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)
Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik
Rafael Basso
Chalmers, Elektroteknik, System- och reglerteknik
Ivan Sanchez-Diaz
Chalmers, Teknikens ekonomi och organisation, Service Management and Logistics
Finansiering
VINNOVA
Projekt-id: 2017-05512
Finansierar Chalmers deltagande under 2018–2019