DE102018215719A1 - Verfahren und System zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug - Google Patents

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Harald Hofmeier
Felix Ruf
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Abstract

Die vorliegende Offenbarung betrifft ein Verfahren zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug. Das Verfahren umfasst ein Bestimmen einer ersten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs, ein Bestimmen einer ersten charakteristischen Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, und ein Bestimmen einer zweiten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe.

Description

  • Die Offenbarung betrifft ein Verfahren und ein System zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug. Die vorliegende Offenbarung betrifft insbesondere eine verbesserte Ladedauerprognose für einen Antriebsenergiespeicher eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs.
  • Stand der Technik
  • Hybrid- oder Elektrofahrzeuge werden von einem Elektromotor angetrieben, wobei die nötige elektrische Energie beispielsweise in einem Hochvoltspeicher gespeichert wird. Der Hochvoltspeicher kann an einer Ladestation eines Hauses oder einer speziellen Tankstelle aufgeladen werden. An Ladestationen sind im Allgemeinen verschiedene Ladeströme und Leistungsniveaus verfügbar. Zum Beispiel beschreibt die Druckschrift WO 2010/100081 A2 ein Verfahren zum Laden von Elektrofahrzeugen, bei dem aus einer Vielzahl verschiedener Leistungsangebote ausgewählt werden kann. Insbesondere umfasst das Verfahren der WO 2010/100081 A2 ein fahrzeugseitiges Ermitteln zumindest eines Ladezustands einer Batterie und einer gewünschten Ladedauer, ein fahrzeugseitiges Übermitteln zumindest der Informationen über eine erforderliche Energie und die Ladedauer an die Ladestation, und ein fahrzeugseitiges Empfangen von mittels der Ladestation mit Hilfe der erhaltenen Information aus einer Vielzahl verschiedener Leistungsangebote zumindest ein den Informationen angepassten ermittelten Leistungsangebotes.
  • Eine exakte Aussage über eine tatsächliche Ladeleistung ist dabei nicht möglich. Stattdessen werden Brutto-Nennleistungen angegeben. Im Ergebnis kann die tatsächliche Ladedauer länger sein, als es aufgrund der Brutto-Nennleistung prognostiziert wird. Anders gesagt kann es zu erhöhten Ladezeiten und damit längeren Reisezeiten kommen. Zudem kann bei einigen Bezahlsystemen ein ungerechtfertigt hoher Betrag anfallen, da die Brutto-Nennleistung höher als die tatsächliche Ladeleistung ist.
  • Offenbarung der Erfindung
  • Es ist eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, die Präzision einer Ladedauerprognose für einen Antriebsenergiespeicher eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs zu verbessern. Insbesondere ist es eine Aufgabe der vorliegenden Offenbarung, ein Verfahren und ein System zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug bereitzustellen, die eine prognostizierte Ladedauer mit der tatsächlichen Ladedauer besser in Übereinstimmung bringen können.
  • Diese Aufgabe wird durch den Gegenstand der unabhängigen Ansprüche gelöst. Vorteilhafte Ausgestaltungen sind in den Unteransprüchen angegeben.
  • Gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung ist ein Verfahren zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug angegeben. Das Verfahren umfasst ein Bestimmen einer ersten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs, ein Bestimmen einer ersten charakteristischen Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, und ein Bestimmen einer zweiten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe. Das erste Fahrzeug und das zweite Fahrzeug können Fahrzeuge einer Flotte von gleichen oder ähnlichen Fahrzeugen sein.
  • Erfindungsgemäß wird der Unterschied zwischen einer prognostizierten Ladedauer und einer tatsächlichen bzw. realen Ladedauer eines Ladevorgangs verwendet, um die Ladedauer für einen nachfolgenden Ladevorgang präziser abzuschätzen. Insbesondere kann der bestimmte Offset zwischen prognostizierter Ladedauer und tatsächlicher Ladedauer bei der Prognose der geschätzten (Gesamt-)Ladezeit wieder berücksichtigt werden. Damit kann eine genauere Aussage über die (Gesamt-)Ladezeit erfolgen. Insbesondere kann ein zeitlicher Bedarf für Ladevorgänge reduziert werden. Zudem wird eine alternative Routenplanung ermöglicht, beispielsweise um Ladestationen ohne volle Leistung zu vermeiden.
