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Kapitel 5 Optimierungsverfahren und Anwendung

Kapitel 5 Optimierungsverfahren und Anwendung


R. P.
Diese Lernkarten behandeln auf Universitätsniveau die Optimierung von Betriebsstrategien in Fahrzeugen, insbesondere im Bereich der Elektromobilität. Sie konzentrieren sich auf Konzepte wie die Optimierung von Betriebsstrategien, die Wahl des optimalen Zeitpunkts und die Entscheidung über die Wahl der optimalen Betriebsstrategie. Diese Lernkarten sind besonders nützlich für Studierende und Forscher, die sich mit der Optimierung von Fahrzeugen und der Entwicklung effizienter Betriebsstrategien befassen.
Karten
13
Lernende
1
Sprache
Deutsch
Kategorie
Physik
Stufe
Universität
Erstellt / Aktualisiert
17.02.2017 / 17.02.2017

Lernkarten

Nennen Sie die 3 Ebenen des Energiemanagements im AUtomobil. Welche Übergabegrößen werden zwischen den Ebenen formuliert?

Warum braucht man eine Betriebsstrategie?

Die Betriebsstrategie steuert sämtliche Freiheiten des Systems unter 
Beachtung der Betriebsziele.

Nennen Sie Grundlegende Aufgaben von Betriebsstrategien. Welche Stellgrößen gibt es?

Grundlegende Aufgaben einer Betriebsstrategie 
• Betrieb der Energiewandler in Bereichen hohen Wirkungsgrads
• Wahl der Betriebsmodi
• Entscheidung über Zu-/Abführung der Energie zum/aus dem Speicher in Abhängigkeit 
vom Systemzustand

 


Stellgrößen
• Momentenaufteilung
• Wahl der Getriebeübersetzung
• Wahl der Betriebsmodi (Aggregat an/aus)
• Ansteuerung weiterer Aggregate zum Erreichen des Betriebsziels(bspw. 
Batterieklimatisierung, Abgasnachbehandlung) 
Stellgrößen hängen von der verwendeten Modelltiefe/ dem Abstraktionsgrad ab

Charakterisieren Sie die regelbasierenden Betriebsstrategien und nennen Sie Beispiele!

• Beruhen auf empirischen Überlegungen, Erfahrungen, Expertenwissen
aber: auch methodisches Vorgehen und Parameteroptimierung möglich
• Speichern der Regeln als Kennfeld auf dem Steuergerät
• Geringere Lösungsgüte im Vergleich zu optimierungsbasierten Verfahren
• Onlinefähig (Berechnungsaufwand, Speicherbedarf, Kausalität)


Onlinefähigkeit
Die Strategie ist in der Lage zu jedem Zeitpunkt der Fahrt (online) die 
Steuergrößen in einem sinnvollen Zeitfenster korrekt zu bestimmen. Sie 
benötigt dabei kein Wissen über den zukünftigen Fahrtverlauf.

 

Beispiele:

„Thermostat“-Steuerung bzw. „an/aus“-Strategie
• bei erreichen der oberen SOC Grenze wird EM ein- und VKM ausgeschaltet
• bei erreichen der unteren SOC Grenze wird VKM wieder eingeschaltet
• alleiniger EM-Betrieb kritisch, da nur
bei ausreichend leistungsstarker
Dimensionierung der EM möglich
(z.B. beim Mild-Hybrid)

 

Power Follower (auch Electric Assist Control Strategy (EACS))
• 4 Regeln
• Unterhalb einer Grenze für Radleistung und Fahrgeschwindigkeit wird rein 
elektrisch gefahren; Schleppen des VM
• Ist das geforderte Moment größer als das Maximalmoment des VM 
->elektrischer Antrieb als Booster
• Betrieb des VM in Bereichen hoher Wirkungsgrade durch Lastpunktverschiebung
• Laden des elektrischen Speichers durch maximale Rekuperation beim Bremsvorgang

• 3 Parameter

���� �� ������,�� : Grenzgeschwindigkeit für elektrische Fahrt

�� ���� ,�� ���� : Anteil am VM-Maximalmoment unterhalb dessen VM abgeschaltet wird

������ ,�� ���� : Maximales Moment bei Lastpunktverschiebung

Unterscheiden Sie die Optimierungsbasierte Betriebsstrategie in ihre 2 Arten!

