regularly and / or continuously, in particular continuously.
  • the data acquisition in relation to position, speed and / or
  • the vehicle 1 is accelerated by means of a mobile terminal 2, for example by means of a smartphone 3 with GPS function.
  • the energy consumption model 6 takes into account the vehicle dynamics, i.e. (i) on the one hand the actual movement based on the data on position, speed, acceleration and / or its change over time, possibly taking further route data into account due to a comparison with map data in the module T8, and (ii) on the other hand, basic consumption properties of the vehicle 1 in the module T 10, possibly also depending on a number of passengers and a possible payload.
  • vehicle dynamics i.e. (i) on the one hand the actual movement based on the data on position, speed, acceleration and / or its change over time, possibly taking further route data into account due to a comparison with map data in the module T8, and (ii) on the other hand, basic consumption properties of the vehicle 1 in the module T 10, possibly also depending on a number of passengers and a possible payload.
  • a model of the battery in the sense of the memory 10 is also taken into account.
  • variable data can find its way, for example environmental data, data about actual or forecasted data
  • module T14 a comparison with a vehicle fleet 20 or a general vehicle population is possible, and in particular with vehicles of the same or a similar type as the vehicle 1 in question, and in doing so on the same or on different routes.
  • module T15 All recorded data are listed in module T15 for a comparison of model 6, taking into account the value for an actual charge state of the memory 10 transmitted in step T13.
  • This actual charge state of the memory 10 can be determined, for example, in the sense of a charging process at the charging station 7, the transferred charge difference dSOC is partially or
  • FIG. 3 is a schematic illustration which illustrates an application mode U of an embodiment of the operating assistance method S according to the invention, which is also referred to as a productive mode.
  • shown application mode 'U correspond to the corresponding sections or modules T1 to T1 1 of the raining mousse T shown in Figure 2.
  • a comparison can be made with a vehicle fleet 20, in particular with the same or similar vehicles, on the same or on different routes 9, for example also in order to establish a plausibility.
  • Network connection side a large and very flexible load compared to other consumers.
  • cached energy can be controlled by PV, etc.).
  • An important parameter to ensure the mobility needs of the user is the current state of charge (SOC) or the current energy content of the battery of the electric car. Energy suppliers and private individuals will then know how much energy the battery needs to be fully charged. Then it can be decided at which point in time the loading takes place. The energy supply can also be provided by the energy supplier. If the electric car to the
  • the system can e.g. depends on the
  • Reliability Prepare charging plans that ensure the mobility of the vehicle user as well as the optimization of services on the network and energy side.
  • the information generated can be used both for controlling the unidirectional energy flow when charging the vehicle 1 and for the bidirectional operation and energy flow for loading and unloading.
  • a key aspect of the present invention lies in the combination of a plurality of — in particular many consumption-relevant — factors and sizes and their values in a model as an energy consumption model 6 of the memory 10 of the vehicle 1.
  • Model 6 enables, for example in the sense of a self-learning method or algorithm, a constant improvement of the prognosis for the
  • Charge state of the memory 10 of the vehicle 1 and can also provide the consumption data on map routes for other users of such a service.
  • the automatic calculation of the state of charge of the vehicle battery is understood as memory 10, and the provision of the information for
  • cloud-based services enable other market participants - like
  • the operational assistance method according to the invention can be designed in or with two modes, for example with a learning mode or training mode T and a productive mode or application mode U.
  • the operating assistance method S for example, initially in the sense of an energy consumption model 6 for the vehicle 1 is adapted or adapted to the actual circumstances in the learning mode T.
  • a cell phone and in particular a
  • Smartphone 3 carried.
  • the user be it the driver or a
  • the learning mode T can be carried out as follows, in particular if the vehicle type is known:
  • Vehicle 1 starts at 100% charge at home. When starting, for example, with a 70% charge, this can be explicitly announced to the system, for example manually.
  • the mobile telephone 3 in the vehicle 1 collects position information, for example in the form of GPS data, and speed over the route 9 traveled.
  • the charging station 7 can measure the total charging energy emitted.
  • a confirmation by the driver can optionally be offered.
  • the server 4 and / or the cloud 5 can use a so-called map matching T8, U8 to find the appropriate road segments of the navigation maps.
  • the road segments contain, for example, local or section-by-slope information.
  • the slope information can also be obtained from the GPS information.
  • the weather data for example the outside temperature, during the period of use and traffic flow data on the route 9 traveled can be included.
  • the vehicle model 6, which is based, for example, on physical relationships with regard to the operation of the Vehicle 1 is modeled, adapted. For example, parameters such as vehicle weight, rolling friction coefficients, etc., and in particular depending on certain situations and environmental information, for example a temperature value from the Internet, are learned.
  • the adaptation takes place from the comparison between the estimated SOC from the vehicle model 6 and the measured value of the charging station 7.
  • the driver can optionally also use an input device (HMI) on the mobile telephone 4 to indicate whether air conditioning or heating is used in order to obtain better parameter estimates.
  • HMI input device
  • the number of passengers and the type and scope of a payload can also be included in a query.
  • the adapted vehicle model 6 can also be used with other vehicles from a fleet or vehicle population 20,
  • the mobility profile can be learned, which indicates at what times, which routes and in which way.
  • the learning mode T advantageously takes place particularly intensively during the initial installation.
  • the vehicle model 6 can also be compared in productive mode U each time at the end of a charging process, in particular a complete one.
  • the productive mode U can take the following concrete form, for example:
  • the vehicle 1 starts at 100% state of charge at home or manually supplemented or corrected with a lower charge level.
  • the mobile phone 3 collects GPS data on position and speed over the route 9.
  • a state of charge is predicted, for example in terms of SOC consumption.
  • the predicted state of charge of the memory 10 can also be referred to as an estimated or virtual state of charge.
  • a comparison U14 with other data of the fleet 20 can also be carried out here, in particular taking into account statistics and deviation.
  • Vehicle-related values can be assigned to the state of charge SOC and the charging point. That means that even if there are two
  • a mobility planner can be provided, on which all travel purposes, routes, dates of travel are managed. It is conceivable to read in trips by means of recorded routes and to manage all stereotypical travel purposes, for example commuting to work, children for sports and the like. Reading in is also conceivable
  • Mobility planner possible, so that certain charging strategies deliver an optimal result, for example when canceling a trip with an electric vehicle and the alternative use of a bicycle or a bus, to achieve an anticipated charging time using solar power as completely as possible in the time from

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Abstract

Die vorliegende Erfindung betrifft ein Betriebsassistenzverfahren (S) für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug. Das Verfahren umfasst die Schritte (i) Erfassen (S1) eines initialen Ladungszustands eines Speichers für elektrische Energie des Fahrzeugs,(ii) Erfassen (S2) von Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung charakterisierender Werte während des Betriebs des Fahrzeugs,(iii) Zuführen (S3) der erfassten Werte zu einem den Energieverbrauch des Fahrzeugs beschreibenden Energieverbrauchsmodell,(iv) Bestimmen (S4) eines prognostizierten Ladungszustands des Speichers und/oder dafür charakteristische Werte unter Verwendung des Energieverbrauchsmodells auf der Grundlage des initialen Ladungszustands und der erfassten Werte zu Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung, und(v) dadurch Bestimmen (S5) und insbesondere (vi) Ausgeben (S6) eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs charakterisierender Daten. Die Schritte (S1-S6) werden fahrzeugextern und insbesondere ohne direkten und/oder indirekten Zugriff auf eine Kommunikationsschnittstelle des Fahrzeugs ausgeführt.

