eBooks

Elektrik/Elektronik in Hybrid- und Elektrofahrzeugen und elektrisches Energiemanagement VII

0606
2016
978-3-8169-8346-0
978-3-8169-3346-5
expert verlag 
Carsten Hoff
Ottmar Sirch

Der Fortschritt der Elektromobilität durch die erfolgreichen Markteinführungen zahlreicher hochelektrifizierter Fahrzeuge und der ständig steigende Druck zur Verringerung der weltweiten CO2-Emissionen, der sich durch die Ergebnisse des Pariser Klimagipfels weiter erhöht, beschäftigen weiterhin die gesamte Automobil- und Zulieferindustrie und die darauf ausgerichtete Forschung und Wissenschaft. Darüber hinaus entstehen Wechselwirkungen mit der fortschreitenden Digitalisierung, die sich speziell auch durch den aktuellen Trend hin zum hochautomatisierten oder autonomen Fahren auf die zukünftige Elektromobilität auswirken wird. Die Konzepte für Elektrofahrzeuge, Plug-In-Hybride, Vollhybride bis hin zu Mikrohybriden und Fahrzeugen mit Start-Stopp-Funktionalitäten nehmen einerseits immer konkretere Formen an, werden aber andererseits hinsichtlich Kosten und Effizienz sowie durch autonomes Fahren mit immer höheren Anforderungen konfrontiert. Die unterschiedlichen Hybridfahrzeugkonzepte ebnen den Weg für reine Elektrofahrzeuge. Die Lösungen dazu entstehen bereits heute in den Köpfen der Forscher und Entwickler. Für die neuen Gesamtkonzepte mit elektrifizierten Antrieben und Nebenaggregaten sowie E/E-Architekturen müssen technisch anspruchsvolle und betriebswirtschaftlich zielführende Konzepte entwickelt und erprobt werden. In diesem Themenband stellen Experten aus der Forschung und der Entwicklung die neuesten Trends dar. Aus dem Inhalt: * Components, systems and architectures for Hybrid, Plug-in-Hybrid and Electric Vehicles * High Voltage and Low Voltage Energy Storage * Vehicle Power Supply Architectures * 48V of the Future - new Functions and Possibilities * Electrical Energy Management and Operating Strategies * Battery management * Electric charging * Power electronics and Semiconductors for Hybrid and Electric Vehicle Applications * E/E for Autonomous Driving * Development Tools and Methods

<?page no="1"?> Carsten Hoff Ottmar Sirch und 129 Mitautoren Elektrik/ Elektronik in Hybrid- und Elektrofahrzeugen und elektrisches Energiemanagement VII <?page no="3"?> Dr.-Ing. Carsten Hoff Dipl.-Ing. (Univ.) Ottmar Sirch (Hrsg.) und 129 Mitautoren Elektrik/ Elektronik in Hybrid- und Elektrofahrzeugen und elektrisches Energiemanagement VII Mit 401 Bildern und 50 Tabellen Haus der Technik Fachbuch Band 142 Herausgeber: Prof. Dr. Werner Klaffke · Essen Partner der RWTH Aachen und der Universitäten Duisburg-Essen Münster - Bonn - Braunschweig <?page no="4"?> Bei der Erstellung des Buches wurde mit großer Sorgfalt vorgegangen; trotzdem lassen sich Fehler nie vollständig ausschließen. Verlag und Autoren können für fehlerhafte Angaben und deren Folgen weder eine juristische Verantwortung noch irgendeine Haftung übernehmen. Für Verbesserungsvorschläge und Hinweise auf Fehler sind Verlag und Autoren dankbar. © 2016 by expert verlag, Wankelstr. 13, D -71272 Renningen Tel.: + 49 (0) 71 59 - 92 65 - 0, Fax: + 49 (0) 71 59 - 92 65 - 20 E-Mail: expert@expertverlag.de, Internet: www.expertverlag.de Alle Rechte vorbehalten Printed in Germany Das Werk einschließlich aller seiner Teile ist urheberrechtlich geschützt. Jede Verwertung außerhalb der engen Grenzen des Urheberrechtsgesetzes ist ohne Zustimmung des Verlags unzulässig und strafbar. Dies gilt insbesondere für Vervielfältigungen, Übersetzungen, Mikroverfilmungen und die Einspeicherung und Verarbeitung in elektronischen Systemen. ISBN 978-3-8169-3346-5 Bibliografische Information Der Deutschen Bibliothek Die Deutsche Bibliothek verzeichnet diese Publikation in der Deutschen Nationalbibliografie; detaillierte bibliografische Daten sind im Internet über http: / / www.dnb.de abrufbar. Bibliographic Information published by Die Deutsche Bibliothek Die Deutsche Bibliothek lists this publication in the Deutsche Nationalbibliografie; detailed bibliographic data are available on the internet at http: / / www.dnb.de <?page no="5"?> Haus der Technik Fachbuch Herausgeber der Reihe Prof. Dr. Werner Klaffke Geschäftsführendes Vorstandsmitglied des Hauses der Technik e.V. Die Konkurrenzfähigkeit einer rohstoffarmen Volkswirtschaft hängt ganz wesentlich vom Faktor „Wissen“ ab. Verbunden mit kreativem Gestaltungswillen wird aus Wissen Kompetenz. Kompetenzvermittlung ist der zentrale Aspekt des Hauses der Technik, die weit über 80 Jahre schon praxisorientiert und disziplinenüberschreitend durch Tagungen, Symposien, Seminare und Workshops qualitativ hochstehend dargestellt wird. Damit arbeiten wir an den Grundlagen für neue Produkte und Dienstleistungen, deren Vermarktung zu Innovationen und damit zu Wertschöpfung führen. Mehr als 70% der erfolgreichen Innovationen, ob inkrementell oder radikal, entstehen aus der Verknüpfung häufig bereits bekannter Elemente, weshalb es geradezu essentiell ist, akademische Schubladen zu verlassen und die Elemente der Kompetenzen intelligent und bedarfsorientiert zu kombinieren. Das geschieht in branchenübergreifenden Innovationsnetzwerken und Technologieclustern, die sich in neuen Wertschöpfungsketten zusammenfinden. Neue Elemente der Netzwerkbildung belebt durch die zunehmende Digitalisierung der Arbeitswelt gesellen sich zu den traditionellen Informationsquellen, zu denen auch die vorliegende Publikation gehört. Die bewährten Haus der Technik Fachbücher befassen sich mit den wichtigen Themen der Technik, der Wirtschaft und angrenzender Gebiete, wie Medizintechnik, Biotechnik und neue Medien. Das Beste, das oft mühsam und mit viel Aufwand von den Veranstaltungsreferenten zusammengetragen wurde, wird damit einem größeren Fachpublikum zugänglich gemacht. Die Haus der Technik Fachbücher dienen den Teilnehmern als nützliches Nachschlagewerk und anderen Interessenten beim Selbststudium zu beruflichem Nutzen und Erfolg. <?page no="6"?> Preface According to ABI Research the international efforts to reduce CO 2 emissions and limit their contribution to global warming became more of an urgent priority this year, as evidenced by the signing of the Paris Climate Accord. The automotive industry is expected to do its share and reduce CO 2 emissions by 30-40% in the next decade. Which xEV powertrains will expand in each of the key international markets is the question of the moment. Future battery performance, durability, cost, and abuse tolerance are key to achieving cost competitiveness, and thus viability, for each hybrid/ electric vehicle powertrain. Due to these challenges the automotive industry has to face significant changes which will affect all its established fields. ABI Research has defined six transformative paradigms for the automotive industry over the next 25 years: • software-defined car • sensors and big data • connected car • cooperative mobility and Internet of Things • electrification • car sharing/ driverless cars While the first three phases are already underway, the latter three will start to drive the market forward within the next 10 years, according to the market research firm. Car manufacturers are currently revamping vehicles’ electronics and networking architecture to ensure every sub-system is connected and software-defined. Moving toward the next decade, the automotive industry will achieve cooperative mobility. Cars will communicate with not only each other but also infrastructures and environments. Electrification will then change the way consumers power their vehicles. And, lastly, car sharing and driverless cars will likely lead to market consolidation. In addition to this revolutionary path to a new kind of mobility the automotive industry is obliged to continue and to improve established vehicle technologies with combustion engines to fulfill the future requirements of CO 2 emissions. “On the way of the car into the future, there is no silver bullet, the entire drive train spectrum will be needed,” said Heinz - Jakob Neusser, VW development chief, at the Vienna Motor Symposium. And also the internal combustion engine has still potential [Automobil Industrie, May 11, 2015]. As published by Schaeffler they expect within the 120 million cars sold 56 percent of gasoline and diesel engines driven, mostly working in the 36 percent hybrid vehicles. The rest of about 9 percent are electric cars. This shows how Neußer lectured, "that innovation field 1 is of course optimizing the combustion engine". Therefore, the internal combustion engine, the electrical components and the transmission have to be considered coherently. " At the same time , both for 48 volt and for high voltage hybrid drive train to develop new transmission concepts " said Gutzmer, Schaeffler´s CEO. 48 Volt hybrid cars provide the way to reduce the fuel <?page no="7"?> Preface consumption by almost 25 percent at significantly lower cost than high-voltage hybrid concepts. „The combustion engine has not yet reached ist limits” said Rolf Bulander, Bosch. He explained how the drive train can be optimized by a comprehensive approach. This includes the direct fuel injection with 350 bar instead of 200 bar. And the CO 2 targets will lead to the introduction of water injection to gasoline engines. Bulander expects minimum 4 percent reduction of fuel consumption by this measure concurrently with higher power of the engines. In a new report on the prospects for 48V automotive systems, consultancy Frost & Sullivan forecasts that the Volkswagen Group will primarily lead in this area because of Audi’s 48V offering. The consultancy project states that by 2025, Volkswagen Group will have 48V volumes in excess of 1 million systems in North America and Europe combined, far exceeding its competition. The report, “The 48V Power-net Market in Europe and North America”, projects that by 2017, Audi and PSA will be the front-runners in Europe, while in North America, the major push is expected by the German OEMs. OEMs are looking for various means to reduce the CO 2 emissions required for 2020 and 2025. The 12V power-net can no longer easily sustain the increasing electrical load that present day top-end vehicles use, according to Frost & Sullivan. Any new addition to the electrical load will require an increase to the power-net capacity, so OEMs are considering migrating to a 48V power net, thereby using 2 voltages. The 48V power-net also manages to reduce vehicle weight, thereby reducing fuel consumption and CO2 emissions. Frost & Sullivan expects heavy-duty functions to port to the new 48V power net. In the medium-term (through 2020), Europe will be the front-runner in the migration to 48V primarily because of the absence of North American OEMs, according to the report. Even in the longer term (through 2025), Europe will continue to be the frontrunner in 48V primarily because of more lenient CO2 emissions in North America, thereby delaying the migration to 48V by American OEMs. Initial 48V applications will be those catering to powertrain, chassis, and to a lesser extent comfort and convenience. Frost & Sullivan expects features such as boosting and anti-roll stabilizers to be the first applications of 48V. A recent example is Audi’s use of a 48V subsystem to support an electric compressor in its RS 5 TDI competition concept. By 2025, however, more applications catering to chassis, powertrain, and comfort and convenience will feature as 48V applications, according to the report. These will include features such as electric power steering (EPS), electronic stability control (ESC), and air conditioning. A study of eco-driving behavior in hybrid electric vehicles (HEVs) by a team from Technische Universität Chemnitz (Germany) and the University of Southampton (UK) has found that simply providing drivers with a technology that has the potential for high energy savings i.e., a hybrid is not sufficient to result in high energy savings. Systems must be developed in a way that facilitates energy efficient behaviors. They found that eco-driving motivation does not guarantee ecodriving success. Their study showed that even among drivers who were highly motivated for eco-driving, the indi- <?page no="8"?> Preface vidual differences in applied ecodriving strategies were still substantial. Based on these results, the team presented a number of suggestions for the design of systems that facilitate ecodriving. A paper on their study is published in the journal Applied Ergonomics. According to Newswire, The Vehicles, many European cities are testing batteryelectric buses, and now Amsterdam has announced that it will convert its entire bus fleet. The city council and bus operator GVB have agreed that the first batch of 40 buses will be replaced by electric vehicles in two years, and by 2025 the entire fleet will be electric. The ferries over the Ij waterway between the city center and the Noord district will also be powered by electricity. “This project means we are saying goodbye to symbolic behaviour and pilot projects,” Transport Alderman Abdeluheb Choho told the Dutch newspaper Volkskrant. “We have decided to just do it, not to experiment with five buses.” The Dutch cities of Brabant, Utrecht and Maastricht also have pilot electric bus projects underway. Bus company Abellio, which is owned by the Dutch national railway company NS, has submitted a proposal to electrify the 300 buses operating in Limburg province. The book in hand was formed on the occasion of the 5 th conference “Electric & Electronic Systems in Hybrid and Electric Vehicles and Electrical Energy Management” organized by Haus der Technik e.V. Essen June 8 th and 9 th , 2016, in Wiesloch. Subjects and articles about the overall system of electrics/ electronics of Hybrid and Electric Vehicles and concepts of electrical energy management will be pointed out and discussed in detail. Approaches for Hybrid, Plug-In Hybrid and Electric Vehicles and E/ E architectures, charging systems, power electronics, and low voltage accumulators will be covered. <?page no="9"?> Preface We want to thank all the authors and speakers whose interesting technical contributions support the edition of this book. Furthermore, we thank Mr. Bernd Hömberg and his staff from Haus der Technik e.V. in Essen for planning and organizing the event, Mrs. Anita Koranyi and Mr. Matthias Wippler from expert-Verlag in Renningen for publishing the book and Mrs. Dr. Vera Lauer, Mr. Dr. Christian Amsel, Mr. Dirk Balzer, Mr. Prof. Dr. Ludwig Brabetz, Mr. Prof. Dr. Stephan Frei, Mr. Friedrich Graf, Mr. Prof. Dr. Hans-Georg Herzog, Mr. Dr. Jan Lichtermann, Mr. Dr. Marc Nalbach, Mr. Dr. Dieter Polenov, Mr. Dr. Hartmut Pröbstle, Mr. Dr. Tomas Reiter, Mr. Prof. Dr. Dirk-Uwe Sauer, Mr. Peter Schmitz and Mr. Dr. Marc Thele for their support and engagement in the program committee. Wiesloch, Juni 2016 Ottmar Sirch Dr. Carsten Hoff <?page no="10"?> Inhaltsverzeichnis Preface Carsten Hoff, Ottmar Sirch Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft ................... 1 Jürgen Schenk 1 Invited Speeches .......................................................................20 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles .................................................. 20 Lennart Löfdahl 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? .............................. 39 Bernd Peter Elgas 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components ............................................................. 47 Stefano Malfettani, Chiara Lodi, Antti Seitsonen, Pierre Bonnel 1A High Voltage Systems / Hochvolt-Systeme .............................58 1A.1 Continued High Voltage System Development ........................................ 58 Alexandra Nafari, Robert Eriksson 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung / Dresden’s bus route 79 turned into full electric - Opportunity and challenge ........................................................................ 68 Alexander Bunzel, Ronny Petersohn, Bernard Bäker 1B 48V of the future - new functions and possibilities/ 48V der Zukunft - Neue Funktionen und Möglichkeiten ........84 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen ...................... 84 Daniel Sebasti-o, Rainer Knorr, Mohamed Ayeb, Ludwig Brabetz 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger ............................................................. 95 Jürgen Ogrzewalla, Edoardo Pietro Morra, Johannes Moritz Maiterth, Philip Griefnow, Thorsten Schnorbus <?page no="11"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator ................ 108 Mike Bassett, Jonathan Hall, Benjamin Hibberd, Stephen Borman, Simon Reader 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions................... 122 Lawrence Alger, Bart van Moergastel, Olaf Herrmann, Sebastian Visser 2A Methods for Invehicle Network Development / Methoden der Bordnetzentwicklung ......................................131 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net .................................................................... 131 Michael Winter, Julian Taube, Andreas Stückl, Hans-Georg Herzog 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements ........................... 142 Thomas Wersal, Sören Schörle 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures...................................................................... 153 Kathrin Geiger, Markus Hennig, Stefan Schwertner, Christian Bauer, Hans-Georg Herzog 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data ................................................................................ 172 Roman Ließner, Ansgar Dietermann, Klaus Lüpkes, Bernard Bäker 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools............. 188 Doug Kolak, Christian Shaffer, Boris Marovic, Puneet Sinha 2B High Voltage Energy Storage / Hochvolt-Speicher ...............198 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications.................................................................... 198 Max Falk, Christian Jung, Bernard Bäker 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie......................................... 213 Sebastian Socher, Claudius Jehle, Ulrich Potthoff 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications / Einflussfaktoren auf den Entwurf von Hochvolt-Batterien für mobile Anwendungen ................................ 225 Felix Frank, Jörg Wilhelm, Dieter Schramm <?page no="12"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System......................... 246 Claudius Jehle, Fabian Hampel, Frank Steinert, Ulrich Potthoff 3A Vehicle Power Supply Architecture / Energiebordnetz-Architektur ..................................................257 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems ............................................ 257 Bastian Hartmann, Björn Mohrmann, Armin Warm, Peter Schmitz 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen / 12+12V and 12+48V: a modular approach for components and electric architectures ......... 272 Olivier Coppin 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen.......................... 288 Martin Jaiser 3B Safe Power Supply / Sichere Energieversorgung.................299 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries............................................................ 299 Jörn Albers, Ingo Koch 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit ....................... 307 Ralf Gemmerich, Kadir Aytemuer, Ulrich Siebel, Klaus Lange, Tobias Kerner, Oguzhan Balandi, Ludwig Brabetz 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden .................................................. 318 Michael Kiffmeier, Stephan Frei 4A Low Voltage Energy Storage / Niedervolt-Speicher .............336 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery .............................................. 336 Matthias Kuipers, Markus Jansen, Monika Kwiecien, Dirk Uwe Sauer 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods ........................................... 349 Monika Kwiecien, Philipp Schröer, Matthias Kuipers, Dirk Uwe Sauer <?page no="13"?> 4B E/ E for autonomous driving / E/ E für Autonomes Fahren....366 4B.1 Electric power consumption on use case AD “Automated Driving”.... 366 Ludwig Ramsauer, Bernhard Schmid, Vincent Vahée 4B.2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving................................ 387 Peter Grabs, Sebastian Dörnbach, Frédéric Holzmann, Udo Hornfeck 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD ......................................... 398 Jean-Luc Augier, Thorsten Huck, Ahmet Kilic, Wolfgang Müller, Gabriele Pieraccini 5A Power Electronics / Leistungselektronik...............................412 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters............................................................................ 412 Ajay Poonjal Pai, Tomas Reiter, Martin Maerz 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW........................ 428 Florian Wein, Robert Christopher Burns 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) .............................. 439 Martin Brüll, Philip Brockerhoff, Franz Pfeilschifter, Hans-Peter Feustel, Wilhelm Hackmann 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars ........................... 453 Ugo Ghisla 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor........................................................................................ 462 Ikenna Nwaoko, Stephen Turner, Wayne Maddison, Tim Spearman, Andreas Hubert, Dai Pearce 5B Energy Management / Energiemanagement .........................472 5B.1 Concept of a decision system for an operating strategy in a cybernetic energy and power management .................................... 472 Joachim Fröschl, Stefan Kurtz, Michael Winter, Julian Taube, Timur Nuritdinow, Hans-Georg Herzog 5B.2 Backend-basierte Fahrstrategie zur Antriebsstrangsteuerung durch Vernetzung ..................................................................................... 483 Franz Pellkofer, Friedrich Graf, Stefan Grubwinkler, Stephan Ollinger, Peter Gunreben <?page no="14"?> 5B.3 State of the art in optimal control of series hybrid electric vehicles taking account of driveability .................................................................. 498 Conny Tempelhahn, Stephan Uebel, Bernard Bäker 5B.4 ConnectedPowerManagement Monitor as a view into a cybernetic energy and power management - An isomorphic tool design concept........................................................ 526 Joachim Fröschl, Alexander Eppelein, René Wendler, Ergun Yavuz, Hans- Georg Herzog 6 Poster Session / Posterausstellung.......................................533 6.1 Kommunikation innerhalb einer 48V/ 12V-Komponente am Beispiel einer Kühlmittelpumpe ........................................................ 533 Tobias Binder 6.2 Electric assisted turbocharger, Cross-Charger ® - turbo by wire ......... 541 Holger Gödeke, Ernst Knorpp, Christian Köster 6.3 Evaluation of transient longitudinal dynamics of future conventional and electrified vehicles...................................... 552 Stephan Schiffer, Andreas Wilde, Andreas Kain, Emilia Doer, Maximilian Helbing, Bernard Bäker The Authors / Die Autoren .................................................................572 <?page no="15"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Juergen Schenk Einleitung Ich will Ihnen die Trends und Megatrends in der Automobiltechnik vorstellen und die globalen und lokalen Herausforderungen, die uns dabei begegnen. Die Fahrzeuge der Zukunft werden mit noch vielfältigeren Lösungen als heute alle Kundenerwartungen erfüllen. Ich begebe mich mit Ihnen auf einen Streifzug durch die Geschichte der Elektromobilität und zeige Ihnen, wie wir uns bei Daimler den Anforderungen, die ein Kunde an ein Elektroauto hat, gestellt haben. Eine immer wieder gestellte Frage ist die nach der Herkunft des Stroms - außer den klassischen Energiequellen nimmt hier auch die Architektur ein immer wichtigeres gestalterisches Element ein. Hierzu erläutere ich den aktuellen Stand der Energieverbräuche und der verfügbaren Energiequellen. Die Entwicklung von Elektrofahrzeugen birgt viele Freiheiten, weil es noch kein festes Regelwerk gibt. Diese Freiheiten haben uns gelehrt, dass die meisten Innovationen nicht innerhalb der klassischen Disziplinen, sondern sozusagen an den Grenzflächen bzw. in den Schnittmengen entstehen. Diese Interdisziplinarität bringt uns neue Erkenntnisse, sie gestaltet den Fortschritt und beschleunigt unseren Erkenntniszugewinn. Bild 1: Emission: impossible, Inhaltsübersicht 1 <?page no="16"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Trends und Megatrends Bild 2: Trends und Megatrends, Hype-Cycle nach Gartner Eine bekannte Analysemethode für Trends und Megatrends sind die so genannten Hype-Cycles nach Gartner. Danach gibt es von der Geburt eines Trends bis zur industriellen Realisierung Höhen und Tiefen. Bezogen auf die Elektromobilität herrscht Unsicherheit, ob der Hype gerade beginnt oder schon vorüber ist. Auch wir sind uns nicht absolut sicher an welcher Stelle das Thema aktuell einzuordnen ist, wir wissen aber auch, dass viele Technologien, die durch das Tal der Desillusionierung gehen, oft kurz danach einen schnellen Wiederanstieg erleben. Wir bereiten uns mit unseren Elektroautos mit hohem Engagement darauf vor, die Veränderung mitzugestalten. Wir tun das mit dem festen Bewusstsein, dass uns die eine oder andere Überraschung erwartet und freuen uns auf die spannende Zeit des Wandels. 2 <?page no="17"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Strukturelle Trends verändern das automobile Umfeld Bild 3: Herausforderungen in der Automobilindustrie Es verändert sich Vieles auf unserer Welt, was den Bedarf nach neuen Mobilitätslösungen beeinflusst: Die Weltbevölkerung wächst. Der Verkehrsbedarf und das Verkehrsaufkommen steigen sehr stark. Das Umweltbewusstsein ist überall vorhanden. Die Rohstoffe sind begrenzt, und der Klimawandel ist das bestimmende Thema der letzten fünf oder sogar der letzten zehn Jahre. Weil die Weltbevölkerung wächst, und ausgehend davon, dass wir zum Beispiel in Deutschland 600 Fahrzeuge je 1.000 Bürger haben und es in China momentan nur ca. 60 sind, sind wir sicher, dass spätestens, wenn sich in China ein ähnlich hohes Mobilitätsbedürfnis entwickelt, wir mit den alten Rohstoffen und der alten Versorgung nicht mehr so einfach zurechtkommen werden. Es gibt sicherlich Möglichkeiten, zusätzliche Energiequellen zu erschließen, aber die Wahrscheinlichkeit, dass dabei die Kosten dort bleiben, wo sie heute sind, schätzen wir als sehr niedrig ein. 3 <?page no="18"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Unser Weg zur emissionsfreien Mobilität Bild 4: Der Weg zum emissionsfreien Fahren Wir werden die Mobilität der Zukunft so gestalten, dass unsere Kunden keine Einschränkungen hinnehmen müssen. Deshalb planen wir von der konventionellen Technologie über verbrauchsärmere Fahrzeuge, bessere Antriebs-Technologien und die Hybridisierung bis hin zur Plug-In-Hybridisierung, die es erlaubt, mit einem Fahrzeug, zwischen 30 und 80 Kilometer emissionsfrei zu fahren. Erst bei größeren Distanzen schaltet sich dann der Verbrennungsmotor zu. Der Blick auf die Entwicklung von Städten und Metropolen zeigt, dass die Umweltbelastung durch Lärm und durch Abgase nur durch eine einzige Technologie vermindert werden kann: emissionsfreies Fahren mit elektrischen Antrieben! Deshalb und hierfür entwickeln wir Elektrofahrzeuge, Plug-In Hybride und Fahrzeuge mit Brennstoffzellen-Technologie. Mit batterieelektrischen Fahrzeugen können in naher Zukunft Reichweiten von über 500 km dargestellt werden. Nachladezeiten werden sich dann auf deutlich unter einer Stunde reduzieren. Wir arbeiten an Technologien die sich kontinuierlich weiterentwickeln auf Ladezeiten von unter 10 min / 100 km. Natürlich muss in allen Fällen die dafür notwendige Infrastruktur parallel dazu installiert werden. 4 <?page no="19"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Geschichte der Elektromobilität Bild 5: Elektroauto Entwicklung bei Daimler seit den 70er Jahren Die Geschichte der Elektromobilität ist bereits 131 Jahre alt, also ein Jahr älter als der „offizielle“ Geburtstag des Automobils, denn die ersten Fahrzeuge, in Fahrmobile umgewandelte Kutschen ohne Pferde, waren Elektrokutschen. Es war viel leichter, mit Blei-Akkumulatoren und einem Elektromotor aus der Industrie eine Kutsche zu mobilisieren als einen Verbrennungsmotor einzubauen. Deshalb gab es in den ersten Jahren des mobilen Wandels vor gut 125 Jahren viele Elektroautos. Der Strom war damals aber so teuer, dass die Menschen sich ab der Verfügbarkeit von Verbrennungsantrieben für diese entschieden. Noch bis zum Ersten Weltkrieg fuhr die Elite - insbesondere in den Metropolen der Welt - nach wie vor elektrisch, weil diese Fahrzeuge eine viel komfortablere und ruhigere Mobilität boten. Nach dem Ersten Weltkrieg verschwand die Elektromobilität fast vollständig und tauchte erst in den 70er Jahren wieder auf. Trotz zahlreicher vielversprechender Studien und Konzepte entstanden keine kundentauglichen Produkte. Erst seit 2008 mit der Verfügbarkeit von leistungsfähigen elektrischen Energiespeichern gibt es wieder eine nennenswerte Entwicklung des Themas. Die Großindustrialisierung der Lithium-Ionen-Batterietechnologie mit ausreichender Energiespeicherkapazität und einer guten Lebensdauererwartung eröffnet uns heute neue Möglichkeiten für Elektromobilitätsanwendungen. 