Alexander Schnörch,
"Analyse und Prädiktion der Lastanforderung aus Routen-Daten"
, 10-2016
Original Titel:
Analyse und Prädiktion der Lastanforderung aus Routen-Daten
Sprache des Titels:
Deutsch
Original Kurzfassung:
Aus der näheren Betrachtung der Lastanforderung geht hervor, dass dieser deterministische
Einflüsse zu Grunde liegen, welchen stochastische Komponenten überlagert sind. Speziell im
Überlandverkehr und auf Autobahnen, wo die Einkopplung von stochastischen Einflüssen
durch andere Verkehrsteilnehmer sowie der Verkehrsführung relativ gering sind, verspricht
die Vorgabe des deterministischen Anteils der Lastanforderung sehr gute Ergebnisse. Ein
sehr großer Anteil der Lastanforderung ist natürlich auch über den Fahrstil des Fahrers
definiert, wonach die Ableitung eines Fahrerprofils für eine qualitativ hochwertige Prädiktion
unumgänglich ist.
Die deterministische Lastanforderung liefert mit dem mittleren Lastprofil2 vergleichbare
Ergebnisse, jedoch aber unter den entscheidenden Vorteil auf der Strecke nicht vorher fahren
zu müssen. Es ergibt sich eine mittlere Abweichung von rund neun Prozent im gesamten Energieverbrauch
zwischen der Simulation und den aufgenommenen Messdaten. Je nach Anwendungsfall
kann sie aber durch zusätzliche Messgrößen, wie Radar- und Kamera-Informationen,
weiter verbessert werden.
Es wurden zusätzliche Analysen durchgeführt um die Auswirkungen der verschiedenen Einflussfaktoren,
wie zum Beispiel die Kurvengeschwindigkeiten, Geschwindigkeitslimits, Fahrerund
Streckeneigenschaften, klassifizieren zu können. Daraus wurde abgeleitet, dass den Kurvengeschwindigkeiten
und den Steigungsprofil der größte deterministische Einfluss zuzuschreiben
ist. Letztendlich wurden auch Vergleiche mit einer Referenzsimulation angestellt. Darin
wurde der große Einfluss des Fahrerprofils bestätigt und zusätzlich resultiert daraus die Erkenntnis,
dass auch nicht einsehbare Streckenabschnitte durch die Anpassung des Fahrerprofils
berücksichtigt werden können.
2Über mehrere Messfahrten gemittelte Lastanforderung
Forschungs-