Mit dem Förderprojekt „eProduction“ wurde das Ziel verfolgt, eine sichere, robuste und nachhaltige Produktion von Elektrofahrzeugen in hohen Stückzahlen zu ermöglichen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Fertigung von Hochvoltbatterien als Energiespeicher für den Elektroantrieb. Auf Grund der interdisziplinären Zusammensetzung der Projektpartner und des ganzheitlichen Ansatzes bei der Entwicklung optimaler Produktionstechnologien und -prozesse leistete das Vorhaben „eProduction“ einen Beitrag zu mehreren in der Förderbekanntmachung „STROM 2010“ als bedeutend erachteten Themengebiete. Zu nennen sind hierbei die Erforschung von werkstoff- und verfahrensorientierten Schlüsseltechnologien im Bereich der Elektromobilität, die Erstellung realitätsnaher Modelle oder Demonstratoren für die praktische Erprobung von elektrischen Teilsystemen, die Sicherstellung von Zuverlässigkeit und Robustheit elektronischer Komponenten sowie primär sicherzustellenden Schutz des Lebens und der Gesundheit der Beschäftigten während des Montageprozesses von Hochvoltbatterien. Im AP 2 und 3 konnten neuartige Konzepte für Gefährdungsbeurteilungen, Qualifikationsmodelle und die virtuelle Absicherung der Aufgabenstellungen in der Montage erstellt und evaluiert werden.

Mit dem Förderprojekt „eProduction“ wurde das Ziel verfolgt, eine sichere, robuste und nachhaltige Produktion von Elektrofahrzeugen in hohen Stückzahlen zu ermöglichen. Der Schwerpunkt lag dabei auf der Fertigung von Hochvoltbatterien als Energiespeicher für den Elektroantrieb. Auf Grund der interdisziplinären Zusammensetzung der Projektpartner und des ganzheitlichen Ansatzes bei der Entwicklung optimaler Produktionstechnologien und -prozesse leistete das Vorhaben „eProduction“ einen Beitrag zu mehreren in der Förderbekanntmachung „STROM 2010“ als bedeutend erachteten Themengebiete. Zu nennen sind hierbei die Erforschung von werkstoff- und verfahrensorientierten Schlüsseltechnologien im Bereich der Elektromobilität, die Erstellung realitätsnaher Modelle oder Demonstratoren für die praktische Erprobung von elektrischen Teilsystemen, die Sicherstellung von Zuverlässigkeit und Robustheit elektronischer Komponenten sowie primär sicherzustellenden Schutz des Lebens und der Gesundheit der Beschäftigten während des Montageprozesses von Hochvoltbatterien. Im AP 2 und 3 konnten neuartige Konzepte für Gefährdungsbeurteilungen, Qualifikationsmodelle und die virtuelle Absicherung der Aufgabenstellungen in der Montage erstellt und evaluiert werden.:1. Inhalt- und Ergebnisdarstellung AP 2 Hochvoltsicherheit AP 3 Virtuelle Absicherung 2. Veröffentlichungen

To ensure that e-cargo bicycles and other light electric vehicles are technically safe and used safely, an Approval Framework for Light Electric Vehicles (LEV framework) is being developed in The Netherlands. The LEV Framework also governs the place on the road of LEVs. Sessions with road authorities in the preparation of the LEV framework in 2020 showed that some road authorities were concerned about heavy e-cargo bicycles on bicycle paths because of their size and the mass difference with cyclists. For this reason, it was investigated what the most suitable traffic rules are for the place on the road of heavy e-cargo bicycles for transporting goods or children with a maximum construction speed of 25 km/h: the cycle path, the carriageway or, depending on the traffic situation, a tailor-made solution in between.