5 <?page no="20"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Kundenanforderungen an Elektrofahrzeuge Die Erfüllung von Kundenerwartungen steht bei der Produktentwicklung an erster Stelle. Unsere Befragungen ganz unterschiedlicher Kundengruppen ergaben zwei Topthemen: Reichweite und Ladezeiten. Preis und Batterielebensdauer folgen auf Platz drei und vier. Bild 6: Elektromobilität - Kundenanforderungen, Befragungsergebnisse Bild 7: Tagesfahrleistungen in unterschiedlichen Märkten Bei der Tagesfahrleistung können wir drei unterschiedliche Verhaltensmuster erkennen: das Mobilitätsverhalten auf Inseln, in mittelgroßen Staaten und in großen Flächenstaaten. Auf Inseln liegt die durchschnittliche Fahrleistung bei 80% der Kunden unter 40 Kilometern pro Tag, in Staaten wie Deutschland oder Frankreich liegen 80 Prozent der täglichen Fahrleistung zwischen 50 und 60 Kilometern. In großen Flächenstaaten dagegen fahren die Menschen im Mittel mehr als 100 Kilometer pro Tag. Mit diesem Wissen über das Mobilitätsverhalten unserer Kunden sind wir in die Gestaltung unserer Fahrzeuge eingestiegen. 6 <?page no="21"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Ergebnisse der Produktentwicklung Bild 8: Elektroauto Entwicklung seit den 70er Jahren In den 70er Jahren präsentierten wir unseren technologisch sehr fortschrittlichen Transportbus mit Wechselakkus und einer Reichweite von 70 Kilometern bei einer Höchstgeschwindigkeit von 65 km/ h. Allerdings waren die Herausforderungen beim Wechseln der Energiespeicher, der Ladevorgang und das Fahrzeuggesamtgewicht nur bedingt kundentauglich. Wir haben an der Technologie weitergearbeitet und 40 Jahre später stehen wir mit unserer in Serie gefertigten B-Klasse Electric Drive bei einer Höchstgeschwindigkeit von 160 km/ h und einer Reichweite von 200 Kilometern, ein Quantensprung gegenüber allen bisherigen Versuchen. Hiermit übertreffen wir den ermittelten Mobilitätsbedarf deutlich. Bild 9: Elektroauto Entwicklung seit den 70er Jahren + A-Klasse E-CELL 7 <?page no="22"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Produktbeispiel, smart fortwo electric drive Der smart fortwo electric drive ist das Produkt für urbane und agile Mobilität. Dieses Fahrzeug war bereits zu Beginn seiner Entwicklung in den 90er Jahren für die Mobilität in der Stadt geplant. Das Fahrzeug hatte bereits damals in der Basisarchitektur, ab dem ersten Entwurf, die Unterbringung einer Batterie als Energiespeicher vorgesehen. Der Elektroantrieb sitzt auf der Hinterachse und die Batterie im Unterboden. Ladedose, Onboard-Lader, Klimatisierung und Heizung wurden optimal integriert. Ein gelungener Entwurf mit guten Genen für zukünftige ultrakompakte Fahrzeuge. Bild 10: Produktbeispiel Smart fortwo electric drive 2012 Zum Start der neuen Lösung konnte der erste smart fortwo electric drive 100 Stundenkilometer schnell fahren, er hatte 20 Kilowatt Leistung, 135 Kilometer Reichweite und beschleunigte von 0 auf 60 in 6,5 Sekunden. Geplant mit 500 Stück, um zu lernen, haben wir am Ende des Projekts 2.105 Stück davon verkauft. Diese Nachfrage hat uns überrascht, wir mussten die Menge vervierfachen. Auch hier standen wir im regelmäßigen Kontakt mit unseren Kunden. Alle Ihre Rückmeldungen haben uns ermutigt. Ihre Rückmeldungen und unsere eigenen Erkenntnisse haben wir genutzt um das Produkt gezielt weiterzuentwickeln. Wir haben die Höchstgeschwindigkeit, die Spitzenleistung, das Drehmoment und die Reichweite erhöht. Heute können Sie mit dem smart fortwo electric drive 125 Stundenkilometer schnell fahren, die Spitzenleistung liegt bei 55 Kilowatt, die Reichweite bei 145 Kilometern und die Beschleunigung von 0 auf 60 km/ h liegt unter 5 Sekunden. 8 <?page no="23"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 11: Kenndaten smart fortwo electric drive 2009 und 2012 Das Beschleunigungsverhalten eines Elektrofahrzeugs ist sehr bemerkenswert. Ein Journalist, der bei einer unserer Testfahrten beteiligt war, hat es so empfunden und formuliert: Wie ein „Tritt in den Hintern“. Genauso soll es sein. Kontinuierliche Verbesserung als Grundhaltung Während in der „alten Welt“ die Geschichte und die Möglichkeiten des Rückblicks Sicherheit vermitteln, weil man immer wieder nachahmen und verbessern kann - und das ist weit verbreitet gibt es in der Elektromobilität keine Chance zum Abschreiben. Bei einer Technik, die gerade fünf Jahre alt ist, muss man seine teilweise ernüchternden - Erfahrungen selbst machen. Deshalb heißt unsere Grundhaltung, Kundenrückmeldungen regelmäßig zu erfassen und ernst zu nehmen. Kontinuierliche Verbesserung als Grundhaltung ist die zweitwichtigste Disziplin der Ingenieure. Und wir sind davon überzeugt, dass unsere Elektroautos, die stetig optimiert werden, unsere Kunden zufrieden und glücklich machen werden. 9 <?page no="24"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 12: Kundenanforderungen und Rückmeldungen regelmäßig erfassen Zusätzlich ist es unser Bestreben unser Vorgehen und unseren aktuellen technischen Stand permanent zu hinterfragen, nach Neuem Ausschau zu halten und schneller zu lernen als unser Umfeld. Bei der Umsetzung der letzten fünf Projekte haben wir nicht weniger als 42 bewusste Experimente durchgeführt. Wir sind davon überzeugt, dass wir uns durch dieses bewusste und mutige Forschen und Lernen hervorragend auf die elektromobile Zukunft vorbereitet haben. Produktbeispiel, B-Klasse Electric Drive Bild 13: B-klasse Electric Drive 10 <?page no="25"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Mit der B-Klasse Electric Drive konnten wir ein weiteres Mal im Kompaktwagensegment den aktuellen Stand des technologischen Fortschritts zu unseren Kunden bringen. Mit einer Reichweite von 200 km und einer Beschleunigung von 0 auf 100 km/ h in nicht mehr als 7,9 s zählt das Fahrzeug in seinem Segment zu den performantesten und agilsten. Regenerative Energiequellen Bild 14: Woher kommt der Strom? Nun zu der - wirklich wichtigen - Frage, woher denn der Strom für die Elektrofahrzeuge kommt. Ich möchte die Sorge, dass für die Elektromobilität die Atomkraftwerke wieder angeschaltet werden müssen oder der Strom aus Gas- und Kohlekraftwerken kommen müsste, an dieser Stelle zerstreuen. Die auf der Erde geerntete regenerative Energie betrug 2014 ca. 600 TWh, damit ließen sich fast 300 Mio. PKW mit einer Jahresfahrleistung von 10.000 km / Jahr elektrisch betreiben. Der Bestand auf der Welt lag 2014 bei ca. 600.000 Elektrofahrzeugen. 11 <?page no="26"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 15: Und woher kommt der Strom? Solarenergie und Windenergie Pro Quadratmeter kommen wir in Mitteleuropa auf durchschnittlich 1.000 Kilowattstunden Sonnenenergie. Mit Solarzellen, Windkraftwerken und weiteren regenerativen Energien kann schon heute der weltweite Energiebedarf für die Elektromobilität abgedeckt werden. Mit Solarzellen erreichen wir Wirkungsgrade von ungefähr zehn Prozent, das heißt, mit einem 15 Quadratmeter großen Carport kann man 1.500 Kilowattstunden pro Jahr erzeugen. Bei einem Verbrauch von 15 Kilowattstunden für 100 Kilometer erzeugt ein Carport mit 15 Quadratmetern pro Jahr Energie für 10.000 Kilometer Fahrstrecke. Und das entspricht in etwa der Fahrleistung eines kompakten Elektroautos. Für eine Million Elektrofahrzeuge mit einer Jahresfahrleistung von 10.000 km wird eine Jahresenergie von 1,5 bis 2,0 Terawattstunden benötigt. Schon 2015 wurden in Deutschland ca. 38 TWh Solarenergie geerntet, in etwa das Zwanzigfache dessen, was eine Million Elektrofahrzeuge benötigen würden. Bei der Windenergie sieht die Bilanz noch besser aus, hier liegt die jährliche Energieernte im Bereich von 86 TWh. Eine Energieproblematik für die Elektromobilität ist hier definitiv nicht zu erkennen. Veränderungen und Innovationen Zukünftige Entwicklungen und Trends zeigt die Megatrend-Map des Zukunftsinstituts. Die vier wesentlichen Trends Neo-Ökologie, Urbanisierung, Mobilität und Connectivity möchte ich näher betrachten. Diese vier Trends bilden sich in einer Vielzahl von neuen Themen ab, die uns heute und in Zukunft noch erheblich beschäftigen werden. Wir gehen davon aus dass in der Zukunft auf Basis dieser Trends Ökosysteme für alle Mobilitätsarten entstehen werden. 12 <?page no="27"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 16: Wie geht’s weiter, welche Veränderungen sind zu erwarten? Konnektivität und Mobilität Betrachten wir die Themen Konnektivität und Mobilität. Niemand ahnt, dass ein Elektroauto auch in der kleinsten Ausführung etwas kann, was viele große Luxuslimousinen nicht bieten: Ein Elektroauto kann klimatisieren, also heizen und kühlen, ohne Emissionen zu erzeugen. Das ermöglichen ein elektrischer Klimakompressor, ein Heizelement, ein elektrischer Energiespeicher und eine Verbindung zum Internet. Der Speicher ist so groß, dass die Energie, die entnommen wird, um eine Fahrgastzelle abzukühlen, verschwindend gering ist. Hängt das Elektroauto gar an der Steckdose, kann es dafür die Energie aus dem Netz nutzen. 13 <?page no="28"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 17: Vehicle Homepage - Komfort-Services Das bedeutet, mit einem Smartphone kann nicht nur die Route geplant werden, es bietet auch die Möglichkeit, sich ein Bild davon zu machen, wie viel Energie in dem Elektroauto steckt. Über das Smartphone können auch eine Abfahrtszeit und eine Wunschtemperatur aus der Ferne eingestellt werden. Das ist ein ganz besonderer Komfort. Stellen Sie sich vor, Sie sitzen im Straßencafé, trinken einen Cappuccino und denken: „In zehn Minuten steige ich in mein Auto ein, und ich möchte es dabei schön kühl haben, 22 Grad kühl.“ Bevor Sie Ihre Rechnung bezahlen, teilen Sie über Ihr Smartphone dem Fahrzeug diesen Wunsch mit. Wenn Sie dann im Fahrzeug ankommen, ist dieser Wunsch in Erfüllung gegangen. Das bietet heute noch nicht einmal jede Oberklasse-Limousine. Und das gibt es natürlich auch für die kalte Jahreszeit, dann als Heizungsoption. Architektur und Mobilität Zur Entwicklung und Erprobung der Schnittstelle zwischen Architektur und Mobilität ging es in einem gemeinsamen Projekt mit Prof. Sobek in Berlin. In einem Plusenergiehaus mit den dazu passenden Elektrofahrzeugen wurde diese Schnittstelle gemeinsam entwickelt. Das Haus versorgt sich selbst mit Energie über Wärmepumpen und Solarzellen und produziert einen Jahresenergieüberschuss für 10.000 Kilometer Fahrleistung eines Elektroautos und einen zusätzlich für ein E-Bike. 14 <?page no="29"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 18: Schnittstelle zwischen Architektur und Mobilität Der Energiespeicher im Haus und das Auto sind verbunden. Die Konnektivität ermöglicht es dem Fahrzeug, jederzeit Energie aus dem Haus zu entnehmen, aber auch umgekehrt Energie zurück zu geben, wenn das Haus Energie benötigt und das Elektroauto über mehr Energie als benötigt verfügt. Das neue an dieser Schnittstelle: Auto und Haus stehen in permanentem Kontakt miteinander und jederzeit können über das Haus und über die Endgeräte Informationen bereitgestellt werden. Die nächste Generation dieser architektonischen Schnittstelle und Technologie ist bereits realisiert und bewohnt. In der Zukunft werden Ökosysteme für Elektromobilität entstehen, die die Möglichkeiten der neuen Technologien noch weitergehend nutzen werden. Plugged oder unplugged, AC / DC - konduktives und induktives Laden Laden ist für alle Elektrofahrzeugbenutzer ein wichtiges Thema. Bisher muss beim Elektroauto muss zwar immer nur der Stecker eingesteckt werden, jedoch ist dies bei Regen oder allgemein schmutzigen Umgebungen nicht optimal. 15 <?page no="30"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 19: Plugged oder unplugged, mehr Komfort durch induktives Laden Deshalb heißt die nächste Entwicklungsstufe definitiv UNPLUGGED. Die A-Klasse E-CELL konnte bereits 2011 in Berlin am Plusenergiehaus über eine induktive Lade- Parkplatzstelle über Nacht geladen werden. Das Navigationsinstrument leitet das Auto an die Lade-Parkplatzstelle. Sobald über die Onboard-Navigation die richtige Position erreicht ist, beginnt der Ladevorgang vollautomatisch. Kein Ein- und Ausstecken. Keine Gedanken darüber, wie die Energie in das Fahrzeug kommt. So wird das Thema Energieaufnahme zum Komfortmerkmal. Zukünftige Elektrofahrzeuge werden dieses Merkmal sicher an Bord haben. Prognoseversuch zur weiteren Entwicklung der Elektromobilität Ich wage zum Abschluss eine Prognose, die angesichts der Vielzahl an Modellen und Parametern so unsicher ist wie jede andere Vorhersage. Der dominante Parameter sind die Batteriekosten je Kilowattstunde. Während in 2009 die Batteriesystemkosten noch bei 1000€/ kWh lagen haben sich diese zwischenzeitlich exponentiell fallend weiterentwickelt. Auf Basis von Technologieverbesserungen und Stückzahlerhöhungen haben sich diese zwischenzeitlich auf Werte von um die 200€/ kWh weiterentwickelt. Dieser Trend setzt sich noch fort, so dass optimistische Prognosen für die nächste Dekade von Werten unter 100 €/ kWh ausgehen. 16 <?page no="31"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Bild 20: Entwicklung der Energiespeicherkosten Auf Basis dieser Annahmen und der zu erwartenden zusätzlichen Verbesserung der Technologien bei Elektromotoren, Spannungswandlern und der Ladetechnik, kann davon ausgegangen werden, dass reine Elektroantriebe in der nächsten Dekade bezüglich Performance, Reichweite und Kosten mit den weiterentwickelten Verbrennungsantrieben gleichziehen werden. Das aktuelle Wachstum seit 2009 kann der folgenden Grafik entnommen werden. Quelle: ZSW, http: / / www.zsw-bw.de Bild 21: Weltweite Neuzulassungen Elektrofahrzeuge von 2008 bis 2015 17 <?page no="32"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Sollte der Trend der Marktentwicklung sich so fortsetzen, kann durch eine Extrapolation des Trends in die Zukunft davon ausgegangen werden, dass zum Ende der nächsten Dekade mehr als die Hälfte aller Neuzulassungen elektrifiziert sein werden. Zusammenfassung der Erkenntnisse Bild 22: Zusammenfassung Lassen Sie mich zusammenfassen: Gesellschaft, Energieversorgung und Mobilitätstechnik verändern sich gemeinsam - Eines kann nicht ohne die Anderen. Während dieser Veränderungsphase bestehen die alten und neuen Mobilitätsangebote nebeneinander. Es wird keine schnelle und eindeutige Entscheidung geben. Diese fällt je nach Mobilitätsbedürfnis möglicherweise bei einem Zweitwagen anders aus als bei einem Erstwagen. Wir bei Daimler sind darauf vorbereitet und freuen uns, wenn wir unseren Kunden für jeden Wunsch das passende Produkt bereitstellen können. Die Energieversorgung können wir nicht beeinflussen, auch nicht die Veränderungen und Fortschritte in der Architektur. Wir entwickeln und produzieren die aus unserer Sicht passenden Produkte und Dienstleistungen, die der Kunde von uns erwartet. Wichtig ist es hierbei, nicht zu vergessen, dass an einer solchen Veränderung immer auch alle Wissenschaften beteiligt sind. Und deshalb lohnt es sich, aus seinem Wissens-Turm herauszuschauen und mit anderen in Kontakt zu treten. Die meisten Veränderungen finden an den Grenzen und in den Schnittmengen der Wissenschaften statt. 18 <?page no="33"?> Emission.impossible - Unser Weg in die automobile Zukunft Wir sind davon überzeugt, dass Energiebereitstellung und Infrastruktur lösbar sind. Wir gestalten und begleiten die Veränderungen mit unseren Möglichkeiten, denn wir wollen diesen Wandel unterstützen. Die Dienste zwischen Fahrzeug, Architektur und Endgeräten werden enorme Beschäftigungsfelder generieren. Für die Architektur ist es wichtig, sich mit kabelloser Übertragungstechnik von Energie zu beschäftigen. Möglicherweise ist das innovative Haus der Zukunft eines, bei dem das Elektroauto und die notwendige Energieinfrastruktur mit einbezogen sind. Die Community der Elektromobilität wird das sehr begrüßen und ich selbst freue mich bereits auf diese Zukunft. Denn nur mit einem ganzheitlichen Ansatz für Fahrzeuge, Architektur, Infrastruktur und Umweltrahmenbedingungen wird es gelingen, elektrisches und emissionsfreies Fahren als vollwertige Mobilitätsalternative zu etablieren. Eine spannende Zeit wartet auf uns, wir sind neugierig, gut vorbereitet und freuen uns auf die herausfordernde und emissionsfreie Zukunft. Quellen, Literaturhinweise und Links Megatrend Maps Zukunftsinstitut, www.trend-update.de/ megatrend.map Hype cycle gartnergroup Plusenergiehaus Prof. Dr. Werner Sobek, ILEK, Daimler AG Daimler 360º Fakten (Nachhaltigkeitsbericht 2014), Daimler AG, 2014 Statistiken Agentur für Erneuerbare Energien Global Wind Statistics 2011 ZSW 2015, http: / / www.zsw-bw.de 19 <?page no="34"?> 1 Invited Speeches 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Lennart Löfdahl Prologue A vast amount of the world production of oil is consumed by the transport sector, and hence, a large quantity of emissions may be derived to road going vehicles. Reduced fuel consumption and energy-efficiency have thus for years been an overall target for all OEMs (Original Equipment Manufacturer), and promising energy-efficient vehicles are constantly launched. Vehicle Aerodynamics integrated with Thermal Management are two fundamental topics which play a key role in developing, controlling and minimizing of the driving resistance. So the subject of this paper is to illuminate the role of Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in the energy optimization process. For hybrid and electrical vehicles, with narrow margins in this process, the influence from these disciplines is strongly accentuated. Figure 1: An energy flow chart for a road going vehicle. (All figures given should be viewed as approximate.) 20 <?page no="35"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles 1. Introduction A suitable starting point for a discussions on energy-efficiency is the general energy flux of a road going vehicle. In Figure 1, such a flow chart is shown, and although the figure is quite universal it may be observed that approximately 70 % of the supplied total energy disappear as heat losses while the remaining 30 % is used to overcome the driving resistance. In Figure 2, focus is on the mechanical energy losses, and these are commonly divided into different parts: aerodynamic drag, rolling resistance, inertial forces and gravitation. Note that in the equation below the aerodynamic drag is a function of the vehicle shape and velocity, while the remaining three terms are all mass-dependent. (The energy consumption spent on auxiliary equipment is not included.) Figure 2: The main parts composing the driving resistance. An estimate of the mechanical energy needed to overcome aerodynamic drag and rolling resistance for a passenger car is shown in Figure 3. It may be observed that the rolling resistance and the aerodynamic drag are of approximately the same magnitude up to about 70 km/ h. However, above this velocity the aerodynamic drag increases with the square of the velocity, so at 240 km/ h the aerodynamic drag is about five times as large as the rolling resistance. Of course, this means that the aerodynamic drag is important at higher velocities, however, with the current oil prices the aerodynamic drag cannot be neglected even at lower velocities. A more comprehensive discussion may be found in e.g. Hucho [1]. 21 <?page no="36"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 3: Aerodynamic drag and rolling resistance as a function of velocity, Vdovin [2]. Figure 3 constitute a cornerstone in the discussions on fuel consumptions, but to mimic the fuel consumption of a vehicle used in everyday transport a number of driving cycles have been developed. The NEDC (New European Driving Cycle) has so far been generally accepted, however, due to deviations between the fuel consumptions reported by the OEMs and real driving experience an extension of the NEDC cycle is under way, the WLTP (World Harmonized Light Vehicle Test Procedure). Test Cycle (WLTC) Figure 4: Comparison of the NEDC and WLTP, Schütz [3]. In Figure 4 and in Table 1, the NEDC and WLTP driving cycles are compared, and it is obvious that the WLTP cycle requires longer driving time and higher velocities. 22 <?page no="37"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Table 1: A comparison of the NEDC and the WLTP driving cycles, Schütz [3]. For hybrid and electrical vehicles the acceleration term is of special interest since under certain conditions this term might become negative for instance during recuperation of energy. Meaning that this can significantly improve the energyefficiency and as has been shown by Schütz [3] the importance of vehicle aerodynamics and thermal management is strongly accentuated under these conditions. Schütz [2] has made a comparison of the percentage impact from aerodynamic drag for different vehicle categories driven according to the NEDC, the WLTP and the WLTP with recuperation. Table 2 below shows the data of the three vehicle categories. Table 2: Vehicle properties used to compute the aerodynamic impact on CO2 emissions, Schütz [3]. As can be seen in Figure 5, for the NEDC cycle the aerodynamic contribution to the complete energy cycle is 38.0 % for the micro car, 32.5 % for the compact car, and 24.0 % for the luxury model. Applying the WLTP cycle, these values increase due to the higher velocities up to 42.2 %, 36.4 % and 27.3 %, respectively. Assuming that these vehicles will be able to recuperate 50 % of energy in the WLTP cycle the impact due to aerodynamic resistance increases further, up to 50.7 %, 44.6 % and 34.5 %, respectively. So in terms of WLTP, it is possible to conclude that the influence from aerodynamics and thermal optimization will be more dominant as compared other road loads. 23 <?page no="38"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 5 : Aerodynamic proportion of total road load using NEDC (left), WLTC (middle), and WLTP with recuperation, Schütz [3]. To summarize, because of a radical change in design philosophy and driving cycles, low aerodynamic drag is and will be a key parameter for improved energy-efficiency, and in the optimizing process an interplay between vehicle aerodynamics and thermal management will be a pre-requisite. To sort out the division between vehicle aerodynamics and thermal management, Figure 6 shows a classification of the two related topics. The vehicle aerodynamic parts are clearly oriented towards performance in terms of top speed, acceleration and braking. Safety issues like stability, dirt distribution and, splash and spray, also fall in the aerodynamic category, while thermal management is oriented towards an optimization of the vehicle operation under different driving cycles. 2. Vehicle Aerodynamics In Figure 7 it is illustrated how the three main contributions to the total drag of a passenger car may be divided. The streamlined Bugatti in the figure is used as an image, and the magnitudes of the different drag contributions apply to modern passenger cars. Furthermore, the magnitudes specified should be considered as guidelines, and a tolerance must be accepted, but in spite of this it is evident that the major drag contribution may be derived to the under-body, wheel and wheel-houses, 30 + 25 = 55 %, while approximately 45 % originate from the vehicle shape. 24 <?page no="39"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 6: Classification of linked topics Vehicle Aerodynamics and Thermal Management. So from an aerodynamic point of view, much work is left to be done on rotating wheels, in the wheel-houses and along the under-body, since it is in these areas where the largest pay-backs can be expected. Much new technology, active and reactive flow control are needed to further reduce the total drag. Most commonly the upper part of the vehicle is developed in collaboration between stylists and aerodynamicists, and the similarity between different categories is surprising as can be seen in Figure 8, where a photo montage of the shapes of three different Mercedes models, C, E and S-Class, respectively, is shown. A comparison of different brands gives basically the same result, and the reason is, of course, the overall requirement of low drag and controlled downforce together with comprehensive work made using Wind tunnels and CFD (Computerized Fluid Dynamics). 25 <?page no="40"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 7: The aerodynamic drag divided into different parts of a vehicle. It is evident that the rotating wheels and the connected wheel-house flows give the largest single contribution to the aerodynamic drag, and for that reason much work has been performed on trying to understand and optimize the complex flow fields created in these areas. A vast number of indirectly related phenomena are linked to the wheel rotation, since it strongly influences the flows which have an impact on cooling flow, sound generation and contamination. Figure 8: A photo montage of three different categories of Mercedes. Note that the models are inverted in size, composed from the Daimler image library. 