  • Die Ladedauer kann eine Zeit angeben, die benötigt wird, um einen Ladezustand (State of Charge, SOC) eines Antriebsenergiespeichers des Hybrid- oder Elektrofahrzeugs von einem Anfangsladestand (z.B. x% eines maximalen Ladestands, wobei x<100 ist) auf einen Endladestand (z.B. 100%) zu erhöhen. Die Prognose-Ladedauer kann zum Beispiel unter Verwendung der Brutto-Nennleistung der Ladestation ermittelt werden und eine Zeit angeben, die es theoretisch dauert, um den Ladezustand vom Anfangsladestand auf den Endladestand zu erhöhen. Die tatsächliche Ladedauer kann eine gemessene Ladedauer des abgeschlossenen Ladevorgangs sein und eine Zeit angeben, die es tatsächlich gedauert hat, um den Ladezustand vom Anfangsladestand auf den Endladestand zu erhöhen.
  • Vorzugsweise ist die charakteristische Größe, wie sie in diesem Dokument beschrieben ist, ein (situationsabhängiger) Korrekturfaktor, der auf einem Unterschied (z.B. einer Differenz) zwischen der Prognose-Ladedauer und der tatsächlichen Ladedauer basiert bzw. den Unterschied wiederspiegelt. Insbesondere kann der Faktor angeben, um wieviel sich die tatsächliche Ladedauer im Vergleich zur Prognose-Ladedauer situationsabhängig erhöht oder erniedrigt. Zum Beispiel kann die charakteristische Größe ein Faktor sein, der durch eine Division von prognostizierter Ladedauer zu tatsächlicher Ladedauer definiert ist. Die vorliegende Offenbarung ist jedoch nicht hierauf begrenzt und der Korrekturfaktor kann auf eine andere geeignete Weise definiert sein, um die Abweichung zwischen der Prognose-Ladedauer und der tatsächlichen Ladedauer abzubilden.
  • Vorzugsweise umfasst das Verfahren ein Bestimmen wenigstens eines ersten Situationsparameters bezüglich des Ladevorgangs des ersten Fahrzeugs und ein Zuordnen des wenigstens einen ersten Situationsparameters zur ersten charakteristischen Größe. Die charakteristische Größe ist aufgrund ihres Bezugs zur realen Ladedauer inhärent situationsabhängig und kann durch den wenigstens einen ersten Situationsparameter entsprechend indiziert werden, so dass eine spätere Ladedauer-Prognose beispielsweise an eine aktuelle Situation, die derjenigen der ersten charakteristischen Größe entspricht, angepasst und damit präzisiert werden kann. Damit kann die Ladedauer beispielsweise fahrzeug- und/oder infrastrukturspezifisch gelernt werden.
  • In einigen Ausführungsformen wird der Korrekturfaktor situationsabhängig über eine Vielzahl von Fahrzeuge z.B. einer Flotte in einer zentralen Einheit gelernt. Anders gesagt können eine Vielzahl von charakteristischen Größen für die Vielzahl von Fahrzeugen bestimmt und in der zentralen Einheit hinterlegt werden. Zum Beispiel kann das Verfahren weiter ein Bestimmen einer zweiten charakteristischen Größe für die Beziehung zwischen der zweiten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des zweiten Fahrzeugs umfassen. Die erste charakteristische Größe für den Ladevorgang des ersten Fahrzeugs und die zweite charakteristische Größe für den Ladevorgang des ersten Fahrzeugs können im Backend gelernt und für Ladedauerprognosen der Fahrzeuge der Flotte verwendet werden.
  • Zum Beispiel umfasst das Verfahren ein Sammeln einer Vielzahl von charakteristischen Größen für die Vielzahl von Fahrzeuge in der zentralen Einheit, wobei jeder charakteristischen Größe der Vielzahl von charakteristischen Größen wenigstens ein jeweiliger erster Situationsparameter zugeordnet wird. Für die Prognose der Ladedauer des zweiten Fahrzeugs (und anderer Fahrzeuge) der Flotte kann eine den aktuellen Bedingungen (z.B., Ort, Zeit, etc.) des zweiten Fahrzeugs entsprechende erste charakteristische Größe aus der Vielzahl von charakteristischen Größen ausgewählt werden.