Description

Beschreibung
Titel
Betriebsassistenzverfahren und Betriebssystem für ein elektrisch betreibbares
Fahrzeug
Stand der Technik
Die vorliegende Erfindung betrifft ein Betriebsassistenzverfahren sowie ein Betriebssystem für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug.
Im Bereich der vollständig oder teilweise elektrisch betriebenen Fahrzeuge im Straßenverkehr wäre für eine Optimierung von Ladevorgängen zum Beispiel im Hinblick auf die Angebote und/oder die Auslastung des Ladenetzes, die Kenntnis aktueller Ladezustände unterwegs befindlicher Elektrofahrzeuge hilfreich. Zur Erfassung des Ladezustands ist bisher ein Zugriff auf Betriebs- und/oder Statusinformationen des jeweiligen Fahrzeugs mittels einer direkten Anbindung an eine Fahrzeugschnittstelle erforderlich. Eine derartige Anbindung ist jedoch nicht in jedem Fall möglich oder gewünscht, so dass die erforderlichen
Informationen nicht mit der notwendigen Zuverlässigkeit in einfacher Weise bereitgestellt werden können.
Die Druckschriften US 2015/0329003 A1 und US 2016/0335377 A1 beschreiben Systeme und Verfahren zum Steuern eines Zustands eines Akkumulators bei einem Fahrzeug und stellen Techniken bereit, um das Verwalten der
Akkumulatorkapazität und Akkumulatorlebensdauer unter unterschiedlichen Umgebungs-, Betriebs- und Lagerbedingungen zu unterstützen, wobei auf Kommunikationsschnittstellen des jeweiligen Fahrzeugs zugegriffen wird.
Offenbarung der Erfindung Das erfindungsgemäße Betriebsassistenzverfahren mit den Merkmalen des Anspruchs 1 weist demgegenüber den Vorteil auf, dass ohne Zugriff auf eine Fahrzeugschnittstelle die für eine Planung eines Fahrzeugbetriebs hinsichtlich etwaiger Lade- und/oder Entladevorgänge erforderlichen Daten erfasst und ausgewertet werden können. Dies wird erfindungsgemäß mit den Merkmalen des Anspruchs 1 dadurch erreicht, dass ein Betriebsassistenzverfahren für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug geschaffen wird, welches die Schritte aufweist:
(i) Erfassen eines initialen Ladungszustands eines Speichers für elektrische Energie des Fahrzeugs,
(ii) Erfassen von Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitliche Entwicklung charakterisierender Werte während des Betriebs des Fahrzeugs,
(iii) Zuführen der erfassten Werte zu einem den Energieverbrauch des Fahrzeugs beschreibenden Energieverbrauchsmodell,
(iv) Bestimmen eines prognostizierten Ladungszustands des Speichers und/oder dafür charakteristischer Werte unter Verwendung des Energieverbrauchsmodells auf der Grundlage des initialen Ladungszustands und der erfassten Werte zu Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung, und dadurch
(v) Bestimmen und insbesondere (vi) Ausgeben eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs charakterisierender Daten. Erfindungsgemäß werden die Schritte (i) bis (vi) fahrzeugextern und/oder ohne direkten und/oder indirekten Zugriff auf eine Schnittstelle des Fahrzeugs ausgeführt. Durch die erfindungsgemäß ergriffenen Maßnahmen ist es möglich, die für eine Planung erforderlichen Daten auch ohne Zugriff auf ein Kommunikationssystem des Fahrzeugs zu erhalten.
Im Sinne der vorliegenden Erfindung ist unter einem fahrzeugexternen Ausführen von Verarbeitungsschritten ein Ausführen ohne Anbindung an eine direkte oder indirekte Kommunikation mit einem Kommunikationssystem des Fahrzeugs zu verstehen. Damit sind auch Situationen eingeschlossen, bei welchen
Verfahrensschritte in einem mobilen Endgerät ablaufen, welches sich zwar physikalisch am oder im Fahrzeug befindet, zum Beispiel nach Art eines
Mobiltelefons eines Fahrgasts, aber in Bezug auf die Verfahrensschritte nicht in einer direkten oder indirekten Kommunikation mit dem Fahrzeug steht. D.h. es erfolgt kein direkter oder indirekter Datenaustausch mit dem Fahrzeug in Bezug auf die Verarbeitungsschritte.
Unter einem initialen Ladungszustand des Speichers für elektrische Energie des Fahrzeugs wird im Sinne der Erfindung derjenige Ladungszustand des Speichers verstanden, der bei Beginn einer Fahrt im Speicher vorliegt. Der Beginn der Fahrt kann der Zeitpunkt der erstmaligen Inbetriebnahme des Fahrzeugs sein, ein Zeitpunkt der erstmaligen Inbetriebnahme des Fahrzeugs nach einem Lade- und/oder Entladevorgang, ein Zeitpunkt der Fortsetzung einer Fahrt, nachdem das Fahrzeug - mit oder ohne Abschalten der Stromversorgung zum Antrieb - gestoppt wurde, oder auch ein bestimmter und/oder ausgewählter Zeitpunkt während einer Fahrt des Fahrzeugs.
Die Unteransprüche zeigen bevorzugte Weiterbildungen der Erfindung.
Bei einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen
Betriebsassistenzverfahrens wird der Betrieb des Fahrzeugs auf der Grundlage der eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs charakterisierenden Daten gesteuert oder geregelt.
Grundsätzlich können dabei sämtliche mit dem Betrieb des Fahrzeugs im
Zusammenhang stehende Prozesse berücksichtigt werden.
Von besonderem Vorteil sind jedoch Aspekte und Betriebsvorgänge, die eine Planung im Hinblick auf eine Fahrstrecke, eine Fahrroute, eine Fahrzeit, einen Fahrtzeitpunkt, ein Fahrtdatum, einen Ladezeitpunkt, einen Entladezeitpunkt, eine Ladezeitspanne, einen Lademodus, eine Ladequelle, eine Ladestrategie und/oder einen Versorgungstarif berücksichtigen können.
Das erfindungsgemäße Verfahren kann in einer einzelnen Vorrichtung oder in einem einzelnen Gerät zur Ausführung gebracht werden. Es ist jedoch auch eine verteilte Ausführung des gesamten Verfahrens mit unterschiedlich zugeordneten Funktionalitäten auf einer Mehrzahl von
Vorrichtungen, Einrichtungen und/oder Geräten möglich.
Dementsprechend können gemäß einem anderen Ausführungsbeispiel des erfindungsgemäßen Betriebsverfahrens ein oder mehrere fahrzeugextern auszuführende Schritte
- auf einem oder mehreren mobilen Endgeräten,
- auf einem Smartphone,
- auf einem Tablet,
- auf einem Server und/oder
- in einer Cloud ausgeführt werden.