26 <?page no="41"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 9: Front wheel and wheel-house, without and with wheel-deflector, Dimitriou & Klussmann [6]. A simple device which early was shown to have a substantial influence on the rotating wheel flow fields are wheel-deflectors, which usually are located in front of the wheel-house as is shown in Figure 9. Already in 1991 Mercker et.al. [4] presented an experimental investigation on wheel-deflectors, and later in 2004 Sebben [5] conducted CFD computations on similar devices. Both works confirmed the importance of wheel-deflectors on lowering the aerodynamic drag. The recent developments in experimental techniques and CFD have made it possible to conduct both wind tunnel and numerical experiments on rotating wheels and wheel-house flows under most realistic condition. Pioneering works have been reported by e.g. Dimitriou & Klussmann [6], Landström et al. [7] & [8], and Wäschle [9]. In Figure 10 the fundamental vortex systems on rotating wheels are illustrated from the latter reference. A common denominator and conclusion of all these works is that details like tyre tread, suspension arms and different rim designs, are most significant for the total flow field under the vehicle, and thus, also for energyefficiency. Figure 10: An illustration of the vortex systems around a rotating and a fixed wheel in a wheel-house, Wäschle [9]. Both directly and indirectly, the rotating wheels give an important contribution to the total aerodynamic drag. To sort out the different contributions to the flow field, Figure 11 shows a two-dimensional picture of all forces acting on a rotating wheel, Vdovin 27 <?page no="42"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles [2]. Moreover, there is an aerodynamic resistance that is acting on all vehicle parts that is rotating - this is the aerodynamic resistance moment, also known as “ventilation resistance” or “pumping losses”, and this moment counteracts the wheel rotation. The ventilation resistance moment is originating from the fact that a rotating wheel is moving in the air, but since it is not a force it is usually un-accounted for in the aerodynamic drag coefficient. Figure 11: Forces acting on a rotating wheel, Vdovin [2]. A number of investigations comparing rim designs and the way they affect the drag and lift of the vehicle have been conducted, see e.g. Landström et al. [7] & [8], and it has been shown that the design of a wheel rim has a large influence not only on a local wheel-house flow but also on the under-body, cooling flow and the base wake pressure of the vehicle. Generally it may be concluded that rims with larger covered areas were found to be more favourable in terms of aerodynamic drag. Tyres are equally important for the aerodynamic drag of the vehicle. Since the tyres are made of rubber they deform under the influence of vehicle weight and distributed inertial forces that are acting on them when the vehicle is moving, Vdovin [2]. This means that not only the shape of the tyre varies with velocity but also the relative height of the wheel axle changes. Figure 12 shows three different deformation types that occur to the rotating tyre. Another area where tyre designs are extremely important is the numerical simulation of wheel rotation. Nowadays, CFD simulations are often used by vehicle manufacturers to complement the wind tunnel tests and sometimes even to completely replace them. 28 <?page no="43"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles (a) (b) (c) Figure 12: Tyre deformations due to inertial forces: (a) radial expansion; (b) axial compression; (c) vertical lift, Vdovin [2]. For long-haul trucks the problems are slightly different. Large front wheel areas are exposed to the on-coming flow, and since most heavy trucks operate with a typical average yaw angle of 2-4 degrees large drag generating, separated regions are created in the vicinity of the wheels. Figure 13 shows an example of such a flow, Söderblom et.al. [10], the yaw angle of the vehicle is zero degree, but the incoming flow under the vehicle is deflected so each front wheel operates under a significant yaw angle. This creates large separated regions and an increase in the aerodynamic drag. Wheel-defectors are for trucks efficient. Figure 13: Local velocity magnitude near the front wheel of a long-haul truck, from Söderblom et.al. [10] A look at the under body geometry would suggest that a flat surface would be a preferable form from an aerodynamic drag perspective, for instance the old Lotus Elite shown in Figure 2 has a completely flat under-body. However, the problem is not so simple, since there are many parameters influencing the under-body flow and a number of boundary conditions need to be satisfied. Typically, cooling flows and hot exhaust systems cannot be covered by body panels. But also aero acoustics is an issue since most under-body panels are manufactured in thin plastic laminate, and they have a tendency to vibrate strongly at certain velocities generating 29 <?page no="44"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles unwanted sound sources. (The Lotus Elite of Figure 2 was an extremely noisy plastic vehicle.) In Figure 14 the under-body of an Audi is shown and the areas for drag reduction are identified, Hucho [1]. All figures given in the figure are estimated, and should be considered with some suspicion since they are small and might fall within tolerance of the measuring technique used. The aforementioned wheel deflectors seem, however, to have a strong influence on the whole under-body flow and it is evident that wheel deflectors play a crucial role in the overall drag reduction process. Figure 14: Body panels and identified areas for tentative drag reduction on an Audi, Hucho [1] A more spectacular application of the under-body flow is the diffuser that is used on racing and high performance road cars. Figure 15 shows an example of this, the rear end of a Lotus Evora GT3 with an accentuated wing and a large diffuser. The aerodynamic principle of a diffuser is based on the pressure difference occurring along the vehicle. Maximum pressure is in the front stagnation point and the lowest pressure in the wake behind the car, the base pressure. A rear wing is beneficial in the downforce context since it lowers the base pressure; (but it also increases the aerodynamic drag). For high performance cars, the ground clearance is normally quite small, and as compared to the ambient pressure a low pressure region is formed under the vehicle. Following the governing equations of fluid dynamics; the minimum pressure occurs just before the diffuser, and then, there is a pressure recovery in the diffuser up to the level of the base pressure. A correct matching of the 30 <?page no="45"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles rear wing and the diffuser is a very efficient way to achieve a downforce on the rear end, and today most race and high performance cars are using this principle. Figure 15: The rear end of a Lotus Evora GT3 with an highlighted rear wing and a quite large diffuser, Christoffersen et.al. [11]. Passive flow control in terms of optimal streamlining has been around for more than 100 years and is improving constantly. Active control is the term used to define an active change of the fluid flow by some outer device, for instance opening or closing of a channel. The third concept is often referred to as re-active flow control where some feed-back loop is utilized for an optimal function of the device, for more details see Löfdahl & Gad-el-Hak [12]. The latter, more advanced control mechanisms, are currently entering the automotive sector. Many prestigious high performance cars have had flow control devices for a number of years, and further optimizations are on its way. From the aerodynamic perspective, these devices may be classified as re-active, and Porsche shown in Figure 16 is an example of a late design with movable rear wing and front splitter is shown. Figure 16: An active controlled design of a moveable rear wing, Porsche image library. 31 <?page no="46"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles In Figure 17 the influence from a rear wing on the total pressure distribution on the rear end of an Audi A7 is shown, from Mayer & Wickern [13]. Noteworthy is the elliptic behaviour of the flow, see the governing equations, which is illustrated through the influence of the activated wing on the total pressure distribution in the lower figure. Figure 17: Pressure distribution on Audi A7 with and without the rear wing, from Mayer & Wickern [13]. 3. Thermal management A traditional cooling module, as shown in Figure 18, consists of an air-intake, usually located in the frontal stagnation zone, and a number of heat exchangers followed by a fan system. In the figure a Volvo truck engine with the traditional cooling arrangements is shown and on this model there is one big fan driven by the crankshaft. However, the evolution of cooling modules points towards the use of one or more fans which are preferably driven by electrical motors. 32 <?page no="47"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 18: Components of a standard cooling module, Volvo GTT image library. The cooling flow or cooling drag is an example where vehicle aerodynamics and thermal management interact strongly. As shown in Figure 19, the cooling flow might be divided into three parts: the first and most simple is the flow (red) that goes into the air-intake and then passes the radiator on its way to cool the engine compartment. The second flow (green) is sweeping over the hood and is influenced by front geometry and could possible interacts with hot-air out-lets, and the last, most complicated, part (blue) is the disturbed flow going under the vehicle. The latter interacts strongly with bumper/ spoiler, rotating wheels, wheel-house geometries and leaking flows of the hot-air. In later years, the cooling drag has become more and more important because it constitutes a larger portion of the total aerodynamic drag. Efficient streamlining has meant that the total drag coefficient, for an ordinary passenger vehicle, today has decreased from typically 0.40 down to 0.30, and the cooling drag part might be as high as 12 - 16 % for a passenger car, and about 3 - 5 % for a long-haul truck. Figure 19: The three components of the so-called cooling flow. 33 <?page no="48"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Requirements on the design of cooling packages have increased drastically over recent years, and today it is a requirement that the cooling system should meet the functional requirement for the radiator, oil cooler and condenser etc. even at an early stage of the design process. In addition, new demands of using driving cycles like the NEDC and WLTP require that transient loads are much more central than previously. Usually so-called one-dimensional (1D) tools based on streamline theory, e.g. the KULI Manual [14], have successfully been used for the design of whole cooling packages. These methods assume a 1D air flow through the different cooling components, and each different part in the cooling system is assumed to generate a specific pressure drop. For different load distributions, the components are dimensioned using for instance empirical input data, see Wille et.al. [15]. To improve the 1D methods three-dimensional (3D) CFD data are used as input values as a complement to the empirical data so transient load distributions can be considered early in the design phase. The importance of the cooling air-intake is quite clear since most new prestige passenger cars have today some kind of active flow control in terms of air-shutters for optimizing the cooling flow exactly to the amount necessary for the driving situation. So at higher cruising speed, a smaller amount of cooling flow is needed as compared to a driving situation with low ram flow, the air-shutter is then closed improving the over-all flow of the vehicle. Figure 20 shows the flow on a Mercedes with closed air-shutter. Figure 20: Active controlled air-shutter on a Mercedes, Daimler image library. For HEV and electrical vehicles it is a well-known fact that the available power and capacity of lithium-ion-batteries is strongly dependent on the operating temperature. A low temperature limits the driving range, especially under winter conditions; while a too high temperature accelerates the ageing process and influences the thermal stability of the battery materials. As is shown in Figure 21, a HEV consists, in principle, of at least five different thermal systems with un-known operating conditions and temperatures. 34 <?page no="49"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles For warming up the battery package at low ambient air temperature, the relatively small amount of waste heat from the electric powertrain must be integrated with the heat flux from the combustion engine, and tentatively also from the exhaust system. The cooling from the A/ C system will be essential for the battery package at high ambient temperatures. In addition, the battery itself produces heat when loaded so for battery climate control the driving cycle of the vehicle must be considered. Taken all together there are most stringent requirements on the control system for the temperature in the battery compartment since all related system components must be modelled under strongly transient conditions. A pioneering work for system optimization on HEV was conducted by Hopp et.al. [16] who studied thermal simulation of high-performance battery systems by analysing the cooling system of a HEV sports car (Porsche). Their simulation model of the full vehicle was divided into individual simulation sub-models which were all coupled. The sub-models include the thermal-electrical battery model, fluid cooling system model, refrigerant circuit model and the power train model. Particularly high-load cycles such as race-tracks were modelled and analysed. Figure 21 shows also the different temperature range that need to be optimized and the challenge is to correctly optimize for different driving cycles were the battery and electrical motors generate different heat fluxes depending on the ambient temperature. Figure 21: Principle sketch of the different thermal systems in a hybrid vehicle, Volvo Cars image library. 35 <?page no="50"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles 4. Concluding remarks and future outlook Today hardly any car producer launches models with a drag coefficient higher than 0.30, and a glance at the history of vehicle aerodynamics, Hucho [1], shows that the process for reducing the drag coefficient from 0.45 down to modern figures took approximately fifty years. In the process, driven by energy crises etc., more streamlined cars have been developed and the next step in the evolution is to focus on improvements the under-body flows and in this optimization include re-active flow control. A question in all the discussions concerning energy-efficient vehicles is if the dream value of 0.20 on the total drag coefficient is realistic? Modern experimental facilities including large wind and climate tunnels and advanced CFD technologies have opened up the possibilities to significant reductions in the drag coefficient. The recently presented Mercedes concept IAA (Intelligent Aerodynamic Automobile), shown in Figure 22, is an interesting example of this. By introducing a number of reactively controlled devices the drag coefficient has been reduced to 0.19. Certainly below the “dream-value”, and this Daimler concept is only the first in a row of new launces to come. A short video of the model may be found at: https: / / www.youtube.com/ watch? v=OvH46eOn_kM 36 <?page no="51"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles Figure 22: Mercedes concept IAA, Daimler image library 6. References [1] Hucho W-H.; “ Aerodynamik des Automobils“, ATZ/ MTZ-Fachbuch, Vieweg Teubner, ISBN 978-3-528-03959-2, 2005. [2] Vdovin, Alexey; „Numerical and Experimental Investigations on Aerodynamical and Thermal Aspects of Rotating Wheels“, Ph.D. Thesis at Chalmers Univerity of Technology, Nr. 3927, ISBN 978-91-7597-246-6, 2015. [3] Schütz, Thomas, „WLTP - On the increased Immportance of Aerodynamics and Impact on Development Procedures, 16th FKFS Symposium, 15-16 Mars, 2016. [4] Mercker E., Breuer N., Berneburg H., Emmelmann H.J., “On the Aerodynamic Interference Due to the Rolling Wheels of Passenger Cars”, SAE-Paper 910311, 1991 [5] Sebben S.; “Numerical Simulations of a Car Under-body: Effect of Front-Wheel Deflectors”, 2004 SAE World Congress Detroit, Michigan, March 8-11, 2004-01- 1307 2004. [6] Dimitriou, I. & Klussmann, S.; “Aerodynamic Forces of Exposed and Enclosed Rotating Wheels as an Example of the Synergy in the Development of Racing and Passenger Cars”, SAE Technical Paper 2006-01-0805, 2006. [7] Landström, C., Löfdahl, L. & Walker, T.; “Effects of Ground Simulation on the Aerodynamic Coefficients of a Production Car in Yaw Conditions”, SAE Technical Paper 2010-01-0755, 2010. [8] Landström, C., Löfdahl, L. & Walker, T.; “Detailed Flow Studies in Close Proximity of Rotating Wheels on a Passenger Car”, SAE Technical Paper 2009- 01-0778, 2009. 37 <?page no="52"?> 1.1 Vehicle Aerodynamics and Thermal Management in Future Hybrid and Electrical Vehicles [9] Wäschle, A. "Numerische und experimentelle Untersuchung des Einflusses von drehenden Rädern auf die Fahrzeugaerodynamik", Dissertation, Expert Verlag, Stuttgart, 2006. [10] Söderblom, D., Elofsson, P., Hjelm, L. & Löfdahl, L.; ”Wheel Housing Aerodynamics on Heavy Trucks”, ECI - The Aerodynamics of Heavy Vehicles III: Trucks, Buses and Trains, 2010. [11] Christoffersen, L., Söderblom, D. & Löfdahl, L., Hill, R., Kerr, L., "Wing-Diffuser Interaction on a Sports Car", SAE-Paper 2011-01-1433, 2011. [12] Löfdahl, L., & Gad-el- Hak, M.; “The MEMS Handbook/ Applications”, CRC Taylor & Francis, ISBN 0-8493-9139-3, 2006. [13] Mayer, W. & Wickern, G.; “Aerodynamics and Aeroacoustics of the New Audi A6 and A7”, FKFS Symposium, Paper 211, 2011. [14] Magna Powertrain; “KULI Manual / Theory”, KULI Version 8.0, Steyr, 2009. [15] Wille,S., Maier,H., Koller ,A, Widdecke,N. & Wiedemann, J.; “Complementary use of 1D and 3D tools in the early stage of the automotive cooling system development process”, FKFS Symposium, Paper 213, 2011; [16] Hopp H., Wiedemann J., Lemke T., & Widdecke N.; Thermal simulation of highperformance battery systems, 13 th FKFS Symposium, Stuttgart, 2013. 38 <?page no="53"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? Bernd Peter Elgas Abstract Continues growth of urbanization, CO2 emission regulation and increasing dust pollution will lead to a demand of Zero emission mobility in cities and metropoles. Electrification of all kind transportation systems will be one key element in the future. Commercial vehicles like public transportation buses and systems had there paradigm change already. E-mobility will be the right answer. Nevertheless the Zero Emission transportation systems need to show a positive business case over live time. Combined with the challenging requirements of commercial vehicles the task of the near future will be the development of professional solutions on the Supplier but also on OEM level. 1 Trends und Auswirkung urbaner Mobilität Die Bevölkerungsentwicklung und Urbanisierung lassen Metropolen mit großen Verkehrsherausforderungen entstehen. Durch die Bevölkerungsentwicklung und den damit entstehenden Zentren wird der Mobilitätsbedarf ständig zunehmen, sich aber auch ändern. Das Verkehrswesen gilt als mit Abstand wichtigste Infrastrukturaufgabe, da es alle gesellschaftlichen Ebenen betrifft. Neben dem steigenden Bedarf an Mobilität gibt es aber weiteren Entwicklungen zu reklamieren. Der neue Stadtmensch möchte nicht nur schnell und pünktlich von A nach B kommen. Kommunikation wird ein weiterer Schlüsselbegriff werden. Internetzugang, Vernetzung und Kommunikation, gerade während der Fahrt von A nach B wird gefordert. Weiterhin ist zu erkennen, dass die Attraktivität von ÖPNV zunimmt. Die Nutzung der öffentlichen Verkehrsmittel ist schick geworden. Den Anforderungen an den öffentlichen Personennahverkehr werden auf Seiten der OEMs entsprechende Produkte gestellt werden, die die kommenden Anforderungen erfüllen. 39 <?page no="54"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? Der Wechsel in Richtung der alternativen Antriebe ist eingeleitet. Es wird erwartet, dass bis 2030 ca. 70% der Stadtbusse mit Zero Emission Antrieben ausgestattet sein werden. Es gilt den Wechsel in die elektrische Antriebstechnik mit neuen Komponenten, Systemen und Fahrzeugen zu gestalten. Der Einsatz modernster Kommunikations- und Vernetzungsmethoden wird natürlich auch vor dem Stadtbus nicht haltmachen. Der Einsatz von Fahrerassistenzsystemen hin zu autonom fahrenden Fahrzeugen wird den Stadtverkehr sicherer und effizienter machen. NO EMISSIONS, NO ACCIDENTS, NO OWNERSHIP Die verkehrstechnische Funktionsfähigkeit wird ein zentraler Standortfaktor im Städtewettbewerb sein und ist Schlüsselfaktor für die Wettbewerbsfähigkeit. Sie basiert auf einem attraktiven, umweltfreundlichen und effizienten ÖPNV. Bild 1: Städtische Strukturherausforderung 2 Aktionsradien und Betriebsszenarien am Beispiel Stadtbus Mit der erwarteten Umstellung des ÖPNV auf emissionsfreie Antriebe ändert sich auch das Nutzungsprofil der Fahrzeuge. Kann man heute mit einer Tankfüllung Diesel das Fahrzeug 2 Tage nutzen, wird in der Zero Emission Welt die Nachladestrategie und Infrastruktur von größter Bedeutung für die Betreiberstrategie werden. Batteriefahrzeuge haben wegen der kosten- und gewichtsintensiven Batterieausstattung einen kleineren Aktionsradius. Im Winter entfällt die Abwärme des Retarder oder der Einsatz von Zusatzheizungen, die mit Diesel betrieben werden. Im Sommer ist der Bedarf an Leistung zur Klimatisierung zu nennen. Serienreife Nachladeeinrichtung sind erst in der Entwicklung und Standardisierung Dennoch gibt es Licht am Ende des Tunnels der Elektromobilität. 40 <?page no="55"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? Die Entwicklung von Hochvoltbatterien schreitet mit riesigen Schritten voran. Batterien mit einer Kapazität, die einen problemlosen Tageseinsatz gewährleisten werden, sind für Mitte des nächsten Jahrzehnts angekündigt. Der punktgenaue und einsatzoptimierte Betrieb von Brennstoffzellen wird die Lücke zwischen den emissionsfreien Stadtbussen und den konventionellen Dieselfahrzeugen weiter schließen. Mit der erwarteten Standardisierung von Ladesystemen wird ein Baukasten verschiedener Hersteller entstehen und eine Interoperabilität sicherstellen. 3 Anforderungen an den Zero Emission Stadtbus Zu den erforderlichen neuen Entwicklungen zählen Beispielsweise die Hochvolt- Topologie (HV-Topologie), der Einbau von elektrischen Baugruppen anstelle der konventionellen Komponenten, Erfüllung der Lebensdaueranforderungen von 10 Jahren bzw. 600 Tkm Kilometer und vieles mehr. Natürlich müssen die Fahrzeuggröße, die Bauräume sowie die benötigten Leistungen bei der Entwicklung der Busse berücksichtigt werden. Bild 2: Schematischer Aufbau eines HV Bordnetzes für einen Elektrobus Unterschiede zwischen PKW und Stadtbus lassen sich an der Größenordnung folgender Zahlen festmachen: • Betriebszeit 20h/ Tag -> Tagesstrecke bis zu 300 km • Energieverbräuche im Bereich von 1 - 3 kWh/ km je nach Gefäßgröße und klimatischer Situation • Leistungsanforderungen bis zu 250 kW für die Vortriebsbeschleunigung • Durch die Ausdehnung bis zu 21m ergeben sich Herausforderungen an eine aufwendige Verkabelung 41 <?page no="56"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? • Komplexe Vernetzung der Steuergeräte mittels CAN Verbindungen • Kühlmittelvolumen 150l • Fahrgastkapazität bis zu 190 Personen Neu ist an dieser Stelle auch die Einführung einer Ladeschnittstelle zum Nachladen der Fahrzeuge. Mit dieser Schnittstelle kommen mehrere neue Herausforderungen ins Spiel, die in der allernächsten Phase dekliniert werden müssen. Momentan gibt es verschiedene Leuchturmapplikationen und erste Realisierungen an welchen der weitere Handlungsbedarf gespiegelt werden kann. Im folgenden ist stichpunktartig die Bandbreite der verschiedenen Anforderungen und Möglichkeiten aufgezeigt. • Opportunity charging o Ladeleistungen liegen bei etwa 300kW o Kommunikation zwischen Fahrzeug und Ladestation mittels Wireless LAN o Verbindungsherstellung mittels Pantograph: Der bewegliche Teil kann dabei sowohl in der Infrastruktur als auch auf dem Fahrzeug montiert sein. o Kontaktierung gemäß ECE R 100 mittels 4-pol Verbindung o Die offene Fragestellung der einfachen Positionierung der Fahrzeuge relativ zum Ladesystem im täglichen Dauerbetrieb bedarf einer weiteren Verfeinerung. • Depot charging o Steckerladung bis 150kW o Einsatz des Combo2 Stecker, der auch in der PKW Industrie (zum heutigen Stand) bis 200A eingesetzt werden kann. Eine Erweiterung der Stromtragfähigkeit ist unter Diskussion. o Eine Sicherstellung der Anforderungen ECE R 100 ist systemmäßig gegeben. • Induktives Laden o Das induktive Laden bildet potentiell beide Leistungsbereiche ab, hat aber eine kontaktlose Energieübertragung. 42 <?page no="57"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? o Vom PKW herkommend gibt es Systeme mit 3,5 - 7 kW, in den Hochleistungsbereichen werden Leistungen von 200 kW induktiv übertragen. o Die offene Fragestellung ist auch hier, die einfache Positionierung zum erfolgreichen Kontaktieren. Ein einfaches Konzept muss für den täglichen Serienbetrieb definiert und entwickelt werden. Vorgestellte Konzepte bedürfen einer weiteren Verfeinerung. Damit die Energie mit einer sehr hohen Leistung in der gegebenen Effizienz übertragen werden kann, muss auch der Energiespeicher entsprechend ausgelegt sein. Leistungen im Bereich von 300kW führen sehr schnell zu hohen Kühlanforderungen, die von den HV-Batterien und dem Kühlsystem beherrscht werden müssen. Auf der anderen Seite müssen die Temperaturwechsel von den Batteriezellen auch über 10 Jahre ertragen werden. Das EOL Kriterium liegt langläufig bei ca. 20% Energieverlust über die 10 Jahre Betriebszeit. Der Vorteil der hohen Ladeleistungen verbunden mit kleineren Batteriegrößen ist die Tatsache, dass Batterien im Moment relativ teuer sind, der Aufwand für Laden und Kühlen geschuldet. • Batterien für Opportunity charging o Batterien mit einer sehr hohen Zyklenfestigkeit und einer enorm hohen Kühlleistung um die Temperaturzunahme bei der Ladung auszugleichen. o Die Batterie muss auf die benötigten Leistungsspitzen der Antriebe ausgelegt sein. o Für ein optimiertes Opportunity charging System werden C-Raten im Bereich von 3 - 10 angedacht. o Energieinhalte müssen mit den Strecken und möglichen Verfügbarkeitsszenarien der Betreiber abgestimmt sein. • Batterien für Depot charging o Installation der größtmöglichen Energie, die wirtschaftlich und gewichtsseitig dargestellt werden kann. o C-Raten beim Laden und Leistungsbereitstellung für die Antriebssystem sind normalerweise unkritisch. o Kühlanforderungen sind moderat. Wenn man nun in die Zukunftsszenarien der Batterie und Zellentwicklung schaut erkennt man einen Trend zu einem enormen Anstieg der installierbaren Energie verbunden mit einem Preisverfall durch die rasche Verbreitung von e-mobility auch im PKW Bereich. Es ist daher die Erwartungshaltung, dass die Anforderungen der hohen Ladeleistung im Stadtbusbereich durch konzentrierte Ladestrategien abnehmen und die Reichweiten der Fahrzeuge enorm zunehmen werden. 43 <?page no="58"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? Bild 3: Ausblick 2025, die Batterieentwicklung wird die Notwendigkeit einer dezentralen Ladeinfrastruktur dramatisch reduzieren 4 Baukastenentwicklung als Schlüssel zum Business case In einem Zero Emission Stadtbussystem als Beispiel eines elektrisch betriebenen Nutzfahrzeuges gibt es aus System- und Komponentensicht einige Weiterentwicklungen einzufordern. Folgende Themenkreise wird es in den nächsten Jahren seitens OEM aber vor allem auch seitens der Tier1 Lieferanten für den Nutzfahrzeugbereich zu bearbeiten gelten: • HV Speicher o Batterien als ein Schlüssel zur e-mobility, müssen für den Nutzfahrzeugmarkt so bereitgestellt werden, dass die erweiterten Anforderungen an den Energieinhalt und die Nutzungsprofile eines kommerziellen Fahrzeuges erfüllt werden kann. • Ladesysteme o Interoperable Ladesysteme sowohl für die Infrastrukturseite, als auch für die On-board Seite o Komponenten gemäß den entstehenden Standardisierungen, die in der Arbeitsgruppe DKE 353.0.10 gestartet wurden. o Weiterentwicklung der aktuelle Positionierverfahren mit dem Ausblick kommender autonomer Systeme 44 <?page no="59"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? • Nebenaggregate o Kosteneffiziente Nebenaggregate, die aus den Industriebaukästen abgeleitet werden können, müssen den kostenoptimierten Einstieg in die Automotive-Industrie schaffen. o Qualifizierung von Industrieunternehmen für den Automotivesektor muss weiter voranschreiten, da Nebenaggregate für Nutzfahrzeuge nur bedingt aus dem PKW Bereich abgeleitet werden können. o LV Bordnetzversorgung als Ersatz für die Lichtmaschinen in einer entsprechenden Leistungsklasse (kaskadierbar bis zu 600A, 28V) • Generische Anforderungen der Automobilindustrie muss für die Klasse der 750V übernommen und bereitgestellt werden. o Sicherheitsanforderungen aus der ECE-R 100 o Komponentenanforderungen gem. LV123 Spannungslage HV_3 o Umgebungsanforderungen ISO 16750 o IP-Schutzgrade ISO 20653 o Einbauort (Gewährleistung der Zugänglichkeit nur für das geschulte Fachpersonal) o Neue Verlegewege der Hochvolt-Leitungen (HV-Leitungen) o Einhaltung der EMV-Anforderungen für großflächige HV Bordnetze o Einhaltung der erlaubten max. Fahrzeughöhe und eine optimiert Gewichtsverteilung 5 Zusammenfassung und Ausblick Der Wandel hat begonnen, die Elektromobilität ist im Bereich der Stadtbusse keine Frage mehr. Die Aufgabe hat sich gewandelt. Der nächste Schritt muss die Bereitstellung eines Baukasten seitens der Zulieferindustrie werden, der folgenden Eckpunkte verinnerlicht: • Komponenten für eine Stadtbus-Spannungslage, die abgeleitet von dem PKW Baukasten weiter hinzu größeren Spannungen entwickelt wird. • Aggregate mit einer Leistungsklasse, die in Nutzfahrzeugen Verwendung finden können. • Verbesserte Methoden zur schnelleren Lebensdauerabsicherung von Komponenten. 45 <?page no="60"?> 1.2 Electrification of commercial vehicles - Quo vadis? • Lebensdauer gemäß den Anforderungen an kommerziellen Fahrzeuge • Standardisierungen von Schnittstellen, die interoperabel sind, damit sowohl der Zuliefermarkt, als auch der Nutzer eine breitere Basis bekommt. Eine weitere Herausforderung ist die Tatsache, dass die Spanne zwischen zwei technologischen Sprüngen immer kleiner wird. Deswegen muss, neben Der oben beschriebenen Aufgaben für Zulieferindustrie und OEM, die angestrebte Baukastenlösung so offen sein, dass schnelle Entwicklungszyklen folgen können. Die entstehenden Systemlösungen dürfen weder zu disruptiven Änderungen führen, noch die eingeführten Lösungen komplett in Frage stellen. Bild 3: Der Stadtbus der Zukunft wird sich weiterentwickeln Die technologische Entwicklung schreitet voran und wird zu neuen (noch nicht erwarteten) Lösungen führen. Eine starke und innovative Zulieferindustrie ist gefordert um gemeinsam mit den OEM die schnelle und richtige Antworten auf die kommenden Fragestellungen zu geben. 46 <?page no="61"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components Stefano Malfettani, Chiara Lodi, Antti Seitsonen, Pierre Bonnel Abstract The transport sector is the second largest source of GHG emissions in the EU with road transport being responsible for more than two thirds of transport-related GHG emissions. Passenger cars alone represent around 12% of total European CO 2 emissions. The EU has adopted a range of policies aiming at lowering emissions from the transport sector. This paper focuses on the latest developments in the European eco-innovation scheme for reducing CO 2 emissions from vehicles, with a focus on electrical components. The European eco-innovation scheme is a part of the legal framework to reduce the CO 2 emissions from vehicles. To help manufacturers to meet their CO 2 emissions targets, Regulation (EC) No 443/ 2009 and Regulation (EU) No 520/ 2011 provide the opportunity to take into account CO 2 savings from innovative technologies, ‘eco-innovations’, which cannot demonstrate their CO 2 -reducing effects under the Type 1 test procedure used for vehicle type approval. The process for approving applications for eco-innovations is illustrated: application, official assessment, Decision publication and type approval certification. In order to analyse the overall procedure, LED (Light Emitting Diode) technology is taken as relevant examples. The paper presents how a simplified reproducible and wide applicable testing procedure has been defined. The differences between the comprehensive methodology and the simplified approach are identified. The impact of different eco-innovations fitted to one vehicle on the total CO 2 savings is also briefly discussed. 