Die Arbeit beschäftigt sich mit der Untersuchung von Einflussfaktoren auf eine Ladeinfrastruktur von Elektrofahrzeugen in Peking. Neben den politischen, technischen und wirtschaftlichen Faktoren, liegt der Fokus auf einer Analyse von Nutzerdaten und einer räumlichen Auswertung der Wohn- und Parkplatzsituationen in Peking in Bezug auf die Errichtung einer Ladeinfrastruktur für Elektrofahrzeuge. Der Hauptteil der Arbeit analysiert die städtebauliche Struktur Pekings und kombiniert diese Erkenntnisse mit der Analyse von realen Fahrprofilen von Elektrofahrzeugen. Auf Grund der geringen Anzahl von Parkplätzen sowohl im öffentlichen Raum als auch in den geschlossenen Wohnsiedlungen (Compounds), gestaltet sich die Installation von Ladesäulen, an denen EVs mehrere Stunden laden müssen, als schwierig. Dies betrifft sowohl poly-zentrische als auch mono-zentrische Stadtbezirke im Zentrum. Die Analyse der Fahrprofile basiert auf einem zweiwöchigen Zeitraum mit 60 E-Fahrzeugen, die von Nutzern in Peking gefahren wurden. Ladevorgänge fanden circa 2-3 mal die Woche statt, fanden auf privat Grundstücken statt und dauerten meistens über 10 Stunden. Auf Grund der aufgenommenen GPS-Daten konnte der genaue Aufenthaltsort der Park- und Ladevorgänge untersucht werden. Dabei zeigte sich, dass Fahrzeugführer immer nachts an denselben Orten parkten und luden. Mit den gewonnen Daten konnte auch festgestellt werden, dass home-charging, also das Laden daheim, für die aller meisten Fahrten gänzlich ausreicht. Ergänzt werden kann es durch destination-charging, dem Laden am Zielort, oder on-the-go-charging, dem Laden auf dem Weg zum Zielort. Dabei sind die beiden letzteren Optionen in Peking im halb-öffentlichen Raum anzuordnen, weil reines, öffentliches Laden an Straßenrändern oder Parkplätzen auf Grund von mangelndem Platz nicht möglich sind. / The dissertation deals with the analysis of factors of influence on an implementation of a charging infrastructure for electric vehicles in Beijing. Next to the political, technical and economic factors, the focus is on an analysis of user data and on a spatial analysis of residential housing and parking situations in Beijing. All analyses were done in relation to the implementation of a charging infrastructure for electric vehicles. The main part of the work analyzes the urban structure of Beijing and combines its findings with the analysis of driving profiles of electric vehicles. Due to the small number of parking spaces in public spaces as well as in closed housing estates, the installation of charging stations, becomes a challenge. This concerns both poly-centric and mono-centric city districts in the center of the city. This applies especially to compounds from the 1960s to 1980s, because they were built without adequate parking lots in those days. These properties cannot accommodate the current number of vehicles by far, resulting in the fact that public and semi-public space for parking has to be used. An analysis of the driving profiles is based on a two-week period with 60 electric vehicles driven by real users in Beijing. The investigated vehicles could be charged with alternating current, which prolongs the charging time compared with direct current charging considerably. It was found that most of the parking events took place with relatively full batteries and the distances could be overcome by a single battery charge. Due to the recorded GPS data, the exact location of the parking and charging events could be examined. It was found that EV drivers always parked and charged at night at the same locations. Furthermore it was discovered that home-charging is sufficient for most tracks of the user. This charging type can be extended by destination-charging, or on-the-go-charging.

This paper introduces a new model for electric vehicle mobility and energy consumption in urban traffic networks. The model couples the vehicle mobility described by a set of ODEs over a graph capturing the Origin-destination motion for urban networks,and the energy consumption associate to this mobility patterns. This model is illustrated in a simple pedagogic example showing its capabilities, such as keeping track of the vehicle state of charge, current energy and available storage.

