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Um auf die Klimaziele mit energetisch planenden Funktionen in Elektrofahrzeugen hinzuarbeiten, ist entlang geplanter Strecken eine präzise Energiebedarfsprognose unabdingbar, welche relevante Einflüsse separat quantifiziert. Diese Arbeit zeigt dazu eine neue Fahrprofilprognose, welche die Energieflüsse beim Fahren und Rekuperieren auf beliebigen Streckenabschnitten mit nur 5 Parametern erfasst. Anwendung findet das Modell in einer Reichweitenprognose sowie einer zeitlichen Routenoptimierung.
To work towards climate goals with energetic planning functions in electric vehicles, a precise energy demand forecast along planned routes is essential, which separately quantifies relevant influences. For that this work shows a new driving profile prediction, which models energy flows while driving and recuperating on any link of a route with just 5 parameters. This work shows example applications of the model range forecasting and temporal route optimization.
Umfang: XXVII, 166 S.
Preis: 39.00 €
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Straub, T. 2024. Flottendatenbasierte physikalische Routenenergiebedarfsprognose. Karlsruhe: KIT Scientific Publishing. DOI: https://doi.org/10.5445/KSP/1000168810
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Veröffentlicht am 2. August 2024
Deutsch
212
| Paperback | 978-3-7315-1348-3 |