1 Introduction The European Union (EU) is committed to reducing greenhouse gas emissions (GHG) under the Europe 2020 Strategy [1] and the Kyoto Protocol's second period (2013-2020). The second biggest source of GHG emissions in the EU is the transport sector; in particular road transport is responsible for more than two thirds of transportrelated GHG emissions [2]. Transport is the only sector that increased emissions in the EU over the period 1990-2012: an increase of over 14 %, yet with a downward trend since 2007 [3]. Passenger cars alone represent around 12% of total European CO 2 emissions [4]. A range of policies aiming to lower emissions from the transport sector has been adopted by the EU [5]. For example, the EU legislation sets binding 47 <?page no="62"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components CO 2 emissions targets for new passenger car (M1) and light commercial vehicle (N1) fleets [6, 7]. In 2015, newly registered cars were required to emit no more than an average of 130 grams of CO 2 per kilometre (gCO 2 / km), expressed as fleet average per car manufacturer. In 2021, the objective for all new cars is 95 grams of CO 2 per kilometre. Compared with the 2007 fleet average, the 2015 and 2021 targets represent reductions of 18% and 40% respectively. Light commercial vehicle (N1) fleets are also required to meet average fleet target of 175 gCO 2 / km from 2017 and 147 gCO 2 / km from 2020. The technical procedures to assess the CO 2 performance of cars and vans in Europe are twofold. First, the traditional laboratory test based on a driving cycle (currently the New European Driving Cycle, NEDC) provides the CO 2 emissions under reference conditions. Because the NEDC and other elements of the testing procedure didn't allow to catch the actual vehicle performance [8-13], additional procedures the so called eco-innovation scheme [14, 15] - have been proposed to assess the performance of technologies whose effects cannot be observed or quantified properly while driving the vehicle on the laboratory Type 1 test, e.g. electrical consumption under real-word conditions or the use of ambient energy sources. Applications for eco-innovations may be submitted by either vehicle manufacturers or components suppliers. The application must include the necessary evidence that the eligibility criteria are fully met, including a methodology for measuring the CO 2 savings from the innovative technology [14]. One of the eligibility criteria is that the minimum reduction achieved by the innovative technology has to be 1 g CO 2 / km; this minimum threshold (MT) can be reached also combining technologies with similar technical features and characteristics (technology package). The decision to approve the technology as eco-innovation shall specify the information required for the certification of the CO 2 savings, and may be used by manufacturers for the purpose of certifying the CO 2 savings as part of the type approval process. The total contribution that a manufacturer may take into account for reducing its specific emissions target in a given calendar year is 7 gCO 2 / km. For the quantification of the CO 2 savings of the innovative technologies, the approved methodologies have to be used [14]. Two types of methodologies have been defined within the legislative framework: the simplified approaches, based on predefined functions and average data, and the comprehensive methodologies, defined with the use of extensive vehicle and hardware testing. In order to facilitate a wide use of the eco-innovation scheme, methodologies for the quantification of the CO 2 savings should be based on simple, stable, reproducible and general procedures. Another important aspect is the combination of approved methodologies for the evaluation of the total CO 2 savings when a vehicle is fitted with more than one eco-innovation. To accomplish these needs, this paper presents how the methodologies for the evaluation of the CO 2 savings have been modified to reach a more simplified testing procedure. The differences between comprehensive methodology and simplified approach are identified and a relevant example on LED lighting is presented. The impact of different eco-innovations fitted to one vehicle on the total CO 2 savings is also briefly discussed. 48 <?page no="63"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components 2 Methods 2.1 Legal background Regulation (EU) No 725/ 2011 and Regulation (EU) 427/ 2014 establish a procedure for the approval and certification of innovative technologies for reducing CO 2 emissions from passenger cars and light commercial vehicles pursuant to Regulation (EC) No 443/ 2009 and Regulation (EU) No 510/ 2011. These Regulations specify the eligibility criteria and set out the procedures. The Technical Guidelines for the preparation of applications for the approval of innovative technologies [16] provide additional information on how to prepare the applications as well as practical examples of potential technologies and testing methodologies. At the end of March 2016, seventeen applications for eco-innovation have been approved, seven applications are under assessment and several applications are expected to be submitted within the near future. The currently approved technologies concern the improvement of electrical and mechanical components, the storage and use of wasted energy and the use of potential energy. The application for an approval of an innovative technology as eco-innovation has to include a testing methodology which is suitable to quantify the CO 2 saving effect of the technology. The methodology has to provide accurate and verifiable results. In principle, a measurement, a modelling approach or a combination of both may be used. Two types of methodologies have been defined: simplified approaches, based on predefined functions and average data, and comprehensive methodologies, defined with the use of extensive vehicle and hardware testing. A mixture of the ‘comprehensive methodology’ and the ‘simplified approach’ is in principle possible. A list of approved eco-innovative technologies and their corresponding testing methodologies is presented in Table 1. Both simplified approaches and comprehensive methodologies are normally based on input data which represent values for mean European conditions. Table 1. Summary of approved eco-innovative technologies and corresponding type of methodology (as of February 2016) Eco-innovative technology Applicant Type of methodology LED lighting AUDI AG Comprehensive Efficient alternator Valeo Equipments Electriques Moteur Simplified Engine compartment encapsulation Daimler AG Comprehensive Navigation-based preconditioning of battery state of charge Robert Bosch Car Multimedia GmbH Comprehensive LED lighting Automotive Lighting Reutlingen GmbH Simplified 49 <?page no="64"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components Efficient alternator Denso Corporation Simplified Battery charging solar roof Webasto Roof & Components SE Simplified Efficient alternator Robert Bosch GmbH Simplified LED lighting Daimler AG Simplified Battery charging solar roof Asola Technologies GmbH Simplified Efficient alternator Mitsubishi Electric Automotive Europe BV Simplified Coasting Porsche AG Comprehensive Efficient alternator Denso Corporation Simplified LED lighting Toyota Motor Europe Simplified Efficient motor generator Mitsubishi Electric Automotive Europe BV Simplified Enthalpy storage tank MAHLE Behr GmbH & Co. KG Comprehensive 2.2 Methodology Our analysis is focused on the methodologies for the evaluation of the CO 2 savings from eco-innovation. An example is presented on the evolution of methodologies from comprehensive to simplified approaches. The example is based on LED technology. The effect of different EIs fitted to one vehicle is also evaluated and a calculation of the effect of interaction in final CO 2 savings is presented. 3 Results 3.1 LED lighting: from comprehensive methodology to simplified approach In a vehicle, 12 exterior lights can be fitted with efficient lighting: low beam headlamp, high beam headlamp, daytime running light (DRL), front position, fog-front, turn signal-front, turn signal-side, centre high-mount stop light (CHMSL), rear position, stop, fog-rear, turn signal-rear, license plate and reversing lamps. While the technological improvement for DRL, CHMSL and stop lamps is fully covered by the standard type approval measurements, for the other lighting functions a testing methodology has been developed to evaluate their off-cycle CO 2 benefits. In March 2013, LED lighting technology has been approved as innovative technology. This innovative technology replaces conventional (halogen) lights by more efficient exterior lighting. As of March 2016, four applications have been approved for LED lighting [17-20]. 50 <?page no="65"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components To evaluate the benefits of LED lighting, two different approaches have been proposed: a comprehensive methodology [17] and a simplified approach [18-20]. The comprehensive testing methodology for LED lighting consists of the following 3 steps: Step 1 - Determination of the electrical power savings by measuring the average electrical power of innovative lamps and comparing the result with the average electrical power of conventional lamps (baseline) Step 2 - Determination of the CO 2 savings due to the saved electrical power by comparing CO 2 emission measurements of the vehicle on a chassis dynamometer with and without an electrical consumer. In order to ensure repeatability of the measurement, the power of the additional electrical load must be significantly higher than the potential electrical power saving of the efficient lighting system (i.e. 750W) Step 3 - Calculation of the CO 2 savings by relating the measured electrical power savings (under Step1) to the CO 2 savings determined in Step 2. The results are then weighted to consider the (time share) real-world usage factor of each lighting functions This approach requires several vehicle tests on a chassis dynamometer. To overcome this burden, a simplified approach has been approved to evaluate the benefits of LED lighting. It requires only measurements of the average power consumption for each efficient exterior LED light, as required also in step 1 of the comprehensive methodology. The CO 2 savings are deducted using average ‘consumption of effective power’ values. The ‘consumption of effective power’ has been evaluated following the ‘Willans’ approach [21]. The simplified approach is defined by the following equation: ν CF Δ CO η V UF P C A Pe m 1 i i i 2 ⋅ ⋅ ⋅ ⎟⎠ ⎞ ⎜⎝ ⎛ ⋅ = ∑ = (1) The mean driving speed of the NEDC (v) is 33.58 km/ h [18]. It has been demonstrated that CO 2 savings are higher than 1 gCO 2 / km with an appropriate package of LED lamps, as one composed by at least LED low beam headlamps [17]. Other common packages are also including high beam headlamp, front position and license plate LED lightings [17-19]. For both the comprehensive and simplified approaches, the statistical errors have to be quantified. It must be demonstrated for each type, variant and version of a vehicle fitted with the package of the efficient exterior LED lights that the error in the CO 2 savings is not greater than the difference between the total CO 2 savings and the minimum threshold (MT) i.e. 1 gCO 2 / km. In addition, the standard deviation of the determined total CO 2 saving of the proposed testing methodology cannot exceed 0.5 g CO 2 / km. 51 <?page no="66"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components Considering the current technology developments, the resulting CO 2 savings range from 1 to 1.5 gCO 2 / km, depending on the efficiency and the type of lightings. In view of future improvements in lightings technologies [22], a wider CO 2 savings range can be expected. 3.2 Towards a generic decision on LED lighting Based on the experience gained from the applications on LED exterior lighting systems, the Commission finds that it has been satisfactorily and conclusively demonstrated that appropriate combinations of efficient exterior LED lights, including low beam headlamp, high beam headlamp, front position, front fog, rear fog, front turn signal, rear turn signal, licence plate and reversing lamps meet the eligibility criteria referred to in Article 12 of Regulation (EC) No 443/ 2009 and Implementing Regulation (EU) No 725/ 2011 and provides a reduction in CO 2 emissions of at least 1g CO 2 / km as compared to a baseline exterior lighting package including the same combination of vehicle lights. With a view to facilitating the further deployment of efficient exterior LED lighting systems in new vehicles, it was therefore found appropriate to consolidate the conditions for determining the CO 2 savings from this type of lighting. A generic Decision on LED lighting is planned to be published: by reference to this Decision, a manufacturer should have the possibility to apply for the certification in accordance with Article 11 of Regulation (EU) No 725/ 2011 by a type approval authority of the CO 2 savings of an appropriate combination of efficient exterior LED lights. That application for certification should be supported by a verification report as specified in Article 7 of Regulation (EU) No 725/ 2011. The type approval authority should verify that the package of efficient exterior LED lights provides the minimum threshold of CO 2 savings required and that the testing methodology used is in accordance with the one defined in the generic Decision. If the type approval authority finds that the application for certification of the savings does not satisfy the conditions referred to in the generic Decision or in Regulation (EU) No 725/ 2011, the application for certification should be rejected. 3.3 The quantification of interaction between LED lighting and efficient alternator When several eco-innovations are fitted to one vehicle type, variant or version, their interaction on the total CO 2 has to be taken into account. The manufacturer shall quantify the impact of the interaction in the application to the approval authority and shall provide a report from the independent and certified body [14]. In this Chapter a methodology is presented to evaluate the interaction between LED lighting and efficient alternator. As shown in Eq.1, the CO 2 savings for LED lighting are influenced by the alternator efficiency: in particular, the installation of the same LED lights leads to decreasing 52 <?page no="67"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components values of CO 2 savings with increasing values of the vehicle alternator efficiency. In fact, increasing values of alternator efficiency means lower CO 2 emissions for the same electrical energy consumption. This effect is illustrated in Fig. 1, which refers to a package of 9 LED lights installed in a petrol-fuelled passenger car including: low beam headlamp, high beam headlamp, front position, fog - front, turn signal - front, fog - rear, turn signal - rear, license plate and reversing. Figure 1: Influence of the alternator efficiency on CO 2 savings of a LED lighting package Therefore, if a vehicle is fitted with LED lighting and an efficient alternator, the combined effect on the total CO 2 savings has to be evaluated. The following equation is proposed to evaluate the total CO 2 savings C CO |tot : halogen eff.alt. C CO 2 eff.alt. LED C CO 2 tot C CO 2 + = (2) Where: eff.alt. LED CO C 2 are the CO 2 savings due to the installation of the LED lighting in a vehicle equipped with an efficient alternator halogen eff.alt. CO C 2 are the CO 2 savings due to the installation of the efficient alternator in a vehicle equipped with baseline (halogen) lighting 0,8 0,9 1,0 1,1 1,2 1,3 1,4 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 CO 2 savings in gCO 2 / km Efficiency of the alternator in % LED MT 53 <?page no="68"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components Therefore, Eq. (2) can be rewritten as: ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ ⋅ ⋅ ⎟⎟ ⎠ ⎞ ⎜⎜ ⎝ ⎛ − ⋅ − + ⋅ ⋅ ⋅ ⎟⎠ ⎞ ⎜⎝ ⎛ ⋅ = ∑ = ν CF 1 1 ) ( ν CF Δ tot CO V η η P P η V UF P C Pe EI A TA RW A Pe m 1 i i i 2 (3) The average European value for the total electric power requirement in real world ) (P RW is assumed to be 750W, considering the use of conventional halogen lighting. In Figure 2, a numerical example is presented to show the combined effect of efficient alternator and LED lighting upon CO 2 savings. The results refer to the LED package described above, installed in a petrol-fueled passenger car. Figure 2: Combined effect of efficient alternator and LED lighting on CO 2 savings As it is possible to observe, if the alternator efficiency is below 73.8% (for petrolfuelled vehicles), the CO 2 savings are only given by the presence of the LED lighting because the CO 2 savings given by the efficient alternator are lower than 1 gCO 2 / km (i.e. below the minimum threshold). When the alternator efficiency is higher than 73.8%, savings for the LED lighting and the efficient alternator are combined and interaction is taken into account. 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 67 69 71 73 75 77 79 81 83 85 CO 2 savings in gCO 2 / km Efficiency of the alternator in % LED + Alternator LED + alternator Datenreihen3 73.8% 54 <?page no="69"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components 4 Conclusions In this paper, methodologies for the evaluation of the CO 2 savings from ecoinnovation were presented. An example is given on the evolution of methodologies from comprehensive to simplified approaches (generic decision to be published soon), based on the LED lighting technology. Simplified approaches are envisaged for the future as they do not require testing of the whole vehicle on a chassis dynamometer and can be applicable to a wide range of vehicles. Simplified approaches, and the future generic approaches, make it easier for car manufacturers to have similar eco-innovations technologies assessed by using the same approach. The example of LED lights also demonstrates the possibility to bundle eco-innovations into packages, which consist of different components, but the CO 2 emission reductions of each component can be quantified by using the same methodology. The effect of different EIs fitted to one vehicle has also been evaluated and a calculation of the effect of interaction in final CO 2 savings is presented for LED lighting and efficient alternator. The suggested methodology to quantify interactions is simple and can be applied to any combination of innovative technologies for the evaluation of their interaction on the total CO 2 savings. NOMENCLATURE Latin symbols Quantity Unit C CO CO 2 savings gCO 2 / km CO 2 Carbon dioxide CF Conversion factor gCO 2 / l m Number of efficient exterior LED lights MT Minimum threshold gCO 2 / km P Power consumption of the vehicle light W UF Usage factor v Mean driving speed of the New European Driving Cycle km/ h V Pe Consumption of effective power l/ kWh Greek symbols Quantity Unit Δ Difference η Efficiency % Subscripts Index (i) refers to vehicle lights A Alternator EI Eco-Innovation TA Type approval RW Real world 55 <?page no="70"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components Literature [1] „Communication from the Commission to the European Parliament, the Council, the European Economic and Social Committee and the Committee of Regions. Energy 2020 A strategy for competitive, sustainable and secure energy. SEC(2010) 1346 COM(2010) 639 final, Brussels, 10.11.2010,” 2010. [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! wf67Jf. [Accessed: 24-Jul-2015]. [2] EC, „Reducing emissions from transport.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! ju43KU. [Accessed: 24-Jul-2015]. [3] EC, „Progress towards achieving the Kyoto and EU 2020 objectives - Progess report 2014.” 2014. [4] N. Hill, C. Brannigan, R. Smokers, A. Schroten, H. van Essen, and I. Skinner, „EU transport GHG: routes to 2050 II - Developing a better understanding of the secondary impacts and key sensitivities for the decarbonisation of the EU’s transport sector by 2050 - Final report.” 2012. [5] EC, „White Paper - Roadmap to a Single European Transport area - Towards a Competitive and Resource Efficient Transport System. COM(2011) 144 final, Brussels,” 2011. [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! wM98rD. [Accessed: 27- Jul-2015]. [6] EC, „Regulation (EC) No 443/ 2009 setting emission performance standards for new passenger cars as part of the Community’s integrated approach to reduce CO2 emissions from light-duty vehicles.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! Xu63JC-. [Accessed: 23-Jul-2015]. [7] EC, „Regulation (EU) No 510/ 2011 setting emission performance standards for new light commercial vehicles as part of the Union’s integrated approach to reduce CO2 emissions from light-duty vehicles.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! Pd74mD. [Accessed: 23-Jul-2015]. [8] I. Meyer and S. Wessely, „Fuel efficiency of the Austrian passenger vehicle fleet - Analysis of trends in the technological profile and related impacts on CO2 emissions,” Energy Policy, vol. 37, no. 10, pp. 3779-3789, 2009. [9] G. Fontaras and Z. Samaras, „On the way to 130 g CO2/ km - Estimating the future characteristics of the average European passenger car,” Energy Policy, vol. 38, no. 4, pp. 1826-1833, Apr. 2010. [10] M. Weiss, P. Bonnel, R. Hummel, A. Provenza, and U. Manfredi, „On-Road Emissions of Light-Duty Vehicles in Europe,” Environ. Sci. Technol., vol. 45, no. 19, pp. 8575-8581, Oct. 2011. [11] G. Fontaras and P. Dilara, „The evolution of European passenger car characteristics 2000-2010 and its effects on real-world CO2 emissions and CO2 reduction policy,” Energy Policy, vol. 49, pp. 719-730, 2012. [12] L. Sileghem, D. Bosteels, J. May, C. Favre, and S. Verhelst, „Analysis of vehicle emission measurements on the new WLTC, the NEDC and the CADC,” Transp. Res. Part Transp. Environ., vol. 32, pp. 70-85, Oct. 2014. [13] N. P. D. Martin, J. D. K. Bishop, R. Choudhary, and A. M. Boies, „Can UK passenger vehicles be designed to meet 2020 emissions targets? A novel methodology to forecast fuel consumption with uncertainty analysis,” Appl. Energy, vol. In Press, Corrected Proof. 56 <?page no="71"?> 1.3 Last developments on Eco-innovations: a focus on electrical components [14] EC, „Commission Implementing Regulation (EU) No 725/ 2011.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! Nj39TU. [Accessed: 22-Jul-2015]. [15] EC, „Commission Implementing Regulation (EU) No 427/ 2014.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! nY68hV. [Accessed: 28-Jul-2015]. [16] EC, „Technical Guidelines for the preparation of applications for the approval of innovative technologies pursuant to Regulation (EC) No 443/ 2009 and Regulation (EU) No 510/ 2011 - Revision: October 2015.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! ch88vv. [Accessed: 29-Sep-2015]. [17] EC, „Commission Implementing Decision 2013/ 128/ EU.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! Ch46gt. [Accessed: 22-Jul-2015]. [18] EC, „Commission Implementing Decision 2014/ 128/ EU.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! CU64Wd. [Accessed: 22-Jul-2015]. [19] EC, „Commission Implementing Decision (EU) 2015/ 206 -.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! kx66Gw. [Accessed: 22-Jul-2015]. [20] EC, „Commission Implementing Decision (EU) 2016/ 160 -.” [Online]. Available: http: / / europa.eu/ ! Yn86WF. [Accessed: 17-Mar-2016]. [21] J. R. Heywood, Internal combustion engine fundamentals, 1st ed. New York: McGraw-Hill Education, 1988. [22] C. Altingöz, „Laser technology in automotive lighting,” 2014, vol. 8965, pp. 896518-896518-11. 57 <?page no="72"?> 1A High Voltage Systems / Hochvolt-S ysteme 1A.1 Continued High Voltage System Development Alexandra Nafari, Robert Eriksson Abstract Electrification of vehicles is increasing and is establishing its position as the means to meet the need for sustainable transportation. The customer requirements are still forming and there is a wide range of electrified vehicles on the market. In this development, the wish for longer electrical range and increased power is becoming more evident. The power increase is predicted for both traction performance and for charging of the high voltage battery. An increase in power drives the high voltage system design with many aspects to balance. A power increase affects system areas such as disturbance levels, system reaction times, component robustness, component availability, cooling systems etc. In this paper, an overall view of the trade-offs and the effects on ripples, transients and component robustness are presented. Furthermore, measurements presented show that the ripples in an electrified vehicle are highly dependent on the applied loads and that protecting the components in load dump events becomes more challenging for increased loads. 1 Introduction Electrified transportation has gained acceptance in the society and is seen as the main choice for sustainable transportation in the near future. There are various concepts for realizing an electric drive train, ranging from micro Hybrid Electrical Vehicles (HEV), mild Hybrid Electrical Vehicles to Plug-In Hybrids (PHEV) and Battery Electric Vehicles (BEV). At Volvo Cars, the tradition of electrified vehicles goes back decades [1]. It started with Volvo Electric Car in 1976 and continued later on with studies on various application during the late 80’s and 90’s containing batteries and electric drive systems in in automotive environment with examples like crankshaft Integrated Starter Generator, Mild, Full and Plug In Hybrid concepts, shown in Fig. 1. More recently, focus has been on Plug-In Hybrid Vehicles (PHEV), and Volvo Cars has released a number of models of which the well-awarded XC90 PHEV T8 Twin Engine is the latest [2]. Following the history of electrification, Volvo Cars has now made a strong commitment to a significant increase in electrification of Volvo cars by the year 2020. This is yet a step well in-line with Volvo Cars core value of environmental sustainability. Furthermore, a fully electric Volvo car can be expected before the end of the decade. 58 <?page no="73"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development Figure 1: 40 years of electrification at Volvo Cars. Customer expectations on electrified cars are still forming and the offered drivetrains need have the flexibility to meet this development. A balanced system solution is important to enable a wide range of drivetrain configurations. The target of the balancing is to be able to increase/ decrease energy and power in the High Voltage (HV) system with minimum changes. For this, the system solution needs to take into consideration parameters such as: - Power; traction performance and charging - Voltages and currents - Electrical safety - Electromagnetic Compatibility (EMC) - Component robustness - Fault handling - Cost The purpose of this paper is to show the effects of increased power levels in a HV system and the consequences on ripples, transients and component robustness; illustrated with measurements and simulations. Moreover a target is to present an overall view of the trade-offs that a power increase drives. Finally, an objective is to show the general limitations concerning the HV systems. 2 Voltage and power levels There is today a large variety of electrified cars on the market and the development pace is fast. Two trends that are emerging are the system power increase and the wish for a good electrical range. The power increase is seen for both drive performance and for faster charging. Charging is a hot topic for electrified vehicles where the charging convenience is of high priority for customers. Convenience comprises both the time of charging and handling. The range of the system power in electrified cars is shown in Fig. 2. From a performance perspective it ranges from approx. 10kW for a mild hybrid while increasing to approx. 