Insbesondere bietet es sich an, daten- und/oder rechenintensive Vorgänge auf leistungsstärkeren Komponenten, wie zum Beispiel einem Server oder einer Cloud auszulagern. Dies kann zum Beispiel den Zugriff auf Datenbanken und/oder komplexere Analysen betreffen. Dagegen können Vorgänge, die einen vergleichsweise geringen Aufwand an Daten und/oder Prozessleistung erfordern, auf mobilen Endgeräten, Smartphones, Tabletts oder dergleichen, also auf Einheiten mit geringerer Performance, ausgeführt werden. Dies könnte zum Beispiel die lokale Erfassung von Messdaten betreffen.
Grundsätzlich können mit dem erfindungsgemäßen Verfahren sämtliche
Planungsvorgänge, die für den Zustand und/oder den Betrieb eines oder mehrerer Fahrzeuge relevant sind, berücksichtigt werden.
Dabei ist es von besonderem Vorteil, wenn gemäß einer weiteren
Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsverfahrens die eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs charakterisierenden Daten repräsentativ sind für - einen aktuell prognostizierten Ladungszustand des Speichers elektrischer Energie des Fahrzeugs,
- eine noch zur Verfügung stehende Reichweite des Fahrzeugs,
- eine noch zur Verfügung stehende Betriebszeit des Fahrzeugs und/oder
- eine geplante Strecke, Streckenführung, Reichweite und/oder Betriebszeit des Fahrzeugs, insbesondere in Bezug auf ein bestimmtes oder geplantes Ziel und/oder bis zu einem nächsten Lade- und/oder Entladevorgang für den Speicher.
Grundsätzlich kann der initiale Ladungszustand durch sämtliche Maßnahmen erfasst werden, die ohne direkte oder indirekte Kommunikation mit der
Fahrzeugschnittstelle möglich sind.
Gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen
Betriebsassistenzverfahrens wird beim oder zum Erfassen des initialen
Ladungszustands nach einem Ladevorgang, bei Beginn eines Betriebs und/oder bei Beginn einer Fahrt der initiale Ladungszustand als auf 100 % gesetzt erfasst oder bestimmt.
Alternativ oder zusätzlich kann nach einem Ladevorgang bei Beginn eines Betriebs, bei Beginn einer Fahrt, zu einem bestimmten Abschnitt und/oder Zeitpunkt des Betriebs und/oder einer Fahrt der initiale Ladezustand durch eine Eingabe erfasst werden, insbesondere durch eine Benutzereingabe und/oder in manueller Form.
Für eine Prognose des Ladungszustands ist - ausgehend vom initialen
Ladungszustand - unter anderem diejenige Leistung zu berücksichtigen, die vom Speicher des Fahrzeugs für den Fahrzeugbetrieb abgegeben wird. Dabei ist der Antrieb des Fahrzeugs zu dessen Bewegung maßgeblich. Die Bewegung wird durch das Erfassen der Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung und/oder deren zeitlicher Entwicklung bestimmt und berücksichtigt. Dabei sind für die Datenerfassung verschiedene Vorgehensweisen denkbar, die einzeln oder in Kombination miteinander zur Anwendung gebracht werden können.
So ist es gemäß einer bevorzugten Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens vorgesehen, dass beim oder zum Erfassen der Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung charakterisierenden Werten auf Daten zurückgegriffen wird, welche von einer GPS-Einrichtung eines mobilen Endgeräts, insbesondere eines Smartphones oder Tablets, in Form von GPS-Daten bereitgestellt werden.
Alternativ oder zusätzlich kann auf Daten abgestellt werden, welche von einer externen Beobachtungseinrichtung, insbesondere von einer
Satellitenbeobachtung, und/oder welche aus Zelldaten eines oder mehrerer Telefonnetze bereitgestellt werden.
Maßgeblich für die Ableitung eines prognostizierten Ladungszustands aufgrund eines initialen Ladungszustands und des Betriebs des Fahrzeugs ist das jeweilig zu Grunde gelegte Energieverbrauchsmodell. Im Allgemeinen wird dabei zunächst ein initiales Energieverbrauchsmodell vorgesehen, welches zum Beispiel den Fahrzeugtyp in seiner Gesamtheit berücksichtigt.
Es ist jedoch von besonderem Vorteil, wenn ein bereits vorhandenes
Energieverbrauchsmodell an die speziellen Umstände, zum Beispiel an das konkrete Fahrzeug und den konkreten Benutzer mit seinem Benutzungsprofil, angepasst wird.
Dementsprechend wird bei einer bevorzugten Ausgestaltungsform des erfindungsgemäßen Betriebsverfahrens vor der eigentlichen Inbetriebnahme und/oder während des Betriebs ein Vorgang des Lernens ausgeführt.
Bei diesem Lernvorgang kann zum Beispiel
- ein tatsächlicher aktueller Ladungszustand des Speichers erfasst werden, insbesondere beim Beginn des Ladens und/oder über eine zu Grunde liegende Ladestation, zum Beispiel über die beim Laden zugeführte Ladungsmenge bis zum vollständigen Aufladen des Speichers oder bis zum Aufladen zu einem vordefinierten Pegel,
- der erfasste tatsächliche aktuelle Ladungszustand mit einem - insbesondere zuletzt - prognostizierten Ladungszustand des Speichers verglichen werden und
- auf der Grundlage eines Ergebnisses des Vergleichens ein zu Grunde
liegendes Energieverbrauchsmodell zum Bestimmen eines prognostizierten Ladungszustands angepasst werden.
Bei dem Energieverbrauchsmodell können sämtliche Daten und Parameter einfließen, die in irgendeiner direkten oder indirekten Weise den Verbrauch elektrischer Energie aus dem Speicher beim Betrieb des Fahrzeugs
beeinflussen.
So ist es von besonderem Vorteil, wenn gemäß einem Ausführungsbeispiel der vorliegenden Erfindung bei dem Betriebsassistenzverfahren beim
Energieverbrauchsmodell ein oder mehrere Daten aus der Gruppe von Daten berücksichtigt werden, welche
- Daten zu einem tatsächlichen oder prognostizierten Verkehrsaufkommen entlang einer geplanten oder tatsächlichen Wegstrecke,
- Daten zu einer tatsächlichen oder prognostizierten Wetterlage entlang einer geplanten oder tatsächlichen Wegstrecke,
- Daten zu tatsächlichen oder prognostizierten physikalischen Eigenschaften entlang einer geplanten oder tatsächlichen Wegstrecke, insbesondere eine Fahrbahnbeschaffenheit, ein Rollreibungswiderstand und eine
Fahrbahnneigung,
- Daten in Bezug auf einen Typ des zu Grunde liegenden Fahrzeugs und seiner Fahr- und Betriebseigenschaften und/oder in Bezug auf ähnliche
Fahrzeugtypen, einer Flotte oder einer Fahrzeuggesamtheit desselben Fahrzeugtyps oder ähnlicher Fahrzeugtyp, - Daten in Bezug auf das Fahrverhalten eines Fahrers des zu Grunde liegenden Fahrzeugs in dem Fahrzeug, in anderen Fahrzeugen, im Zusammenhang mit einer vorliegenden tatsächlichen oder geplanten Wegstrecke und/oder in Bezug auf andere Wegstrecken,
- Daten in Bezug auf ein Datum und einen Zeitpunkt für eine Fahrt oder den Betrieb des zu Grunde liegenden Fahrzeugs,
- Daten in Bezug auf Lage, Verteilung, Erreichbarkeit, Auslastung, Angebotstyp, Tarif, Ladestrategie und/oder Preisangebote von Ladestationen, aufweist.
