EL FORT - Optimering av elfordonsflotta i Real-Tid - (Fas 2)
Forskningsprojekt , 2018 – 2019

Projektmålet är att utveckla en ny intelligent energiförbrukningsprediktering och ruttplaneringsmetodik för att realtidsoptimera energianvändning av elfordon i städer. Projektet kommer integrera maskininlärning metoder för att förbättra precisionen på energiestimering och kunna dynamiskt planera om rutterna när det behövs.

De viktigaste förväntade resultaten är: 1) En intelligent stokastisk metod för beräkning av energiförbrukning och ruttplanering för elfordon för att maximera användningen av batterikapacitet och räckvidd. 2) En intelligent dynamisk ruttplaneringsmodell som följer upp batteri laddningstillstånd och trafikförhållandena i realtid för att stödja föraren och minska räckvidd ångest, planera för extra laddning när det behövs. 3) Genomförande och utvärdering av metoderna. Implementera första demonstratörer och dokumentera resultaten.

Deltagare

Balázs Adam Kulcsár (kontakt)

Biträdande professor vid Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik, Reglerteknik

Finansiering

VINNOVA

Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2019

Mer information

Senast uppdaterat

2018-11-09