60-80kW for PHEV’s. However, performance increase to around 150kW to 59 <?page no="74"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development 200kW is predicted for higher power PHEV’s and BEV’s. This performance increase is primarily related to the HV battery, inverter and electrical machine sizing. However, the power increase at the system level also involves other components on the HV net. The full system architecture needs to be dimensioned for the higher power and the voltage and current consequences. Figure 2: System power for driving and charging with development. The power span of the system is divided into peak and continuous, illustrated in the top arrow. Continuous system power is set to roughly 40-60% of the peak power. For charging the options ranges from a typical over-night charging at levels up to 10kW to faster AC charging at around 20kW. For DC charging the power spans between 50-150kW and beyond in the future. The power increase aims for faster and more convenient charging, at the same time, as it is a hard task to predict the infrastructure growth and standardization for fast charging. These are the challenges where balancing of the HV system is the key. When it comes to dimensioning one important aspect is the power level duration and the number of repetitions. There is a significant difference between performances for driveability compared to charging. For drivability, the high power events are considered more of a transient and short-term nature while for charging at moderate to high power levels needs the supply to be available for a longer time in a more continuous manner. The balancing will look very different in these cases. 2.1 High Voltage System The typical components in an electrical driveline are the HV battery, electrical machine(s), inverter(s), DC/ DC converter and auxiliary components. The common configuration modes in a hybrid electric vehicle are serial hybrid, parallel hybrid and pure electric [3, 4]. The modes can exist in the same vehicle or separately. Naturally, depending on the configuration, the HV battery size typically increases for serial hybrid and pure electric compared to PHEV configurations in order to prolong electric drive range, as indicated in Fig. 3. 60 <?page no="75"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development Figure 3: Typical components and configuration in an electric driveline. Power ranges for the different parts are indicated in the figure. The dashed lines indicate a possible configuration. The increase of power is enabled either by increasing the voltage levels or the current levels. Both have an impact on the system dimensioning. To mention some of the affected areas: cable dimensions, fuses, connectors, HV component voltage/ current tolerance and cooling. Cooling is the primary factor to consider in the design when currents are increased due to the increased thermal load. Increasing the voltages on the other hand has mainly consequences for component insulation, creepage and clearance distances, voltage withstand, transient voltage resistance etc. There are efforts on going towards standardized voltage levels in vehicles in ISO 19295 [5]. This is a step towards collaborating regarding component tolerances for automotive industry for high voltage systems. This effort is done in order to create more cost effective and optimized solutions for electrified vehicles. A table from ISO 19295 is seen in Fig. 4. Figure 4: Indicating voltage levels targeted in ISO 19295 and the semiconductor limiting technology. Approximate current levels are indicated within a voltage range using the lower system voltage span. 61 <?page no="76"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development The scalability of the system voltages used in many cars are approaching known limits [6], within the unofficial standard voltage used today of 400-450V. In Fig. 4 three voltage levels are marked, 420V, 470V and 750V. Following a limit of 420V, it is seen that there are no major scalability issues up to 100kW (peak). At 150kW the currents are getting closer to the restrictions of sizing and cooling capabilities of components. 200kW is no longer containable with reasonable measures. Increasing the operational system voltage up to 470V is stretching the limits of the automotive components today but increases the margins. However, the architecture boundary might not be scalable enough to the wanted future power levels. Taking the next voltage step to 750V or above 450V-470V, will require new semiconductor technology such as silicon carbide (SiC) based MOSFET’s or IGBT’s with higher breakdown. This step is on-going in the automotive industry and will be a major part when increasing the system power further on. Along with this, solutions for the other components in the HV system are needed to match the increased voltages as well as reaching reasonable volumes and costs. The installed system power has a big impact on acceleration, clearly visible at medium speeds but also when keeping steady state at higher speeds. Since it is, mainly currents in the different components that set the limitations the higher system voltage itself will improve capabilities as the currents are reduced for the same power. As an example a typical SUV keeping steady speed of 200 km/ h needs at least 100kW power continuously. This results in current levels of ~340A DC from the HV system that needs to be available at the minimum HV battery voltage range. A part in scaling the system voltage levels to the maximum within a given voltage class must involve understanding and designing for ripples, transient events, load dump, etc. as these events will become more critical the closer to a voltage step the system is. 2.2 Ripple and transients in the high voltage net In this paper, ripple is considered as the conductive disturbances that occur with a certain regularity. The frequency that is discussed in this paper is within ~1Hz to a few hundred of kHz. The emitted disturbances or tolerance to emitted disturbances is not addressed. Frequencies around 1Hz are typically studied in the behaviour of vehicle with typical driving cycles, customer induced functions, certifications etc. and the MHz region is investigated in EMC characterizations, while the limits and aspects in the kHz region are not as well established. The kHz voltage and current ripple impacts the reliability and predictability of a HV power net. A reliable HV net needs to be able to handle changes in the voltage and current levels in a predictable and cost effective way. If the ripple and transient effect are not taken into consideration at an early stage, the system could be over-/ underspecified along with associated costs. Ripple and transients are especially important parameters in the system design when power levels are increased as they stress the component margins for voltage and current levels. In Fig. 5, the HV DC net characteristics are indicated. The major ripple within the kHz frequency range are generated by the inverters and propagate to the HV DC net. This disturbance propagates through the system and affects the rest of the compo- 62 <?page no="77"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development nents. Other sources of ripple can come from component control interactions such that a power oscillation is generated or the interference during charging (ACcharging). For charging, ECER10 Chapter 7 [7] stipulates the allowed induced disturbances into the 230/ 110V net. Figure 5: High voltage system and ripples on the HV DC and 230/ 110V AC net. The ripple can stress the components on the HV net and can affect the functionality if the frequencies interact in unintended ways, e.g. beat frequencies. Ripple could potentially cause pre-mature aging of the battery due to ripple induced charging and discharging [8], accelerate aging of DC capacitors [9] and create disturbances on sensitive communication devices [10]. However, ripple is not necessarily only a disadvantage; it could in cold environment add to heating of the battery to a more optimal temperature. This can contribute to increasing the availability of the HV system when used in a predictable manner. One of the challenges with ripple and transients is to predict how the ripple current is formed into a ripple voltage is on the HV net before a physical test object available. This is dependent on the full system, the designed impedances in the HV system and the unknown parts, all will have an impact. This makes it difficult to simulate the full system including the ripple (and EMC) aspects with sufficient accuracy. Measurements at vehicle level shows that the system voltage ripples are at relatively low levels for a new vehicle. It is reasonable to expect ripple levels to increase for an aged car and the system design needs to consider the full life cycle. This is a topic for further research. As an example of ripple in an electrified car, measurements in a Volvo XC90 PHEV T8 Twin Engine are shown in Fig. 7 and 8. The measurement setup is sketched in Fig. 6. Fig. 7 shows ripples on the HV DC net when driving at steady speed at 60km/ h and Fig. 8 shows ripples for repeated accelerations. The driving mode has an impact on the ripple amplitudes. For ex. a doubling in ripple amplitudes is seen for repeated accelerations (Fig. 8) compared to steady speed (Fig. 7). The increased power in the acceleration measurement shows the scaling of the ripple with increased currents in the electrical machine. Filters in a HV system are mainly X and Y capacitors incorporated in the components, where the X capacitance is between HV DC+ and HV DC-, and the Y capacitance between HV DC+/ HV DCand ground. The X and Y capacitor dimensioning is critical for the system level ripple 63 <?page no="78"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development and will depend on the usage modes of the car. Measurements have also been done on the system with different State Of Charge (SOC) but this was not found to affect the ripple levels in a noticeable way. Note that both measurements (Fig. 7 and Fig. 8) are performed using temperatures above zero and on new vehicles. One of the challenges in ripple estimation is the temperature and age dependence of the HV battery. This adds complexity to the predictability of the system voltage behaviours. Figure 6: Measurement setup of the measurements shown in Fig. 7-8. Figure 7: Voltage and current ripple after the converter on the DC side when driving 60km/ h in a Volvo XC90 T8. Figure 8: Voltage and current ripple after the converter on the DC side when accelerating repeatedly in a Volvo XC90 T8. 64 <?page no="79"?> 2.3 Lo One ty drive tr needs the sys increas the HV age sy nents. els is re A case high vo are not ative m has be enced Figure during c From in simulat tem re reache scribe w where tor ope genera oad dump ype of tran rain is a loa to disconn stem expe se fast, how V battery co ystem need For a robu equired. of load du oltage batt t activated mode and t een reduce by all com e 9: Sketch g operation crease due n vehicle ted, shown eactions ar d critical l with an em v(t) is HV D ening, R re ative power 1A.1 C p event nsient even ad dump e nect while riences a wever the ould come ds to be a ust vehicle ump is ske ery and th in this exa he HV bat ed. This ca ponents. h of a Load n. The pictu e to the cha measurem n in Fig. 10 re included evels with mpirically de DC voltage esistance i r. Continued Hig nt that can event. This power is b sudden po effect is la e to discon ble to act , a system etched in F he opening ample. The tery discon auses a ra d Dump ev ures are be anges in th ments, the 0. The inpu d in the s in 1-2ms. erived ana e as a func n the syste gh Voltage S n occur in is a difficu being gene ower drop arger for a nnect are r on that an m approach Fig. 9, with g of the ba e Electrica nnects bef apid voltag vent, where efore and a he circuit c voltage in ut power in shown figu The load alytical form 1 ction of tim em, C cap System Deve a high vo ult event w erated. It c and the v battery di rare; neve nd avoid b h on pair w the HV co ttery conta l Machine fore the inc e increase e the HV b after conta urrents is i ncrease fro n this simu ure. The v dump eve mula, see ( / me, t the tim pacitance i lopment oltage syst hen the hig could also voltages o sconnect. rtheless, a breakage o with timings omponents actors. The (EM) in Fig coming pow e on the H attery ope actor openi indicated in om a load ulation is 3 voltage on ent is strai 1). (1) me, V 0 the v n the syst tem in an gh voltage be a case on the HV The cases a robust hi of the HV s and volta s connecte e HV comp g. 9 is in r wer in the HV DC net ens its cont ing. A volta n the figure dump eve 35kW and n the HV ghtforward voltage at tem and P electric e battery e where DC net s where gh voltcompoage levd to the ponents egenersystem experitactors age ine. ent was no sys- DC net d to decontac- P the re- 65 <?page no="80"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development Figure 10: The voltage vs time for a load dump event is simulated. The regeneration power in this simulation is 35kW and system reactions are not included in this figure to decrease the incoming power. With increasing power levels in the vehicle, the load dump time decreases and for system power of 100kW and beyond the rise times come down to µs level. This challenges the reaction time of the HV system. Software based solutions will not be possible and hardware solutions needs to be chosen with care. 3 Conclusions In this paper, the challenges with increased system power are presented. The power increase drives system solutions that balances between parameters such as voltage and current levels, ripples, component robustness, cooling and system reaction times. Dimensioning and balancing for higher power need to address both for the peak and continues cases. The HV system solutions need to be able to contain the full range of use and for the full system voltage range. Furthermore, measurements of voltage and current ripple for an electrified car has been presented along with simulation of load dump events. It has been shown that the system reaction time needs to match the power level in the car and that this challenge grows with the increased power. Literature [1] Experience from 40 years with Volvo Cars Electrification, Robert Eriksson, EEHE 2013, Bamberg, 23-24 April. [2] XC90 PHEV T8 Twin Engine, http: / / www.volvocars.com/ de/ modelle/ neuwagen/ xc90/ t8-twin-engine [3] A comprehensive overview of hybrid electric vehicle: Powertrain configurations, powertrain control techniques and electronic control units, K. C. Bayindir, M. A. Gözükücük, A. Teke, Energy Conversion and Management 52 (2011) p. 1305- 1313. 66 <?page no="81"?> 1A.1 Continued High Voltage System Development [4] Hybrid Electric Vehicles: Architecture and Motor Drives, M. Ehsani, Y, Gao, J. M. Miller, Proceedings of the IEEE Vol. 95, No. 4. April 2007 [5] ISO/ PAS 19295, Electrically propelled road vehicles -- Specification of voltage sub-classes for voltage class B, stage 60.00 (2016.03.03) [6] The robust high-voltage power net, Dr. Vera Lauer, Dr. Thomas Dörsam, Thomas Weber, ELIV, Baden-Baden, 14.10.2015 [7] ECE R10 rev. 5, 2014, October [8] Impact of Periodic Current Pulses on Li-Ion Battery Performance, F. Savoye, P. Venet, M. Millet, J. Groot, IEEE Transactions on Industrial Electronics, Vol. 50, No. 9, September 2012 [9] Capacitors Age and Capacitors Have an End of Life, White paper from Emerson Network Power [10] Modeling the conducted EMI emission of an electric vehicle traction drive, C. Chingchi, X. Xingyi, IEEE International Electromagnetic Compatibility 1998 67 <?page no="82"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Dresden’s bus route 79 turned into full electric - Opportunity and challenge Alexander Bunzel, Ronny Petersohn, Bernard Bäker Abstract The changeover from the internal combustion engine to the electromobility shows great potential for reducing innercity emissions of particulate and noise. This also applies to the public transport sector. To date, the conversion to all-electric vehicles for the public transport companies represents a major financial risk. Furthermore, there are additional expenses for the charging infrastructure that will be added to the costs of the vehicles. Besides there are not valid standards and experiences regarding to lifetime or reliability of the car and the infrastructure [1]. Public research projects give transport companies the opportunity to minimize business risk and to gain practical experience with battery-electric vehicles in scheduled service. The project "Elektro-Buslinie 79" is one of approximately 40 projects in the “Electric Mobility Connects” showcase Bavaria and Saxony and is promoted by the federal Ministry of Transport and Digital Infrastructure to the sum of about 1.144.976 Euro. During this project the electrification of a bus line in the city of Dresden shall be done. Therefore the following steps will be processed: Designing of a traction storage for an all-electric vehicle, procuring the vehicle and the battery, setting up a model bus stop with high-current charging station, accompanying the line operation and optimizing to charging strategies. Furthermore, it shall be tested on the track whether a mode with high availability in conjunction with the technically demanding high-current charging can be realized. This paper shows the current project status a quarter year before end of operational time and discusses the previous implementations, results, conclusions, and encountered problems. Kurzfassung Der verbrennungsmotorisch betriebene öffentliche Personennahverkehr bietet ein großes Potenzial zur Senkung innerstädtischer Feinstaub- und Lärmemissionen. Bislang stellt die Umstellung auf vollständig elektrisch betriebene Fahrzeuge für den jeweiligen Verkehrsbetrieb ein großes finanzielles Risiko dar. Zu den höheren Anschaffungskosten der Fahrzeuge kommen weitere Investitionen für die Ladeinfrastruktur hinzu. Weiterhin fehlt es bislang an technischen Standards und ausreichend Erfahrung zu Verfügbarkeit und Lebensdauer von Fahrzeug oder Peripherie [1]. Öffentlich 68 <?page no="83"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung geförderte Projekte geben den Verkehrsbetrieben die Möglichkeit das unternehmerische Risiko zu minimieren und die ersten Erfahrungen mit batterieelektrischen Fahrzeugen im Linieneinsatz zu sammeln. Das Projekt "Elektro-Buslinie 79" ist eines von rund 40 Projekten im Schaufenster Bayern-Sachsen ELEKTROMOBILITÄT VERBINDET und wird mit 1.144.976 Euro vom Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur im Rahmen der Schaufensterinitiative der Bundesregierung gefördert. Im Zuge dieses Projektes erfolgt die Elektrifizierung einer Dresdner Buslinie. Dazu wird der Traktionsspeicher eines vollelektrischen Fahrzeugs ausgelegt, Fahrzeug und Speicher beschafft, eine Musterhaltestelle mit Hochstromladestation errichtet, der Linienbetrieb messtechnisch begleitet und Ladestrategien optimiert. Weiterhin soll erprobt werden, ob ein Betrieb mit hoher Verfügbarkeit in Verbindung mit der technisch anspruchsvollen Hochstromnachladung auf der Strecke realisierbar ist. Dieser Beitrag zeigt den aktuellen Projektstand ein viertel Jahr vor Ende der Laufzeit auf und diskutiert die bisherige Umsetzungen, Ergebnisse, Schlussfolgerungen sowie aufgetretene Problemstellungen. 1 Motivation und Randbedingungen Die Anzahl deutscher Großstädte, d.h. Städte mit mindestens 100.000 Einwohnern, sinkt kontinuierlich. Waren es 2006 noch insgesamt 82, ging die Zahl 2010 auf 80 und schließlich 2012 auf nur noch 76 bundesdeutsche Großstädte zurück. [2] Neben der generellen Abwanderungstendenz lässt sich jedoch ebenso feststellen, dass Großstädte, die gleichzeitig Hochschulstandorte sind, leicht steigende Einwohnerzahlen verbuchen. Als konkretes Beispiel wird im Folgenden die sächsische Landeshauptstadt, Dresden, herangezogen. Dazu zeigt die Tabelle 1 zunächst die Einwohnerzahlen Dresdens aus den letzten 5 Jahren. Es ist zu erkennen, dass die Zahlen im Schnitt um etwa 6.300 pro Jahr steigen. Tabelle 1: Einwohnerzahlen laut Melderegister der Landeshauptstadt Dresden [3] Jahr 2011 2012 2013 2014 2015 Bevölkerung am Ort der Hauptwohnung 523.807 530.722 535.810 541.304 548.800 Änderung zum Vorjahr +6.639 +6.915 +5.088 +5.494 +7.496 Mit wachsender Bevölkerungszahl und gleichbleibendem Mobilitätsbedürfnis steigen die Beförderungszahlen des öffentlichen Personennahverkehrs (ÖPNV) sukzessive an. Diese Entwicklung lässt sich ebenfalls am Beispiel Dresdens verfolgen: Nahmen im Jahr 2011 noch 150 Millionen Personen die Angebote der Dresdner Verkehrsbetriebe AG (DVB AG) wahr, so stieg die Zahl in den darauffolgenden Jahren um etwa 3 Millionen an. In Tabelle 2 sind die entsprechenden Fahrgastzahlen aufgeführt. Tabelle 2: Fahrgäste Dresdner Verkehrsbetriebe [4] Jahr 2011 2012 2014 2014 2015 Fahrgäste in mio. 150,0 150,6 152,8 152,9 k. A. 69 <?page no="84"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Die genannten Entwicklungen in den Bereichen Einwohnerzahl und ÖPNV-Fahrgäste sind für die Stadt Dresden prinzipiell als positiv zu werten. Jedoch erschweren sie es die Lebensqualität im urbanen Raum zu sichern oder gar zu verbessern. Wichtige Faktoren für den Grad dieser Qualität sind beispielsweise Feinstaubbelastungen und akustische Emissionen. Beides schädigt je nach Konzentration Mensch und Umwelt. Um tatsächlich vorliegende Konzentrationen detektieren zu können, sind mehrere Messstationen in der Stadt platziert. In der Tabelle 3 sind exemplarisch die aufgenommenen Werte der Station Dresden-Bergstraße von 2010 bis 2015 vermerkt. Laut der am 01.01.2005 in Kraft getretenen Festlegung zum Schutz der menschlichen Gesundheit, darf der Tagesgrenzwert für Feinstaub ( 10 PM ) eine Vorgabe von 50µg/ m³ nur insgesamt 35-mal pro Jahr überschreiten [5]. Demnach konnte in 3 der letzten 6 Jahre die Vorgabe nicht eingehalten werden. Tabelle 3: 10 PM -Überschreitungen Tagesgrenzwert, Station Dresden-Bergstraße [6] Jahr 2010 2011 2012 2013 2014 2015 Überschreitungen 40 46 22 34 36 21 Eine Möglichkeit zur Verbesserung der bestehenden Situation ist die vollumfängliche Elektrifizierung des ÖPNVs. Neben den bereits elektrisch fahrenden Straßenbahnen, stellt die verbrennungsmotorisch betriebene Busflotte ein großes Potenzial zur Einsparung von 2 CO -Emissionen im innerstädtischen Bereich dar. Der Schritt zur elektrifizierten Busflotte bringt allerdings auch neue Herausforderungen für den Betreiber mit sich. Werden konventionelle Verbrennerfahrzeuge beispielsweise für eine Dauer von 12-14 Jahren ab Neukauf beim Verkehrsbetrieb eingeplant, so kann zur Einsatzdauer von Elektrofahrzeugen, insbesondere für deren Traktionsspeicher, noch keine verlässliche Aussage getroffen werden. Weiterhin fehlt es an Standards bezüglich Ladeschnittstellen sowie generellen Laderegimes. Diese Faktoren haben jedoch entscheidenden Einfluss auf die Auslegung des Traktionsspeichers. Bisher zeichnen sich die Kombinationen aus mehrfacher Nachladung auf der Strecke und kleinem Speicher (Gelegenheitsladung, oder auch opportunity charging), Nachladung am Endpunkt mit größerem Speicher oder Übernachtladung mit sehr großem Speicher ab. Um bei diesen Randbedingungen die Risiken für Verkehrsbetriebe gering zu halten, kann im Rahmen von öffentlich geförderten Projekten die Technik auf Verfügbarkeit und Robustheit im Linienalltag getestet werden, die bisher noch nicht in Serie gefertigt wird. Ebenso können schrittweise die Umstellung der Werkstattausrüstung und Personalschulungen erfolgen. Dieses Paper befasst sich mit der Entwicklung hin zur vollelektrischen Buslinie 79 in Dresden. Neben technischen Erläuterungen zu Fahrzeug, Traktionsspeicher und passender Ladeinfrastruktur, liegt das Augenmerk besonders auf der labortechnischen Analyse des Lithium-Ionen-Speichers. In Verbindung mit den im Linienbetrieb erhobenen Messdaten werden Ladestrategien entworfen, die eine Maximierung der Lebensdauer des Traktionsspeichers fokussieren. 70 <?page no="85"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung 2 Projekt Elektro-Buslinie 79 Im Verlauf des in 2013 gestarteten Projektes, wurde die 5,3 km lange Dresdner Quartierbuslinie 79 auf den Betrieb mit einem vollelektrischen Fahrzeug umgestellt. Dazu wurde an der Endhaltestelle Dreyßigplatz eine Hochstromladestation errichtet. Mit den Randbedingungen einer etwa 16 min langen Umlaufzeit und der Bedienung im 20 min Takt, ergibt sich am Wendepunkt ein 4 minütiges Zeitfenster für Ladevorgänge auf der Linie. Zur Visualisierung ist im Bild 1 die Strecke als Kartenausschnitt dargestellt. Am markierten Punkt befindet sich der Standort der Ladestation. Im Folgenden werden die zentralen Komponenten Fahrzeug, Traktionsspeicher sowie Ladeinfrastruktur detailliert beschrieben. Bild 1: Umlauf der Linie 79 in Dresden 2.1 Fahrzeug Als Fahrzeug kommt ein 12 m langer Stadtbus in Niederflur-Bauweise zum Einsatz. Der Solaris Urbino 12 Electric verfügt zudem über eine ZF AVE 130 Elektroportalachse, eine 2-stufige Elektroheizung sowie insgesamt 3 elektrisch betriebenen Türen. Im Bild 2 ist das eingesetzte Fahrzeug dargestellt. Bild 2: Front und Heck Solaris Urbino 12 Electric [7] 71 <?page no="86"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung 2.2 Traktionsspeicher Der Traktionsspeicher des Projektfahrzeugs basiert auf 4 LiFePO - Technologie und ist modular aufgebaut. Er untergliedert sich in Packs zu je 40 kWh, wobei ein Pack wiederum aus 8 Modulen zu je 26S3P Pouchzellen besteht. Die Gesamtkapazität der 3120 verbauten Zellen beträgt rund 290 Ah, der Energieinhalt liegt bei etwa 200 kWh. In der folgenden Tabelle 4 sind einige elektrische Parameter der Zellen sowie der gesamten, im Fahrzeug verbauten Traktionsbatterie aufgeführt. Tabelle 4: Elektrische Parameter von Einzelzelle und Traktionsspeicher [8; 9] Parameter Einzelzelle Traktionsspeicher Betriebsspannung max. 3,6 V 748,8 V Betriebsspannung min. 2,7 V 561,6 V Energieinhalt 65 Wh 200 kWh Kapazität 19,6 Ah 290 Ah Aufgrund der gegebenen Platzverhältnisse im Urbino 12 wurden die Batteriepacks fahrzeugseitig an zwei verschiedenen Stellen installiert. Auf dem Dach in Höhe der lenkbaren Vorderachse befinden sich 2 Packs, die anderen 3 sind im Heck montiert. Über einen eigenen CAN-Bus wird die Kommunikation zwischen den Packs realisiert. Im rechten Teil von Bild 2 ist die Einbausituation im Heck dargestellt. 2.3 Ladeinfrastruktur Zur Nachladung des vollelektrischen Fahrzeugs stehen insgesamt 2 verschiedene Möglichkeiten zur Verfügung: Entweder kann per Steckerladegerät oder per Überdach-Pantograf-System Energie in den Traktionsspeicher übertragen werden. Das ortsveränderliche Steckerladegerät ist für den Einsatz im Depot konzipiert und überträgt Leistungen von bis zu 32 kW. Als Ladeschnittstelle kommt ein IEC 62196 konformer Typ-2-Stecker zum Einsatz. Bild 3: Ladeschnittstelle / Freiheitsgrad der Fahrzeugpositionierung[10] 72 <?page no="87"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Am Wendepunkt der Linie wurde im Verlauf des Projekts eine Musterhaltestelle errichtet. Neben den ÖPNV-typischen Eigenschaften, wie Dresdner Combibord und überdachtem Fahrgastunterstand, bietet sie die Möglichkeit der Nachladung des Elektrofahrzeugs im laufenden Linienbetrieb. Dafür wurde ein Multifunktionsmast errichtet, der neben Straßenbeleuchtung und Straßenbahnoberleitung ebenfalls die Ladeschnittstelle aufnimmt. Bis zu 200 kW können über die 5-polig ausgeführte Ladehaube an den auf dem Fahrzeugdach befindlichen Pantografen im Stand übertragen werden. Das System der Firma Schunk orientiert sich dabei an der geltenden Norm DIN EN 61851 aus dem Pkw-Bereich. Im linken Abschnitt von Bild 3 sind Ladehaube und Pantograf schematisch dargestellt. Die rechte Bildhälfte zeigt die Freiheitsgrade bei der Fahrzeugpositionierung, in denen ein reibungsloser Ladevorgang möglich ist. Bild 4: DC-Spannungsschwankungen am Eingang Hochstromladegerät[10] Der Anschluss des Ladegeräts erfolgt direkt am bestehenden Energieversorgungsnetz der Straßenbahn. Dies hat zur Folge, dass die Eingangsseite starken Spannungsschwankungen im Bereich von 500-1000 V unterliegt. Bild 4 zeigt den Spannungsverlauf in einem Zeitabschnitt von einer Minute an der Eingangsseite des Hochstromladegeräts. 3 Datenakquise im Linienbetrieb Vor Beginn der Aufnahme des Linienbetriebs wurde das Fahrzeug mit zusätzlicher Messtechnik ausgestattet. Als zentrales Element fungiert ein robuster Messrechner, der über eine Vielzahl an Schnittstellen verfügt. Damit werden unter anderem Positionsdaten (Global Positioning System, GPS), Fahrzeugdaten (Fleet Management System, FMS), Linieninformationen (Intelligent Bus Information System, IBIS) sowie Batteriekennwerte (Battery Management System BMS) erfasst, abgespeichert und dann mit Hilfe einer Telemetrie Plattform via Mobilfunk (Universal Mobile Telecom- Zeit in hh: mm: ss Spannung in V 73 <?page no="88"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung munications System, UMTS) an einen Server der Technischen Universität Dresden gesendet. Die Bereitstellung von FMS- und BMS-Daten wird über ein vom Fahrzeughersteller installiertes Gateway realisiert. Dadurch ist sichergestellt, dass die zusätzliche Hardware keine Rückkopplung auf die fahrzeugeigene Kommunikation hat. Über dieses Gateway werden unter anderem folgenden Signale bereitgestellt: Radbasierte Fahrzeuggeschwindigkeit, Strom- und Spannungswerte der Batterie, maximale und minimale Spannung auf Zellebene, maximale und minimale Temperaturen auf Zellebene sowie der Ladezustand (State of Charge, SoC) der Traktionsbatterie. Im Folgenden werden exemplarisch Messwerte aus dem laufenden Linienbetrieb zu Batteriestrom, Zelltemperatur und SoC-Verlauf aufgezeigt und diskutiert. 