WO2016071251A1 - Verfahren zum betrieb eines hybrid- oder elektrofahrzeugs - Google Patents

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WO2016071251A1 PCT/EP2015/075370 EP2015075370W WO2016071251A1 WO 2016071251 A1 WO2016071251 A1 WO 2016071251A1 EP 2015075370 W EP2015075370 W EP 2015075370W WO 2016071251 A1 WO2016071251 A1 WO 2016071251A1
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Definitions

  • the object is achieved by a prediction of a state of charge, in which a number of different parameters consumption or fuel consumption and loading parameters (it can also be a loading operations ⁇ closed) to be processed, that is, parameters that affect the energy consumption of the vehicle.
  • a number of different parameters consumption or fuel consumption and loading parameters (it can also be a loading operations ⁇ closed) to be processed, that is, parameters that affect the energy consumption of the vehicle.
  • these are not readily detectable and correctly weighted for the driver so that it is proposed to record several consumption parameters and to use these for determining a future state of charge (ie for state of charge prediction), in turn based on this state of charge and to optimize the functions of the vehicle.
  • the prediction is based on a classification of the consumption parameters, with several consumption parameters resulting in a vector whose individual scalar entries correspond to the individual consumption parameters.
  • the vector (ie the consumption parameters) are classified as a whole, where gives an individual classification for each consumption parameter, but the consumption parameters are considered as a whole (ie as a vector) when determining the state of charge.
  • the classification is in particular a binary classification, so that a hypersurface (ie an area with a dimension that relates to the number of different consumption parameters) can be used for classification.
  • a binary classification can be implemented with a single limit per consumption parameter, whereby the limit not only defines the affiliation to one of the two resulting half-spaces, but is also suitable for determining the distance of the consumption parameters to the respective limits.
  • the classification is trainable, in particular to distinguish between consumption parameters belonging to different situations.
  • consumption parameters of a vehicle can be considered, but the same consumption parameters of several vehicles can be used for the determination. An image based on the said classification can therefore be used in common for several consumption parameters of different vehicles, thereby enabling a more robust prediction. Since the consumption parameters can also relate to charging parameters, the term "consumption and charging parameters" can be used instead of the term consumption parameters.
  • the mapping is implemented by classifying the multiple consumption parameters according to trainable class boundaries. The boundaries separate a first group of consumption parameter values from a second group of consumption parameter values, both groups being provided on either side of the class boundaries or hypersurface.
  • At least one operating parameter of a traction power component of the hybrid vehicle is set according to the determined future state of charge.
  • the control or regulation of an operating parameter is one
  • Consumption parameters include:
  • the acceleration of the vehicle in particular amplitude, mean or median acceleration and / or frequency of acceleration
  • Catalyst heating power in the case of a hybrid vehicle which relates to an electric heater of a catalytic converter of an exhaust aftertreatment
  • recuperation capacity (which may be related to the gradient ahead)
  • the performance in the internal combustion engine charging operation is particularly the power absorbed by the electric machine me chanical ⁇ power given by the generator operated as off electric power, or the power supplied by the generator operating as the electric machine to the traction battery.
  • the consumption parameters can be recorded using a current measurement.
  • This measurement may relate to instantaneous values, but preferably the measurement is recorded over a defined measuring period or as a moving average.
  • a preceding route of a navigation device is used for the detection. In doing so, we capture a goal through user input or estimate a goal based on historical data. If, for example, the same destination was frequently approached at the same time interval on a working day, then assumed this target if the vehicle is put into operation at a time that falls within this time interval.
  • the navigation device determines the route in a known manner. Instead of determining the route, based on historical data, the previously traveled at this time interval interval can be used as a basis.
  • the navigation device supplies slope and gradient data, traffic road status and / or weather data (using an up-to-date traffic or weather service) for the route, so that these data can be used when recording the consumption parameters. Therefore, the consumption parameters can be estimated for a future period on the basis of the route ahead, which supplies the navigation device Hyb ⁇ ridhuss.
  • the consumption parameters may be estimated based on traffic, road or weather conditions of the route ahead.
  • the road conditions here include, for example, gradients and gradients.
  • the step of classifying can be divided into at least two classes for each Ver ⁇ consumption parameters relevant consumption parameter values.
  • the division into classes is realized by means of class boundaries.
  • the class boundaries define a hypersurface that separates differently classified consumption parameter values.
  • the Hyper ⁇ surface can be designed as a hyperplane.
  • the values can also be mapped before the comparison to the class boundaries (nonlinear) in order to reinforce the demarcation against the class boundaries.
  • Different combinations of classes can be assigned to different states of charge. This would correspond to a one-to-one illustration. This applies in particular only to a subgroup of all combinations or classes.
  • the driver-individual behavior is used to determine the state of charge (for example as a parameter that reflects the driving style or the degree of economic driving).
  • This parameter expresses whether the driver (compared to a driver with average driving style) requires more traction and less recuperation because the braking deceleration performance exceeds that of the electric machine. This significantly affects the state of charge.