Die vorliegende Erfindung schafft darüber hinaus auch ein Betriebssystem für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug und ist eingerichtet, das erfindungsgemäße Betriebsassistenzverfahren auszuführen und/oder mit einem derartigen Betriebsassistenzverfahren verwendet zu werden.
Insbesondere weist das erfindungsgemäße Betriebssystem eine Konfiguration auf, welche ausgebildet ist mit
- einer Einheit zum Erfassen eines initialen Ladungszustands eines Speichers für elektrische Energie des Fahrzeugs,
- einer Einheit zum Erfassen von Position, Geschwindigkeit und/oder
Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung charakterisierender Werte während des Betriebs des Fahrzeugs,
- einer Einheit zum Zuführen der erfassten Werte zu einem den
Energieverbrauch des Fahrzeugs beschreibenden Energieverbrauchsmodell,
- einer Einheit zum Bestimmen eines prognostizierten Ladungszustands des Speichers und/oder dafür charakteristische Werte unter Verwendung des Energieverbrauchsmodells auf der Grundlage des initialen Ladungszustands und der erfassten Werte zu Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung des Fahrzeugs und/oder deren zeitlicher Entwicklung, und - einer Einheit zum Bestimmen und insbesondere Ausgeben eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs charakterisierender Daten.
Dabei sind die Einheiten erfindungsgemäß fahrzeugextern und/oder ohne direkten und/oder indirekten Zugriff auf eine Schnittstelle des Fahrzeugs ausgebildet.
Kurzbeschreibung der Figuren
Unter Bezugnahme auf die beigefügten Figuren werden Ausführungsformen der Erfindung im Detail beschrieben.
Figur 1 ist ein Flussdiagramm, welches eine Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens zeigt.
Figur 2 ist eine schematische Darstellung, welche einen Lernmodus einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens illustriert.
Figur 3 ist eine schematische Darstellung, welche einen
Anwendungsmodus einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens illustriert.
Bevorzugte Ausführungsformen der Erfindung
Nachfolgend werden unter Bezugnahme auf die Figuren 1 bis 3
Ausführungsbeispiele der Erfindung und der technische Hintergrund im Detail beschrieben. Gleiche und äquivalente sowie gleich oder äquivalent wirkende Elemente und Komponenten werden mit denselben Bezugszeichen bezeichnet. Nicht in jedem Fall ihres Auftretens wird die Detailbeschreibung der bezeichneten Elemente und Komponenten wiedergegeben.
Die dargestellten Merkmale und weiteren Eigenschaften können in beliebiger Form voneinander isoliert und beliebig miteinander kombiniert werden, ohne den Kern der Erfindung zu verlassen. Für die Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens S gemäß Figur 1 nach Art eines Flussdiagramms werden Kernaspekte der vorliegenden Erfindung verdeutlicht.
In einem Schritt S1 wird ein initialer Ladungszustand in Bezug auf den Speicher 10 elektrischer Energie des zu Grunde liegenden Fahrzeugs 1 erfasst.
Dieser Vorgang erfolgt erfindungsgemäß ohne direkten oder indirekten Zugriff auf eine Kommunikationsschnittstelle des Fahrzeugs 1. Das bedeutet, dass über eine etwaig vorhandene Kommunikationsschnittstelle diesbezüglich
insbesondere keine Messdaten aus dem Fahrzeug 1 selbst abgegriffen werden und dass also insbesondere keine Sensordaten aus dem Fahrzeug 1 ausgelesen werden.
Im Schritt S2 werden - ebenfalls fahrzeugextern und also ohne direkten oder indirekten Zugriff auf eine Kommunikationsschnittstelle des Fahrzeugs 1 - im Hinblick auf eine aktuelle Position, eine aktuelle Geschwindigkeit und/oder eine aktuelle Beschleunigung in Bezug auf den Betrieb des Fahrzeugs Daten erfasst, wobei auch deren zeitliche Änderung berücksichtigt werden kann. Mit der Erfassung dieser Daten wird also ein Teil des Betriebs des Fahrzeugs 1 durch Parameter beschreibbar.
Bei einer Ausführungsform der vorliegenden Erfindung kann ein vom Fahrer oder von einem Mitreisenden mitgeführtes Mobiltelefon mit GPS-Funktion genutzt werden, um aktuelle Werte für die Position, die Geschwindigkeit und/oder die Beschleunigung des zu Grunde liegenden Fahrzeugs 1 zu erfassen und zum Beispiel an eine Cloud oder an einen Server zu übertragen.
Die erfassten Daten werden dann in einem weiteren Schritt S3 einem zu Grunde liegenden Energieverbrauchsmodell 6 zugeführt.
Das Energieverbrauchsmodell 6 ist oder wird auf das zu Grunde liegende Fahrzeug 1 zugeschnitten und dazu eingerichtet, aus den zugeführten Daten und auf der Grundlage des initialen Ladungszustands in einem nachfolgenden Schritt S4 einen Ladungszustand zu prognostizieren, sei dies eine Prognose für den aktuellen Zeitpunkt, also ein aktueller Ladungszustand, oder für einen Zeitpunkt in der Zukunft, also ein in die Zukunft gerichteter Ladungszustand. Auf der Grundlage der erfassten Daten und insbesondere des prognostizierten Ladungszustands werden dann in einem nachfolgenden Schritt S5
Planungsdaten erzeugt. Dies sind insbesondere Daten, die für die Planung des weiteren Betriebs des Fahrzeugs 1 repräsentativ sind. In diesem Sinne kann eine bestimmte Planung zum Beispiel eine Ladestrategie enthalten, also Angaben darüber, ob, wann, wie und in welchem Umfang der Speicher 10 des zu Grunde liegenden Fahrzeugs 1 , gegebenenfalls unter Berücksichtigung weiterer
Randbedingungen, zum Beispiel Tarifoptionen und dergleichen, aufzuladen ist.
Bei der Planung gemäß dem Schritt S5 können mehr oder weniger umfangreiche Erwägungen hinsichtlich der Verkehrssituationen, der Wetterlage und/oder der Verteilung und der Angebote zur Verfügung stehende Ladestationen 7 einfließen.
Auch personalisierte Aspekte, wie zum Beispiel ein übliches Fahrerverhalten des Fahrers und/oder die spezielle Fahrzeugsituation, zum Beispiel im Hinblick auf Zuladung oder Mitreisende, können berücksichtigt werden.