3.1 Batteriestrom Für die weiteren Untersuchungen sind vor allem die Maximalwerte des Batteriestroms von Bedeutung. Diese müssen getrennt nach Laden und Entladen betrachtet werden, da der Innenwiderstand der Zellen richtungsabhängig ist. Der maximale Ladestrom tritt beim Nachladen des Fahrzeugs an der Hochstromladestation sowie beim Rekuperieren mit gleichzeitig geringer Nebenverbraucherlast auf. Der maximale Entladestrom tritt bei hoher Anforderung an die Längstraktion in Verbindung mit maximaler Nebenverbraucherlast auf. Bild 5: Batteriestrom beim Hochstromladevorgang In Bild 5 ist ein Ladevorgang des Fahrzeugs am 14.11.2015 in der Zeit von 08: 06 bis 08: 30 Uhr abgebildet. In dieser Zeit wurde der Traktionsspeicher nach Testfahrten von 40 % auf 81 % SoC geladen. Da die Ladeleistung auf etwa 200 kW begrenzt ist, stellen sich in Verbindung mit der vorliegenden Systemspannung maximale Ströme von etwa 281 A ein. Im Verlauf des Ladevorgangs sinkt der Wert vereinzelt auf 245 A ab. Dies ist auf den Betrieb der Heizung zurückzuführen. Zur Detektion maximaler Entladeströme, wurden mehrere Testfahrten unternommen. Eine dieser Fahrten fand am 08.01.2016 bei etwa 5 °C Außentemperatur statt. Dabei erfolgte die Befahrung einer topographisch anspruchsvollen Strecke in Dresden. Bergauf wurden auf einer Länge von 3,7 km etwa 136 hm überwunden. Nach einem Wendemanöver folgte die Bergabfahrt auf gleicher Strecke. Das Bild 6 zeigt den Batteriestrom während dieser Fahrt. Im ersten Teil des Verlaufs ist die Bergauffahrt vom 8: 05 8: 10 8: 15 8: 20 8: 25 8: 30 Zeit in hh: mm -50 0 50 100 150 200 250 300 74 <?page no="89"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Blauen Wunder zum Ullersdorfer Platz zu sehen. Bis etwa 10: 19 Uhr treten maximale Entladeströme von bis zu 310 A auf. Sie sind in erster Linie auf den Energiebedarf der Längstraktion zurückzuführen und wirken als dynamische Last nur kurzzeitig auf den Energiespeicher. Der Stromverlauf ab 10: 19 Uhr zeigt die Fahrt zurück zum Blauen Wunder. Hier fließen aufgrund der Rekuperation der Radnabenmotoren maximale Ströme von 229 A in die Traktionsbatterie. Damit liegen sie unterhalb der Ladeströme an der Hochstromladestation. Bild 6: Batteriestrom bei Testfahrt Grundstraße Im Abschnitt 2.2 wurde näher auf die Verschaltung der einzelnen Zellen in der Traktionsbatterie eingegangen. Die Parallelschaltung der einzelnen Packs sowie die Parallelschaltung der Zellen innerhalb eines Moduls führen dazu, dass sich der gesamte Batteriestrom auf die einzelnen Zellen aufteilt. In der Formel 1 wird das Verhältnis aufgezeigt. 15 / ) / ( atterie Traktionsb haltung Modulversc cks Batteriepa atterie Traktionsb Zelle I n n I I = ∗ = (1) Jede Zelle wird demnach vom fünfzehnten Teil des Traktionsbatteriestroms durchflossen. Dieser Fakt ist in Verbindung mit den detektierten maximalen Lade- und Entladeströmen für die Laboruntersuchungen in Abschnitt 4 von Bedeutung. 3.2 Zelltemperaturen Die Zelltemperaturen innerhalb der Traktionsbatterie unterscheiden sich stark voneinander. Dies lässt sich teilweise mit dem generellen Aufbau begründen (siehe Abschnitt 2.2). Innerhalb der Module, die jeweils aus 78 Zellen bestehen, kommt es zu einer ungleichmäßigen Temperaturverteilung. Die Zellen in der Mitte erwärmen sich durch den erschwerten Wärmetransfer mehr, als die äußeren. Das Bild 7 zeigt den mechanischen Aufbau eines Moduls. 10: 14 10: 16 10: 18 10: 20 10: 22 10: 24 10: 26 10: 28 Zeit in hh: mm -300 -200 -100 0 100 200 75 <?page no="90"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Bild 7: Zellmodul in 26S3P-Verschaltung Einen zusätzlich negativen Einfluss auf die Temperaturverteilung hat der unterschiedliche Montageort der Zellpacks. Vor allem bei warmen Außentemperaturen sind die dachseitig montierten Packs durch Einwirkung des Fahrwinds einer deutlich geringeren Hitzeeinwirkung ausgesetzt, als die im geschlossenen Heck montierten. Um das Ausmaß der unterschiedlichen Temperaturbelastung eingrenzen zu können, zeigt das Bild 8 exemplarisch die Temperaturverläufe von Außentemperatur, wärmster Zelle in der Batterie sowie kältester Zelle in der Batterie für den 31.08.2015 von 13: 10 bis 20: 45 Uhr. An diesem Tag lag die schwarz dargestellte Außentemperatur um 35 °C. Die Zelltemperaturen, heiß in Rot und kalt in Blau dargestellt, erreichen während eines Ladevorgangs um 19: 07 Uhr Temperaturen von 39 °C sowie 48 °C. Als maximale Differenz zwischen heißester und kältester Zelle treten um 13: 20 Uhr etwa 11 K auf. Bild 8: Temperaturverlauf Zellen und Umgebung 14: 00 15: 00 16: 00 17: 00 18: 00 19: 00 20: 00 Zeit in hh: mm 30 35 40 45 50 76 <?page no="91"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung 3.3 SoC-Verlauf Im normalen Linienalltag wird das Fahrzeug in der Nacht im Depot auf 100 % SoC konditioniert. Dann geht es auf die Strecke und es entscheidet der jeweilige Fahrer selbstständig, wann weitere Ladevorgänge vorgenommen werden. An Werktagen gibt es bei 41 Umläufen ebenso viele Möglichkeiten der Nachladung. Kommt es zu Störeinflüssen, wie deutlicher Fahrplanverspätung oder unkorrekter Ausrichtung des Fahrzeugs unter der Ladehaube (siehe Bild 3, rechts), können Möglichkeiten nicht wahrgenommen werden. Zumeist tritt jedoch der Fall ein, dass der Fahrer eine Nachladung nach jedem Umlauf nicht als notwendig empfindet. Über den Tag verteilt ergibt sich somit ein typischer SoC-Verlauf, wie er in Bild 9 exemplarisch dargestellt ist. Es ist zu erkennen, dass die Traktionsbatterie in einem großen SoC-Bereich betrieben wird. Zu Beginn des Tages wurde das Fahrzeug erst nach etwa dreieinhalb Stunden Linieneinsatz nachgeladen. Bis 13: 00 Uhr folgen unregelmäßige Ladevorgänge. Am Ende des Tages konnte durch häufigere Ladevorgänge ein deutlich kleinerer SoC-Bereich eingehalten werden. Der ausgewählte Verlauf stammt vom 01.02.2016, einem Montag. Bild 9: Tages-SoC-Verlauf im Linieneinsatz Der aufgeführte SoC-Verlauf zeigt, dass im Linienalltag die Nachladevorgänge sehr unregelmäßig durchgeführt werden. Es wird deutlich seltener Energie in die Traktionsbatterie übertragen, als es theoretisch möglich wäre. Daraus ergibt sich ein großes SoC-Band, in dem der Traktionsspeicher genutzt wird. Zur Verdeutlichung zeigt das Bild 10 eine Häufigkeitsverteilung des Start-SoCs der Traktionsbatterie zu Beginn einer Nachladung am Wendepunkt. Insgesamt 128 Ladevorgänge wurden dabei ausgewertet, wobei rund 68 % bei einem SoC von über 75 % gestartet wurden. Es zeichnen sich zwei unterschiedliche Ladestrategien bei den Fahrern ab: Eine Gruppe lädt die Traktionsbatterie bereits im SoC-Bereich von 81 bis 95 % nach, die andere Gruppe lädt vorwiegend zwischen 56 bis 70 %. 06: 00 08: 00 10: 00 12: 00 14: 00 16: 00 18: 00 20: 00 Zeit in hh: mm 40 50 60 70 80 90 100 77 <?page no="92"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Bild 10: Häufigkeitsverteilung Start-SoC bei Ladevorgang am Wendepunkt 4 Laboruntersuchung von Zellalterungserscheinungen Neben der Erprobung und Begleitung des Elektrofahrzeugs im Linieneinsatz, war die Untersuchung der Traktionsbatterie im Labor zentraler Projektinhalt. Dazu wurde ein zusätzliches Batteriemodul beschafft, das Zellen der gleichen Bauart und der gleichen Charge enthält. Dieses Modul wurde demontiert, um die einzelnen Zellen zu separieren. Unter anderem mussten dafür die verschweißten Zellkontakte voneinander getrennt werden. Im Anschluss erfolgte ein Eingangstest zur Ermittlung der Parameter Kapazität und Innenwiderstand, um für die nachfolgenden Tests Zellen mit möglichst identischen Werten selektieren zu können. 4.1 Prüfmatrix Zur Detektion von Alterungserscheinungen wurden Untersuchungen zu kalendarischer sowie zyklischer Alterung unternommen. Die gewählten Stressfaktoren bei der kalendarischen Alterung sind Temperatur und SoC, bei der zyklischen Alterung kommen zusätzlich noch die Faktoren SoC-Hub und Stromstärke hinzu. Unabhängig davon erfolgten in regelmäßigen Abständen Referenztests, bei denen jeweils Kapazität und Widerstand der Testzellen bestimmt wurden. Die Tabelle 5 zeigt eine Zusammenfassung der Prüfmatrix mit den entsprechend gewählten Wertebereichen. Neben kalendarischer und zyklischer Alterung sind in der untersten Zeile zwei reale Fahrzyklen aufgeführt, bei denen Stromprofile aus dem Linienbetrieb im Labor nachgefahren wurden. Für eine beschleunigte Alterung wurde die Umgebungstemperatur dabei bewusst auf 50 °C erhöht. Insgesamt wurden bei den Tests 18 Zellen vermessen. 0 5 10 15 20 25 41% - 45% 46% - 50% 51% - 55% 56% - 60% 61% - 65% 66% - 70% 71% - 75% 76% - 80% 81% - 85% 86% - 90% 91% - 95% 96% - 100% Anzahl Nachladen 78 <?page no="93"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Tabelle 5: Auszug Prüfmatrix[nach 11] Stressfaktoren Alterung Temperatur in °C Mittlerer SoC in % SoC-Hub in % Strom in C-Rate 20; 40; 50 40; 60; 80; 100 - - Kalendarisch 20; 40; 50 40; 60; 70 10; 20; 40; 60 0,5; 1,0; 1,5 zyklisch 50 - „groß“; „klein“ variabel Realer Fahrzyklus 4.2 Auswertung Zelltests Exemplarisch werden in diesem Abschnitt die Auswirkungen von zwei Alterungsfaktoren diskutiert. Begonnen wird mit dem Einfluss der Temperatur auf die kalendarische Alterung. Dazu ist in Bild 11 der Verlauf des Kapazitätsverlustes von 3 Zellen aufgetragen, der sich nach einer Dauer von 123 Tagen eingestellt hat. Der Start-SoC der Zellen betrug jeweils 60 %, die Umgebungstemperatur in den Temperaturprüfschränken lag bei 20 °C, 40 °C sowie 50 °C. Während der Tests wurden die Zellen nicht mit Strom beaufschlagt. Bild 11: Kapazitätsverlust in Abhängigkeit der Temperatur[11] Es ist ersichtlich, dass die Kapazität bei der geringsten Temperatur nahezu unverändert bleibt. Einen Anstieg der Verluste gibt es erst bei der Testreihe mit 40 °C Umgebungstemperatur. Der Verlust liegt bei etwa 2,4 %. Bei einer weiteren Erhöhung der Temperatur um 10 °C stellt sich nach 123 Tagen schon ein Kapazitätsverlust von etwa 8 % - bezogen auf die im Eingangstest ermittelte Kapazität - ein. Als zweiter Alterungsfaktor soll der Einfluss des SoC-Hubs auf die vorliegenden Zellen diskutiert werden. Im Bild 12 sind dazu 2 Verläufe von Kapazitätsverlusten bei -1 0 1 2 3 4 5 6 7 8 9 0 20 40 60 80 100 120 140 Kapazitätsverlust in % Zeit in Tagen 20°C_60% 40°C_60% 50°C_60% 79 <?page no="94"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung unterschiedlichen Strombelastungen dargestellt. Die obere Kurve stammt von einer Zelle, die mit 19,6 A zyklisiert wurde. In der unteren, blauen Kurve wurde die Zelle mit 9,8 A beaufschlagt. Durch einfügen einer exponentiellen Regressionskurve soll die Tendenz der ermittelten Messwerte besser dargelegt werden. Es wird ersichtlich, dass der SoC-Hub ab etwa 60 % einen starken Einfluss auf den Kapazitätsverlust besitzt. Zur besseren Einordnung ist zusätzlich in der Abbildung ein grün unterlegtes Quadrat zu finden. Dieses kennzeichnet den Kapazitätsverlust einer gealterten Zelle, die bei gleichen Randbedingungen gelagert, aber nicht zyklisiert wurde. In Kombination mit den beiden Kurven wird deutlich, dass bei geringen SoC-Hüben bis etwa 40 % der größte Anteil der Verluste auf die kalendarische Alterung zurückzuführen ist. Bild 12: Kapazitätsverlust in Abhängigkeit des SoC-Hubs[nach 11] Abschließend sind in Bild 13 die untersuchten Alterungseinflüsse entsprechend ihrer Gewichtung in einem Netzdiagramm dargestellt. Ein großer Einfluss wird dabei mit 3, ein kleiner Einfluss mit 1 klassifiziert. Es ist ersichtlich, dass vor allem die Faktoren Temperatur und SoC-Hub einen großen Einfluss auf den Kapazitätsverlust der vorliegenden Zellen haben. Beim Anstieg des Innenwiderstands sind dagegen die Faktoren Temperatur und SoC von Bedeutung, wobei der Anstieg generell sehr gering ausgefallen ist. Der in den Laboruntersuchungen festgestellte optimale Betriebsbereich liegt bei Temperaturen um 20 °C und SoC-Hüben von unter 40 %. Werden diese Bedingungen eingehalten, können die getesteten Zellen eine maximale Lebensdauer erreichen. 0 2 4 6 8 10 12 14 16 0 20 40 60 80 100 Kapazitätsverlust in % SOC-Hub / % 0,5C 1C 40°C_60% 80 <?page no="95"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Bild 13: Zusammenfassung Alterungseinflüsse[nach 11] 5 Optimieren der Nachladestrategie Seit dem offiziellen Beginn des Linieneinsatzes im Juni 2015, fährt das Fahrzeug ohne jegliche Reglementierung bezüglich einer Ladestrategie. Somit wird das Fahrzeug über Nacht auf 100 % SoC geladen und am Tag entscheidet der Fahrer, wann er am Wendepunkt mit der vollen Ladeleistung von 200 kW die Traktionsbatterie nachlädt. Deshalb sollen nun die vorliegenden Ergebnisse der Laboruntersuchungen in den Linienalltag einfließen, um die Lebensdauer des Speichers zu maximieren. Dabei muss zunächst geklärt werden, welche veränderbaren Parameter generell zur Verfügung stehen. Unabhängig von den möglichen Maßnahmen muss jederzeit der uneingeschränkte Linienbetrieb mit oberster Priorität gewährleistet sein. Dementsprechend sind sowohl Fahrplanverfrühungen, als auch -verspätung in jedem Fall zu vermeiden. Obwohl der Linienbetrieb auch ohne Depotladungen möglich wäre, muss auch weiterhin das Steckerladegerät zur Anwendung kommen. Dies resultiert aus der Tatsache, dass nur bei diesen Ladevorgängen das Ausbalancieren der einzelnen Zellpacks vom BMS realisiert wird und so eine ungleichmäßige Ladungsverteilung zwischen den fünf Packs beseitigt werden kann. Somit bleiben als Freiheitsgrade die folgenden Parameter: - Zeitpunkt der Nachladung im Linienbetrieb Beeinflussung SoC-Hub, - Ladestrom am Wendepunkt Beeinflussung C-Rate. Bisher übernimmt der Fahrer die Entscheidung wann auf der Linie nachgeladen wird. Um ihn dabei zu unterstützen, wurde als Mensch-Maschine-Schnittstelle ein CAN- Display in das Fahrzeug integriert. Es gibt dem Fahrer eine optische Ladeempfehlung, wobei auf komplexe Inhalte bewusst verzichtet wurde. Deshalb gibt es lediglich die Unterscheidung zwischen den Nachrichten „Bitte Laden“ oder „OK“. Eine genaue Darstellung zeigt das Bild 14. Auf diese Weise soll der bisher recht große SoC- Bereich, in dem die Traktionsbatterie aktuell im Tagesverlauf betrieben wird, eingeschränkt werden. Der Fahrer soll ganz bewusst nachladen oder eben ganz bewusst eine Lademöglichkeit auslassen, wenn das SoC-Niveau zu hoch ist. 0 1 2 3 Temperatur SOC SOC-Hub Strom Innenwiderstand Kapazität 81 <?page no="96"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Bild 14: CAN-Display als Fahrerunterstützung Die zweite Methode die aktuell praktizierte Ladestrategie zu verändern ist das Stellen des Ladestroms am Wendepunkt. Diese Funktionalität wird grundsätzlich vom Fahrzeug unterstützt und kann vom Telemetrie-Steuerrechner mit übernommen werden. Dieser muss mit Hilfe einer definierten CAN-Botschaft einen Stromwert an die fahrzeugseitige Schnittstelle übermitteln. Das BMS prüft den Wert auf Plausibilität und übernimmt diesen anstatt des werksseitig hinterlegten maximalen Ladestroms. Auf diese Weise kann die Ladeleistung dezidiert abgesenkt und damit unerwünscht hohe Ladezustände vermieden werden. Zum Jetzigen Zeitpunkt ist das Stellen des Ladestroms erfolgreich getestet worden. Eine Implementierung ins Fahrzeug ist aber noch nicht erfolgt. Werden beide aufgezeigten Maßnahmen miteinander kombiniert, lassen sich trotz Beachtung eines planmäßigen Linienbetriebs sowohl Ladestromstärke als auch SoC- Hub in einen für die Traktionsbatterie weniger schädlichen Bereich absenken. 6 Zusammenfassung und Ausblick In diesem Paper wurden Inhalte aus dem Förderprojekt „Elektro-Buslinie 79“ vorgestellt. Dabei wurden Details von Fahrzeug, Traktionsspeichers und Ladestation erörtert. Weitere Abschnitte beschäftigen sich mit der messtechnischen Anbindung an fahrzeugspezifische Systeme und die Begleitung im Linienbetrieb sowie Laboruntersuchung bezüglich Alterungserscheinungen des Speichers. Unter Beachtung von Rahmenbedingungen des ÖPNV-Linienbetriebs wurden Anpassungen der bisher angewendeten Nachladestrategie erarbeitet und teilweise umgesetzt. So wurde beispielsweise ein Display zur Unterstützung des Fahrers integriert. Das Manipulieren des Ladestroms am Wendepunkt soll noch bis Ende der Projektlaufzeit realisiert werden. Als großes Problem für den Langzeitbetrieb des Fahrzeugs wurden zum einen sehr hohe und zum anderen sehr stark unterschiedliche Zelltemperaturen detektiert. Diese Tatsache lässt sich auf die unterschiedlichen Einbauorte der Batteriepacks sowie eine fehlende aktive Flüssigkeitskühlung zurückführen. An dieser Stelle sollten weiterführende Untersuchungen klären, ob der Verbau einer Flüssigkeitskühlung, die zusätzlich negativen Einfluss auf den Ladungsdurchsatz der Traktionsbatterie mit sich bringt, für die Lebensdauer des Speichers zuträglich ist. Der verbaute Traktionsspeicher ist für den aktuellen Einsatz auf der relativ kurzen Quartierbuslinie überdimensioniert ausgelegt. Jedoch ermöglicht der modulare Aufbau eine Änderung der Kapazität. Nach Herstellerangaben sind für den Betrieb des 82 <?page no="97"?> 1A.2 Dresden elektrifiziert die Buslinie 79 - Gelegenheit und Herausforderung Fahrzeugs nur mindestens drei Batteriepacks nötig, d.h. es können im Projektfahrzeug bis zu zwei Packs demontiert werden. Weiterführende Untersuchungen zum Einfluss einer Kapazitätsverringerung und gleichzeitigen Verminderung des Fahrzeuggewichts können zusätzliche Erkenntnisse bringen. Danksagung An dieser Stelle soll dem Konsortialpartner Dresdner Verkehrsbetriebe AG sowie dem Bundesministerium für Verkehr und digitale Infrastruktur gedankt werden, die das Projekt im Rahmen der Schaufensterinitiative der Bundesregierung ermöglichten. Nur durch die erhaltene Unterstützung konnte diese Arbeit erfolgen. Literatur [1] Schwarze, Jörn, Konzeption einer Batteriebuslinie in Köln. Innovation Elektrobus 3. Dresdner Fachkonferenz, Dresden, 2015. [2] Statistisches Bundesamt: Großstädte (mit mindestens 100 000 Einwohnerinnen und Einwohnern) in Deutschland am 31.12.2011 auf Grundlage des Zensus 2011 und früheren Zählungen. Statistisches Bundesamt, Wiesbaden, 2013. [3] Landeshauptstadt Dresden: Bevölkerungsentwicklung laut Melderegister 1989 bis 2014. Kommunale Statistikstelle, Dresden, 2015. [4] Dresdner Verkehrsbetriebe AG: Geschäftsbericht 2014. Dresdner Verkehrsbetriebe AG, Dresden, 2015. [5] Umwelt Bundesamt: https: / / www.umweltbundesamt.de/ themen/ luft/ luftschadstoffe/ feinstaub, 15.03.2016 Dresden. [6] Freistaat Sachsen, Luftqualität in Sachsen - Jahresbericht 2014. Sächsisches Landesamt für Umwelt, Landwirtschaft und Geologie, Dresden, 2015. [7] Dresdner Verkehrsbetriebe AG: https: / / www.dvb.de/ de-de/ aktuelles/ aktuellemeldungen/ archiv/ 2015/ 04/ 14/ edda-vs-e-buslinie-79/ , 08.03.2016 Dresden. [8] A123 Systems: A123-AMP20-M1HD-A-1-Data-Sheet. Datenblatt, Waltham, Massachusetts, Vereinigte Staaten, 2011. [9] Impact Clean Power Technology S.A.: Technische Dokumentation. Solaris Deutschland GmbH, Dresden, 2015. [10] Roch, Robert: Die aktuellen Ergebnisse des Schaufensterprojektes Elektro- Buslinie 79. 3. Jahrestagung des Schaufensters Bayern-Sachsen, München, 2016. [11] Meubrink, Lucas: Optimierte Ladestrategien für ein batterieelektrisches Fahrzeug im ÖV. Diplomarbeit, Dresden, 2016. 83 <?page no="98"?> 1B 48V of the future - new functions and possibilities / 48V der Zukunft - Neue Funktionen und Möglichkeiten 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen Daniel Sebasti-o, Rainer Knorr, Mohamed Ayeb, Ludwig Brabetz Abstract The continuing trend towards electrification and an increased functional density in vehicles demand an enhancement of the electric power supply quality in the onboard power system. Subsequently, the voltage transients are rising significantly. Therefore, the development of dual voltage power supplies in vehicles is widely investigated. To evaluate the possibilities and limitations of such new architectures, a simulation, which is able to cover a wide range of cases, is required. Short, predefined driving manoeuvers (e.g. a double lane change) allow the examination how a vehicle behaves in extreme situations. Standardized driving cycles (e.g. NEDC) enables a longer-term assessment of the on-board power system. However, driving cycles address only the longitudinal vehicle dynamics, as they are not yet linked to steering or height profiles. It is therefore of note to develop an on-board power system simulation which can retrace a real driving cycle. The data basis for such real driving cycles is an experimental vehicle with a GPS recording system. The data can be correlated with existing maps and completed with elevation data. It is needed to create control signals for as many consumers as possible and to control the consumer models accordingly. The simulation allows comparisons between different architecture variants and to examine the influence of both, individual as well as several components, in each subnet. With the simulation it should be possible to determine the residual capacity, to estimate the CO 2 emission and to design an optimal power management. Kurzfassung Der anhaltende Trend zur Elektrifizierung und die Erhöhung der Funktionsdichte im Fahrzeug fordern eine immer weiter steigende elektrische Leistung im Bordnetz. Mit den erhöhten Leistungsanforderungen steigen auch die Spannungstransienten im 84 <?page no="99"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen Netz stark an, sodass eine Weiterentwicklung der Bordnetzarchitektur hin zu einer aus zwei gekoppelten Teilnetzen bestehenden Architektur sinnvoll erscheint. Um die Möglichkeiten und Grenzen solcher neuartigen Architekturen zu bewerten, benötigt es eine Simulation, welche in der Lage ist, ein breites Spektrum an Fällen abzudecken. Kurze fest vordefinierte Fahrmanöver, wie z.B. ein Doppelspurwechsel, ermöglichen es zu bewerten, wie sich ein Fahrzeug in Extremsituationen verhält. Hingegen erlauben genormte Fahrzyklen, wie der NEFZ, eine längerfristige Beurteilung des Bordnetzes erlauben. Bei den Zyklen handelt es sich jedoch nur um abstrakte Fahrprofile, da sie weder mit Lenknoch mit Höhenprofilen verknüpft sind. Daher ist es von Interesse eine Bordnetzsimulation zu entwickeln, mit der es möglich ist, das Fahrzeug einen realen Streckenzyklus abfahren zu lassen. Als Datenbasis für solche reale Fahrzyklen können beispielsweise Datensätze von mit GPS- Systemen ausgestatteten Versuchsfahrzeugen dienen, dessen Daten es mit bestehendem Kartenmaterial zu korrelieren und mit Höhendaten zu ergänzen gilt. Aus den Daten der Fahrzyklen gilt es anschließend, für möglichst viele Verbraucher geeignete Profile zu deren Steuerung abzuleiten und die Verbrauchermodelle entsprechend anzusteuern. Die Simulation soll es ermöglichen, Vergleiche zwischen den verschiedenen möglichen Architekturvarianten anzustellen und den Einfluss sowohl einzelner als auch mehrerer Komponenten in dem jeweiligen Teilnetz zu untersuchen. Ziel der Simulation ist die Ermittlung der Leistungsreserven und die Abschätzung des CO 2 -Austoßes auf Basis des Modells und der Entwurf eines optimalen Leistungsmanagements. Es gelang der Aufbau einer Simulationsumgebung, mit der die hier beschriebene Problematik untersucht werden kann. Im weiteren Verlauf soll die Simulationsumgebung mit detaillierteren Verbraucherdaten erweitert und die Betriebsstrategie weiter ausgearbeitet werden. Anschließend kann die Validierung auf einem Prüfstand erfolgen. 1 Einleitung Mit der Erhöhung der Funktionsdichte und der damit einhergehenden Vervielfachung der Anzahl elektrischer Verbraucher wird die Versorgung des Bordnetzes und die Sicherstellung der Spannungsstabilität stetig komplexer. Bereits vor zwei Jahrzehnten gab es erste Vorschläge die Bordnetzspannung auf 42 V anzuheben [1]. Dieses Vorhaben wurde aus mehreren Gründen eingestellt. Allerdings macht die aktuelle Entwicklung einen erneuten Anlauf zur Einführung eines zweiten Bordnetzes zwingend notwendig und wird heute bereits teilweise umgesetzt [2]. Die Vorteile einer aus zwei gekoppelten Teilnetzen bestehenden Bordnetzarchitektur mit einer 48 V-Spannungsebene sind vielfältig. Sie liegen nicht nur in der Übertragbarkeit größerer Energiemengen, sondern auch in der Verringerung der Leitungsquerschnitte, des Gewichts des Kabelbaums und der Verlustleistungen. Weiterhin sind heutige Lichtmaschinen mit einer Leistung von 3 kW gerade bei niedrigen Temperaturen kaum noch in der Lage das Bordnetz zu versorgen. Durch das Anheben der Generatorspannung ließen sich diese Probleme lösen. Somit kann diese neue Art von Architektur eine Brücke zu neuen Technologien schlagen. 85 <?page no="100"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen Die Einführung neuer Technologien und die Umstellung bestehender Komponenten auf eine höhere Versorgungsspannung werden nicht kostenneutral erfolgen können. Daher muss sorgfältig abgewogen werden, welche Komponenten auf das 48 V- Bordnetz transferiert werden sollten. Auch ein Vergleich mit erschwinglichen Übergangstechniken für Lösungen abseits des Premiumsegments ist von Interesse. Als alternative Architekturen könnten z.B. 12V/ 12V-Systeme dienen. In den folgenden Kapiteln wird eine Simulationsumgebung vorgestellt, mit der untersucht werden soll, wie die Verbraucher hinsichtlich der Energie- und Leistungsverteilung innerhalb des neuartigen Bordnetzes auf die beiden Teilbordnetze verteilt werden können. Weiterhin sollen die Möglichkeiten und Grenzen der Übergangsarchitekturen bewertet werden können. Das Ziel ist, die vorhandenen Leistungsreserven zu ermitteln und ein optimales Leistungsmanagement zu entwerfen. 2 Simulationsumgebung Zur Modellierung wurde eine Simulationsumgebung in MathWorks MATLAB erstellt. In den folgenden Abschnitten wird diese beschrieben. 2.1 Konzept Zunächst ist die Entwicklung einer modular aufgebauten und flexibel einsetzbaren Simulationsumgebung für ein Gesamtbordnetz erforderlich. Das Gesamtbordnetz besteht dabei aus zwei miteinander gekoppelten Teilbordnetzen, von denen eines das konventionelle 12 V-Bordnetz darstellt. Hierfür werden verschiedene Anforderungen gestellt. Durch die Modularität soll gewährleistet werden, dass einzelne Komponenten eingefügt, ausgetauscht oder entfernt werden können. Dies betrifft unter anderem auch den Energiespeicher der angekoppelten Spannungsebene, der durch verschiedene Batterietypen dargestellt werden soll. Weiterhin muss die Möglichkeit bestehen die verschiedenen Spannungseben miteinander zu vergleichen. Neben der 48 V-Spannung soll auch eine 24 V-Spannung, wie sie im Nutzfahrzeugbereich genutzt wird, und alternativ ein 12 V/ 12 V-Stabilisierungssystem simuliert werden können. Des Weiteren muss die Simulationsumgebung ein einfaches Hinzufügen neuer Verbraucher und deren Zuweisung zu einer der beiden Teilbordnetze erlauben. Abbildung 1 zeigt den schematischen Aufbau des Simulink-Modells. Als Eingangsgröße dienen der Fahrzyklus und die Beschreibung der Fahrzeugumgebung. Aus diesen Daten wird das Verhalten der Verbraucher abgleitet und anschließend deren Leistung berechnet. Abhängig von der Spannungsebene der Verbraucher ergeben sich daraus die Lastströme der einzelnen Verbraucher, mit denen die Batterien belastet werden. Nach der Simulation erfolgt die Bewertung der Bordnetzstabilität. Abbildung 1: Ablaufplan des Simulationsmodells 86 <?page no="101"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen 2.2 Bordnetzarchitekturen Bei dem zu untersuchenden Bordnetz handelt es sich um eine mittels eines Gleichspannungswandlers gekoppelte 12V/ 48V-Architektur (siehe Abbildung 2 links). Das 12 V-Teilbordnetz stellt dabei ein konventionelles Teilbordnetz dar, das zunächst ohne einen Starter bzw. Generator ausgeführt ist. Diese Komponenten befinden sich zwar in der Regel auf der 48 V-Seite, können aber einem der beiden Teilbordnetze frei zugeordnet werden. Nach und nach können nun einzelne Lasten von der 12 V- Seite auf die 48 V-Seite transferiert werden. So lässt sich der Einfluss einzelner Lasten auf die Teilbordnetze gezielt untersuchen. Weiterhin können die Auswirkungen unterschiedlicher Batteriegrößen und -typen auf das 48 V-Teilbordnetz ermittelt werden. Um einen Vergleich zwischen verschiedenen Bordnetzarchitekturen durchzuführen, besteht zusätzlich die Option, verschiedene Spannungsebenen für das zweite Teilbordnetz einzusetzen. Abhängig von der Spannungsebene kann das zweite Teilbordnetz auch Mithilfe unterschiedlicher Kopplungselemente angebunden werden. Dadurch lassen sich alternativ 12V/ 24V-Systeme mit einem DC/ DC-Wandler oder 12V/ 12V-Systeme mit einem Stabilisierungssystem als Kopplungselement simulieren. Da es sich bei dem Energiespeicher des 12V/ 12V-Systems (siehe Abbildung 2 rechts) um eine Li-Ion-Batterie handelt, liegt die Spannung mit 16 V etwas höher als auf der Seite mit der konventionellen Bleibatterie. Das Stabilisierungssystem fungiert als steuerbarer Widerstand. Auf diese Weise ist es möglich, den Einfluss verschiedener Spannungsebenen zu testen und zu bewerten. 