Transportplanering av eldrivna lastbilar som tar hänsyn till osäkerheter

Forskningsprojekt, 2025 – 2029

Projektets mål är att utveckla en intelligent algoritm som styr transporten av eldrivna lastbilar (EHDVs) genom att koordinera laddningstillfällena med fordonets energi- och kylsystemreglering, samtidigt som det utforskar elprismodeller och bokningssystem för laddstationer. Algoritmen kommer att använda beskrivningar av osäkerheter i rums- och tidsdata såsom fordonshastighet, laddningskapacitet, trafiktäthet, elprissättning och väder för att förbättra robusthet och prediktionsnoggrannhet. Genom att använda modellprediktiv reglering och maskininlärning anpassar sig systemet till både långsiktiga störningar (t.ex. vägarbeten) och kortsiktiga störningar (t.ex. trafikolyckor). Med målet att minska den totala uppdragstiden med 5-20% och uppnå minst 5% energibesparing kommer lösningen att testas på en riktig elektrisk lastbil. Denna omfattande metod förväntas förbättra EHDV-lönsamheten och påskynda antagandet av EHDV och övergången till utsläppsfri vägtransport.Volvo