Return to search

Parameter Guidelines for Electric Vehicle Route Planning

There is an urgent need to migrate the vehicle industry from conventional combustion vehicles to electric vehicles due to pressing climate changes caused by the fossil fuel industry. The general public seem to have a prejudice against electric vehicles due to their limited range and the extra planning that may be required from the user. The market for electric vehicles is much more limited than for conventional vehicles, partially because it is a much younger industry. Buying an electric vehicle is also a bigger change than just buying a new car, one has to plan and manage the limited range in a new way. Unfortunately, it is more complicated to create a route planner for electric vehicles than for conventional vehicles and the market for such planners is limited. The complication is because an optimal route is better calculated by lowest energy consumption, rather than the shortest path. This requires more parameters in the routing algorithm to accurately calculate the energy consumption for individual vehicles. The problem attended to in this thesis is that no clear guidelines exist about which parameter affect the energy consumption in an electric vehicle and to what degree. The purpose of this thesis is to provide guidelines that can show which of nine chosen parameters to implement in an electric vehicle route planner. The parameters chosen in this thesis are already implemented in Simulation of Urban Mobility, a road traffic simulator. The simulator is used in this thesis to simulate electric vehicles with different parameter values and analyse the impact they have on the energy consumption when the values are incremented. The thesis shows that although some parameters have a relatively large impact on the energy consumption, it is hard to approximate the correct values for them, and therefore not worth implementing. / Det finns ett brådskande behov att migrera bilindustrin från fossildrivna bilar till eldrivna bilar på grund av den rådande klimatpåverkan av fossila bränslen. Allmänheten verkar ha fördomar mot elbilar på grund av deras begränsade räckvidd och den ytterligare planering som krävs av en elbilsanvändare. Marknaden för elbilar är mer begränsad än marknaden för fossildrivna bilar. Delvis för att elbilsmarknaden är en mycket yngre industri men också för att köpa elbil är en större förändring än att köpa en vanlig bil. En elbilsförare måste använda bilen på ett annorlunda sätt på grund av den kortare räckvidden. Dessvärre så är det mer komplicerat att skapa en ruttplanerare för elbilar än för fossildrivna bilar, och marknaden för sådana ruttplanerare är begränsad. Problemet är att en optimal rutt för en elbil är beräknas mer effektivt med hjälp av lägsta energikonsumtionen istället för den kortaste vägen. Detta kräver mer parametrar i algoritmen för ruttplanering för att effektivt beräkna energikonsumtionen för individuella fordon. Problemet som hanteras i denna rapport är att det inte finns några tydliga riktlinjer om vilka parametrar som har störst påverkan på energikonsumtionen i en elbil. Syftet med denna rapport är att förse riktlinjer som visar vilka av nio valda parametrarna som är värda att implementera i en ruttplanerare för elbilar. Parametrarna som valdes är implementerade i trafiksimulatorn Simulation of Urban Mobility. Trafiksimulatorn används för att simulera elbilar och analysera förändringen i energikonsumtionen när parametervärdena stegvis ökas. Rapporten visar att även om vissa parametrar har en relativt stor påverkan på energikonsumtionen så är det svårt att uppskatta de korrekta värdena för dem. Dessa parametrar är därför inte värda att implementera.

Identiferoai:union.ndltd.org:UPSALLA1/oai:DiVA.org:kth-279555
Date January 2020
CreatorsFridlund, Joakim, Wilén, Oliver
PublisherKTH, Skolan för elektroteknik och datavetenskap (EECS)
Source SetsDiVA Archive at Upsalla University
LanguageEnglish
Detected LanguageEnglish
TypeStudent thesis, info:eu-repo/semantics/bachelorThesis, text
Formatapplication/pdf
Rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccess
RelationTRITA-EECS-EX ; 2020:269

Page generated in 0.0061 seconds