Neben der Verringerung von Verkehrsunfällen und Staus ist ein wichtiges Ziel der Verkehrspsychologie, die Luftverschmutzung durch den Verkehr zu reduzieren. Elektrofahrzeuge (BEVs) könnten die CO2-Emissionen deutlich reduzieren. Der weltweite BEV-Bestand nimmt zwar stetig zu, aber die Marktanteile in den meisten EU-Ländern lag 2016 dennoch nur bei rund 1% (International Energy Agency, 2016). Eine weitreichende Verbreitung von Elektrofahrzeugen birgt nicht nur Vorteile in sich, sondern kann auch zur Belastung der Stromnetze führen. ‚Intelligente Ladesysteme‘, die den Ladeprozess an die Netzbelastung und Nutzeranforderungen (z.B. Ladestand bei Abfahrtszeit) anpassen, gelten als vielversprechende Lösung. Vor dem Hintergrund der bisher geringen Verbreitung von Elektrofahrzeugen und der mit einem Erfolg der Elektromobilität steigenden Relevanz intelligenter Ladesysteme entsteht die Notwendigkeit psychologische Faktoren zu identifizieren, die die Evaluation und Akzeptanz von Komponenten des Elektromobilitätssystems beeinflussen. An dieser Stelle knüpft die vorliegende Dissertation an. Der (praktische) Erfahrungshorizont vieler Menschen in Bezug auf Elektrofahrzeuge und intelligente Ladesysteme ist sehr limitiert. Unerfahrene Nutzer solch neuer Systeme begegnen bisher unbekannten Herausforderungen in der Mensch-Maschine-Interaktion. Beispielsweise geht das elektrische Fahren, im Vergleich zum Fahren herkömmlicher Fahrzeuge, mit einer wesentlich niedrigeren Reichweite, einer geringeren Geräuschkulisse, neuen „Nachtankprozessen“ und Fahrfunktionen wie der Rekuperation (d.h. regeneratives Bremsen bei dem kinetische in elektrische Energie umgewandelt wird) einher. Dieses Thema wird ebenfalls in der vorliegenden Dissertation aufgegriffen. Das erste Forschungsziel fokussierte die allgemeine Bewertung und Akzeptanz von Elektrofahrzeugen sowie den Einfluss von praktischer Erfahrung. Im Rahmen einer Feldstudie mit zwei 6-monatigen Studienphasen (Artikel II), einer Onlinestudie (Studie I von Artikel III) sowie einer 24-Stunden Testfahrt (Studie II von Artikel III) wurde dieses Ziel untersucht. Für die verschiedenen Arten von Erfahrung (langzeitig mit gleichem Fahrzeug vs. unkontrolliert vs. kurzzeitig mit gleichem Fahrzeug) zeigten sich unterschiedliche Effekte auf die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen, die detailliert diskutiert werden. Die Berichte der Feldstudienteilnehmer (langzeitige Erfahrung) zu Vor- und Nachteilen von Elektrofahrzeugen zeigten, dass sich die Salienz bestimmter Vor- und Nachteile über die Nutzungszeit hinweg ändert. Vor allem die Vorteile, die beim Alltagstest direkt erlebt werden können (z.B. das angenehme Fahrgefühl, die geringe Geräuschkulisse), waren in ihrer Salienz gestiegen. Es gibt erlebbare Barrieren, wie die Ladedauer, die innerhalb der Feldstudie an Prägnanz verloren, aber auch andere, wie die Reichweite, die in ihrer Bedeutsamkeit konstant blieben. Die Vorher-Nachher-Studien (Artikel II & Studie II von Artikel III) zeigten, dass die Erwartungen der Tester an solch ein Fahrzeug im Alltagstest insgesamt erfüllt werden und die Einstellung gegenüber Elektrofahrzeugen positiv bleibt. Im Rahmen der 24-Stunden-Testfahrt (kurzzeitige Erfahrung) zeigte sich zudem ein Anstieg in der Zufriedenheit mit Elektrofahrzeugen. Dem gegenüber stehen die geringen Kaufabsichten der Befragten. Der Alltagstest mit einem Elektrofahrzeug, egal ob kurz- oder langzeitig, zeigte keine Effekte auf die Kaufintention. Allerdings wiesen die Ergebnisse der Onlinebefragung darauf hin, dass Personen, die bereits ein Elektrofahrzeug gefahren sind, gegenüber dem Kauf eines Elektrofahrzeugs nicht so stark abgeneigt sind wie Unerfahrene, aber dennoch keine klare Intention zeigen. Das zweite Forschungsziel bestand in der Untersuchung wie praktische Erfahrung mit dem Nutzerverhalten und der Evaluation bezüglich der Elektrofahrzeugcharakteristika zusammenspielt. Am Beispiel der Rekuperation wurde untersucht wie sich die Menschen im Rahmen einer 6-monatigen Feldstudie an solch eine Funktion gewöhnen, ihre Nutzung erlernen und ob sich dies in der Bewertung der Funktion widerspiegelt (Artikel I). Die Ergebnisse aus den Fahrzeugdaten weisen darauf hin, dass die Adaption an diese Funktion recht zügig abgeschlossen ist und dem Power Law of Practice (Newell & Rosenbloom, 1981) folgt. Die Rekuperationsfunktion wird durch die Nutzer positiv bewertet und die Zufriedenheit mit der Rekuperation steigt mit der Nutzungszeit. In zwei weiteren Studien wurde die Bewertung von Elektrofahrzeugcharakteristika zwischen Elektrofahrzeug-Erfahrenen und –Unerfahrenen verglichen. In der Onlinestudie (Studie I in Artikel III) mit dem unkontrollierten Erfahrungsfaktor zeigten sich kaum Unterschiede. Lediglich ‚Reichweite und Laden‘ bewerteten die Erfahrenen positiver. Kontrollierte, kurzfristige Erfahrung (Studie II in Artikel III) führte zu einer positiveren Bewertung von Beschleunigung und Fahrspaß, Geräuschlosigkeit, Sicherheit und Reliabilität, Umweltfreundlichkeit sowie des Rufs von Elektrofahrzeugen. Die Bewertung von Reichweite und Laden blieb unverändert. Das dritte, übergeordnete Ziel dieser Dissertation bestand darin, akzeptanzbeeinflussende Faktoren zu identifizieren, die als Ansatzpunkte für zukünftige Weiterentwicklungen und Strategien zur Erhöhung der Akzeptanz genutzt werden können. Dazu wurde das Potential der Bewertung verschiedener Elektrofahrzeugattribute, der Faktoren der Theorie des geplanten Verhaltens (Ajzen, 1991) sowie der Erfahrung mit Elektrofahrzeugen zur Vorhersage der Akzeptanz im Rahmen der beiden Studien in Artikel III untersucht. Der soziale Faktor (subjektive Norm) und die Bewertung von ‚Reichweite und Laden‘ wirkten sich am stärksten auf die Vorhersage von Einstellungs- und Verhaltensakzeptanz aus. In der Onlinestudie mit between-subjekt Design, zeigte sich zudem ein starker Erfahrungseffekt auf die Kaufabsicht. Zudem erwies sich auch der Faktor ‚Beschleunigung und Fahrspaß‘ als relevante Größe für die Akzeptanz. Vor dem Hintergrund der aktuellen Entwicklungen, im Detail den sinkenden Batteriekosten und damit günstiger werdenden Reichweiteressourcen, eröffnen die Ergebnisse Ansatzpunkte, um die Akzeptanz zu steigern. Die Bewertung der Performanz und das angenehme Fahrgefühl beim elektrischen Fragen weisen einen nicht zu vernachlässigbaren Einfluss auf die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen auf und konnten durch ein kurzzeitiges Erfahrungserlebnis positiv beeinflusst werden. Das letzte Forschungsziel dieser Dissertation fokussierte das intelligente Laden. Die Ergebnisse der 5-monatigen Feldstudie (Artikel IV) zeigten, dass ein intelligentes Ladesystem (mit aktiver Nutzerbeteiligung) nutzbar und akzeptabel ist. Allerdings zeigten die Ergebnisse auch, dass eine positive Kosten-Nutzen-Bilanz für die Nutzer von hoher Relevanz ist. Der zusätzliche Aufwand beim Laden erwies sich als signifikant höher und die finanziellen Anreize durch die Nutzung des Systems als niedriger als erwartet. Zudem fühlten sich die Nutzer durch das System zusätzlich in ihrer Mobilität eingeschränkt. Demnach sollten zukünftige, intelligente Ladesysteme sorgfältig gestaltet werden, so dass der Aufwand und die Reduzierung von Flexibilität und Mobilität nicht so hoch sind, dass die Barriere "Reichweite und Laden" für die Akzeptanz von Elektrofahrzeugen erhöht wird. Basierend auf den Ergebnissen wurden verschiedene Implikationen abgeleitet. Die Weiterentwicklung des Elektromobilitätssystems sollte sich darauf konzentrieren, die Barrieren bezüglich Reichweite und Laden zu reduzieren sowie die positiven Aspekte des elektrischen Fahrens zu vermitteln. Zudem sollten zukünftige Akzeptanzmodelle, vor allem für bisher eher unbekannte Objekte oder Technologien, einen Erfahrungsfaktor und die Bewertung verschiedener, objekt-/technologie-spezifischer Attribute enthalten, da dadurch wichtige Aspekte zur Verbesserung des Forschungsobjektes identifiziert werden können. Die Ergebnisse zeigten außerdem, dass der soziale Einfluss in zukünftigen Strategien zur Akzeptanzförderung von Elektrofahrzeugen adressiert werden sollte und eine Testfahrt mit einem Elektrofahrzeug, das dem aktuellen Entwicklungsstand entspricht, ein strategisches Werkzeug zur Akzeptanzsteigerung darstellt.