  • Vorzugsweise kann wenigstens ein zweiter Situationsparameter (z.B., Ort, Zeit, etc.) bezüglich des Ladevorgangs des zweiten Fahrzeugs bestimmt werden, wobei das Bestimmen der zweiten Prognose-Ladedauer ein Auswählen der ersten charakteristischen Größe aus der Vielzahl von charakteristischen Größen basierend auf dem wenigstens einen zweiten Situationsparameter umfasst (z.B. der gleiche Ort und/oder die gleiche Zeit). Insbesondere kann der wenigstens eine zweite Situationsparameter mit den ersten Situationsparametern im Backend abgeglichen werden, um eine passende charakteristische Größe für die Ladedauerprognose des zweiten Fahrzeugs auszuwählen.
  • Vorzugsweise ist der wenigstens eine erste Situationsparameter und/oder der wenigstens eine zweite Situationsparameter aus der Gruppe ausgewählt, die einen Ort, eine Zeit, eine Verkehrsdichte, eine Außentemperatur und eine Sonneneinstrahlung umfasst. Der Ort kann GPS-Daten entsprechen, die dem sich an einer Ladestation befindenden (ersten bzw. zweiten) Fahrzeug entsprechen. Zum Beispiel kann die charakteristische Größe in Abhängigkeit von einer oder mehreren relevanten Einflussgrößen (z.B. Verkehrsdaten) wie Ort, Zeit, Verkehrsfluss, Verkehrsdichte, Außentemperatur und/oder Sonneneinstrahlung gelernt werden. Der Korrekturfaktor kann dann bei der Ladedauerprognose von Ladevorgängen, die unter denselben oder ähnlichen Bedingungen stattfinden, berücksichtigt werden.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt der vorliegenden Offenbarung ist ein System zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug angegeben. Das System umfasst eine erste Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs zu bestimmen, eine zweite Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste charakteristische Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, zu bestimmen, und eine dritte Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine zweite Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe zu bestimmen. Das System ist insbesondere eingerichtet, das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
  • Die erste Recheneinheit und/oder die zweite Recheneinheit und/oder die dritte Recheneinheit können in einem gemeinsamen Software- und/oder Hardware-Modul realisiert sein. Alternativ dazu können die erste Recheneinheit, die zweite Recheneinheit und die dritte Recheneinheit jeweils in getrennten Software- und/oder Hardware-Modulen realisiert sein.
  • Vorzugsweise umfasst das System eine zentrale Einheit, insbesondere ein Backend. Die zentrale Einheit kann eingerichtet sein, um eine Vielzahl von charakteristischen Größen für eine Vielzahl von Fahrzeugen z.B. einer Flotte zu sammeln.
  • Gemäß einem weiteren Aspekt wird ein Speichermedium beschrieben. Das Speichermedium kann ein Softwareprogramm umfassen, das eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das in diesem Dokument beschriebene Verfahren auszuführen.
  • Figurenliste
  • Ausführungsbeispiele der Offenbarung sind in den Figuren dargestellt und werden im Folgenden näher beschrieben. Es zeigen:
    • 1 ein System zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung, und
    • 2 ein Flussdiagram eines Verfahrens zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
  • Ausführungsformen der Offenbarung
  • Im Folgenden werden, sofern nicht anders vermerkt, für gleiche und gleichwirkende Elemente gleiche Bezugszeichen verwendet.
  • 1 zeigt ein System 100 zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
  • Das Hybrid- oder Elektrofahrzeug kann gemäß Ausführungsformen ein reines Elektrofahrzeug (BEV) oder ein Plug-in-Hybridfahrzeug (PHEV) sein. Der Begriff Fahrzeug umfasst PKW, LKW, Busse, Wohnmobile, Krafträder, etc., die der Beförderung von Personen, Gütern, etc. dienen. Insbesondere umfasst der Begriff Kraftfahrzeuge zur Personenbeförderung.
  • Ein aufzuladendes Hybrid- oder Elektrofahrzeug kann über eine Verbindungsvorrichtung, z.B. ein Ladekabel bzw. Stromkabel, mit einem an einer Ladesäule vorgesehenen Stromanschluss, z.B. einer Steckdose, verbunden sein. Im Beispiel der 1 ist ein erstes Fahrzeug 1 über ein erstes Stromkabel 140 mit einem an einer ersten Ladesäulen 110 vorgesehenen ersten Steckdose 130 verbunden. Ein weiteres Fahrzeug 2 ist über ein zweites Stromkabel 142 mit einem an einer zweiten Ladesäulen 112 vorgesehenen zweiten Steckdose 132 verbunden. Die Stromanschlüsse bzw. Ladesäulen können über eine Stromleitung mit einem Netzanschluss eines Stromnetzes eines Energieversorgungsunternehmens verbunden sein (nicht gezeigt).