  • Such a parameter may also be represented by a portion of the recuperated energy to the total drive energy (such as for a journey).
  • different combinations are individual
  • the figure maps the recorded consumption parameter values to the respective state of charge.
  • the determination of the state of charge and the training are carried out by means of a support vector machine (SVM, for example: support vector machine).
  • SVM support vector machine
  • the consumption parameter is mapped using the SVM.
  • the consumption parameter values relate or form a Vector of the Support Vector Machine.
  • the class boundaries are represented by a hyperplane (generally a hypersurface).
  • the training of the class boundaries is carried out by adjusting the class boundaries to captured consumption parameters, the
  • Training vectors or training objects of the SVM correspond.
  • the training vectors or training objects are historical data of the vehicle itself or of other vehicles, in particular of other vehicles with comparable characteristics or of other vehicles traveling on the same route.
  • the step of mapping and / or exercising is ⁇ resulting in a calculation means within the hybrid vehicle.
  • the step of imaging in one is preferred stationary calculation device executed.
  • This calculation device can be a central or distributed calculation device.
  • the consumption parameters (recorded in the vehicle) are transmitted from the hybrid vehicle to the calculation device.
  • the foregoing estimates may also be made in the stationary computing device. In this case, values measured in the vehicle or other values on which the estimate is based, such as the distance, are transmitted to the calculation device.
  • the state of charge determined (in the calculation device) is transmitted from the calculation device to the hybrid vehicle.
  • the transmission is preferably performed via a radio link, for example via a radio link to a (zel ⁇ lenbas fortunate) cellular or mobile data radio protocol (GSM, GPRS, EDGE, UMTS, HSDPA, LTE or others) or by a wireless transmission protocol (such as a radio-based protocol class IEEE 802, for example class 802.15 or 802.11).
  • a radio link for example via a radio link to a (zel ⁇ lenbas fortunate) cellular or mobile data radio protocol (GSM, GPRS, EDGE, UMTS, HSDPA, LTE or others) or by a wireless transmission protocol (such as a radio-based protocol class IEEE 802, for example class 802.15 or 802.11).
  • the calculation device can therefore be a central server or a decentralized server variety, which is designed for the transmission and reception of data.
  • the data is preferably transmitted in encrypted form and, in particular, is not personalized.
  • the access to the calculation ⁇ device and their programming is preferably protected.
  • Data relating to only one vehicle is only transmitted to this vehicle.
  • only vehicle related data is transmitted to the computing device.
  • the mapping step is preferably performed in the stationary computing device, wherein the step of mapping form by means of a common image for several
  • Vehicles is running.
  • the classification which may also include the type of vehicle or its performance characteristics (electric drive power, powertrain equipment, traction battery capacity), classifies vehicle data representing the same situation for different vehicles into the same class.
  • the more data vehicles are represented by the same image, the more powerful the data becomes, making the statistical survey and therefore the mapping more robust.
  • the thus determined (in particular future) state of charge is taken into account in the operation of the vehicle, in particular when setting the operation of the vehicle, for example in the definition of the power, the duration and the selection of a particular operating mode.
  • the obtained by the imaging ⁇ charging state is ationsaku especially in the definition or adjust a (maximum) coasting time of the (maximum) Rekuper-, the (maximum) Rekuperationsdauer, the laser detician (particularly recuperation) of the traction battery , in the maximum power (or duration) of the electrical assistance (especially regarding a temporary "boost mode"), in the definition of the load point of an internal combustion engine (in the case of a hybrid vehicle), or a (maximum) support power in a sailing mode.
  • the Electric drive ⁇ power is not zero in a sailing mode.
  • a speed is kept substantially constant by means of electric drive (approximately with an acceleration amount of not more than 10 km / h in relation to 10 seconds).
  • an acceleration amount of not more than 10 km / h in relation to 10 seconds.
  • sailing mode in particular not more than 20%, 10%, 5% or 2% of the rated power of the electric drive are retrieved.
  • operating parameter at least one of the following parameters is set:
  • a parameter may be used which has an influence on the driving style of the driver, such as a path-force line of an accelerator pedal with controllable return ⁇ force, a display that indicates the degree of economic driving or the response characteristic of the accelerator pedal (or the implementation of the Pahrpedalbetuschist).
  • the parameter or parameters are set subject to an optimization target.
  • the optimization goal is in particular a minimized total consumption or a maximum proportion of the electrical drive energy in the total drive energy (approximately until reaching the destination or in relation to a route).
  • the optimization goal may further include a maximum lifetime, a maximum range or a maximum charging current of the
  • Be traction battery Preferably, not only one of the optimization goals is pursued; a weighted combination of these optimization goals may be provided as an overall optimization goal.
  • a weighted combination of these optimization goals for a combination of the optimization goals, for example, a "best-fit" optimization method is available, which takes the weighting into account.