In diesem Beitrag wird eine Betriebsstrategie für einen hybriden Energiespeicher vorgestellt, die sich der Vorhersage zukünftiger Fahrzustände durch ein autonomes Fahrzeug bedient. Dies ermöglicht ein zusätzliches Verringern der Verluste im Vergleich zu herkömmlichen Strategien, die keine Vorhersagen verwenden. Um diese Funktionen umzusetzen, wurden drei Hierarchieebenen definiert. Die oberste enthält die Energiestrategie und bestimmt den langfristigen Ladestandverlauf des Kondensators mit Hilfe der Vorhersagen. Sie gibt der Leistungsstrategie in der mittleren Ebene einen Sollladestand und eine Zielzeit vor, zu der dieser Ladestand erreicht werden soll. Die Leistungsstrategie ist als modellprädiktive Regelung ausgeführt, die den Zielladegrad in einem Toleranzband führt und die Verluste des Energiespeichersystems minimiert. Die unterste Hierarchieebene enthält die Leistungsregelung des verwendeten DC/DC-Wandlers. Diese stellt die Kondensatorleistung nach der Vorgabe durch die Leistungsstrategie ein. Mit Hilfe dieses Ansatzes und einer Vorausschau von maximal 12 s konnten die Verluste im Vergleich zu einer regelbasierten Strategie ohne Vorausschau um 12 % verringert werden. Im Vergleich zu einer global optimierten Lösung, die mittels einer Dynamischen Programmierung erreicht wurde, erzeugt sie 8 % mehr Verluste. / This paper presents an operating strategy for a hybrid energy storage system using the prediction of future driving conditions by an autonomous vehicle. This allows to reduce the losses compared to conventional strategies that do not use predictions. To implement these functions, three hierarchy levels have been defined. The top level is the energy strategy and determines the long-term state of charge of the capacitor using the predictions. It gives the power strategy, the middle level, a target charge level and a target time at which this state of charge should be reached. The power strategy determines the current power distribution using a model predictive approach and stationary loss optimization. The lowest hierarchical level is the power control of the DC/DC converter used. This adjusts the capacitor power according to the specification of the power strategy. With the help of this approach and a forecast of maximum 12 s, the losses could be reduced by12 % compared to a rule-based strategy without a forecast. In comparison to a globally optimized solution achieved by dynamic programming, the new strategy generates 8 % more losses.

Die Zunahme unsymmetrisch betriebener Kundenanlagen mit hoher Betriebsdauer und -strömen in Niederspannungsnetzen führt neben der stärkeren Belastung der Betriebsmittel und des Spannungsbandes zu einer Erhöhung der Spannungsunsymmetrie. Diese Arbeit untersucht diese Beeinflussungen anhand von Wiederspannungsnetzsimulationen bei verschiedener Durchdringung von Elektrofahrzeugen und Photovoltaikanalgen. Dazu werden anhand von Labor- und Netzmessungen probabilistische Lastmodelle für Haushalte, Photovoltaikanalgen und Elektrofahrzeuge entwickelt, welche die unsymmetrische Betriebsweise über einen Tag berücksichtigen. Die Auswirkungen auf die Spannungsunsymmetrie werden anhand des Verhältnisses zwischen Gegen- zu Mitsystemspannung und die Stromunsymmetrie anhand von unsymmetrischen Leistungsanteilen beschrieben. Neben der Analyse der Auswirkungen der unsymmetrisch betriebenen Kundenanlagen auf die erwähnten Kenngrößen werden mögliche Maßnahmen zur Reduzierung des Einflusses vorgestellt und durch Simulationen geprüft. Anhand der durchgeführten Betrachtungen und Simulationen wird ein Niederspannungsäquivalent abgeleitet. Mit diesem können Profile für die unsymmetrischen Leistungsanteile bestimmt werden, mit denen die Sternpunktbelastung und der Einfluss auf die Unsymmetrie im übergeordneten Netz abgeschätzt werden kann.:1 Einführung 1 1.1 Stand der Technik 1 1.2 Ziel der Arbeit 2 1.3 Struktur der Arbeit 3 2 Grundlagen 4 2.1 Elektroenergiequalität und EMV Koordinierung 4 2.2 