In einem nachfolgenden Schritt S6 werden die Planungsdaten bereitgestellt und/oder ausgegeben.
In einem einfachen Fall kann dies darin bestehen, dass ein Hinweis am
Mobiltelefon angezeigt wird, wann ein nächster Ladevorgang sinnvoll ist und wie die entsprechende Ladestation zu erreichen wäre, zum Beispiel über eine spezielle Route und/oder zu einem bestimmten Zeitpunkt mit besonderen Tarifoptionen.
Auch kann zusätzlich oder alternativ eine einfache Reichweitenangabe mitgeteilt werden.
In einem nachfolgenden Schritt S7 wird abgefragt oder allgemein ermittelt, ob ein Prognosefortgang fortgesetzt werden soll. Ist dies der Fall (JA-Zweig im Schritt S7), so wird zum Schritt S2 des Erfassens der aktuellen Daten zu Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs 1 zurückgekehrt. Ansonsten (NEIN-Zweig im Schritt S7) wird das Verfahren S verlassen. Ein Beenden des Verfahrens S kann zum Beispiel über eine Benutzereingabe angeordnet werden.
Alternativ oder zusätzlich ist es denkbar, dass beim Abstellen des Fahrzeugs 1 zumindest diejenigen Anteile des Verfahrens S unterbrochen werden, die die laufende oder kontinuierliche Prognose des Ladungszustands des Speichers 10 umfasst.
Figur 2 ist eine schematische Darstellung, welche einen Lernmodus oder Trainingsmodus T einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen
Betriebsassistenzverfahrens S illustriert.
Der Trainingsmodus T oder Lernmodus kann im Rahmen einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens S als dem eigentlichen Betrieb und der Nutzung des Betriebsassistenzverfahrens S vorgeschalteter Prozess konzipiert sein oder werden. Auf diese Art und Weise kann ein initiales Energieverbrauchsmodell 6 für das zu Grunde liegende Fahrzeug 1 von der Grundeinstellung aus angelernt und angepasst werden.
Alternativ oder zusätzlich kann ein bereits bestehendes
Energieverbrauchsmodell 6 für das zu Grunde liegende Fahrzeug 1 während des Betriebs, also während der Nutzung des Modells 6 und also im Inneren des Ablaufs des Betriebsassistenzverfahrens S und einer Anwendung, einmalig, mehrfach, regelmäßig und/oder ständig adaptiert werden, um für die Zukunft eine verbesserte Prognose zu erreichen und damit eine gesteigerte Planungsqualität zu erzielen.
In der Darstellung der Figur 2 wird das Fahrzeug 1 entlang einer Fahrstrecke 9 bewegt. Dabei wird anfänglich, wie mit T1 bezeichnet ist, gemäß dem
Verfahrensschritt S1 der initiale Ladungszustand des Speichers 10 des
Fahrzeugs 1 mit einem Beginn der Fahrt entlang der Fahrtstrecke 9 erfasst.
Startet das Fahrzeug 1 mit vollständig geladenem Speicher 10 von der
Ladestation 7 aus, so kann als Ladungszustand des Speichers 10 zum Beispiel der Wert 100 % angenommen werden. Alternativ können vom Benutzer andere Angaben zum initialen Ladungszustand des Speichers 10 am Beginn T1 der Fahrtstrecke 9 vor- und eingegeben werden, zum Beispiel dann, wenn am Beginn T1 der Fahrt das Fahrzeug 1 mit keiner Ladestation verbunden war und der Speicher 10 einen geringeren als den maximalen Ladezustand aufweist.
Im Verlauf der Fahrtstrecke 9 werden gemäß dem Verfahrensschritt S2 aus Figur 1 mehrfach, regelmäßig und/oder ständig, insbesondere kontinuierlich, Daten in Bezug auf Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs 1 und gegebenenfalls in Bezug auf deren zeitliche Änderung erfasst.
In der Figur 2 ist dies durch die Zwischenpositionen T2 bis T5 gekennzeichnet, wobei die Position T5 identisch ist mit der Position T1 , weil das Fahrzeug 1 bei der in Figur 2 dargestellten Situation an seinen Ausgangspunkt zurückkehrt. Dies ist jedoch nur beispielhaft für die Konfiguration der in Figur 2 dargestellten Fahrstrecke 9 der Fall.
Die Datenerfassung in Bezug auf Position, Geschwindigkeit und/oder
Beschleunigung des Fahrzeugs 1 erfolgt in der in Figur 2 dargestellten Situation mittels eines mobilen Endgeräts 2, zum Beispiel mittels eines Smartphones 3 mit GPS-Funktion.
Im Zusammenhang mit dem in Figur 2 dargestellten Schritt T6 erfolgt die
Übergabe von Daten an einen Server 4 und/oder an eine Cloud 5 und dann mit dem Schritt T7, nämlich entsprechend dem Verfahrensschritt S3 aus Figur 1 , an das dort etablierte Energieverbrauchsmodell 6.
Das Energieverbrauchsmodell 6 berücksichtigt gemäß dem Modul T9 die Fahrzeugdynamik, also (i) einerseits die tatsächliche Bewegung aufgrund der Daten zu Position, Geschwindigkeit, Beschleunigung und/oder deren zeitliche Änderung, gegebenenfalls unter Berücksichtigung weiterer Streckendaten aufgrund eines Abgleichs mit Kartendaten im Modul T8, und (ii) andererseits grundlegende Verbrauchseigenschaften des Fahrzeugs 1 im Modul T 10, gegebenenfalls auch in Abhängigkeit von einer Zahl Mitreisender und von einer möglichen Zuladung. Dabei wird im Zusammenhang mit einem Modul T 1 1 auch ein Modell der Batterie im Sinne des Speichers 10 berücksichtigt.
Zusätzlich können gemäß dem Modul T12 variable Daten Einzug finden, zum Beispiel Umweltdaten, Daten über tatsächliche oder prognostizierte
Witterungsverhältnisse und/oder Daten in Bezug auf ein tatsächliches oder prognostiziertes Verkehrsaufkommen.
Ferner ist gemäß dem Modul T14 auch ein Abgleich mit einer Fahrzeugflotte 20 oder einer allgemeinen Fahrzeuggesamtheit möglich und insbesondere mit Fahrzeugen des gleichen oder eines ähnlichen Typs wie das in Rede stehende Fahrzeug 1 und dabei auf der gleichen oder auf anderen Strecken.
Sämtliche erfasste Daten werden im Modul T15 zu einem Abgleich des Modells 6 angeführt, und zwar unter Berücksichtigung des im Schritt T13 übertragenen Werts für einen tatsächlichen Ladungszustand des Speichers 10. Dieser tatsächliche Ladungszustand des Speichers 10 kann ermittelt werden zum Beispiel im Sinne einer bei einem Ladungsvorgang an der Ladestation 7 erfassten übertragenen Ladungsdifferenz dSOC zum teilweisen oder
vollständigen Wiederauffüllen des Speichers 10.
Figur 3 ist eine schematische Darstellung, welche einen Anwendungsmodus U einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens S illustriert, weicher auch als Produktivmodus bezeichnet wird.