  • the state of charge for example, the state of charge when reaching the destination when reaching an interim destination such as the beginning of a slope piece of the route or the renewed (predetermined or estimated start of driving), targeted deliberately kept low (about less than 80% or 60%).
  • the traction battery can be spared, for example, if a longer rest phase is pending after reaching the destination, or the charging power (which decreases with increasing state of charge) can be selectively increased, in particular to accommodate Recuperation energy.
  • the state of charge can be kept deliberately low, if at the destination or at the beginning of a
  • a high charging power is desired, which is not possible at higher state of charge (about smaller than a safety margin of ⁇ example, 40%, 30% or 20% or 10%).
  • the state of charge corresponds to the stored or retrievable energy relative to the current capacity or the rated capacity.
  • trainable class limits has been determined, allows the simple and predictive adaptation or conditioning of the powertrain and in particular the traction battery and also allows a preparation of components of the
  • Vehicle strand on future situations (recuperation phases, phases electric drive, about with high power, etc.).
  • These components are in particular the traction battery and its power electronics

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Abstract

Die Erfindung betrifft ein Verfahren zum Betrieb eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs mit den Schritten Erfassen mehrerer Verbrauchsparameter des Hybridfahrzeugs und Ermitteln eines Ladezustands einer Traktionsbatterie des Hybridfahrzeugs durch Abbilden der Verbrauchsparameter auf einen Ladezustandswert, wobei das Abbilden umgesetzt wird durch Klassifizieren der mehreren Verbrauchsparameter gemäß trainierbarer Klassengrenzen. Die Klassengrenzen werden anhand der erfassten Verbrauchsparameter und einem zugehörigen gemessenen Ladezustand trainiert. Schließlich wird zumindest ein Betriebsparameter einer Traktions-Leistungskomponente des Hybridfahrzeugs gemäß dem ermittelten Ladezustand eingestellt.

Description

Beschreibung
Verfahren zum Betrieb eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs Insbesondere bei Hybrid- und insbesondere Elektrofahrzeuge hängt die Reichweite und auch die Energieeffizienz maßgeblich von der Nutzung der Verbraucher ab. Selbst bei guter Ausnutzung von Segel- oder Rekuperationsphasen durch den Fahrer ergeben sich weitere Einsparpotentiale. Diese sind jedoch für den Fahrer aufgrund der Informationslage nicht erreichbar oder aufgrund ihrer Komplexität nicht ohne Weiteres erschließbar.
Es ist eine Aufgabe der Erfindung, eine Möglichkeit aufzuzeigen mit der sich die Energieeffizienz weiter erhöhen lässt.
Offenbarung der Erfindung
Diese Aufgabe wird gelöst durch das Verfahren nach Anspruch 1, wobei sich weitere Merkmale, Ausführungsformen und Eigenschaften mit den Unteransprüchen und aus der folgenden Beschreibung ergeben .
Die Aufgabe wird gelöst durch eine Prädiktion eines Ladezustands, bei der zahlreiche unterschiedliche Verbrauchsparameter oder Verbrauchs- und Ladeparameter (es können auch Ladevorgänge ein¬ geschlossen sein) verarbeitet werden, d.h. Parameter, die den Energieverbrauch des Fahrzeugs beeinflussen. Bei mehreren Verbrauchsparametern sind diese für den Fahrer nicht ohne Weiteres insgesamt erfassbar und korrekt zu gewichtet, so dass vorgeschlagen wird, mehrere Verbrauchsparameter zu erfassen und diese zur Ermittlung eines zukünftigen Ladezustands (d.h. zur Ladezustandsprädiktion) zu verwenden, um wiederum basierend auf diesem Ladezustand den Betrieb und die Funktionen des Fahrzeugs zu optimieren. Die Prädiktion basiert auf einer Klassifizierung der Verbrauchsparameter, wobei sich bei mehreren Verbrauchsparameter ein Vektor ergibt, dessen einzelne Skalareinträge den einzelnen Verbrauchsparameter entsprechen. Der Vektor (d.h. die Verbrauchsparameter) werden als Ganzes klassifiziert, wobei sich für jeden Verbrauchsparameter eine individuelle Klassifizierung ergibt, die Verbrauchsparameter bei der Ermittlung des Ladezustands jedoch als Ganzes (d.h. als Vektor) betrachtet werden. Die Klassifizierung ist insbesondere eine binäre Klassifi- zierung, so dass eine Hyperfläche (d.h. eine Fläche mit einer Dimension, die der Anzahl der unterschiedlichen Verbrauchsparameter betrifft) zur Klassifizierung verwendet werden kann. Eine binäre Klassifizierung kann mit einer einzelnen Grenze pro Verbrauchsparameter umgesetzt werden, wobei die Grenze nicht nur die Zugehörigkeit zu einem der beiden sich ergebenden Hyper- halbräume definiert sondern sich auch zur Abstandsbestimmung der Verbrauchsparameter zu den jeweiligen Grenzen eignet. Die Klassifizierung ist trainierbar, insbesondere um zwischen Verbrauchparametern zu unterscheiden, die unterschiedlichen Situationen angehören.
