Modellering och optimering av energi-styrsystem för plugin hybridfordon

I elektrifierade hybrid-fordon kan användningen av förbränningsmotorn och elmotorn optimeras tillsammans. För bästa optimering måste man dock ha information om framtida resor med fordonet. Även om framtiden är svår att prediktera kan man använda historiska data av olika slag för att med hjälp av Artificiell intelligens (AI) bättre kunna prediktera resorna. I detta projekt samverkar industrin (CEVT) med flera forskningsområden på Chalmers. Dessa forskningsområden kopplar samman drivlinan, reglersystemet och molnbaserade beräkningar. Målet är att kunna realisera bränsleförbrukning på 5-10% jämfört med dagens energihanterings-strategier. Genom att integrera forskningen med ett pågående industriprojekt möjliggörs en realisering och utvärdering av spetsforskning inom drivlina, reglering och AI-modellering

Samarbetande organisationer

  • China-Euro Vehicle Technology (CEVT) AB (Privat, Sweden)
Startdatum 2019-10-01
Slutdatum 2022-12-31

Publicerad: sö 22 mar 2020.