Prädiktive Regelung von Antriebssystemen

Um der globalen Erwärmung entgegenzuwirken, ist es notwendig die Emissionen von Treibhausgasen und somit den Verbrauch von fossilen Energieträgern möglichst schnell zu reduzieren. Die Notwendigkeit von energiesparenden Lösungen wird durch steigende Energiekosten zusätzlich verstärkt.

Im Mobilitätssektor werden diese Ziele durch eine zunehmende Elektrifizierung des Antriebsstranges verfolgt. Diese umfasst nicht nur die Umstellung auf rein batterieelektrische Fahrzeuge sondern auch den Einsatz von Brennstoffzellenfahrzeugen und die Hybridisierung von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor. Doch allein das Vorhandensein elektrischer Komponenten im Antriebsstrang reicht nicht aus – hier kommt es auf ein optimales Zusammenspiel der Komponenten an. Fährt man beispielsweise mit einem Hybridfahrzeug  im Gebirge, so sollte das Regelungskonzept dafür sorgen, dass der Ladezustand der Batterie vor einer langen Bergabpassage niedrig ist. Dadurch kann anschließend die Bremsenergie für das Laden der Batterie genutzt werden.  Hier kommen prädiktive Systeme ins Spiel, die zum Beispiel auf Information von geplanten Routen, Vehicle-to-Vehicle-Kommunikation (V2V) oder Vehicle-to-Infrastructe-Kommunikation (V2I) basieren und die Grundlage für eine optimalen Regelung der Fahrzeugkomponenten bilden.

Schema eines stehenden Elektro-Fahrzeugs, das durch ein Regelungssystems optimal mit Strom versorgt wird

Brennstoffzellenfahrzeuge

Speziell im Nutzfahrzeugbereich, wo hohe Leistungen und Reichweiten benötigt werden, ist die Brennstoffzelle eine vielversprechende alternative Antriebslösung. Aber auch Personenkraftwagen können von dieser Antriebsalternative durch schnelle Betankung und geringes Gewicht profitieren. Um die dynamische Beanspruchung der Brennstoffzelle zu reduzieren verfügen Brennstoffzellenfahrzeuge meist über eine Batterie, d.h. sie sind Hybridfahrzeuge. Dadurch ergibt sich die Anforderung an ein optimales Energiemanagement, die effiziente Aufteilung der Last auf Brennstoffzelle und Batterie. Darüber hinaus ist vor allem im Lastfahrzeugbereich die ausreichende Kühlung beider Antriebskomponenten eine Herausforderung, die nach einem effizienten Thermomanagement verlangt. Die Anwendung ausgeklügelter prädiktiver Strategien ermöglicht in beiden Punkten eine Steigerung der Effizienz und eine Schonung der Antriebskomponenten.

Effizienzsteigerung konventioneller Antriebe

Das größte Potential kurzfristige Emissionsgrenzen zu erfüllen liegt in der Elektrifizierung von Fahrzeugen mit konventionellem Antrieb. Diese beschränkt sich nicht ausschließlich auf die Erweiterung des Antriebsstranges mit einem Elektromotor. Beispielsweise erlauben E-Turbos oder elektrisch heizbare Katalysatoren Effizienzsteigerungen bzw. Emissionssenkungen, vorausgesetzt sie werden effizient geregelt. Grundlage dafür sind wiederum prädiktive Informationen und ausgereifte Regelungskonzepte.

Veröffentlichungen

Ferrara, Alessandro, Stefan Jakubek, and Christoph Hametner. "Energy management of heavy-duty fuel cell vehicles in real-world driving scenarios: Robust design of strategies to maximize the hydrogen economy and system lifetime, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." Energy Conversion and Management 232 (2021): 113795.

Ferrara, Alessandro, and Christoph Hametner. "Impact of Energy Management Strategies on Hydrogen Consumption and Start-up/Shut-down Cycles in Fuel Cell-Ultracapacitor-Battery Vehicles, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." IEEE Transactions on Vehicular Technology (2021).

Zendegan, Saeid, Alessandro Ferrara, Stefan Jakubek, and Christoph Hametner. "Predictive Battery State of Charge Reference Generation Using Basic Route Information for Optimal Energy Management of Heavy-Duty Fuel Cell Vehicles, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." IEEE Transactions on Vehicular Technology 70, no. 12 (2021): 12517-12528.

Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Safe and Efficient Polymer Electrolyte Membrane Fuel Cell Control Using Successive Linearization Based Model Predictive Control Validated on Real Vehicle Data, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." Energies 13, no. 20 (2020): 5353.

Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Efficient and life preserving power tracking control of a proton exchange membrane fuel cell using model predictive control, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." In 2020 SICE International Symposium on Control Systems (SICE ISCS), pp. 77-84. IEEE, 2020.

Vrlić, Martin, Daniel Ritzberger, and Stefan Jakubek. "Model-predictive-control-based reference governor for fuel cells in automotive application compared with performance from a real vehicle, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." Energies 14, no. 8 (2021): 2206.

Vrlić, Martin, and Stefan Jakubek. "Degradation Avoiding Start Up and Shut Down of Fuel Cell Stacks for Automotive Application Using Two Plant Model Predictive Control, öffnet eine externe URL in einem neuen Fenster." In 2021 6th International Conference on Smart and Sustainable Technologies (SpliTech), pp. 1-6. IEEE, 2021.

Kontakt

Associate Prof. Dipl.-Ing. Dr.techn. Christoph Hametner

E-Mail an Christoph Hametner senden