Es können nicht nur Verbrauchsparameter eines Fahrzeugs betrachtet werden, sondern es können die gleichen Verbrauchsparameter mehrerer Fahrzeuge zur Ermittlung herangezogen werden. Eine Abbildung, die auf der genannten Klassifizierung beruht, kann daher für mehrere Verbrauchsparameter unterschiedlicher Fahrzeuge gemeinsam verwendet werden, um dadurch eine Robustere Prädiktion zu ermöglichen. Da die Verbrauchsparameter auch Ladeparameter betreffen können, kann anstatt des Begriffs Verbrauchsparameter auch der Begriff "Verbrauchs- und Ladeparameter" verwendet werden.
Es wird daher ein Verfahren zum Betrieb eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs beschrieben, wobei zunächst mehrere Ver¬ brauchsparameter des Fahrzeugs erfasst werden. Es wird ferner ein zukünftiger Ladezustands einer Traktionsbatterie des Fahrzeugs ermittelt. Diese Ermittlung wird auch als Prädiktion oder Schätzung bezeichnet. Bei der Ermittlung wird der Verbrauchs- parameter auf einen Ladezustandswert abgebildet. Das Abbilden wird umgesetzt durch Klassifizieren der mehreren Verbrauchsparameter gemäß trainierbarer Klassengrenzen. Die Grenzen trennen eine erste Gruppe von Verbrauchsparameter-Werten von einer zweiten Gruppe von Verbrauchsparameter-Werten, wobei beide Gruppen zu beiden Seiten der Klassengrenzen bzw. der Hyperfläche vorgesehen sind. Die Klassengrenzen werden anhand der erfassten Verbrauchsparameter und einem zugehörigen gemessenen (oder anderweitig festgestellten) Ladezustand trainiert . Unter Trainieren wird ein Lernprozess verstanden, bei dem Lerndaten in Form der erfassten Verbrauchsparameter (=Ist-Verbrauchsparameter) und dem ge- messenen Ladezustand (=Ist-Ladezustand) vorgegeben werden, wobei die Klassengrenzen anhand dieser Lerndaten eingestellt bzw. modifiziert werden.
Zumindest ein Betriebsparameter einer Traktions-Leistungs- komponente des Hybridfahrzeugs wird gemäß dem ermittelten zukünftigen Ladezustand eingestellt. Mit anderen Worten ist die Steuerung oder Regelung eines Betriebsparameters einer
Traktions-Leistungskomponente abhängig von dem ermittelten, zukünftigen Ladezustand.
Als Verbrauchsparameter können Fahrzeugparameter erfasst werden, die direkt mit der Traktion bzw. mit der Fahrzeugbewegung zu tun haben, oder es können Nebenverbraucher wie Heizung oder Beleuchtung betrachtet werden. Zudem können indirekte Werte verwendet werden, die mit dem betreffenden Parameter funktionell zusammenhänge, jedoch eine andere Komponente oder physikalische Größe betreffen, beispielsweise die Batterieklemmenspannung, anhand der ein Energiemanagement der Batterie selbst erfasst werden können. Zu den Verbrauchsparametern gehören:
- die Fahrzeuggeschwindigkeit des Fahrzeugs,
- die Beschleunigung des Fahrzeugs (insbesondere Amplitude, Mittelwert oder Median von Beschleunigungen und/oder Häufigkeit von Beschleunigungsvorgängen)
- der eingelegter Gang eines Traktions-Schaltgetriebes im Falle eines Hybridfahrzeugs,
- die Batterieklemmenspannung der Traktionsbatterie oder deren Änderungsrate, die Leistung einer elektrischen
Traktionsmaschine des Hybridfahrzeugs, - die Klimatisierungsleistung (elektrische Heizung oder Kühlung) ,
- Scheibenheizungsleistung,
- Beleuchtungsleistung,
- Katalysatorheizleistung im Falle eines Hybridfahrzeugs, wobei dies eine elektrische Heizung einer Katalysatoreinrichtung einer Abgasnachbehandlung betrifft,
- eine Leistung zur Befahrung einer Steigung (wobei diese auf der vorausliegenden Strecke liegt) ,
- eine Rekuperationsleistung (wobei diese Gefälle auf der vorausliegenden Strecke betreffen kann) ,
- eine Leistung in einem temporären Kurz-Elektromodus
("Boost-Modus")
- eine Leistung eines zuschaltbaren elektrischen All- rad-Zusatzantriebs im Falle eines Hybridfahrzeugs;
- eine Leistung im verbrennungsmotorischen Ladebetrieb;
- eine Leistung, die zum Laden der Traktionsbatterie dieser zugeführt wird; und/oder
- der Fahrstil bzw. der Anteil der rekuperierten oder
rekuperierbaren Energie zur Gesamtantriebsenergie.