  • In einigen Ausführungsformen kann das System eine erste Kommunikationsverbindung zwischen dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug und der Ladesäule umfassen. Die Kommunikation zwischen dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug und der Ladesäule kann drahtlos, beispielsweise mittels WLAN, Bluetooth, Infrarot, GSM, UMTS oder dergleichen erfolgen. Auch ist eine drahtgebundene Kommunikation, beispielsweise über das Ladekabel, möglich.
  • Typischerweise umfasst das System 100 eine zentrale Einheit 120, die ein Backend sein kann. Die zentrale Einheit 120 kann eingerichtet sein, um mit dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug und/oder der Ladesäule zu kommunizieren. Zum Beispiel kann die zentrale Einheit 120 eingerichtet sein, um über eine zweite Kommunikationsverbindung direkt mit der Ladesäule zu kommunizieren und über eine dritte Kommunikationsverbindung direkt mit dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug zu kommunizieren. In einem weiteren Beispiel kann die zentrale Einheit 120 eingerichtet sein, um über die zweite Kommunikationsverbindung direkt mit der Ladesäule zu kommunizieren und kann nicht direkt mit dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug. In letzteren Fall kann ein Datenaustausch zwischen der zentralen Einheit 120 und dem Hybrid- oder Elektrofahrzeug über eine indirekte Kommunikation mittels der ersten Kommunikationsverbindung und der zweiten Kommunikationsverbindung erfolgen.
  • Gemäß der vorliegenden Offenbarung wird eine Ladedauerprognose für einen Ladevorgang z.B. des ersten Fahrzeugs 1 der 1 erstellt. Das System 100 umfasst hierzu eine erste Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs zu bestimmen, eine zweite Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste charakteristische Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, zu bestimmen, und eine dritte Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine zweite Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe zu bestimmen.
  • Der Ladevorgang des zweiten Fahrzeugs erfolgt zeitlich nach dem Ladevorgang des ersten Fahrzeugs, so dass der aus dem Ladevorgang des ersten Fahrzeugs gelernte Korrekturfaktor bei der Ladedauerprognose des Ladevorgangs des zweiten Fahrzeugs verwendet werden kann. Der Ladevorgang des ersten Fahrzeugs und der Ladevorgang des zweiten Fahrzeugs können an derselben oder an verschiedenen Ladesäulen durchgeführt werden.
  • In einigen Ausführungsformen kann die Ladedauerprognose fahrzeugseitig erstellt werden. Insbesondere kann die erste Recheneinheit im ersten Fahrzeug vorhanden sein, und die dritte Recheneinheit kann im zweiten Fahrzeug vorhanden sein. Die zweite Recheneinheit kann im ersten Fahrzeug oder in der zentralen Einheit 120 vorhanden sein. In einer anderen Ausführungsform können die erste Recheneinheit, die zweite Recheneinheit und optional die dritte Recheneinheit in der zentralen Einheit vorhanden sein.
  • Typischerweise wird die Ladedauerprognose vor dem Beginn des Ladevorgangs oder unmittelbar nach Beginn der Ladevorgangs erstellt und dem Benutzer angezeigt. Zum Beispiel kann ein Benutzer vor Beginn eines Ladevorgangs ein Leistungsangebot (z.B. eine Brutto-Nennleistung) im Fahrzeug, über ein mobiles Endgerät oder an der Ladestation auswählen. Die Ladestation kann eine dem ausgewählten Leistungsangebot entsprechende Leistung auf dem Ladekabel zur Verfügung stellen. Dem Benutzer kann eine prognostizierte (z.B. anfängliche und optional nach Beginn der Ladevorgangs verbleibende) Ladedauer entsprechend dem ausgewählten Leistungsangebot angezeigt werden.
  • 2 zeigt ein Flussdiagram eines Verfahrens 200 zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug gemäß Ausführungsformen der vorliegenden Offenbarung.
  • Das Verfahren 200 umfasst im Block 210 ein Bestimmen einer ersten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs, im Block 220 ein Bestimmen einer ersten charakteristischen Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, und im Block 230 ein Bestimmen einer zweiten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe. Das erste Fahrzeug und das zweite Fahrzeug können Fahrzeuge einer Flotte sein, die gleiche oder ähnliche Fahrzeuge umfasst.