2.3 Verbraucherdaten Für die Gesamtbordnetzsimulation müssen für alle Komponenten Daten verfügbar sein. Da allerdings auch zukünftige Komponenten, welche zum Teil noch nicht existieren, integriert werden sollen variiert die Datenlage der Leistungsaufnahmen für die unterschiedlichen Verbraucher stark. Daher ist es notwendig, die Simulationsumgebung derart flexibel zu gestalten, dass verschiedene Verbraucherdaten und -typen unterschiedlicher Qualität miteinander verknüpft werden können. Weiterhin muss für die Simulation die Skalierbarkeit gewährleistet sein, um neue Verbraucher hinzufügen zu können. Im einfachsten Fall sind von den Verbrauchern nur statische Leistungsaufnahmewerte bekannt, welche teilweise für die unterschiedlichen Fahrzeugklassen variieren. Bei diesen Werten handelt es sich um einen Minimal-, einen Maximal- und einen Mittel- Abbildung 2: 12V/ 48V- Bordnetzarchitekturen (links) und alternative 12V/ 12V- Bordnetzarchitektur (rechts) 87 <?page no="102"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen wert. Bei dem Mittelwert handelt es sich meist um den Durchschnittswert des Minimums und des Maximums, kombiniert mit einer relativen Einschaltdauer. Alternativ ist es allerdings auch möglich Szenarien, wie z.B. eine Nachtfahrt im Regen, zu definieren. Bei solch einem Szenario sind Verbraucher, wie das Licht und der Scheibenwischer, kontinuierlich im Betrieb. In diesem Fall ergibt sich für den Mittelwert mit der relativen Einschaltdauer eine höhere Leistungsaufnahme. Für Komponenten, für die mehr Daten verfügbar sind, können auch Leistungsprofile abgelegt werden. Dabei ist es auch möglich für verschiedene Fahrzeugklassen unterschiedliche Profile abzulegen und diese während der Simulation abzurufen. Schließlich kann auch eine Kombination der unterschiedlichen Verbraucherdaten genutzt werden. 2.4 Fahrzyklus Für die Bordnetzsimulation sollte ein möglichst realer Fahrzyklus gewählt werden. Als Datenbasis wurde daher ein Fahrzyklus ausgewählt, welcher mittels eines „eHorizon“-Versuchsträgers aufgenommen wurde. Der Zyklus beinhaltet unter anderem die Fahrzeuggeschwindigkeit, die GPS-Position und den Lenkwinkel. Abbildung 3: GPS-Rohdaten (oben links) im Vergleich zur Routenplanung aus dem Kartenmaterial (oben rechts). GPS-Daten über Kartenmaterial dargestellt (links unten) im Vergleich zu korrigierten 88 <?page no="103"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen Um den Fahrzyklus weiter anzureichern, sollte der Zyklus zusätzlich mittels der Höhendaten erweitert werden. Dazu ist die genaue Position des Fahrzeuges notwendig. Abbildung 3 zeigt die aufgezeichneten GPS-Daten in verschiedenen Zuständen. Oben links sind die Rohdaten dargestellt. Wie in der Grafik unten links, in der ein Ausschnitt der Rohdaten über Kartenmaterial geplottet ist, liegen die GPS-Daten teilweise deutlich abseits des Fahrweges. Weiterhin enthält der Datensatz bei Verlust des GPS-Signals ungültige Werte, die dazu führen, dass die Position des Fahrzeuges über weite Teile der Strecke unbekannt ist. Um die GPS-Daten zu korrigieren, wurden zunächst mit Hilfe von Kartenmaterial die Koordinaten der Strecke für die Routenplanung ermittelt. Aus diesen Daten wurde der Lenkwinkel über die zurückgelegte Distanz berechnet und anschließend mit den realen Zyklus verglichen (siehe Abbildung 4). Mittels eines Algorithmus wurden die Positionen in den beiden Zyklen an markanten Punkten der Strecke markiert und entsprecht gestaucht bzw. gedehnt, sodass alle Wegpunkte des aus dem Kartenmaterial dem realen Fahrzyklus zugeordnet werden konnten. Somit konnten die GPS-Koordinaten des realen Fahrzyklus korrigiert werden und diesem ein Höhenprofil hinzugefügt werden. Der erweiterte „eHorizon“-Fahrzyklus kann anschließend in der Simulation im „Drive Cycle“-Modus genutzt werden, bei dem die aktuellen Zustände des Fahrzeuges und der Umgebung Einfluss auf die Betriebsstrategie haben. 2.5 Struktur des Simulink-Modells Das Modell besteht, wie in Abbildung 5 dargestellt, aus sechs Blöcken. Der erste Block beschreibt den Fahrzyklus mit der Fahrzeuggeschwindigkeit, der Straßensteigung und den Kurvenradius der Straße. Aus diesen Informationen und den Zuständen der Batterie werden im zweiten Block, welcher die Betriebsstrategie enthält die Verbraucher im Fahrzeug gesteuert. Bei den Steuerungsbefehlen können die Signale Abbildung 4: Realer Lenkwinkel des Fahrzeugs und Kurvenwinkel aus dem Kartenmaterial mit markanten Stellen 89 <?page no="104"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen je nach Komponente variieren. Während beispielsweise Verbraucher, die der Lichtanlage angehören, (z.B. das Abblendlicht oder der Blinker) nur zu- und abgeschaltet werden können, benötigen andere Verbraucher (z.B. der Generator oder die elektrische Lenkhilfe) komplexere Ansteuerungssignale. Im dritten Block erfolgt dann die Berechnung der durch die Verbraucher benötigen Leistung der einzelnen Komponenten für jedes der beiden Teilbordnetze. Durch die Berechnung der Verbraucherleistungen für beide Teilbordnetz ist es auch möglich eine Komponente mit beiden Teilbordnetzten zu kombinieren. Dadurch kann beispielsweise die Steuerungselektronik eines Aktors von der konventionellen 12 V-Seite versorgt werden, während der Aktor selbst mit dem erweiterten Teilbordnetz verbunden ist. Der folgende Block hat als Eingangssignale die Leistungen der einzelnen Komponenten in beiden Teilbordnetzen und die Zustände der beiden Batterien. Aus diesen Informationen werden die Ströme in den Teilbordnetzen berechnet und miteinander addiert. Die Ströme werden im nächsten Block in bzw. aus den Batterien geladen. Das Batteriemodell berechnet daraus die Spannungen und die SOC-Werte. Abhängig von der ausgewählten Batteriekonfiguration werden hier unterschiedliche Varianten des Batterieblocks eingebunden. Im letzten Block erfolgt die Aufzeichnung und die Bewertung der Simulationsdaten. Die Bewertung kann beispielsweise anhand der Spannungsstabilität in Bezug auf die zulässigen Betriebsbereiche erfolgen [3]. Abhängig von der Auslegung des Bordnetzes, der Betriebsstrategie und der Interpretation des Fahrzyklus können weitere unterschiedliche Situation durchgespielt werden. Durch die Verknüpfung aller Verbraucher mit dem 12 V-Bordnetz und dem Setzen der Batteriegröße des zweiten Teilbordnetzes auf den Wert Null, kann ein konventionelles Fahrzeug dargestellt werden. Auch besteht die Möglichkeit eine prädiktive Betriebsstrategie für autonomes Fahren in der Endausbaustufe zu simulieren. Dazu wird die Annahme getroffen, dass es sich bei dem realen Fahrzyklus um die durch die Sensorik erfasste gesamte Fahrzeugumgebung und allen am Straßenverkehr Abbildung 5: Modell der Simulationsumgebung in MATLAB Simulink 90 <?page no="105"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen beteiligten Individuen handelt. Weiterhin kann die Kombination des Abfahrens des realen Zyklus mit einer Prädiktion aus den Daten der Routenplanung einen Zwischenschritt zum autonomen Fahren darstellen. 3 Simulationsarten Die Simulation kann auf den zwei Betriebsarten „Manual“ und „Drive Cycle“ erfolgen. Diese werden im Folgenden erklärt. Im Modus wird ein realer innerstädtischer Zyklus abgefahren und die Verbraucher werden abhängig von dem Fahrzyklus gesteuert. 3.1 Modus „Manual“ Im Modus „Manual“ kann der Nutzer der Simulationsumgebung die Ein- und Ausschaltzeitpunkte der Verbraucher manuell setzen. Das Setzen der Ansteuerungssignale erfolgt über eine in Abbildung 6 dargestellte separate Bedienoberfläche. Alle verfügbaren Komponenten sind als Einzelaktionen im rechten Teil des Fensters aufgelistet und können in die Zeitleiste auf der linke Seite frei angeordnet werden. Auf diese Weise lassen sich verschiedene manuelle Lastprofile für die Simulation erstellen und abspeichern. Häufig verwendete Abläufe von Einzelaktionen können auch zu Gruppenaktionen zusammengefasst werden, sodass bei mehrmaligen Ausführen häufig verwendeter Einzelaktionen nur die Gruppenaktion einmal eingefügt werden muss. Nach der Generierung des Lastprofils kann dieses in der Bedienoberfläche der Simulationsumgebung ausgewählt werden. Bei diesem Modus werden die Blöcke für die Fahrzeugumgebung und die Betriebsstrategie deaktiviert, da die Verbraucheran- Abbildung 6: Bedienoberfläche zum Erstellen manueller Verbraucherprofile 91 <?page no="106"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen steuerung über die selbst definierten Lastprofile erfolgt. Dieser Modus ist besonders dann vorteilhaft, wenn für das Bordnetz kritische Situationen vorab bekannt sind und gezielt untersucht werden sollen. So lässt sich beispielsweise abschätzen, wie sich das Bordnetz in Extremsituationen wie einem Doppelspurwechsel bei teilentladenen Batterien verhält. 3.2 Modus „Drive Cycle“ Im Modus „Drive Cycle“ erfolgt das Aktivieren und Deaktivieren der Verbraucher automatisch während der Simulationszeit. Dazu muss der Nutzer in der Bedienoberfläche der Simulationsumgebung lediglich den gewünschten Fahrzyklus auswählen. Als Datenbasis dienen hier der in Kapitel 2.4 beschriebene Fahrzyklus mit Fahrzeuggeschwindigkeiten, Straßensteigungen und Kurvenradien oder genormte Fahrzyklen, wie der NEFZ. Die aktuellen Zustände des Fahrzeuges und der Umgebung werden durch den ersten Block in dem Simulink-Modell aufbereitet und dem zweiten Block, der Betriebsstrategie, übergeben. Abhängig von diesen Daten, den Zuständen der Batterien, und einer mechanischen Leistungsrückkopplung aus dem Block, in dem die Leistungen der Komponenten berechnet werden, ergibt sich während der Simulationszeit das Ansteuerungsverhalten für die einzelnen Komponenten. Dabei wird versucht für möglichst viele Verbraucher geeignete Ansteuerungsprofile abzuleiten. Mithilfe dieses Modus ist es möglich, das Verhalten des Bordnetzes abhängig von der Betriebsstrategie und der Zuweisung der einzelnen Verbraucher zu einem der beiden Teilbordnetze über einen längere Zeit zu untersuchen. 4 Bedienoberfläche Die Nutzung der Simulationsumgebung kann entweder über MATLAB selbst oder über eine Bedienoberfläche erfolgen (siehe Abbildung 7). Diese besteht aus sechs Reitern, mit welchen die Bordnetzarchitektur und die Fahrzeugklasse selektiert, und zwischen dem „Drive Cycle“- und dem „Manual“-Modus gewählt werden kann. Weiterhin können Verbraucher einem der beiden Teilbordnetzte zugewiesen oder alternativ deaktiviert werden und allgemeine Einstellungen zur Simulation vorgenommen werden. Der Reiter „Simulation“ überprüft die Nutzereingaben auf Fehler und erlaubt das Starten der Simulation. Im letzten Reiter „Results“ können die Ergebnisse angezeigt und exportiert werden. 92 <?page no="107"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen 5 Validierung Die Validierung der Simulationsergebnisse erfolgt auf einem Fahrzeugprüfstand. Bei dem Prüfstand handelt es sich um einen Golf 5 mit Vollausstattung. Der Generator des Fahrzeugs befindet sich auf einem Maschinenprüfstand, der mit dem Bordnetz des Fahrzeugs gekoppelt werden kann. Die Ansteuerung des Fahrzeugs erfolgt über einen Echtzeit-HiL-Rechner und eine Fahrdynamiksimulation (veDYNA). Dadurch kann dem Fahrzeug suggeriert werden, auf einer realen Straße zu fahren. Mittels der in dem Kapitel 3.1 dargestellten Bedienoberfläche lassen die zuvor simulierten Lastprofile zusammenstellen und auf dem Fahrzeugprüfstand nachfahren. Die neuartigen Verbraucher werden durch eine adäquate Kombination von Quellen und Lasten nachgebildet. Für kurze transiente Stromimpulse bis 1000 A besteht außerdem die Möglichkeit eine eigens entwickelte hochdynamische Last zu nutzen [4]. Abbildung 8: Bedienoberfläche der Simulationsumgebung Abbildung 7: Bedienoberfläche der Simulationsumgebung 93 <?page no="108"?> 1B.1 12V/ 48V Bordnetzsimulation auf Basis realer Fahrzyklen 6 Zusammenfassung und Ausblick In diesem Beitrag wurde eine Simulationsumgebung vorgestellt, mit der untersucht werden kann, wie die elektrischen Komponenten eines Fahrzeuges sinnvoll auf die beiden Teilbordnetze verteilt und die vorhandenen Leistungsreserven ermittelt werden können. Weiterhin kann die Umgebung einerseits die Möglichkeiten und anderseits auch die Grenzen von Übergangsarchitekturen aufzeigen. So lassen sich verschiedene Architekturen miteinander und der Einfluss einzelner elektrischer Komponenten auf die Teilbordnetze vergleichen und bewerten. Die Fähigkeit sowohl kurze selbstdefinierte Lastzyklen als auch genormte Fahrzyklen, wie den NEFZ, oder reale Fahrzyklen zu simulieren, erlaubt es ein optimales Leistungsmanagement zu entwerfen. Durch die Variation des Bordnetzes, der Gestaltung der Betriebsstrategie und der Interpretation des Fahrzyklus können diverse Situationen durchgespielt werden. Neben dem aus zwei Teilbordnetzen bestehenden Bordnetz kann auch ein konventionelles Fahrzeug dargestellt werden. Weiterhin lassen sich prädiktive Betriebsstrategien auf Basis von der Routenplanung und für autonomes Fahren entwickeln. Literatur [1] Graf, Alfonso; Vogel, Dieter; Gantioler, Josef; Klotz, Frank.: „Intelligente Leistungshalbleiter für zukünftige Kfz-Bordnetze“, München 1997 [2] greencarcongress.com (2016): „Audi SQ7 features new V8 TDI, 48V system, electric compressor“, http: / / www.greencarcongress.com/ 2016/ 03/ 20160303-audisq7.html, zuletzt geprüft am 12.04.2016. [3] Brabetz, Ludwig; Ayeb, Mohamed; Jilwan, Giscard; Graebel, Patrick; Kerner, Tobias: "A New Approach to the Test, Assessment and Optimization of Robust Electrical Distribution Systems" SAE Congress, April 2013 [4] Gysen, Leonard; Niknejad, Aman; Brabetz, Ludwig: „Entwicklung und Implementierung einer elektronischen Last zum Abbilden von Starterströmen in PKW- Bordnetze“, Universität Kassel, Kassel 2012 94 <?page no="109"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger Jürgen Ogrzewalla, Edoardo Pietro Morra, Johannes Moritz Maiterth, Philip Griefnow, Thorsten Schnorbus Abstract Vehicles equipped with a 48 V mild hybridization are able to save more than 12 % of fuel compared to conventional vehicles. This advantage is leveraged by introducing full hybrid features like a greater amount of regenerative braking, supporting the internal combustion engine by load shifting and adding additional functionalities like sailing and advanced stop/ start. The 48 V system is also enhancing the system with additional power for additional consumers for comfort systems like air conditioning and active suspension. Furthermore electric supercharging from a 48 V system can be introduced for Otto and Diesel internal combustion engines which is increasing the fuel economy and can also be used to meet emission regulations by simplifying exhaust gas after treatment systems. This work evaluates which of these features can be supplied by the powernet only from regenerative braking and furthermore a strategy is developed which is limiting the features partly or switching them off completely. For the evaluation vehicle measurements from a 48 V powernet are enhanced with simulations in legislation cycles and in real driving conditions. Kurzfassung Durch eine höhere Bremsenergierekuperation, Drehmomentunterstützung und weitere Funktionalitäten wie Segeln und Advanced Stopp/ Start lässt sich mit Hilfe einer 48 V Mildhybridisierung mehr als 12 % Kraftstoff einsparen. Da gleichzeitig das 48 V System höhere Leistungen für elektrische Verbraucher im Fahrzeug bereitstellen kann, eröffnen sich neue Komfortaspekte wie Standklimatisierung und aktive Fahrwerke. Des Weiteren ermöglicht das 48 V Bordnetz eine elektrische Aufladung, die sowohl Verbrauchsvorteile bei Diesel- und Ottomotoren, als auch eine Vereinfachung des Abgasnachbehandlungssystems verspricht. Die nachfolgenden Untersuchungen beschäftigen sich mit der Frage, inwieweit diese neuen 48 V Funktionalitäten durch das Bordnetz versorgt werden können und welcher Anteil durch das erhöhte Rekuperationspotential gewonnen werden kann. Auf Basis realer Messergebnisse von existierenden 48 V Komponenten erfolgt eine simulative Betrachtung in Zertifizierungszyklen und realen Fahrzyklen. Um eine ausgeglichene Ladebilanz zu gewährleisten, ist das Energiemanagement ist in der Lage einzelne Funktionen zu limitieren bzw. gänzlich abzuschalten. 95 <?page no="110"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger 1 Introduction Facing the challenges of reducing CO 2 and pollutant emissions, the European Commission has introduced more stringent emission standards along the New European Driving Cycle (NEDC) and declared a fleet consumption target of 95 g CO 2 / km for 2020/ 2021. Moreover, the critics against the well-known NEDC has resulted in the adoption of Worldwide Harmonized Light-Duty Vehicles Test Procedure (WLTP) and an additional test for Real Driving Emissions (RDE). In light of these highly transient cycles, the emission limits represent a major challenge especially for the fuel efficient downsized engine concepts. Vehicle electrification is a key technology on the way to achieve these emission and CO 2 targets. The current FEV forecast shows in 2025, approximately 50 % of the vehicles sold in Europe and more than 40 % of the Asian market, including China, to have at least a mild hybrid powertrain [1]. In terms of costs low voltage systems offer promising opportunities to increase recuperation potential and overall efficiency. Hence automobile manufacturers are emphatically developing new powernet solutions on 12 V and 48 V level respectively. Beside 12 V conventional powertrains on the one hand and high voltage electrified architectures on the other hand, 48 V systems offer an intermediate solution featuring good fuel economy potential and more advanced control of emissions without high voltage safety restrictions and a complete redesign of the entire powertrain. Figure 1 provides an overview of features and functionalities enabled by 48 V systems. Figure 1: 48 V system - new features and functionalities (FEV research based on [2], FEV graph) The success of 48 V vehicles is driven by the additional costs, fuel benefit, control of emissions, improvement of engine performance and constraints like legislation, market, customer demands and vehicle segments. As described in the paper, CO 2 reductions up to 12 % are achievable, depending on vehicle and powertrain platform, implemented functionalities and reference test cycle. 96 <?page no="111"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger 2 Topology and Components 2.1 System Layouts and Functionalities Reference of the investigation is a representative C-segment vehicle with a 1.4 l gasoline engine, 7-speed dual clutch transmission and a conventional 12 V powernet. The 12 V powernet topology (Table 1, left) features an intelligent controlled alternator, conventional sprocket starter and 12 V AGM lead acid battery. The 48 V topologies adopted in the study (Table 1, right) featuring a downsized 1.2 l combustion engine with the same dual clutch transmission and consist of a belt-driven starter generator (BSG, with integrated power electronics) which substitutes the alternator, 48 V lithium ion battery and DC/ DC converter to connect and supply the 12 V powernet. Table 1 Overview of analyzed topologies/ functionalities Various 48 V topologies with different functionalities are considered (see Table 1). Starting from a reference baseline with a conventional powernet and stop/ start at 0 km/ h this study analyses the impact of expanding a stop/ start system up to engine off sailing as well as various boosting strategies and their corresponding electrical energy demand. 2.2 Key Powertrain Components of the 48 V Configurations 48 V Belt Starter Generator The 48 V starter generator component is experiencing two main development directions. One is the upgrade today’s 12 V (starter) generators towards 48 V starter generators. These are typically claw pole machines with an active rectifier (power electronics) that allows a motor functionality of the electric machine and increases efficiency significantly. The power electronics are typically directly mounted to the electric machine without any wiring for the three phase power lines. The advantage of Vehicle Engine Turbo charger Transmission Energy storage Electric Powernet topology Stop/ Start 0 km/ h 7 km/ h 20 km/ h 20 km/ h 20 km/ h Engine off sailing Recuperation Boosting - BSG BSG + eC BSG + eC Powernet load Case 1 2 3 4 5 6 TC larger TC + 48 V eC Scope of investigation C-segment 1.4l gasoline (103 kW) 1.2l gasoline (88 kW) 1.2l gasoline (103 kW) n.a. avg. avg. Dual Clutch Transmission (7-speed) avg. + eC 12 V (Pb, 80 Ah) 12 V (Pb, 80 Ah) + 48 V (NMC, 10 Ah) 14 V Alternator (2.4 kW) 48 V Belt-Starter-Generator (14 kW) Picture Picture Functionalities Intelligent Alternator Maximum energy recovery 97 <?page no="112"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger such systems is low cost, the well-known production technology (based on the 12 V alternators) and the possibility of air cooling. The drawbacks are the lower continuous power range (typically from 4 to 8 kW [3]) and necessity of liquid cooling of the power electronics in case of more than 6 kW continuous. The other technology path is derived from high voltage BSG (typically permanent excited synchronous electric machines or induction machines) adapted to the lower 48 V voltage level. These machines with the integrated power electronics are liquid cooled and they guarantee power output more than 8 kW. The benefit of these systems is the increased efficiency compared to the claw pole machine. The key drawbacks are increased production cost and effort in installation for the liquid cooling. This study considers a liquid cooled claw pole electric machine with a continuous power of 8 kW and a peak power of up to 14 kW (equivalent to 300 A in the wiring harness) for the BSG application. 48 V/ 12 V DC/ DC Converter The DC/ DC converter is taking over the alternator functionality of the conventional 12 V system. The resulting dimensioning of the power output is derived from typical alternators of the selected vehicle class which is taken into consideration. Typical alternators for the investigated C-Segment have a rated current limit of up to 120 A to 180 A (resulting in maximum output power of 1.7 kW - 2.6 kW at 14.4 V). Due to that for the study a controllable 3 kW DC/ DC converter with only buck operation was chosen. The component is operated with zero current control of the 12 V lead acid battery, so the 48 V system supplies only 12 V powernet load. 48 V Lithium Ion Battery The 48 V battery is based on lithium ion technology, with performance specification matching the 14 kW peak power of the starter generator. Therefore a nickel manganese cobalt (NMC) oxide lithium ion cell with 10 Ah was chosen. To reach the 48 V nominal voltage of the system 13 cells are connected in series with a nominal voltage of one cell of 3.7 V. When considering the design one has to choose the cells based on the maximum expected C-rate. To reach 14 kW for a short time peak performance more than 300 A are drawn for the battery. This is a maximum c-rate of 30 and for the continuous power of 8 kW a c-rate of 17 is considered. Therefore high power cells are chosen which can supply such high c-rates without taking damage. The energy content of this system is 480 Wh. 48 V Electrical Charger Electrical charger (eC) systems enable improved performance, fuel economy by downsizing or reduced backpressure and emissions especially in diesel engine applications. In this application it is used for drivability and performance by using a downsized gasoline engine with a larger exhaust gas turbo charger (TC) to keep the same system power. The air path layout is shown in Figure 2 (left). This system consists of a turbocharged four cylinder gasoline engine with cooled high pressure exhaust gas recirculation (EGR) and an intercooler after the eC. The TC is supported in transient phases by the eC system. If it is not required for torque build up it is bypassed. The eC demands a power of up to 4 kW from the 48 V powernet. Its basic layout and configuration is introduced in [2] for a diesel engine application where not only drivability is increased, but also emissions are reduced. The impact on the engine full load characteristic is shown in Figure 2 (right). A marked area in the figure shows the drivability improvement potential of the eC system with and the peak power with the larger TC for the downsized engine. 98 <?page no="113"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger Figure 2: System layout of a turbocharged gasoline engine with an electrical charger and resulting impact on full load characteristic 48 V Electrical Driven A/ C Compressor (Air Condition) The maximum powernet consumption features an electrical air condition (eAC) at the 48 V powernet branch. eAC guarantees a control of the cooling independent from engine speed that results in improved efficiency (Figure 3, [4]). Figure 3: Comparison of electrical and mechanical coolant compressor [4] For simulation of the mechanically driven AC compressor power characteristics for an average cooling capacity is used and considered in the engine torque request [5]. Concerning eAC mechanical power is separated from measured friction torque and coupled to the 48 V powernet by average efficiency of the electric machine. 2.3 Powernet Consumption Identification of powernet consumption is very complex due to a large range of applications, vehicle variants and the influence of customer behavior. Based on a systematic approach, FEV setup a comprehensive database containing detailed powernet measurements for different legislation cycles and real world driving cycles. Within the scope of this investigation an average powernet consumption of the 12 V powernet is assumed and represented in Figure 4. Maximum engine torque / Nm 80 100 120 140 160 180 200 220 240 260 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 4000 5000 6000 1.4 l + TC (103 kW ) 1.2 l + TC (88 kW ) 1.2 l + larger TC + 48 V eC (103 kW) Potential by larger TC + 48 V eC Engine speed / rpm Idle Power / W Mechanical losses Mech. compressor limited at low engine speed Additional power for el. compressor possible Mechanical compressor Electrical compressor 99 <?page no="114"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger Figure 4: Powernet consumption of C-segment vehicle (FEV database) Due to missing comfort consumers, lateral dynamics etc., the powernet consumption along the NEDC and WLTP is significantly lower than in the FEV Cycle (-32 %). FEV Cycle is developed for real world emission measurements and composed of a distance applied third division of highway, interurban and city phase, see Table 2 for details. FEV Real World Cycle Powernet Consumption Concerning FEV Real World Cycle, Figure 5 illustrates the electrical power distribution for a C-segment vehicle with a conventional stop/ start system in case of different load scenarios in moderate temperature conditions. In the high load scenario all selectable consumers were switched on at maximum stage. Figure 5: Average power distribution during FEV Cycle During the normal load scenario just low beam lights, infotainment, radio and automatic air conditioning were activated. Average powernet consumption is between 0.5 620 420 420 0 200 400 600 800 1.000 1.200 1.400 Powernet load / W WLTC FEV Cycle NEDC Average Scatterband 386 480 21 20 16 17 82 112 81 80 6 6 36 334 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1.000 1.100 1.200 Normal load scenario 546 Powernet load / W High load scenario 1.132 Other Window wiper EPS Indoor fan Starter Seat heater Rear window heater Lights 100 <?page no="115"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger and 1.2 kW (depending on environmental conditions and user profile). However peak consumption can be two to three times higher. 