Die Leistung im verbrennungsmotorischen Ladebetrieb ist insbesondere die von der elektrischen Maschine aufgenommene me¬ chanische Leistung, die von der als Generator betriebene ab- gegebene elektrische Leistung, oder die von der als Generator arbeitenden elektrischen Maschine an die Traktionsbatterie gelieferte Leistung.
Die Verbrauchsparameter können anhand einer aktuellen Messung erfasst werden. Diese Messung kann Momentanwerte betreffen, bevorzugt wird jedoch die Messung über einen definierten Meßzeitraum oder als gleitender Mittelwert erfasst. Bevorzugt wird eine vorausliegende Strecke eines Navigationsgeräts für die Erfassung zugrunde gelegt. Hierbei wir ein Zielt durch Nut- zereingabe erfasst oder es wird ein Ziel anhand von historischen Daten geschätzt. Wenn etwa an einem Werktag häufig zum gleichen Uhrzeitintervall das gleiche Ziel angefahren wurde, so wird dieses Ziel angenommen, falls das Fahrzeug zu einem Zeitpunkt in Betrieb genommen wird, das in dieses Uhrzeitintervall fällt.
Anhand dieses Ziels ermittelt das Navigationsgerät in bekannter Weise die Strecke. Anstatt die Strecke zu ermitteln, kann anhand historischer Daten die bislang zu diesem Uhrzeitintervall gefahrene Strecke zu Grunde gelegt werden. Das Navigationsgerät liefert für die Strecke Gefälle- und Steigungsdaten, Verkehrs- Straßenzustands und/oder Witterungsdaten (anhand eines aktu- eilen Verkehrs- oder Wetterdienstes) , so dass diese Daten bei der Erfassung der Verbrauchsparameter herangezogen werden können. Daher können für einen zukünftigen Zeitraum auf Grundlage der vorausliegenden Strecke, die das Navigationsgerät des Hyb¬ ridfahrzeugs liefert, die Verbrauchsparameter geschätzt werden.
Insbesondere können die Verbrauchsparameter geschätzt auf Grundlage von Verkehrs-, Straßen- oder Witterungsbedingungen der vorausliegenden Strecke. Die Straßenbedingungen umfassen hierbei beispielsweise Steigungen und Gefälle.
Bei dem Schritt des Klassifizierens können für jeden Ver¬ brauchsparameter betreffende Verbrauchsparameter-Werte in mindestens zwei Klassen unterteilt sein. Die Unterteilung in Klassen wird mittels Klassengrenzen realisiert. Die Klassen- grenzen definieren eine Hyperfläche, welche unterschiedlich klassifizierte Verbrauchsparametern-Werte trennt. Die Hyper¬ fläche kann auch als Hyperebene ausgebildet sein. Die Werte können ferner zusätzlich vor der Gegenüberstellung zu den Klassengrenzen (nichtlinear) abgebildet werden, um die Ab- grenzung gegenüber den Klassengrenzen zu verstärken. Unterschiedlichen Kombinationen von Klassen können unterschiedlichen Ladezuständen zugeordnet sein. Dies entspräche einer eineindeutigen Abbildung. Dies gilt insbesondere nur für eine Untergruppe aller Kombinationen oder Klassen.
Weiter wird zum Ermitteln des Ladezustands das fahrerindividuelle Verhalten herangezogen (etwa als ein Parameter, der den Fahrstil bzw. den Grad an ökonomischer Fahrweise wiedergibt) . Dieser Parameter drückt aus, ob der Fahrer (gegenüber einem Fahrer mit durchschnittlichem Fahrstil) eher viel Traktionsleistung benötigt und weniger rekuperiert werden kann, weil die bei der Bremsverzögerung gewandelte Leistung die der elekt- rischen Maschine übersteigt. Damit wird der Ladezustand deutlich beeinflusst. Ein derartiger Parameter kann ferner durch einen Anteil der rekuperierten Energie zur der Gesamtantriebsenergie (etwa für eine Fahrtstrecke) wiedergegeben werden. Bevorzugt sind unterschiedlichen Kombinationen individuelle
Ladezustände zugeordnet, die gleich sein können oder die sich unterscheiden können. Daher kann allgemein von einer eindeutigen (nicht notwendigerweise eineindeutigen) Abbildung der Kombi¬ nationen auf Ladezustände von Klassen gesprochen werden, insbesondere da unterschiedliche Kombinationen (etwa durch
Ausgleicheffekte) zu den gleichen Ladezuständen führen können. Die Abbildung bildet die erfassten Verbrauchsparameter-Werte jeweils auf den zugehörigen Ladezustand ab. Das Ermitteln des Ladezustands und das Trainieren werden mittels einer Support Vector Machine (SVM, etwa: Stützvektormaschine) ausgeführt. Mittels der SVM wird der Verbrauchsparameter abgebildet. Die Verbrauchsparameter-Werte betreffen bzw. bilden einen Vektor der Support Vector Machine. Die Klassengrenzen werden von einer Hyperebene (allgemein von einer Hyperfläche) wiedergegeben .