  • Die Prognose-Ladedauer kann eine basierend auf dem ausgewählten Leistungsangebot geschätzte Ladedauer sein. Die tatsächliche Ladedauer kann eine gemessene Ladedauer des Ladevorgangs sein. Die Ladedauer kann sich dabei auf den physikalischen Ladevorgang beziehen. Typischerweise umfasst eine Gesamtladedauer die Ladedauer (d.h. die physikalische Ladedauer des physikalischen Ladevorgangs) sowie Rüst- und Wartezeiten (z.B. Wartezeiten an der Ladesäule, Anstecken, Abstecken, bezahlen, etc.). Das Verfahren der vorliegenden Offenbarung bezieht sich dabei auf die Prognose der physikalischen Ladedauer des physikalischen Ladevorgangs.
  • Leistungsangebote können sich beispielsweise durch unterschiedliche Stromstärken und unterschiedliche Spannungen sowie unterschiedliche Preise unterscheiden. Auch können Leistungsangebote verschiedene Erzeugerquellen beinhalten. Aufgrund von Kapazitätsgrenzen kann beispielsweise zu Spitzenlastzeiten nicht die volle Leistung an einer Ladesäule bereitgestellt werden. Wenn der Benutzer ein bestimmtes Leistungsangebot wie z.B. eine bestimmte Brutto-Nennleistung ausgewählt hat, kann es daher vorkommen, dass die tatsächlich bereitgestellte Leistung unterhalb der Brutto-Nennleistung liegt. Dies kann dazu führen, dass die tatsächliche Ladedauer von der anfangs prognostizierten Ladedauer, die auf der Brutto-Nennleistung beruht, abweichen kann.
  • Gemäß der vorliegenden Offenbarung wird bei der anfänglichen Prognose der Ladedauer ein z.B. über Fahrzeuge der Flotte gelernter Korrekturfaktor verwendet, um die Präzision der Ladedauerprognose zu erhöhen. Der Korrekturfaktor reflektiert das Umfeld, in dem der Ladevorgang stattfindet. Insbesondere spiegelt der Korrekturfaktor Erfahrungswerte wieder, z.B. um wieviel sich eine theoretische Ladedauer aufgrund des aktuellen Umfelds ändert.
  • Typischerweise wird der Korrekturfaktor situationsabhängig über eine Vielzahl von Fahrzeuge z.B. der Flotte in der zentralen Einheit gelernt. Anders gesagt kann eine Vielzahl von Korrekturfaktoren für die Vielzahl von Fahrzeuge bestimmt und in der zentralen Einheit hinterlegt werden. Jedem Korrekturfaktor kann wenigstens ein Situationsparameter zugeordnet sein. Der wenigstens eine Situationsparameter reflektiert das Umfeld des Fahrzeugs und kann aus der Gruppe ausgewählt, die einen Ort, eine Zeit, eine Verkehrsdichte, eine Außentemperatur und eine Sonneneinstrahlung umfasst.
  • Zum Beispiel kann zu bestimmten Zeiten und/oder an bestimmten Orten die von der Ladestation tatsächlich bereitgestellte Leistung unterhalb der ausgewählten Brutto-Nennleistung liegen. Wenn beispielsweise eine hohe Verkehrsdichte vorliegt, kann die Auslastung der Ladestation hoch sein. Anders gesagt können viele Fahrzeuge zum Laden zeitgleich angeschlossen sein, wodurch die tatsächlich bereitgestellte Leistung aufgrund von Kapazitätsgrenzen niedriger sein kann als die angegebene Brutto-Nennleistung. Der Korrekturfaktor lässt diese gelernte Abweichung in die Schätzung der (z.B. anfänglichen und/oder verbleibenden) Ladedauer miteinfließen.
  • Für einen Ladevorgang eines Fahrzeugs kann wenigstens ein aktueller Situationsparameter bestimmt werden, der das Umfeld bzw. die Umfeldbedingungen des Fahrzeugs beschreibt. Der wenigstens eine aktuelle Situationsparameter kann zum Beispiel ein Ort, eine Zeit, eine Verkehrsdichte, eine Außentemperatur und/oder eine Sonneneinstrahlung sein. Aus der Vielzahl von gelernten Korrekturfaktoren in der zentralen Einheit kann ein passender Korrekturfaktor, der einem oder mehreren aktuellen Situationsparametern entspricht, ausgewählt und für die Ladedauerprognose verwendet werden. Insbesondere kann der wenigstens eine aktuelle Situationsparameter mit den Situationsparametern im Backend abgeglichen werden, um eine passende charakteristische Größe für die Ladedauerprognose des Fahrzeugs auszuwählen.
