Besonders im Stadtverkehr benötigen Fahrzeuge viel Energie, weil sie häufig bremsen und beschleunigen müssen. „Wenn andere Verkehrsteilnehmer, Ampelphasen sowie die Struktur des Geländes vorausschauend erkannt werden, können Geschwindigkeit und die Betriebsweise von Antriebssystemen des Fahrzeugs energieoptimal angepasst werden“, so Volkmar Müller von der Professur für Elektrische Maschinen und Antriebe der TU Dresden. Durch Laserscanner, Kameras und Kartendaten ist die Umfelderkennung mit einem zeitlichen Vorhersagehorizont möglich. Aufgrund der gesammelten Daten kann der zukünftige Lastverlauf des Elektroantriebs vorhergesagt werden.

30 Prozent weniger Verlustenergie
Mit der neuen intelligenten Antriebsregelung lassen sich die Leistungsflüsse im Antriebssystem und die Magnetflüsse im Antriebsmotor entsprechend energieeffizient steuern. Das hybride Energiespeichersystem teilt dabei die angeforderte elektrische Antriebsleistung zwischen der Bordnetzbatterie und einem Doppelschichtkondensator auf. Somit kann die begrenzte Speicherkapazität des Doppelschichtkondensators effektiver genutzt werden. Zudem wird die Wasserkühlung des Antriebssystems vorausschauend angepasst. Die Gesamtheit aller Maßnahmen kann die Verlustenergie der Bordnetzbatterie und des Antriebsmotors um bis zu 30 Prozent verringern. Gleichzeitig lassen sich Masse und Volumen des Energiespeichers des Fahrzeugs reduzieren. Das wirkt sich positiv auf die Erhöhung der Reichweite von bis zu zehn Prozent unabhängig vom Fahrverhalten des Fahrers aus. Erstmals wurden somit die Funktionen des automatisierten Fahrens für die Vorhersage des Fahrstreckenverlaufs aus energetischer Sicht (Lastverläufe) genutzt.

Die Ergebnisse von KLEE werden derzeit von den beteiligten Industriepartnern IAV Berlin GmbH, Ibeo Automotive Systems GmbH, Autonomos GmbH, sowie der ZF Friedrichshafen AG (in die Anwendung überführt).

Text: TU Dresden