Das Trainieren der Klassengrenzen wird ausgeführt durch Anpassen der Klassengrenzen an erfasste Verbrauchsparameter, die
Trainingsvektoren oder Trainingsobjekten der SVM entsprechen. Die Trainingsvektoren oder Trainingsobjekten sind historische Daten des Fahrzeugs selbst oder anderer Fahrzeuge, insbesondere anderer Fahrzeuge mit vergleichbaren Eigenschaften bzw. anderer Fahrzeuge, die die gleiche Strecke befahren.
Der Schritt des Abbildens und/oder des Trainierens wird in einer Berechnungseinrichtung innerhalb des Hybridfahrzeugs ausge¬ führt. Bevorzugt wird jedoch der Schritt des Abbildens in einer stationären Berechnungseinrichtung ausgeführt. Diese Berechnungseinrichtung kann eine zentrale oder verteilte Berechnungseinrichtung sein. Die (im Fahrzeug) erfassten Verbrauchsparameter werden von dem Hybridfahrzeug an die Be- rechnungseinrichtung übermittelt. Die vorangehend genannten Schätzungen können ebenfalls in der stationären Berechnungseinrichtung ausgeführt werden. Hierbei werden im Fahrzeug gemessene Werte oder andere Werte, die der Schätzung zugrunde liegen, etwa die Strecke) an die Berechnungseinrichtung übermittelt. Der (in der Berechnungseinrichtung) ermittelte Ladezustand wird von der Berechnungseinrichtung an das Hybridfahrzeug übermittelt.
Die Übermittlung ist wird vorzugsweise über eine Funkverbindung durchgeführt, etwa über eine Funkverbindung nach einem (zel¬ lenbasierten) Mobilfunk- oder Mobildatenfunkprotokoll (GSM, GPRS, EDGE, UMTS, HSDPA, LTE oder andere) oder nach einem drahtlosen Übermittlungsprotokoll (etwa einem funkbasierten Protokoll der Klasse IEEE 802, beispielsweise Klasse 802.15 oder 802.11) .
Die Berechnungseinrichtung kann daher ein zentraler Server oder eine dezentrale Servervielzahl sein, die zur Übermittlung und zum Empfang von Daten ausgestaltet ist. Die Daten werden vorzugsweise verschlüsselt übertragen und sind insbesondere nicht personalisiert. Ferner ist der Zugang zur Berechnungs¬ einrichtung und deren Programmierung vorzugsweise geschützt. Es werden Daten, die nur ein Fahrzeug betreffen, nur an dieses Fahrzeug übermittelt. Schließlich werden Daten, die nur Fahrzeug betreffen, nur an die Berechnungseinrichtung übermittelt. Es können jedoch geschützte Datenverbindungen zu anderen Fahrzeugen bestehen, etwa über ein Car-to-Car-Verbindungsprotokoll , sofern hierzu eine Autorisation durch den Fahrer vorliegt. Es ergeben sich Vorteile bei der Robustheit des Verfahrens, wenn Daten mehrerer Fahrzeuge gemeinsam bearbeitet werden. Der Schritt des Abbildens wird vorzugsweise in der stationären Berechnungseinrichtung ausgeführt, wobei der Schritt des Ab- bildens mittels einer gemeinsamen Abbildung für mehrere
Fahrzeuge ausgeführt wird. Durch die Klassifizierung, die auch den Fahrzeugtyp bzw. dessen Leistungsmerkmale (elektrische Antriebsleistung, Ausstattung des Antriebsstrangs, Kapazität der Traktionsbatterie) umfassen kann, werden Fahrzeugdaten, die die gleiche Situation für verschiede Fahrzeuge wiedergeben, in die gleiche Klasse klassifiziert. Dadurch ist die Mächtigkeit der Daten umso höher, je mehr Fahrzeuge Daten durch die gleiche Abbildung abbilden lassen, so dass die statistische Erhebung und somit die Abbildung robuster wird.