Die Darstellung der Figur 3 für den Anwendungsmodus U entspricht im
Wesentlichen der Darstellung für den Lernmodus oder Trainingsmodus T aus Figur 2, wobei die Abschnitte oder Module U1 bis U 11 des in Figur 3
dargestellten Anwendungsmodus' U den entsprechenden Abschnitten oder Modulen T1 bis T1 1 des in Figur 2 dargestellten T rainingsmousse T entsprechen.
Es kann wiederum ein Abgleich mit einer Fahrzeugflotte 20, insbesondere mit gleichen oder ähnlichen Fahrzeugen, auf derselben oder auf anderen Strecken 9 erfolgen, zu Beispiel auch, um eine Plausibilität herzustellen.
Diese und weitere Merkmale und Eigenschaften der vorliegenden Erfindung werden an Hand der folgenden Darlegungen weiter erläutert: Das Laden eines Elektrofahrzeugs (EV oder PHEV) bedeutet für die
Netzanbindungsseite eine im Vergleich zu anderen Verbrauchern große und sehr flexible Last.
Um die Einbindung des Elektrofahrzeugs an der Netzanschlussseite optimiert zu betreiben, muss der Ladevorgang nach Vorgaben der lokalen Last
(Lastmanagement) und der Energiebereitstellung (Energiemanagement auf Basis spezieller Stromtarife oder Verfügbarkeit eigenerzeugter und ggf.
zwischengespeicherter Energie durch PV, etc.) gesteuert werden. Eine wichtige Größe, um dabei den Mobilitätsbedarf des Nutzers sicherzustellen, sind der aktuelle Ladezustand (SOC) oder der aktuelle Energieinhalt der Batterie des Elektroautos. Energieversorger und auch Privatpersonen wissen dann, wieviel Energie die Batterie zum vollen Laden benötigt wird. Dann kann entschieden werden, zu welchem Zeitpunkt geladen wird. Ebenso kann der Energiebedarf vom Energieversorger bereitgestellt werden. Wird das Elektroauto an die
Ladesäule angeschlossen, kann das System z.B. abhängig von der
Wettervorhersage (Sonnenschein) den Ladevorgang erst zu einem späteren Zeitpunkt starten. Die Daten über den SOC werden über die heutigen
Kommunikationsschnittstellen zwischen Fahrzeug und
Ladeinfrastrukturinstallation (EVSE) nicht zur Verfügung gestellt.
Mit der vorliegenden Erfindung ist es möglich, den Ladezustand einer
Fahrzeugbatterie 10 abzuschätzen, ohne dass ein Zugriff auf die Schnittstelle zum Fahrzeug 1 besteht und somit ohne ein Nutzen von im Fahrzeug 1 vorliegenden Daten.
Auch kann der mögliche Zeitpunkt für den Beginn eines Ladevorganges abgeschätzt werden. Somit lassen sich mit einem höheren Maß an
Zuverlässigkeit Ladepläne erstellen, mit denen zum einen die Mobilität des Fahrzeugnutzers als auch die Optimierung der Dienstleistungen auf Netz- und Energieseite sichergestellt werden.
Die erzeugte Information kann sowohl für die Steuerung des unidirektionalen Energieflusses beim Laden des Fahrzeugs 1 als auch für den bidirektionalen Betrieb und Energiefluss des Be- und Entladens eingesetzt werden. Ein Kernaspekt der vorliegenden Erfindung liegt in der Kombination von einer Mehrzahl von - insbesondere von vielen verbrauchsrelevanten - Faktoren und Größen und deren Werten in einem Modell als Energieverbrauchsmodell 6 des Speichers 10 des Fahrzeugs 1.
Diese verbrauchsrelevanten Faktoren und Größen werden hinsichtlich ihrer Werte einmalig, mehrfach, regelmäßig und/oder kontinuierlich erfasst und aktualisiert und können über Referenzladevorgänge abgeglichen und/oder normiert werden.
Das Modell 6 ermöglicht zum Beispiel im Sinne eines selbstlernenden Verfahrens oder Algorithmus' eine ständige Verbesserung der Prognose für den
Ladungszustand des Speichers 10 des Fahrzeugs 1 und kann eine Bereitstellung der Verbrauchsdaten auf Kartenstrecken auch für andere Nutzer eines solchen Services bieten.
Die automatische Berechnung des Ladezustandes der Fahrzeugbatterie aufgefasst als Speicher 10, und die Bereitstellung der Information für
cloudbasierte Dienste ermöglichen anderen Marktteilnehmern - wie
Energieversorgern oder Privatleuten - eine bessere wirtschaftliche Nutzung ihres Elektrofahrzeuges 1. Zudem ermöglicht sie Ladeempfehlungen für den Nutzer während der Fahrt oder in der Planung der Fahrt.
Aufgrund der aggregierten Daten einer Mehrzahl und insbesondere vieler Fahrzeuge 1 - zum Beispiel einer ganzen Flotte oder Fahrzeuggesamtheit 20 - kann sie für den zukünftigen Ausbau der Elektromobilität eine entscheidende Größe des Netzbetriebes und der Netzausplanung sein. Auch lassen sich weitergehende Empfehlungen für Investitionsentscheidungen zum Aufbau von Ladeinfrastruktur für potenzielle Ladeinfrastrukturbetreiber erzeugen.
Das erfindungsgemäße Betriebsassistenzverfahren kann in oder mit zwei Modi ausgelegt sein, zum Beispiel mit einem Lernmodus oder Trainingsmodus T und einen Produktivmodus oder Anwendungsmodus U.
Bei einer Ausführungsform des erfindungsgemäßen Betriebsassistenzverfahrens S wird zum Beispiel zunächst das im Sinne eines Energieverbrauchsmodell 6 für das Fahrzeug 1 im Lernmodus T an die tatsächlichen Umstände adaptiert oder angepasst.
Im Fahrzeug 1 wird zum Beispiel ein Mobiltelefon und insbesondere ein
Smartphone 3 mitgeführt. Der Anwender - sei dies der Fahrer oder ein
Mitreisender - wählt vorab seinen Fahrzeugtyp aus.
Der Lernmodus T kann - insbesondere bei bekanntem Fahrzeugtyp - wie folgt ausgeführt werden:
1. Fahrzeug 1 startet mit Ladezustand 100% zuhause. Bei einem Starten zum Beispiel mit 70% Ladezustand, kann dies dem System explizit, zum Beispiel manuell, bekannt gegeben werden.
2. Das Mobiltelefon 3 im Fahrzeug 1 sammelt Positionsinformationen, zum Beispiel in Form von GPS-Daten, und Geschwindigkeit über die gefahrene Strecke 9.
3. Ist das Fahrzeug 1 wieder zuhause angekommen und wird wieder komplett aufgeladen, kann die SOC-Differenz dSOC an den Server 4 und/oder die Cloud 5 übermittelt werden, z.B. eine Ladedifferenz delta : dSOC=73%. Die Ladesäule 7 kann die gesamte abgegebene Ladeenergie messen.
