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Entwicklung und Analyse von innovativen Betriebsstrategien für Brennstoffzellen-Lkw

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Produktnummer: 18e08bde8b40874aaeb1f4389cc41ab028
Autor: Breuer, Felix
Themengebiete: Betriebsstrategie Brennstoffzelle Energiemanagement Lkw Modellprädiktive Regelung Optimale Steuerung
Veröffentlichungsdatum: 29.11.2024
EAN: 9783844097115
Auflage: 1
Sprache: Deutsch
Seitenzahl: 141
Produktart: Kartoniert / Broschiert
Verlag: Shaker
Produktinformationen "Entwicklung und Analyse von innovativen Betriebsstrategien für Brennstoffzellen-Lkw"
Die komplexen elektrischen Leistungsquellen und -senken von Brennstoffzellen-Lkw stellen eine erhebliche Herausforderung für den Betrieb dar. Die Energiemanagementstrategie zielt darauf ab, den Wasserstoffverbrauch und die Komponentenalterung zu reduzieren, indem die elektrische Leistung auf Systemebene koordiniert wird. In Kombination mit einer zeitoptimalen Fahrweise wird eine Betriebsstrategie auf Fahrzeugebene entwickelt. Das Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung und Analyse innovativer Betriebsstrategien, die auch Streckeninformationen nutzen, um die Rentabilität von Brennstoffzellen-Lkw zu steigern. Es werden sowohl regelbasierte als auch optimierungsbasierte Verfahren betrachtet, die sich bereits in Echtzeitsystemen bewährt haben. Für die Optimierung wird ein direktes Lösungsverfahren für nichtlineare, dynamische Probleme angewendet. Es werden drei Verfahren mit unterschiedlicher Komplexität entwickelt: eine regelbasierte Energiemanagementstrategie sowie zwei prädiktive Ansätze. Letztere umfassen jeweils eine Planung auf Basis statischer Streckeninformationen und einer zeitoptimale Steuerung. Der modellprädiktive Ansatz reduziert den Lastgradienten der Brennstoffzelle erheblich. Simulationen zeigen, dass die prädiktiven Verfahren bei anspruchsvollen Strecken ein größeres Einsparpotential für Wasserstoff bieten. Eine Nutzwertanalyse zeigt, dass die prädiktive Strategie mit regelbasierter Energiemanagementstrategie den besten Kompromiss hinsichtlich Wasserstoffverbrauch, Komponentenalterung, Komplexität und online Rechenaufwand darstellt. Diese Strategie ermöglicht eine Einsparung von 11% Wasserstoff und reduziert die Stressmechanismen der Brennstoffzelle um 40% im Vergleich zur Referenzstrategie.
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