Der so ermittelte (insbesondere zukünftige) Ladezustand wird bei dem Betrieb des Fahrzeugs berücksichtigt, insbesondere beim Einstellen des Betriebs des Fahrzeugs, beispielsweise bei der Definition der Leistung, der Dauer und der Auswahl eines bestimmten Betriebsmodus. Der durch die Abbildung gewonnene Lade¬ zustand wird insbesondere bei der Definition bzw. beim Einstellen einer (maximalen) Coasting-Dauer, der (maximalen) Rekuper- ationsleistung, der (maximalen) Rekuperationsdauer, der La- deleistung (insbesondere beim Rekuperieren) der Traktionsbatterie, bei der Maximalleistung (oder die Dauer) der elektrischen Unterstützung (insbesondere betreffend einen temporären "Boost-Mode" ) , bei der Definition des Lastpunkts eines Verbrennungsmotors (im Falle eines Hybridfahrzeugs) , oder einer (maximalen) Unterstützungsleistung in einem Segelmodus verwendet. Während in einem Coasting-Modus die Gesamtan¬ triebsleistung null beträgt, ist die elektrische Antriebs¬ leistung in einem Segelmodus nicht null. Im Segelmodus wird eine Geschwindigkeit mittels elektrischen Antriebs im Wesentlichen konstant gehalten (etwa mit einem Beschleunigungsbetrag von nicht mehr als 10 km/h bezogen auf 10 sec) . Im Segelmodus werden insbesondere nicht mehr als 20%, 10%, 5% oder 2% der Nennleistung des elektrischen Antriebs abgerufen. Als Betriebsparameter wird zumindest einer der folgenden Parameter eingestellt:
- Aktivierungszustand einer elektrischen Traktionsmaschine und eines Verbrennungsmotors des Fahrzeugs; „
- Aufladeleistung der Traktionsbatterie;
- Klimatisierungsleistung;
- Scheibenheizungsleistung;
- Beleuchtungsleistung;
- Katalysatorheizleistung;
- Maximale Dauer einer Segel- oder Coastingphase ; und
Rekuperationsleistung .
Ferner kann als Betriebsparameter ein Parameter verwendet werden, der Einfluss auf den Fahrstil des Fahrers hat, etwa eine Weg-Kraft-Linie eines Fahrpedals mit steuerbarer Rückstell¬ kraft, eine Anzeige, die den Grad an ökonomischer Fahrweise anzeigt oder die Ansprechcharakteristik des Fahrpedals (bzw. die Umsetzung der Pahrpedalbetätigung) .
Der oder die Parameter werden unter Maßgabe eines Optimierungsziels eingestellt. Das Optimierungsziel ist insbesondere ein minimierter Gesamtverbrauch oder ein maximaler Anteil der elektrischen Antriebsenergie an der Gesamtantriebsenergie (etwa bis zum Erreichen des Ziels bzw. bezogen auf eine Strecke) . Das Optimierungsziel kann ferner eine maximale Lebensdauer, eine maximale Reichweite oder ein maximaler Ladestrom der
Traktionsbatterie sein. Bevorzugt wird nicht nur eines der Optimierungsziele verfolgt; es kann eine gewichtete Kombination dieser Optimierungsziele als Gesamtoptimierungsziel vorgesehen sein. Für eine Kombination der Optimierungsziele bietet sich etwa ein "Best-Fit"- Verfahren zur Optimierung an, das die Gewichtung berücksichtigt . So kann etwa anhand des (zukünftigen) Ladezustands, der etwa den Ladezustand beim Erreichen des Ziels, beim Erreichen eine Zwischenziels wie den Beginn eines Gefällestücks der Strecke oder beim erneuten (vorgegebenen oder geschätzten Fahrbeginn) betrifft, gezielt gering gehalten werden (etwa kleiner 80% oder 60%) . Dadurch kann die Traktionsbatterie geschont werden, etwa falls eine längere Ruhephase nach Erreichen des Fahrziels ansteht, oder die Ladeleistung (die mit zunehmendem Ladezustand abnimmt) kann gezielt erhöht werden, insbesondere zu Aufnahme von Rekuperationsenergie . Der Ladezustand kann gezielt gering gehalten werden, wenn am Fahrtziel oder zu Beginn einer
Rekuperationsstrecke (d.h. einer Gefällestrecke) eine hohe Ladeleistung erwünscht ist, die bei höherem Ladezustand nicht möglich ist (etwa kleiner als eine Sicherheitsmarge von bei¬ spielsweise 40 %, 30% oder 20 % bzw. 10%) . Der Ladezustand entspricht der gespeicherten bzw. abrufbaren Energie bezogen auf die aktuelle Kapazität oder die Nenn-Kapazität. Eine derartige Konditionierung der Traktionsbatterie basierend auf einem zukünftigen Ladezustand, der von einer Abbildung mit
trainierbaren Klassengrenzen ermittelt wurde, ermöglicht die einfache und vorausschauende Anpassung bzw. Konditionierung des Antriebsstrangs und insbesondere der Traktionsbatterie und ermöglicht ferner eine Vorbereitung von Komponenten des
Fahrzeugstrangs auf zukünftige Situationen (Rekuperations- phasen, Phasen elektrischen Antriebs, etwa mit hoher Leistung, etc. ) . Diese Komponenten sind insbesondere die Traktionsbatterie und deren Leistungselektronik

Claims

Patentansprüche
Verfahren zum Betrieb eines Hybrid- oder Elektrofahrzeugs mit den Schritten:
- Erfassen mehrerer Verbrauchsparameter des Hybridfahrzeugs ;
- Ermitteln eines zukünftigen Ladezustands einer
Traktionsbatterie des Fahrzeugs durch Abbilden der Ver¬ brauchsparameter auf einen Ladezustandswert, wobei das Abbilden umgesetzt wird durch Klassifizieren der mehreren Verbrauchsparameter gemäß trainierbarer Klassengrenzen;
- Trainieren der Klassengrenzen anhand der erfassten Verbrauchsparameter und einem zugehörigen gemessenen Ladezustand und
- Einstellen zumindest eines Betriebsparameters einer Traktions-Leistungskomponente des Hybridfahrzeugs gemäß des ermittelten zukünftigen Ladezustands.