4. Eine Bestätigung durch den Fahrer kann optional angeboten werden.
5. Durch die Positionsinformation können der Server 4 und/oder die Cloud 5 über ein so genanntes Map-Matching T8, U8 die passenden Straßensegmente der Navigationskarten heraussuchen. In den Straßensegmenten ist zum Beispiel eine lokale oder abschnittsweise Steigungsinformation enthalten. Alternativ kann auch die Steigungsinformation aus den GPS-lnformationen gewonnen werden.
6. Zudem können die Wetterdaten, zum Beispiel die Außentemperatur, während der Nutzungsdauer und Verkehrsflussdaten auf der gefahrenen Strecke 9 einbezogen werden.
7. Im nachfolgenden Schritt T15 wird das Fahrzeugmodell 6, welches zum Beispiel anhand physikalischer Zusammenhänge hinsichtlich des Betriebs des Fahrzeugs 1 modelliert ist, adaptiert. Es werden beispielsweise Parameter gelernt wie Fahrzeuggewicht, Rollreibungskoeffizienten usw. und insbesondere abhängig von bestimmten Situationen sowie Umgebungsinformationen, zum Beispiel einem Temperaturwert aus dem Internet.
8. Die Adaptierung erfolgt aus dem Abgleich zwischen dem geschätzten SOC aus dem Fahrzeugmodell 6 und dem gemessenen Wert der Ladesäule 7.
Der Fahrer kann optional noch über ein Eingabemittel (HMI) des Mobiltelefons 4 angeben, ob Klimaanlage oder Heizung verwendet werden, um so bessere Parameterschätzungen zu erhalten.
Auch die Anzahl der Mitfahrer und Art und Umfang einer Zuladung können über eine Abfrage einbezogen werden.
Zusätzlich oder alternativ kann das adaptierte Fahrzeugmodell 6 auch mit anderen Fahrzeugen aus einer Flotte oder Fahrzeuggesamtheit 20,
insbesondere des gleichen Typs, abgeglichen werden.
Ebenso kann ein Vergleich auf ähnlichen Strecken erfolgen, dies wird zum Beispiel bei öffentlichen Ladesäulen 7 möglich und sinnvoll sein.
Zusätzlich kann das Mobilitätsprofil gelernt werden, welches angibt, zu welchen Zeiten, welche Strecken in welcher Art und Weise abgefahren werden.
Der Lernmodus T erfolgt in vorteilhafter Weise besonders intensiv bei der Erstinstallation erfolgen.
Das Fahrzeugmodell 6 kann aber auch im Produktivmodus U jedes Mal am Ende eines - insbesondere vollständigen - Ladevorgangs abgeglichen werden.
Der Produktivmodus U kann zum Beispiel folgende konkrete Gestalt annehmen:
1. Das Fahrzeug 1 startet mit Ladezustand 100% zuhause oder manuell ergänzt oder korrigiert mit geringerem Ladestand. 2. Das Mobiltelefon 3 sammelt GPS-Daten zu Position und Geschwindigkeit über die gefahrene Strecke 9.
3. Auf der Grundlage des vorgegebenen und gegebenenfalls angepassten Fahrzeugmodells 6 auf dem Server 4 oder der Cloud 5 wird ein Ladungszustand prognostiziert, zum Beispiel im Sinne eines SOC-Verbrauchs. Der prognostizierte Ladezustand des Speichers 10 kann auch als geschätzter oder virtueller Ladezustand bezeichnet werden.
Ebenfalls kann auch hier wieder ein Abgleich U14 mit anderen Daten der Flotte 20 erfolgen, insbesondere unter Berücksichtigung von Statistik und Abweichung.
4. Es kann eine Zuordnung fahrzeugbezogener Werte zum Ladezustand SOC und zum Ladepunkt erfolgen. Das bedeutet, dass, auch wenn sich zwei
Fahrzeuge einen Ladepunkt teilen, fahrzeugbezogene Optimierungen ermöglicht werden.
5. Es kann eine Nutzung von geschätztem Ladezustand SOC für
unterschiedliche Ladestrategien verfolgen, zum Beispiel im Sinne eines Smart- Charging oder eines gesteuerten Ladens, zum Beispiel mit einem Laden zu bestimmten Zeiten, einer Eigennutzung von Solarstrom, einer Vorhaltung des möglichen Ladestromes für Energieversorger mit günstigem Ladetarif für Anwender. Dies ist möglich immer mit voller Transparenz bezüglich einer Auswirkung auf die Mobilitätsplanung.
Zusätzlich sind optional folgende Aspekte realisierbar:
(i) Es kann die Ausbildung eines Mobilitätsplaners vorgesehen sein, auf dem alle Reisezwecke, Reisestrecken, Datumsangaben zu Reisen verwaltet werden. Denkbar ist ein Einlesen von Trips durch aufgezeichnete Wegestrecke und ein Verwalten aller stereotypen Reisezwecke, zum Beispiel ein Pendeln zur Arbeit, Kinder zum Sport und dergleichen. Denkbar ist auch ein Einlesen von
Kalenderterminen in den Mobilitätsplaner, um außerordentliche Mobilität zu erfassen. Manuelle Eingaben können ermöglicht werden. Eine Multinutzer- Fähigkeit kann ermöglicht werden. (ii) Es ist eine Optimierung der Ladestrategie über eine Veränderung im
Mobilitätsplaner möglich, so dass gewisse Ladestrategien ein optimales Ergebnis liefern, zum Beispiel beim Streichen einer Reise mit dem Elektrofahrzeug und die Alternative Nutzung des Fahrrades oder eines Busses, um eine antizipierte Ladezeit unter Nutzung von Solarstrom möglichst vollständig in die Zeit von
Sonnenstunden zu legen.
Große Teile des erfindungsgemäßen Konzepts können in einer Cloud implementiert sein.

Claims

Ansprüche
1. Betriebsassistenzverfahren (S) für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug (1 ), mit den Schritten:
- Erfassen (S1 ) eines initialen Ladungszustands eines Speichers (10) für elektrische Energie des Fahrzeugs (1 ),
- Erfassen (S2) von Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs (1 ) und/oder deren zeitliche Entwicklung
charakterisierender Werte während des Betriebs des Fahrzeugs (1 ),
- Zuführen (S3) der erfassten Werte zu einem den Energieverbrauch des Fahrzeugs (1 ) beschreibenden Energieverbrauchsmodell (6),
- Bestimmen (S4) eines prognostizierten Ladungszustands des Speichers (10) und/oder dafür charakteristischer Werte unter Verwendung des Energieverbrauchsmodells (6) auf der Grundlage des initialen
Ladungszustands und der erfassten Werte zu Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs (1 ) und/oder deren zeitlicher Entwicklung, und
- dadurch Bestimmen (S5) und insbesondere Ausgeben (S6) eine
Planung des Betriebs des Fahrzeugs (1 ) charakterisierender Daten, bei welchem die Schritte (S1-S6) fahrzeugextern und/oder ohne direkten und/oder indirekten Zugriff auf eine Kommunikationsschnittstelle des Fahrzeugs (1 ) ausgeführt werden.