Allgemeine Bewertungsgrößen 8 2.2.1 Gleichphasigkeitsindizes 8 2.2.2 Qualitätsreserve 9 2.2.3 Quantil 9 2.3 Betriebsmittelbelastung 10 2.4 Verlustleistung und -energie 10 2.5 Langsame Spannungsänderung 10 2.6 Unsymmetrie-Kenngrößen 13 2.6.1 Spannungsunsymmetrie 16 2.6.2 Stromunsymmetrie 18 2.6.3 Unsymmetrische Leistung 20 3 Einflussfaktoren auf die Unsymmetrie 24 3.1 Übergeordnetes Netz 24 3.2 Transformator 25 3.3 Leitung 27 3.4 Erdung 28 3.5 Kundenanlagen 33 3.5.1 Anschluss der Kundenanlagen 33 3.5.2 Statisches Verhalten hinsichtlich Spannungs- und Frequenzabhängigkeit 34 3.5.3 Analytisches Modell zur vereinfachten Abschätzung der Spannungsunsymmetrie 35 3.6 Zusammenfassende Bewertung der Einflussfaktoren 40 3.7 Maßnahmen zur Reduzierung der Unsymmetrie 41 3.7.1 Verringerung der Gegensystemspannung des übergeordneten Netzes 43 3.7.2 Verringerung der wirksamen Gegen- bzw. Nullsystemimpedanz am Verknüpfungspunkt 43 3.7.3 Verringerung des Gegen- bzw. Nullsystemstroms der anzuschließenden Kundenanlage 43 3.7.4 Erhöhung der unsymmetrischen Lastimpedanz parallel betriebener Anlagen 44 3.7.5 Beeinflussung des Phasenwinkels des Gegen- bzw. Nullsystemstroms 44 3.8 Auswahl des Messorts zur Bestimmung der höchsten Spannungsunsymmetrie 47 4 Simulationskonzept und -modelle 49 4.1 Auswahl an Kundenanlagen 49 4.1.1 Erzeugungsanlagen im Niederspannungsnetz 49 4.1.2 Elektrofahrzeuge 51 4.2 Simulationsablauf 52 4.2.1 Wahl eines Simulationsszenarios und eines Simulationsnetzes 53 4.2.2 Installation von Photovoltaikanlagen und Ladepunkten für Elektrofahrzeuge 54 4.2.3 Festlegung von zu simulierender Zeitdauer und Mittelungsintervall 54 4.2.4 Lastflussberechnung je Zeitschritt 55 4.3 Stochastische Beschreibung der gleichzeitig ladenden Elektrofahrzeuge je Außenleiter – zentrales Laden 55 4.4 Simulationsmodelle - dezentrales Laden 57 4.4.1 Übergeordnetes Netz 57 4.4.2 Betriebsmittel des Niederspannungsnetzes 60 4.4.3 Kundenanlagen 62 5 Simulationsergebnisse 72 5.1 Zentrales Laden 72 5.1.1 Methodik 72 5.1.2 Auslastung der Betriebsmittel 73 5.1.3 Leitungsverluste 73 5.1.4 Unsymmetrischer Leistungsanteil 74 5.1.5 Spannungsunsymmetrie und Spannungsdifferenz 75 5.2 Dezentrales Laden 77 5.2.1 Methodik 77 5.2.2 Auslastung der Betriebsmittel 78 5.2.3 Leitungsverluste 79 5.2.4 Spannungsdifferenz 80 5.2.5 Unsymmetrischer Leistungsanteil 82 5.2.6 Spannungsunsymmetrie 83 5.2.7 Bewertung möglicher Maßnahmen zur Reduzierung der Spannungsunsymmetrie 89 5.2.8 Einfluss unsymmetrischer Koppelimpedanzen auf die Spannungsunsymmetrie 92 5.3 Resümee und Handlungsempfehlungen 94 6 Niederspannungsäquivalent für unsymmetrische Leistungsanteile 97 6.1 Lastgang der unsymmetrischen Leistungsanteile 97 6.2 Geräteklassenabhängiger unsymmetrischer Leistungsanteil 99 6.2.1 Unsymmetrischer Leistungsanteil Haushaltslasten 99 6.2.2 Unsymmetrischer Leistungsanteil Elektrofahrzeuge 99 6.2.3 Unsymmetrische Leistungsanteile PV-Anlagen 103 6.3 Überlagerung der Zeitverläufe 104 6.4 Beispiel 105 7 Zusammenfassung, Schlussfolgerungen und Ausblick 107 Literaturverzeichnis 110 Anhang 118

Im Zuge der immer größer werdenden Knappheit fossiler Ressourcen und des damit verbundenen Anstiegs des Rohölpreises ergibt sich ein Trend hin zur Elektromobilität. In den nächsten Jahren werden jedoch nur Elektrofahrzeuge mit deutlich eingeschränkter maximaler Reichweite im Vergleich zu Benzin- oder Dieselfahrzeugen produziert werden können. Um den täglichen Umgang des Kunden mit einem Elektrofahrzeug trotzdem möglichst reibungslos zu ermöglichen, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine neuartige Anzeige der verbleibenden Reichweite auf der Navigationskarte entwickelt. Nach detaillierter Analyse vorhandener Ansätze wurde je ein empirisches und ein modellbasiertes Verfahren ausgearbeitet. Die Ansätze wurden systematisch verglichen und zu einem komplett neuartigen, hybriden Ansatz kombiniert. Die auftretenden Verbräuche des Fahrzeugs werden im Kundenbetrieb erfasst, je