Verfahren nach Anspruch 1, wobei als Verbrauchsparameter mehrere der folgenden Parameter erfasst werden:
- Fahrzeuggeschwindigkeit des Fahrzeugs;
- Beschleunigung des Fahrzeugs;
- eingelegter Gang eines Traktions-Schaltgetriebes im Falle eines Hybridfahrzeugs;
- Batterieklemmenspannung der Traktionsbatterie oder deren Änderungsrate ;
- Leistung einer elektrischen Traktionsmaschine des Hybridfahrzeugs ;
- Klimatisierungsleistung;
- Scheibenheizungsleistung;
- Beleuchtungsleistung;
- Katalysatorheizleistung im Falle eines Hybridfahrzeugs;
- Leistung zur Befahrung einer Steigung;
- Leistung eines zuschaltbaren elektrischen Allrad-Zusatzantriebs im Falle eines Hybridfahrzeugs ;
- Rekuperationsleistung;
- die verbrennungsmotorische Ladeleistung;
- der Fahrstil.
3. Verfahren nach Anspruch 2, wobei die Verbrauchsparameter anhand einer aktuellen Messung erfasst werden oder für einen zukünftigen Zeitraum auf Grundlage einer vorausliegenden Strecke eines Navigationsgeräts des Hybridfahrzeugs ge¬ schätzt werden.
4. Verfahren nach Anspruch 3, wobei die Verbrauchsparameter geschätzt werden auf Grundlage von Verkehrs-, Straßen- oder Witterungsbedingungen der vorausliegenden Strecke.
5. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei bei dem Schritt des Klassifizierens für jeden Verbrauchspa¬ rameter betreffende Verbrauchsparameter-Werte in min¬ destens zwei Klassen unterteilt sind mittels der Klas¬ sengrenzen, die eine Hyperfläche definieren, welche unterschiedlich klassifizierte Verbrauchsparametern-Werte trennt, wobei unterschiedlichen Kombinationen von Klassen unterschiedliche Ladezustände zugeordnet sind und zu erfassten Verbrauchsparameter-Werte über die Abbildung der zugehörige Ladezustand ermittelt wird.
6. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei das Ermitteln des Ladezustands und das Trainieren eine Support Vector Machine betreffen, mittels der der Verbrauchspa¬ rameter abgebildet wird, wobei die Verbrauchsparameter- Werte einen Vektor der Support Vector Machine betreffen und die Klassengrenzen von einer Hyperebene wiedergegeben werden, und wobei ferner das Trainieren der Klassengrenzen ausgeführt wird Anpassen der Klassengrenzen an erfasste Verbrauchsparameter, die Trainingsvektoren oder Trainingsobjekten der Support Vector Machine entsprechen.
7. Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei der Schritt des Abbildens in einer Berechnungseinrichtung innerhalb des Hybridfahrzeugs ausgeführt wird oder der Schritt des Abbildens in einer stationären Berechnungs¬ einrichtung ausgeführt, insbesondere in einer zentralen oder verteilten Berechnungseinrichtung, die erfassten Verbrauchsparameter von dem Hybridfahrzeug an die Berechnungseinrichtung übermittelt werden und der ermittelte Ladezustand von der Berechnungseinrichtung an das Hybridfahrzeug übermittelt werden.
Verfahren nach Anspruch 7, wobei der Schritt des Abbildens in der stationären Berechnungseinrichtung ausgeführt und in der Berechnungseinrichtung der Schritt des Abbildens mittels einer gemeinsamen Abbildung für mehrere Fahrzeuge ausgeführt wird.
Verfahren nach einem der vorangehenden Ansprüche, wobei als Betriebsparameter zumindest einer der folgenden Parameter mit unter Maßgabe eines Optimierungsziels eingestellt werden :
- Aktivierungszustand einer elektrischen Traktionsmaschine und eines Verbrennungsmotors des Fahrzeugs;
- Aufladeleistung der Traktionsbatterie;
- Klimatisierungsleistung;
- Scheibenheizungsleistung;
- Beleuchtungsleistung;
- Katalysatorheizleistung; und
- Maximale Dauer einer Segel- oder Coastingphase .
Verfahren nach Anspruch 9, wobei das Optimierungsziel ein minimierter Gesamtverbrauch, eine maximale Lebensdauer, eine maximale Reichweite oder ein maximaler Ladestrom der Traktionsbatterie oder eine gewichtete Kombination dieser Optimierungsziele ist.
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