E-Auto Smart Ladesäule 2020 Bild andreas160578 Pixabay

Mit einer verbesserten Vorhersage des Verkehrsgeschehen ist es Forschern gelungen, den Energieverbrauch von E-Fahrzeugen deutlich zu senken.

| von Götz Fuchslocher

Wissenschaftler der TU Dresden und der Freien Universität Berlin haben die Ergebnisse des Verbundprojektes „Kombinierte Logik für Energieeffiziente Elektromobilität“ (KLEE) der Öffentlichkeit vorgestellt. Gemeinsam mit Industriepartnern entwickeln die Wissenschaftler ein intelligentes Antriebssystem, das ein effizientes Energiemanagement in Elektrofahrzeugen ermöglicht. In den letzten drei Jahren wurde das Vorhaben vom Bundesforschungsministerium mit 1,8 Millionen Euro gefördert.

„Wenn andere Verkehrsteilnehmer, Ampelphasen sowie die Struktur des Geländes vorausschauend erkannt werden, können Geschwindigkeit und die Betriebsweise von Antriebssystemen des Fahrzeugs energieoptimal angepasst werden“, sagt Volkmar Müller von der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebe der TU Dresden. Laserscanner, Kameras und Kartendaten machten die Umfelderkennung mit einem zeitlichen Vorhersagehorizont möglich. Somit konnten Daten gesammelt werden, um den zukünftigen Lastverlauf des Elektroantriebs vorherzusagen.

„Mit der neuen intelligenten Antriebsregelung lassen sich die Leistungsflüsse im Antriebssystem und die Magnetflüsse im Antriebsmotor entsprechend energieeffizient steuern“, schreibt die TU Dresden. Das hybride Energiespeichersystem teile dabei die angeforderte elektrische Antriebsleistung zwischen der Bordnetzbatterie und einem Doppelschichtkondensator auf. So könne die begrenzte Speicherkapazität des Doppelschichtkondensators effektiver genutzt werden. Zudem werde die Wasserkühlung des Antriebssystems vorausschauend angepasst.

Insgesamt könne durch die Maßnahmen die Verlustenergie der Bordnetzbatterie und des Antriebsmotors um bis zu 30 Prozent verringert werden. Gleichzeitig lasse sich die Masse und das Volumen des Energiespeichers des Fahrzeugs reduzieren, was sich positiv auf die Erhöhung der Reichweite auswirke. Erstmals seien damit die Funktionen des automatisierten Fahrens für die Vorhersage des Fahrstreckenverlaufs aus energetischer Sicht genutzt worden, so die Forscher.