nach Fahrsituation klassifiziert und für eine Extrapolation in der Zukunft verwendet. Die entwickelte Methodik zur Untersuchung der erreichbaren Genauigkeit ergab ein erzielbares Fehlermaß von durchschnittlich unter 10%. / Due to the prospect of a worldwide shortage of fossil fuels and the correlated increase of prices for crude-oil, a global trend to invest in electric mobility has started. During the next couple of years, electric vehicles will still have restrictions on the maximum distance that can be driven before having the need to recharge the battery. The potential costumers face the so-called „range-anxiety“, the fear to be stranded prior to reaching the destination. In order to provide a safe and easy way of operating such a vehicle, the work conducted in the course of this doctoral thesis led to a new way of displaying the remaining range of the vehicle on a navigation map. After detailed analysis of the state of the art, an empirical- and a model-based solution for calculating the remaining range were developed utilizing predictive map-data from a roadnetwork. After a systematical optimization of the developed solutions, an embedded prototype was developed which captured the driving situation of the vehicle together with the corresponding energy-consumption in order to provide a context-aware interpolation of the remaining range, depending on where the costumer would drive next. A developed methodology of objectively determining the error produced by the system resulted in a mean-deviation of 10% of absolute value.

Im Zuge der immer größer werdenden Knappheit fossiler Ressourcen und des damit verbundenen Anstiegs des Rohölpreises ergibt sich ein Trend hin zur Elektromobilität. In den nächsten Jahren werden jedoch nur Elektrofahrzeuge mit deutlich eingeschränkter maximaler Reichweite im Vergleich zu Benzin- oder Dieselfahrzeugen produziert werden können. Um den täglichen Umgang des Kunden mit einem Elektrofahrzeug trotzdem möglichst reibungslos zu ermöglichen, wurde im Rahmen dieser Arbeit eine neuartige Anzeige der verbleibenden Reichweite auf der Navigationskarte entwickelt. Nach detaillierter Analyse vorhandener Ansätze wurde je ein empirisches und ein modellbasiertes Verfahren ausgearbeitet. Die Ansätze wurden systematisch verglichen und zu einem komplett neuartigen, hybriden Ansatz kombiniert. Die auftretenden Verbräuche des Fahrzeugs werden im Kundenbetrieb erfasst, je nach Fahrsituation klassifiziert und für eine Extrapolation in der Zukunft verwendet. Die entwickelte Methodik zur Untersuchung der erreichbaren Genauigkeit ergab ein erzielbares Fehlermaß von durchschnittlich unter 10%. / Due to the prospect of a worldwide shortage of fossil fuels and the correlated increase of prices for crude-oil, a global trend to invest in electric mobility has started. During the next couple of years, electric vehicles will still have restrictions on the maximum distance that can be driven before having the need to recharge the battery. The potential costumers face the so-called „range-anxiety“, the fear to be stranded prior to reaching the destination. In order to provide a safe and easy way of operating such a vehicle, the work conducted in the course of this doctoral thesis led to a new way of displaying the remaining range of the vehicle on a navigation map. After detailed analysis of the state of the art, an empirical- and a model-based solution for calculating the remaining range were developed utilizing predictive map-data from a roadnetwork. After a systematical optimization of the developed solutions, an embedded prototype was developed which captured the driving situation of the vehicle together with the corresponding energy-consumption in order to provide a context-aware interpolation of the remaining range, depending on where the costumer would drive next. A developed methodology of objectively determining the error produced by the system resulted in a mean-deviation of 10% of absolute value.