Navigation Elektromobilität Ladeinfrastruktur

(Bild: Here)

Das Netz an öffentlichen Ladestationen wächst täglich – in Deutschland und weltweit. So gibt es hierzulande aktuell rund 17.500 Ladesäulen. Wer jedoch ein Elektrofahrzeug besitzt und eine längere Strecke zurücklegen möchte, muss seine Route präzise festlegen und regelmäßige Ladestopps einplanen. Ist die Distanz beispielsweise länger als 400 Kilometer, sollte der Fahrer mindestens zwei bis drei geeignete Ladestationen entlang der Strecke kennen. Dabei müssen sie bestimmte Risiken einplanen: Beispielsweise können einzelne Ladesäulen belegt oder momentan nicht verfügbar sein. Wegen der begrenzten Gesamtreichweite mancher Elektroautos können hierbei keine langen Umwege in Kauf genommen werden. Zudem hängt die Leistungsfähigkeit der Batterie stark von äußeren Umständen wie etwa der Außentemperatur ab. Läuft die Heizung oder auch die Klimaanlage auf Hochtouren, nimmt die Kapazität der Batterie ab und die Reichweite verringert sich entsprechend. Einen ähnlichen Effekt hat ein sehr sportlicher Fahrstil mit hohen Geschwindigkeiten.

Das gesamte Informationsmanagement rund um den Ladeprozess und die verfügbare Ladeinfrastruktur ist daher eine der wichtigsten Aufgaben, die ein Navigationssystem für Elektroautos erfüllen muss. Unabdingbar hierfür ist eine solide Datenbasis, die alle verfügbaren Informationen aus verschiedensten Quellen integriert. Dazu zählen beispielsweise die jeweiligen Standorte der Ladestationen, zulässige Steckertypen, akzeptierte Bezahlmethoden, Betriebszeiten und die momentane Verfügbarkeit. Diese Parameter fließen über eine Echtzeit-API-Verbindung (API = Application Programming Interface) ein, basierend auf einer Energiebilanz, die sowohl kinetische Energie als auch möglichen Energieverbrauch berücksichtigt und ständig aktualisiert werden muss. Darüber hinaus ist es von Vorteil, wenn das System die jeweils relevanten Ladepunkte nach unterschiedlichen Kriterien filtern kann – beispielsweise nach Leistungsfähigkeit, Möglichkeiten für eine Reservierung, Preisen oder Betreiber. So ermöglichen die Systeme intelligentes Laden und bieten einen echten Mehrwert für E-Autofahrer, die nach einer optimalen Route suchen, was die Ladepunkte betrifft.

Navigationssysteme brauchen intelligente Routing-Funktionen

Zudem sollte das Navigationssystem erweiterte Routing-Funktionen bieten, die bei der effizienten Streckenplanung und Routenführung unterstützen. Hierbei müssen Entwickler Faktoren wie die Topografie, der aktuelle Stromverbrauch, der Batterieladezustand sowie die noch zurückzulegende Entfernung berücksichtigen, um die Reichweite zu maximieren. Da diese auch durch die aktuellen Temperaturen und sonstige klimatische Bedingungen beeinflusst werden, sollten Entwickler Wetterdaten ebenfalls einbeziehen. Sämtliche Werte sind kontinuierlich dynamisch anzupassen und mit bestimmten Präferenzen von Fahrern abzustimmen. Beispielsweise möchte diesen selbst entscheiden, ob sie eher ein schnelles oder ein preisgünstiges Laden bevorzugen. So gibt es Ladesäulen, die eine vergleichsweise teure Gleichstrom-Schnellladung ermöglichen. Wechselstrom-Säulen hingegen laden in der Regel deutlich langsamer und kostengünstiger.

Darüber hinaus sollten die Lösungen den Nutzer die Möglichkeit bieten, interaktiv mitzuwirken. Auf diese Weise können etwa defekte oder belegte Ladestationen gemeldet und noch nicht registrierte Ladeplätze hinzugefügt werden. Überdies sind heutige Navigationssysteme in der Lage, permanente Simula-tionen der Reichweite durchzuführen. Auf dieser Basis lässt sich anhand der aktuellen Bewegungsdaten das Fahrprofil kontinuierlich überprüfen und entsprechend anpassen. Zudem können mit diesen Informationen auch die aktuelle Verkehrssituation auf der Strecke und das persönliche Fahrverhalten analysiert werden. Um ein derart intelligentes Reichweiten-Management zu gewährleisten, bedarf es eines stets aktuellen Datenbestands. Daher sollte sich das Navigationssystem aus ortsbezogenen, digitalen Kartendaten speisen, die sich in Echtzeit aktualisier

E-Mobility: Reichweite

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(Bild: Adobe Stock 204728350, Hüthig)

Wie lässt sich die Reichweite eines E-Autos erhöhen? Höherer Wirkungsgrad durch die richtigen Halbleiter, geringeres Gewicht durch Leichtbau und intelligente Fahrweise sorgen für mehr Reichweite. Welche Technologien dahinter stecken, erfahren Sie hier.