  • Equivalent Consumption Minimization Strategy (ECMS)
    • Lokal optimierungsbasierte Strategie (Optimierung nur im aktuellen Zeitpunkt der Fahrt) -> begrenzt onlinefähig
    • Minimierung eines Gütemaßes (entspricht Betriebsziel), z. B. Kraftstoffverbrauch
    • Betrachtung des elektrischen Energiespeichers als Zusatztank (Laden durch VKM)
    • Definition einer Äquivalenz zwischen elektrischer und chemischer Energie �� = ������ ℎ�� �� ������ℎ/������ �� �� �� ����������ℎ
    • Erweiterung der Zielfunktion: Minimierung der äquivalenten Energie
      ���� = ����������(������ , ������ , ��) + �� ⋅ ��������(������ , ��) -> ������(��) = arg������ min(����) (Prinzip der äquivalenten Leistung)

 

  • Dynamische Programmierung (DP)
    • Global optimales Verfahren -> höchste Lösungsgüte
    • Nach dem Bellmannschen Optimalitätsprinzip (siehe Abschnitt 5.3)
    • Zur Berechnung muss der gesamte Fahrtverlauf bekannt sein ->Ein Einsatz im Fahrzeug ist unmöglich
    • Sehr hoher Berechnungsaufwand

                ABER:  DP bietet für Simulationen eine optimale Referenzlösung zur Bewertung anderer Ansätze 

Vergleichen Sie die Regelbasierte mit der Optimierungsbasierten BS!

Was ist Optimierung und was soll optimiert werden?

Was ist Optimierung?
„Im gängigen Sprachgebrauch wird dieses Wort ziemlich sorglos verwendet, und man 
kann sich manchmal des Eindrucks nicht erwehren, daß schon von „optimieren“ 
gesprochen wird, wenn jemand sich überhaupt Gedanken über die Bearbeitung einer 
Aufgabenstellung macht.“ – Föllinger 1994


Was soll optimiert werden?
• Struktur des Antriebsstrangs (Verwendung anderer Aggregate, …)?
• Parameter einer Betriebsstrategie? 
• Der Kraftstoffverbrauch über die ganze Fahrt / zu einem Zeitpunkt?
Optimierungsaufgabe muss klar definiert werden!

Nennen SIe häufige Gütemaße.

Was ist die Optimale Lösung/ das Optimum?

Ein Lösungskandidat  ��0 heißt optimale Lösung, wenn er zulässig und sein 
Zielfunktionswert nicht schlechter als der der anderen zulässigen Lösungskandidaten 
ist.
Gilt dies für den gesamten Bereich, so liegt ein globales Optimum vor. 
Gilt dies nur in einer (beschränkten) Umgebung um ��0 , so liegt ein lokales Optimum 
vor.

Was sind Multikriterielle Otimierungsprobleme? Nennen sie Beispiele

praktische Probleme sind häufig Mehrzielprobleme mehrere zu optimierende 
Kriterien, die das Ergebnis bestimmen
Beispiele:

  • Auslegung Hybridfahrzeug
    • Hohe Leistung
    • Geringer Verbrauch
    • Geringes Gewicht
    • Niedrige Kosten

 

  • Auslegung Elektrofahrzeug
    • Hohe Reichweite
    • Geringes Gewicht
    • Geringe Kosten für Speicher

Vergleichen Sie die Parameteroptimierung mit der Strukturoptimierung!

Wie lautet das Bellmansche Optimalprinzip und was bedeutet es?

 

Verdeutlichen Sie es außerdem am Beispiel des Zeitproblems.

„Ein optimales Verfahren hat die Eigenschaft, dass, bei beliebigen Anfangsbedingungen 
und früheren Entscheidungen, die folgenden Schritte immer optimale Entscheidungen 
darstellen“ [Bel57].


„Dieses Prinzip besagt also, dass, wenn man z.B. eine optimale Trajektorie zwischen 
zwei Punkten gefunden hat, auch jede Teiltrajektorie von einem beliebigen 
Zwischenpunkt bis zum Endpunkt für sich optimal sein muss.“

Vorfür steht EMCS?

 Equivalent Consumption Minmization Strategy

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