Nové prostředky pro predikci a management dojezdu vozidla s elektrickým pohonem

Abstract

Disertační práce představuje výsledky výzkumu a vývoje hybridní platformy pro fundamentální a empirické modelování a analýzu energetického managementu sdílených elektrických vozidel dle zadaných cílů. Práce v samostatných kapitolách popisuje současný stav problematiky, principy hybridního, fundamentálního a empirického modelování včetně nástrojů pro sběr a analýzu jízdních dat. Unikátnost spočívá ve vytvořených hybridních modelech energetického managementu elektromobilu Estrima Biro jenž je součástí univerzitní carsharingové platformy, s využitím nákladově optimálních parametrizací, v implementaci vlastního cloudového řešení, vlastní datové komunikaci, vlastním záznamníku dat, optimalizované parametrizaci algoritmů strojového učení a vlastním designu jízdního asistenta. Experimentální ověření všech modelů a návrhů bylo provedeno na skutečném elektromobilu v reálném provozu. Dosaženým výsledkům a diskuzi se věnuje dedikovaná kapitola.

This dissertation presents the results of research and development of a hybrid platform for fundamental and empirical modelling and analysis of energy management of shared electric vehicles according to the specified objectives. In separate chapters, the thesis describes the current state of the art, the principles of hybrid, fundamental and empirical modelling including tools for driving data acquisition and analysis. The uniqueness lies in the hybrid energy management models developed for the Estrima Biro electric vehicle, which is part of a university carsharing platform, using cost-optimal parameterizations, the implementation of a cloud solution, data communication, data logging, optimized parameterization of machine learning algorithms and design of a driving assistant. Experimental validation of all models and designs was performed on a real electric vehicle in real traffic. A dedicated chapter is devoted to the achieved results and discussion.