Routing-API optimiert Navigation

Eine praktikable Lösung, mit der sich die Navigation von Elek-trofahrzeugen auf eine neue Stufe heben lässt, bietet Here: So enthält eine spezielle API Codes für alle denkbaren Routing-Funktionen, die für die Elektromobilität von Bedeutung sind. Entwickler können damit sämtliche hierfür erforderlichen Parameter präzise definieren. Dazu zählen beispielsweise detaillierte Informationen zum voraussichtlichen Energieverbrauch des Fahrzeugs auf der geplanten Strecke unter Berücksichtigung spezifischer Straßenbedingungen. Zudem fügt die API bei der Berechnung der Route entsprechende Ladestationen automatisch hinzu und berücksichtigt dabei die Ladezeit unter Einbeziehung des Batteriezustands und der Ladekurve. Dies stellt nicht nur sicher, dass für die komplette Strecke ausreichend Energie zur Verfügung steht. Auch wird die Gesamtreise- und Ladezeit dadurch optimiert. Dabei lassen sich mit der Routing-API fahrzeugspezifische Parameter festlegen, die notwendig sind, um den Energieverbrauchs für das jeweilige Fahrzeug auf einer bestimmten Route zu berechnen. Dies gilt für sämtliche Passagierfahrzeuge und lässt sich durch Verbrauchsmodelle feinabstimmen, die zwischen hohem und niedrigem Verkehrsaufkommen und sogar der Fahrzeugleistung unterscheiden können.

Hierbei liegt eine Formel zugrunde, die den Verbrauch entlang der Strecke von der Distanz, der Geschwindigkeit und dem Höhenunterschied abhängig macht. Die API enthält Anforderungsparameter, die ein spezifisches Modell für die Verbrauchsberechnung definieren. Dazu zählen die verbrauchte Energie pro Meter Höhenanstieg (Pasc), die wiederhergestellte Energie pro Meter Höhenunterschied (Pdesc) sowie die Ladekurve der Batterie, wodurch sich der Zustand der Batterie modellieren lässt. Zudem ist eine Funktionskurve enthalten, welche die Verbrauchsrate bei einer bestimmten freien Strömungsgeschwindigkeit auf einem flachen Straßenabschnitt angibt (Pspeed). Eine weitere Funktionskurve definiert die Verbrauchsrate bei einer bestimmten Geschwindigkeit unter Verkehrsbedingungen auf einer flachen Strecke (Pspeed). Und schließlich enthält die Formel die Energie, die von den Hilfssystemen des Fahrzeugs wie etwa Klimaanlage oder Beleuchtung pro Fahrsekunde verbraucht wird (Paux).

Navigation Laden  Verbrauch
Formel zur Berechnung des Verbrauchs. (Bild: Here)

Verbrauch berechnen

Darüber hinaus entnimmt die Routing-API spezielle Parameter aus den zugrundeliegenden Kartendaten, um die Berechnung des Verbrauchs präzise zu unterstützen. So lässt sich die benötigte Energie, um zur nächsten Ladesäule zu gelangen, in die Routenkalkulation einbeziehen, damit das Fahrzeug auch sicher die Säule erreicht, bevor die Energie aufgebraucht ist. Hierzu gehören die Länge des Segments in Metern, der Höhenunterschied zwischen dem Ende und dem Beginn des Segments in Metern sowie die Reisezeit entlang des Segments in Sekunden. Eine weitere Komponente der API sind Verbrauchsgeschwindigkeitstabellen. Sie definieren die Rate des Energieverbrauchs pro gefahrenem Meter, wenn sich das Fahrzeug mit einer bestimmten Geschwindigkeit auf einer geraden Straße ohne Höhenänderung bewegt. Dabei stellt die API zwei verschiedene Tabellen hinsichtlich der Verbrauchsgeschwindigkeit zur Verfügung: „freeFlowSpeed-Table“ beschreibt den Energieverbrauch bei einer Fahrt mit konstanter Geschwindigkeit. „trafficSpeedTable“ hingegen definiert den Energieverbrauch bei hohem Verkehrsaufkommen. Hierbei wird angenommen, dass das Fahrzeug sein Tempo häufig ändert, wobei eine bestimmte Durchschnittsgeschwindigkeit beibehalten wird. Eine entsprechende Formel berücksichtigt dabei die freie Fließgeschwindigkeit einer bestimmten Straße. Diese ist definiert als die geschätzte Fahrgeschwindigkeit ohne Berücksichtigung verkehrsbedingter Einschränkungen. Ebenso ist die durchschnittliche Verkehrsgeschwindigkeit einer Straße enthalten. Sie verwendet alle verfügbaren Verkehrsinformationen, um das Tempo der Fahrt realistisch einzuschätzen.