2. Betriebsassistenzverfahren (S) nach Anspruch 1 , bei welchem der Betrieb des Fahrzeugs (1 ) auf der Grundlage der eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs (1 ) charakterisierenden Daten gesteuert oder geregelt wird, insbesondere im Hinblick auf eine Fahrstrecke, eine Fahrroute, eine Fahrzeit, einen Fahrtzeitpunkt, ein Fahrtdatum, einen Ladezeitpunkt, einen Entladezeitpunkt, eine Ladezeitspanne, einen Lademodus, eine
Ladequelle, eine Ladestrategie und/oder einen Versorgungstarif.
3. Betriebsassistenzverfahren (S) nach Anspruch 1 oder 2, bei welchem ein oder mehrere fahrzeugextern auszuführende Schritte teilweise oder vollständig
- auf einem oder mehreren mobilen Endgeräten (2),
- auf einem Smartphone (3),
- auf einem Tablet,
- auf einem Server (4) und/oder
- in einer Cloud (5)
ausgeführt werden.
4. Betriebsassistenzverfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem die eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs (1 )
charakterisierenden Daten repräsentativ sind für:
- einen aktuell prognostizierten Ladungszustand des Speichers (10) elektrischer Energie des Fahrzeugs (1 ),
- eine noch zur Verfügung stehende Reichweite des Fahrzeugs (1 ),
- eine noch zur Verfügung stehende Betriebszeit des Fahrzeugs (1 )
und/oder
- eine geplante Strecke, Streckenführung, Reichweite und/oder
Betriebszeit des Fahrzeugs (1 ) bis zu einem nächsten Lade- und/oder Entladevorgang für den Speicher (10).
5. Betriebsassistenzverfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem beim oder zum Erfassen (S1 ) des initialen Ladungszustands
- nach einem Ladevorgang, bei Beginn eines Betriebs und/oder bei
Beginn einer Fahrt der initiale Ladungszustand als auf 100 % gesetzt erfasst oder bestimmt wird und/oder
- nach einem Ladevorgang, bei Beginn eines Betriebs, bei Beginn einer Fahrt, zu einem bestimmten Abschnitt und/oder Zeitpunkt des Betriebs und/oder einer Fahrt der initiale Ladezustand durch eine Eingabe erfasst wird, insbesondere durch eine manuelle und/oder Benutzereingabe.
6. Betriebsassistenzverfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem beim oder zum Erfassen (S2) der Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs (1 ) und/oder deren zeitlicher Entwicklung charakterisierender Werte auf Daten zurückgegriffen wird, - welche von einer GPS-Einrichtung eines mobilen Endgeräts (2), insbesondere eines Smartphones (3) oder Tablets, in Form von GPS- Daten,
- welche von einer externen Beobachtungseinrichtung, insbesondere von einer Satellitenbeobachtung, und/oder
- welche aus Zelldaten eines oder mehrerer Telefonnetze
bereitgestellt werden.
7. Betriebsassistenzverfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem ein Vorgang des Lernens (T) ausgeführt wird, insbesondere indem
- ein tatsächlicher aktueller Ladungszustand des Speichers (10) erfasst wird, insbesondere beim Beginn des Ladens und/oder über eine zu Grunde liegenden Ladestation (7),
- der erfasste tatsächliche aktuelle Ladungszustand mit einem - insbesondere zuletzt - prognostizierten Ladungszustand des Speichers (10) verglichen wird und
- auf der Grundlage eines Ergebnisses des Vergleichens ein zu Grunde liegendes Energieverbrauchsmodell (6) zum Bestimmen eines prognostizierten Ladungszustands angepasst wird.
8. Betriebsassistenzverfahren (S) nach einem der vorangehenden Ansprüche, bei welchem beim Energieverbrauchsmodell (6) ein oder mehrere Daten aus der Gruppe berücksichtigt werden, welche aufweist:
- Daten zu einem tatsächlichen oder prognostizierten
Verkehrsaufkommen entlang einer geplanten oder tatsächlichen
Wegstrecke (9),
- Daten zu einer tatsächlichen oder prognostizierten Wetterlage entlang einer geplanten oder tatsächlichen Wegstrecke (9),
- Daten zu tatsächlichen oder prognostizierten physikalischen
Eigenschaften entlang einer geplanten oder tatsächlichen Wegstrecke (9), insbesondere Fahrbahnbeschaffenheit, Rollreibungswiderstand und Fahrbahnneigung,
- Daten in Bezug auf einen Typ des zu Grunde liegenden Fahrzeugs (1 ) und seiner Fahr- und Betriebseigenschaften und/oder in Bezug auf ähnliche Fahrzeugtypen, einer Flotte (20) oder einer Fahrzeuggesamtheit desselben Fahrzeugtyps oder ähnlicher
Fahrzeugtypen,
- Daten in Bezug auf das Fahrverhalten eines Fahrers des zu Grunde liegenden Fahrzeugs (1 ) in dem Fahrzeug (1 ), in anderen Fahrzeugen, im Zusammenhang mit einer vorliegenden tatsächlichen oder geplanten Wegstrecke (9) und/oder in Bezug auf andere Wegstrecken,
- Daten in Bezug auf ein Datum und einen Zeitpunkt für eine Fahrt oder den Betrieb des zu Grunde liegenden Fahrzeugs (1 ),
- Daten in Bezug auf Lage, Verteilung, Erreichbarkeit, Auslastung,
Angebotstyp, Tarif, Ladestrategie und/oder Preisangebote von
Ladestationen (7).
9. Betriebssystem (100) für mindestens ein zumindest teilweise elektrisch betreibbares Fahrzeug (1 ) welches eingerichtet ist, ein Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 8 auszuführen oder mit einem derartigen
Verfahren verwendet zu werden.
10. Betriebssystem (100) nach Anspruch 9, welches ausgebildet ist mit:
- einer Einheit zum Erfassen (S1 ) eines initialen Ladungszustands eines Speichers (10) für elektrische Energie des Fahrzeugs (1 ),
- einer Einheit zum Erfassen (S2) von Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs (1 ) und/oder deren zeitlicher
Entwicklung charakterisierender Werte während des Betriebs des Fahrzeugs (1 ),
- einer Einheit zum Zuführen (S3) der erfassten Werte zu einem den
Energieverbrauch des Fahrzeugs (1 ) beschreibenden
Energieverbrauchsmodell (6),
- einer Einheit zum Bestimmen (S4) eines prognostizierten
Ladungszustands des Speichers (10) und/oder dafür charakteristischer Werte unter Verwendung des Energieverbrauchsmodells (6) auf der Grundlage des initialen Ladungszustands und der erfassten Werte zu Position, Geschwindigkeit und/oder Beschleunigung des Fahrzeugs (1 ) und/oder deren zeitlicher Entwicklung, und
- einer Einheit zum Bestimmen (S5) und insbesondere Ausgeben (S6) eine Planung des Betriebs des Fahrzeugs (1 ) charakterisierender Daten, bei welchem die Einheiten (S1-S6) fahrzeugextern und/oder ohne direkten und/oder indirekten Zugriff auf eine Kommunikationsschnittstelle des Fahrzeugs (1 ) ausgebildet sind.
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