  • Erfindungsgemäß wird der Unterschied zwischen einer prognostizierten Ladedauer und einer tatsächlichen bzw. realen Ladedauer eines Ladevorgangs verwendet, um die Ladedauer für einen nachfolgenden Ladevorgang präziser abzuschätzen. Insbesondere kann der bestimmte Offset zwischen prognostizierter Ladedauer und tatsächlicher Ladedauer bei der Prognose der geschätzten (Gesamt-)Ladezeit wieder berücksichtigt werden. Damit kann eine genauere Aussage über die (Gesamt-)Ladezeit erfolgen, wodurch präzisere Routings ermöglicht werden. Zudem wird eine alternative Routenplanung ermöglicht, beispielsweise um Ladestationen ohne volle Leistung zu vermeiden.
  • ZITATE ENTHALTEN IN DER BESCHREIBUNG
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  • Zitierte Patentliteratur
    • WO 2010/100081 A2 [0002]

Claims (10)

  1. Verfahren (200) zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug, umfassend: Bestimmen (210) einer ersten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs; Bestimmen (220) einer ersten charakteristischen Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt; und Bestimmen (230) einer zweiten Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe.
  2. Das Verfahren (200) nach Anspruch 1, wobei die erste charakteristische Größe ein Korrekturfaktor ist, der auf einer Differenz zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und der tatsächlichen Ladedauer basiert.
  3. Das Verfahren (200) nach Anspruch 1 oder 2, weiter umfassend: Bestimmen wenigstens eines ersten Situationsparameters bezüglich des Ladevorgangs des ersten Fahrzeugs; und Zuordnen des wenigstens einen ersten Situationsparameters zur ersten charakteristischen Größe.
  4. Das Verfahren 8200) nach Anspruch 3, weiter umfassend: Sammeln einer Vielzahl von charakteristischen Größen für eine Vielzahl von Fahrzeugen in einer zentralen Einheit, wobei jeder charakteristischen Größe der Vielzahl von charakteristischen Größen wenigstens ein jeweiliger erster Situationsparameter zugeordnet wird.
  5. Das Verfahren (200) nach Anspruch 4, weiter umfassend ein Bestimmen wenigstens eines zweiten Situationsparameters bezüglich des Ladevorgangs des zweiten Fahrzeugs, wobei das Bestimmen der zweiten Prognose-Ladedauer umfasst: Auswählen der ersten charakteristischen Größe aus der Vielzahl von charakteristischen Größen basierend auf dem wenigstens einen zweiten Situationsparameter.
  6. Das Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 3 bis 5, wobei der wenigstens eine erste Situationsparameter und der wenigstens eine zweite Situationsparameter aus der Gruppe ausgewählt sind, die aus dem Folgenden besteht: einem Ort; einer Zeit; einer Verkehrsdichte; einer Außentemperatur; und einer Sonneneinstrahlung.
  7. Das Verfahren (200) nach einem der Ansprüche 1 bis 6, weiter umfassend: Bestimmen einer zweiten charakteristischen Größe, die einen Unterschied zwischen der zweiten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des zweiten Fahrzeugs angibt.
  8. Speichermedium, umfassend ein Softwareprogramm, das eingerichtet ist, um auf einem Prozessor ausgeführt zu werden, und um dadurch das Verfahren nach einem der Ansprüche 1 bis 7 auszuführen.
  9. System (100) zum Bestimmen einer Ladedauer für ein Hybrid- oder Elektrofahrzeug, umfassend: eine erste Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines ersten Fahrzeugs zu bestimmen; eine zweite Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine erste charakteristische Größe, die einen Unterschied zwischen der ersten Prognose-Ladedauer und einer tatsächlichen Ladedauer des ersten Fahrzeugs angibt, zu bestimmen; und eine dritte Recheneinheit, die eingerichtet ist, um eine zweite Prognose-Ladedauer für einen Ladevorgang eines zweiten Fahrzeugs basierend auf der ersten charakteristischen Größe zu bestimmen.
  10. Das System (100) nach Anspruch 9, weiter umfassend eine zentrale Einheit (120), insbesondere ein Backend, wobei die zentrale Einheit (120) eingerichtet ist, um eine Vielzahl von charakteristischen Größen für eine Vielzahl von Fahrzeugen zu sammeln.
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