Neben dem Verbrauchsmodell lassen sich mit der Routing-API die Batterieparameter eines Fahrzeugs definieren, um die Ladestände an jedem Wegpunkt entlang der Route einschließlich des Endziels anzugeben. Überdies können die Ladeparameter eines Fahrzeugs sowie die Präferenzen eines Nutzers festgelegt werden, um die Ladezeit an einer bestimmten Station zu berechnen. Zu den Ladeparametern eines Fahrzeugs zählen die Gesamtkapazität der Fahrzeugbatterie in Kilowattstunden sowie eine Funktionskurve, welche die maximale Batterieladerate bei einem gegebenen Ladezustand beschreibt. Außerdem gehören dazu die maximale Ladespannung in Volt und der maximale Ladestrom in Ampere, die jeweils von der Fahrzeugbatterie unterstützt werden. Ein weiterer Parameter ist die maximale Ladung in Kilowattstunden, auf die der Akku an einer Ladestation gebracht werden soll. Ebenso lassen sich die Ladepräferenzen eines Nutzers unterscheiden: Hierzu gehören etwa die Mindestladung bei der Ankunft an einer Ladestation, die Mindestladung am Zielort der Strecke sowie die Zeit in Sekunden nach der Ankunft an einer Ladestation, aber vor dem eigentlichen Ladeprozess.

Parameter für BatterieLadegeschwindigkeit

Charging Curve ist der Hauptparameter, um die Ladegeschwindigkeit der Batterie zu beschreiben. Er gibt die maximale Leistung an, die eine Batterie in einem bestimmten Ladezustand akzeptieren kann. Dabei wird die Ladezeit mit einem Wirkungsgrad von 0,9 berechnet. Wenn die unterstützte Spannung einer Ladestation weniger als 800 Volt beträgt, die des Fahrzeugs jedoch höher ist, begrenzt sich die Leistung der Station zur Berechnung der Ladezeit auf 45 Kilowatt. Zusätzlich wird eine Ladeeffizienz von 0,8 für solche Stationen verwendet. Dies trägt der Tatsache Rechnung, dass Fahrzeuge mit höherer nativer Spannung die Nennleistung nicht abrufen können, wenn sie an eine Station mit niedrigerer Spannung angeschlossen sind. Mit einem weiteren Parameter lässt sich die maximale Ladung an einer Station während der Routenplanung begrenzen. Dieser gibt die Hardwarebeschränkung der Batterie an. Der resultierende Wert nach dem Besuch der Ladestation kann niedriger sein als der Wert dieses Parameters. Der Algorithmus berücksichtigt verschiedene Ladestufen an jeder potenziellen Station und optimiert die Gesamtstreckendauer, also Reise- plus Ladezeit.

Zusätzlich zum Verbrauchsmodell, dem anfänglichen Lade-zustand und den Parametern zur Berechnung der Ladezeit lässt sich mit der Routing-API eine erreichbare Route anfordern, die für die gesamte Reise- und Ladezeit optimiert ist. Bei Bedarf werden Ladestationen zur Route hinzugefügt, um die Erreichbarkeit zu gewährleisten. Dabei verwendet die Routing-API die Lösung „Static Charging Stations“ von Here als Quelle für Ladepunkte. Berücksichtigt werden hierbei jedoch ausschließlich Stationen, die mit Gleichstrom laden. Denn die volle Ladung an einer Wechselstrom-Station dauert mehrere Stunden. Dies würde die Routenplanung für ein Elektrofahrzeug zu sehr in die Länge ziehen. Die Routing-API liefert zudem eine Ladesäulen-ID, mit der sich umfassende Informationen über die jeweilige Ladestation einschließlich dynamischer Verfügbarkeit abrufen lassen.

HMI Navigation
Navigationsysteme sollen eine möglichst angenehme und schnelle Fahrt ermöglichen. Dabei müssen sie im EV noch die Ladeinfrastruktur sowie die Batteriereichweite berücksichtigen. Im Fahrzeug kommt natürlich noch der Faktor Bedienbarkeit hinzu. (Bild: Syda Productions @ AdobeStock)

Die Elektromobilität ist ein ganz neues Anwendungsfeld für Navigationstechnologien. Im Zentrum stehen dabei Informationen rund um den Ladeprozess, die Reichweite und die Ladeinfrastruktur entlang der gesamten Strecke. Die Routing-API von Here bietet dabei alle erforderlichen Parameter, um praktikable Routing-Funktionen für Elektrofahrzeuge zu entwickeln und für die Nutzer bereitzustellen.

Ronak Amin

Product Marketing Manager Connected Driving bei Here Technologies

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