4 CO 2 Emission Potential NEDC, WLTP and a real world driving cycle (in the paper referred as FEV Cycle) are taken into consideration. The legislation cycles are evaluated with minimum powernet load of Figure 4, FEV Cycle with average load. The reference case (see Table 1) for the evaluation is the 12 V powernet with stop/ start functionality at 0 km/ h. All cases are evaluated with (12 V and 48 V) balanced final SOC and an initial SOC for the 48 V systems of 70 %. Figure 6: CO 2 emissions along NEDC, WLTP and FEV Cycle for balanced SOCs Figure 6 provides an overview of the CO 2 emissions along the selected test cases and for the configurations discussed in Table 1. • Upgrading the stop/ start functionality from 0 km/ h to 7 km/ h (Case 1 and 2) guarantees an additional benefit of 0.5-1 gCO 2 / km. The degree of fuel saving by this function corresponds to the time share with velocities below 7 km/ h. These phases are considerably higher along NEDC. • 48 V systems (Case 3 - 6) guarantee an overall fuel saving between 7-12 % depending on functionalities and reference cycle. • Case 3 introduces a 1.2 l downsized engine with 48 V system and stop/ start at 20 km/ h. This configuration leads to a reduction of 5-9 gCO 2 / km. The major improvement is caused by the higher recuperation potential of the BSG. Benefit in WLTP (4.4 %) is lower than in NEDC (5.3 %) and FEV Cycle (6.4 %). Especially FEV Cycle is gaining from higher transience and average speed. This effect cannot be observed for WLTP because it is partially compensated by lower impact of advanced stop/ start as mentioned above (Case 2). However 110 109 104 103 102 102 1.0 5.8 7.0 7.7 7.7 50 100 150 NEDC / gCO 2 / km 140 139 134 132 130 128 0.5 6.1 8.5 9.7 11.6 50 100 150 WLTP-TMH / gCO 2 / km 145 144 136 135 133 128 0.8 9.4 10.0 11.5 17.0 50 100 150 Case 1 Case 2 Case 3 Case 4 Case 5 Case 6 FEV Cycle / gCO 2 / km 101 <?page no="116"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger engine downsizing implies necessary up-speeding of the DCT shifting schedule to counterbalance reduced engine size. • Electrical boosting and load point shift by the BSG (Case 4) guarantees additional reduction of 1.2-2.4 gCO 2 / km as a function of the recuperated energy in surplus of the powernet. These functionalities take particularly advantage of dynamic cycles with high engine load as long as they are not limited. Therefore the maximum improvement was observed in WLTP and shortened by avoiding negative energy balance in FEV Cycle. • The eC technology (Case 5), mainly accountable for performance improvement, is an enabler for better engine downsizing with a compensation of the low-end torque performance. The eC enabled a better downspeeding even in the downsized engine configuration that results in approximately 1 gCO 2 / km improvement. • The sailing functionality (Case 6) guarantees 5-6 gCO 2 / km along WLTP and FEV Cycle, strongly dependent on the estimated sailing behavior of the driver. No contribution is enabled along the NEDC. 4.1 Cycle Analysis NEDC In the NEDC, the introduction of 48 V System guarantees 4-5 % fuel consumption potential (without e-boosting). Figure 7 shows, thanks to the limited powernet consumption, the recuperated energy enables e-boosting during the two accelerations of the extra-urban phase, with a resulting additional fuel reduction of ca. 1 gCO 2 / km. Figure 7: NEDC - Impact of e-boost functionality Based on the implemented rule-based strategy ([2]), electrical boosting is enabled when the engine operates above its optimum operating line (see Figure 8, middle) by 59 62.6 66.2 69.8 73.4 77 NEDC 0 25 50 75 100 125 48V with BSG boost 48V 0 40 80 120 160 200 0 500 1000 1500 2000 2500 0 100 200 300 400 500 600 700 800 900 1000 1100 1200 Time / s -10 -5.2 -0.4 4.4 9.2 14 0 1200 2400 3600 4800 6000 102 <?page no="117"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger using only the recuperated energy. Due to overall system losses, more extended eboost, granted by engine charging, is not beneficial in term of fuel economy. Figure 8: NEDC - Engine operation Due to the low traction demand, the eC shows limited usage. This technology is, however, an enabler for better engine low-end torque performance, resulting in more aggressive down-shifting (refer also to Figure 8, right). No sailing is implemented along the NEDC without an adjustment of the cycle (due to the constant deceleration phases). Modified versions of the New European Driving Cycle available in literature show more than one gCO 2 / km improvement [6]. WLTP-TMH The vehicle friction and weight are higher along the WLTP (in the applied heaviest test mass conditions, TMH) with respect to the NEDC resulting in up to 25 % increased CO 2 emissions for the base configuration. Moreover, the technology improvements have different impact with respect to the NEDC. Figure 9: WLTP - Engine operation The advanced stop/ start feature shows decreased impact with respect to the NEDC, due to the lower stop share of the cycle. On the contrary 48 V system guarantees increased benefit (up to 4-5 %) due to the higher recuperated energy (more dynamic cycle). Due to the high regeneration and the still limited powernet consumption, eboost feature results in high benefit in the range of ca. 2-3 %. The resulting engine Case 3 Case 4 Case 5 Engine torque / Nm 0 50 100 150 200 250 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 0.8 0.7 0.6 0.5 0.3 0.2 Case 4 Case 3 Case 5 Engine torque / Nm 0 50 100 150 200 250 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 0.8 0.7 0.6 0.5 0.3 0.2 Engine load reduction by BSG Down shift by improved low end torque High engine load reduction by BSG 103 <?page no="118"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger operation (see Figure 9, middle), shows a significant engine load reduction at 1250- 1750 rpm for the operating conditions above the optimal operating line. Figure 10: WLTP - Engine off sailing and early engine stop functionality The opportunity of sailing (with engine off, see Figure 10) during deceleration phases enables a significant further fuel consumption benefit of 1.5 % while respecting the speed boundaries of the WLTP. The implemented operation strategy considers sailing with higher priority than regenerative braking. This has a counter-effect on the amount of recuperated energy (further details are depicted in the following chapter, see Figure 13). Also the early engine stop at 20 km/ h can be observed at ca. 980 seconds. FEV Cycle The analyzed real world driving cycle which is shown in Table 2 consists of 90 km in urban, extra-urban and highway with an average speed of 50 km/ h. The maximum speed is 121 km/ h. The FEV Cycle results show for both absolute CO 2 emissions and improvement potential of the analyzed technology packages which are in line with the WLTP. 0 25 50 75 100 Velocity WLTC WLTC with sailing 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Engine Speed 850 900 950 1000 Time / s 0 10 20 30 40 Engine Power Table 2: Cycle data NEDC WLTP (class 3) FEV Cycle Length / km 10.9 23.3 90.0 Total time / s 1180 1800 6483 Average speed / (km/ h) 33.4 46.5 50.0 Maximum speed / (km/ h) 120 131.3 121.2 Elevation gain / m 0 0 2009 104 <?page no="119"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger The 48 V system guarantees high fuel savings for 6-7 % by supporting the powernet with the energy recovered during the braking phases. The high dynamics of cycle are enabled by both the combined varying velocity profile and the real world gradient. Due to the high powernet load very limited energy is available for boosting (see Figure 11, middle), resulting in a large share of engine operation above optimal conditions. Figure 11: FEV Cycle - Engine operation Due to the highly dynamic and demanding driving cycle, the eC is extensively used. This component increases engine low end torque and avoids turbo lag enabling combined “downsizing” and “downspeeding” with a resulting benefit in term of fuel consumption of 1-2 gCO 2 / km. Sailing functionality (with engine off) during deceleration and downhill phases enables a further fuel consumption benefit of 4 %. This potential is highly depending on the driver’s anticipation. Here no further investigation of the impact of the driver on sailing has been conducted. 4.2 Sensitivity Analysis: Powernet Consumption and Energy Balance Powernet Consumption Figure 12 illustrates the fuel consumption benefit of the 48 V system with BSG boost functionality in comparison to the conventional vehicle with stop/ start at 0 km/ h along the FEV Cycle. The powernet consumption was varied according to the loads shown in Figure 4. The described average high load scenario can be introduced to 48 V systems by adding additional electric consumers like the electric air conditioning. Starting from minimum powernet load fuel saving slightly increases from 6 % up to 7 %. This improvement is affected by two aspects. One the one hand stop/ start function of the conventional vehicle is limited due to less energy recovery and SOC constraints of the lead acid battery. And on the other hand electrical charging by BSG can profit from intelligent load shift operation. In contrast high load scenarios lead to lower benefit of hybridization due to further limitation of the 48 V functionalities. At the same time the limitation of functionalities like advanced stop/ start or engine off sailing can also influence the driving experience negatively. Figure 12 also shows the active charge energy, which has to be supplied by fuel. It is drastically increasing with higher powernet load in order to keep neutral electrical energy balance. At the same time it is restricting 48 V functionalities, like BSG boost, since the energy is not free by recuperation and has to be generated from fuel along the engine and BSG efficiency. Case 3 Case 4 Case 5 Engine torque / Nm 0 50 100 150 200 250 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 Engine speed / rpm 1000 2000 3000 0.8 0.7 0.6 0.5 0.3 0.2 Limited engine load reduction by BSG 105 <?page no="120"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger The amount of regenerative braking energy is also limited due to the effect of idling in stop phases and therefore not the full regeneration potential can be leveraged. Figure 12: Fuel consumption benefit comparing Case 1 and 4 and energy consumption of the 48 V system of case 4 along the FEV cycle Electrical Energy Balance in WLTP Figure 13 shows the comparison of the energies in the WLTP for cases 4 to 6. In general, regenerative braking guarantees a full supply capability for the electrical consumers and enables additional “free-of-charge” e-boost. However, in Case 6 sailing functionality is enabled, the regenerative braking energy is reduced (prioritization of sailing towards energy recovery) and additional engine-driven charging is required to balance the battery. The combined effect partially counter-acts the benefit of sailing and a limited 1.5 gCO 2 / km of fuel consumption benefit can be accounted. Additional energy needed for starting due to sailing is also impairing this benefit and the boosting functionalities. Figure 13: Comparison of energy balance in WLTP with 250 W load for the three 48 V system variants (e-boosting, additional E-Charger and sailing) 4 2 0 -2 12 10 8 6 Energy consumption / MJ Maximum Powernet -0.1 7.9 2.5 Average Powernet -0.1 1.9 2.7 Minimum Powernet -0.9 0.2 2.7 Regenerative braking BSG boost Active charge 8 5 0 7 6 Fuel consumption benefit / % Benefit 1.0 0.5 0.0 -0.5 -1.0 -0.14 0.84 -0.18 0.06 0.81 Case 5 -0.08 -0.45 Energy consumption / MJ -0.08 0.84 Case 4 -0.45 -0.18 Case 6 -0.04 -0.45 -0.30 -0.03 E-Charger Powernet BSG start BSG boost Active charge Regenerative braking 106 <?page no="121"?> 1B.2 Energy balance of 48 V mild hybrid vehicles with electric driven supercharger 5 Conclusion 48 V mild hybridization will be a mainstream technology in the reduction of CO 2 fleet emissions. Its main benefits include also improved comfort and drivability at comparably (to HV systems) low cost and development effort. The paper focused on the CO 2 potentials of different technology packages enabled by 48 V mild hybridization. Energy recuperation, engine downsizing and downspeeding as well as e-boosting and e-charging offer a combined CO 2 reduction potential of 7-13 gCO 2 / km with respect to conventional 12 V stop/ start technologies. E-Charger supports combined downsizing and downspeeding by increased low end torque and avoiding turbo lag. Sailing strategy gives an additional benefit of 4-6 gCO 2 / km depending on driving cycle and driver behavior. Due to missing comfort consumers, lateral dynamics etc., the powernet consumption during legislation cycles is significantly lower than in real world driving conditions. The increase in powernet load can reduce the fuel benefit of the mild hybridization and compromise electrically-driven comfort and drivability features. The energy balance of the powernet can be satisfied in the legislation cycles by regenerative braking only. For a real world driving scenario it was shown that an increase in powernet load due to additional electrical consumers is limiting this opportunity and additional electrical energy has to be generated by fuel energy and is restricting the benefit of the 48 V system. Literature [1] M. Stapelbroek et al., 48 V Hybrid - Fitting concept for all markets? , Proceedings 27 th International AVL Conference “Engine & Environment” 2015, Graz [2] Zentralverband Elektrotechnik- und Elektronikindustrie, 48-Volt-Bordnetz - Schlüsseltechnologie auf dem Weg zur Elektromobilität, ZVEI - Zentralverband Elektrotechnik und Elektronikindustrie e.V., Frankfurt am Main 2015 [3] T. Schnorbus et al., Mild Hybridisation and Electric Boosting Improving Diesel Emissions and Fuel Efficiency with Premium Performance, Procededings of the 24 th Aachen Colloquium 2015, pp. 329 -349, Aachen 2015 [4] M. Krappel et. al., Electrical 48V coolant pump for highest thermal management requirements, 15. Internationales Stuttgarter Symposium, S. 1219-1234, Springer Fachmedien, Wiesbaden 201 [5] M. Lunanova, Optimierung von Nebenaggregaten. Vieweg+Teubner | GWV Fachverlage GmbH, Wiesbaden 2009 [6] Commission Implementing Decision (EU) 2015/ 1132 of 10 July 2015 […], data.europa.eu/ eli/ dec_impl/ 2015/ 1132/ oj (accessed on 10.04.2016) 107 <?page no="122"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Mike Bassett, Jonathan Hall, Benjamin Hibberd, Stephen Borman, Simon Reader Abstract Gasoline engine downsizing is already established as a proven technology to reduce automotive fleet CO 2 emissions. Further benefits are possible through more aggressive downsizing, however, the trade-off between the CO 2 reduction achieved and vehicle drive-ability limits the level of engine downsizing currently adopted. This paper will present results showing the benefits of adding an eSupercharger to a very heavily downsized engine. Measurements will be presented from a 1.2 litre, 3cylinder, engine fitted with an eSupercharger in addition to a conventional turbocharger. The MAHLE downsizing engine has been re-configured to enable a specific power output of in excess of 160 kW/ litre. Of key importance is a cost effective, efficient and flexible boosting system. The Aeristech eSupercharger, operating at 48 V, enables the transient response and low speed torque to be more than recovered, enabling both very high specific output and specific torque characteristics with excellent transient response and drive-ability, clearly demonstrating eSupercharging as a key technology for enabling further engine downsizing. The resulting heavily downsized engine is to be installed into a demonstrator vehicle. The vehicle will feature an advanced 48 V lead-carbon battery pack and a 48 V beltintegrated starter generator (BISG). The battery and BISG have been selected to enable the continuous high-output (6 kW) operation of the eSupercharger to support prolonged operation of the engine at low-speed and high-torque output. The resulting demonstrator vehicle is described and the anticipated drive-cycle CO 2 performance is presented. Kurzfassung Downsizing von Ottomotoren ist mittlerweile eine bewährte Technologie die Flotten- CO 2 -Emissionen zu reduzieren. Weitere Verbrauchsverbesserungen sind möglich durch aggressiveres Downsizing, wobei sich ein Zielkonflikt zwischen Fahrbarkeit und CO 2 -Reduktion ergibt. Dieser Zielkonflikt limitiert gegenwärtig den Grad des Downsizing. In diesem Fachartikel werden die Vorteile eines E-Superchargers in Verbindung mit einem sehr stark Hubraum-reduziertem Motor (heavily downsized) dargestellt. Die Messungen wurden an einem 1.2 L Drei-Zylinder Motor mit E- Supercharger in Verbindung mit einem konventionellem Turbolader durchgeführt. Der MAHLE Downsizing Motor wurde in den relevanten Bereichen verstärkt, um den mit einer spezifischen Leistung von 160 kW/ L einhergehenden Belastungen zu widerstehen. Besonderes Augenmerk lag hierbei auf einem flexiblen, kostengünstigen 108 <?page no="123"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator und effektiven Aufladesystem. Der 48 V Aeristech eSupercharger ermöglicht es hierbei das Drehmoment und Transientverhalten im unteren Drehzahlbereich mehr als zu erhalten. Hierdurch wird eine sehr hohe spezifische Leistung und ein exzellenter spezifischer Drehmomentverlauf ermöglicht. In Verbindung mit dem hervorragenden Transientverhalten, welches die Fahrbarkeit sicherstellt, demonstriert die E- Supercharger Technologie eine sehr gute Möglichkeit das weitere Potential des Otto Motoren Downsizing zu erschließen. Der hochaufgeladene Motor wird derzeit in einem Demonstrations-Fahrzeug installiert. Das Fahrzeug wird mit einer fortschrittlichen „Blei -Kohlenstoff-Batterie" und einem 48 V Integriertem Starter Generator (BISG) ausgerüstet sein. Die Batterie und der BISG wurden auf die hohe kontinuierliche Leistungsanforderung des E- Superchargers (6 kW) bei niedrigen Motordrehzahlen und hohen Lasten ausgelegt. Das Fahrzeug und die zu erwartenden Fahrzyklus CO 2 Emissionen werden in dieser Arbeit präsentiert. 1 Introduction The European Environment Agency (EEA) has recently released the provisional data for the CO 2 emissions of passenger cars registered in the European Union in 2014 [1]. This data shows that all manufacturers have achieved their 2015 targets ahead of time, with average emissions of 123.3 grams per kilometre (g/ km) in 2014, a decrease of 3 % compared to 2013 [2]. However, Mock et al. [3] analysed data gathered from real world driving and compared the reported fuel consumption to the type-approval value. This analysis revealed that while the average discrepancy between type-approval and on-road CO 2 emissions was below 10 % in 2001, by 2011 it had increased to around 25 %. Several reasons were discussed for this, including the trend for downsizing which was purported to allow tangible reductions in fuel consumption at light loads, but could lead to a worsening of fuel consumption under higher load conditions. The vehicle CO 2 values established via type-approval testing form a basis for consumer information, CO 2 regulation, and CO 2 -based vehicle taxation [4]. In order to bridge the gap between current type approval and real-world results, as well as align the various approaches used across the globe, the worldwide harmonized light vehicles test procedure (WLTP) is being developed and is anticipated to replace the new European drive cycle (NEDC) in Europe after 2017 [5]. 48 V mild-hybrid architectures, currently receiving increasing attention, pave the way for increased levels of engine downsizing. This is facilitated through the ability to achieve a virtually instantaneous and continuous supply of boost air for the engine, even at low engine speeds, via the addition of an electrically powered supercharger (eSupercharger). The ability to increase the level of engine downsizing, while retaining good fuel efficiency across the majority of the engine operating map, would provide manufacturers with a transferable, and scalable, means for meeting these stringent new CO 2 targets across their entire fleet. This paper presents results from a 1.2 litre, 3-cylinder, engine fitted with an eSupercharger in addition to a conventional turbocharger. The results show the potential of eSupercharging as a technology enabler for extreme engine downsizing. Engine structural durability considerations and the potential for further CO 2 reductions via 48 V micro-hybridisation and system control are also discussed. 109 <?page no="124"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator 2 Engine Downsizing Gasoline engine downsizing has long been recognised as an effective technology for engine CO 2 reduction [6-8] and is firmly established as a technology for assisting in achieving fleet CO 2 reduction targets. Gasoline engine downsizing is the process whereby the engine operating load point is shifted to a higher, more efficient region, through the reduction of engine swept volume, whilst maintaining the full load performance of the original engine, via pressure charging. Further improvements in fuel economy have been shown to be possible through increased levels of engine downsizing [6-10]. However, as specific output increases so too do the technical challenges, which include abnormal combustion (pre-ignition and detonation), low speed torque, transient response and engine durability. 2.1 MAHLE Downsizing Demonstrator In order to conduct research into the requirements for advanced downsizing engines and their components, MAHLE previously developed a demonstrator engine, which was intended to represent 50 % downsizing of a naturally aspirated 2.4 litre engine [11]. The resulting engine was a direct injection, 1.2 litre, 3-cylinder inline, turbocharged, gasoline engine, as shown in Figure 1. Equipped with a single stage turbocharger, the resulting engine achieved a peak brake mean effective pressure (BMEP) of 30 bar. The peak power output of the engine was 120 kW (100 kW/ litre) from 5000 min -1 . Stoichiometric fuelling (lambda = 1.0) could be maintained over a wide proportion of the engine operating map [11]. A key target during the development of the single-stage turbocharged engine was to ensure that the transient response remained acceptable. The specifications of the single turbocharger derivative are summarised in Table 1. Figure 1: MAHLE Downsizing demonstrator engine The engine was installed into a D-segment demonstrator vehicle, which features stop-start capability. Testing confirmed that the vehicle achieves a fuel consumption figure of 5.8 l/ 100 km (CO 2 emissions of 135 g/ km) over the NEDC. The MAHLE downsizing engine achieves very higher BMEP levels and the BMEP curve achieved is shown in Figure 2. 110 <?page no="125"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Table 1: MAHLE Downsizing demonstrator engine Parameter Value Engine displacement 1.2 litres No. of cylinders 3 in-line Bore/ stroke 83.0 / 73.9 mm Compression ratio 9.3: 1 Fuel injection Multi-hole central DI Turbocharger Bosch Mahle Turbo Systems Figure 2: Downsizing demonstrator engine performance 3 Increased Engine Downsizing Recently, MAHLE Powertrain has also investigated the possibility of further increasing the level of engine downsizing. With a revised turbocharger and charge cooling, the load speed torque characteristics of the engine have been enhanced further. The high specific power output has been achieved through the use of a carefully selected larger turbocharger which, unassisted, has a detrimental effect upon the low-speed torque and transient response of the engine. An electrically powered supercharger (eSupercharger) has therefore been specified to enable the transient response and low speed torque to be at least recovered. The eSupercharger, manufactured by Aeristech and shown in Figure 3, was found to be well suited to this application, having a compressor which can provide the desired pressure ratio and mass-flow rate, and a motor capable of continuous operation. The specifications of the Aeristech eSupercharger are summarised in Table 2. 70 80 90 100 110 120 130 140 150 160 170 180 190 60 BMEP [bar] 0 5 10 15 20 25 30 35 Engine speed [min -1 ] 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 kW/ l Single turbocharger 100 kW/ litre 111 <?page no="126"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Table 2: Aeristech eSupercharger specification summary Parameter Value Compressor type Radial Motor High-speed PM Max operating speed 120,000 min -1 Cooling Liquid Input voltage 48 V nominal Unit mass 4.2 kg Aeristech have developed a compact electric machine, for variable high-speed applications, the power electronics of which are configured for operation at 48 V, in-line with current automotive trends. The unit is capable of running continuously at high boost pressures and can also accelerate from an idle speed of ~30,000 min -1 to its maximum speed of 120,000 min -1 in under 0.5 seconds [12], allowing it to address the low-speed turbo lag issues associated with heavily downsized engines. Unlike conventional, belt-driven, mechanical superchargers, which require some of the brake engine power to drive them when boost pressure is required, electronic boosting devices can use power that is generated during vehicle deceleration through brake power recuperation, in this case using the BISG. The degree to which this can be achieved is dependent upon the storage capacity of the 48 V battery, the amount of eSupercharger operation required, and the whether the vehicle operation provides the opportunity for recuperation events to take place. In order to provide high-pressure air at low engine speeds, the eSupercharger is optimised for low flow rates. At higher engine air mass-flow rates there is sufficient exhaust energy for the larger main turbocharger to provide high-pressure air. Thus the eSupercharger is not capable of passing the full air flow required by the engine at higher power outputs and must be bypassed. Additionally, there must be sufficient overlap between the eSupercharger operation map and the main turbocharger map to enable a seamless handover between the two devices. This avoids a torque interruption, which would give an undesirable driving feel in the vehicle. Figure 3: MAHLE engine with eSupercharger and revised intake system A completely new air intake system was designed, which included an eSupercharger bypass valve that remains closed when the eSupercharger is in operation and provides an alternative low-loss path, once the turbocharger alone is capable of maintaining the desired torque. New components were also designed for the mounting of 112 <?page no="127"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator the eSupercharger, the integration of the new turbocharger, the secondary charge cooler, and a high power BISG, as shown in Figure 3. 4 Engine Test Results The eSupercharged version of the engine has been configured with the same 9.3: 1 compression ratio (CR) as the baseline 120 kW, single turbocharger, version of the engine. The ability to maintain the same CR as the base engine ensures that the part load fuel consumption map will be unchanged, thus maintaining the drive-cycle fuel consumption benefits already achieved with this engine in the MAHLE downsizing demonstrator vehicle [11]. Figure 4 shows the BMEP and engine power measured during the engine testing, compared to the baseline. From Figure 4 the effects of the revised boosting system can be clearly seen. The peak performance achieved by the engine is summarised in Table 3. These results clearly demonstrate the significant improvement in peak power offered by the new turbocharger (increasing to 193 kW, from a baseline of 120 kW). Figure 4: Test results from the MAHLE downsizing engine with combined eSupercharger and turbocharger; a) BMEP; b) Power a) b) Power [kW] 0 40 80 120 160 200 Engine Speed [min -1 ] 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 BMEP [kPa] 1000 1500 2000 2500 3000 3500 MAHLE DI3 120kW (baseline) MAHLE DI3 193kW - Turbo Only MAHLE DI3 193kW - Turbo + eSupercharger 113 <?page no="128"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Table 3: Performance summary for the eSupercharged Downsizing engine Parameter Value Maximum power 193 kW Specific power output 161 kW/ litre Maximum BMEP 33 bar (1500 to 4500 min -1 ) The penalty that this turbocharger imposes in terms of low speed BMEP output, when operated without the eSupercharger, is clearly illustrated in Figure 4a. Without the eSupercharger, the new turbocharger has little charging effect until engine speed is above 2000 min -1 , and peak torque is not achieved until 2500 min -1 . If this configuration were to be used in a vehicle, a negative effect on the driveability could be expected, particularly in heavier vehicle applications. When the eSupercharger is activated, the combined system not only restores the performance below 3000 min -1 , it exceeds the previous baseline torque levels at all engine speeds. Of particular note is the increase at 1200 min -1 , where the output of the engine is raised from the baseline level of 20 bar BMEP, to over 30 bar. Furthermore, 25 bar BMEP was available at 1000 min -1 . Additionally, at lower engine speeds, there is capability for the engine to achieve 35 bar BMEP up to 4000 min -1 , whilst remaining within normal calibration limits for the engine. This extreme level of low speed torque currently exceeds the capacity of the target vehicle’s transmission system but provides torque headroom for potential 48 V recharging (via the BiSG), even at peak torque demand. This excess is available continuously and enables the power required for the eSupercharger to be generated using the BISG, and enables 33 bar net torque from the engine to be maintained. The engine power results shown in Figure 4b clearly demonstrate the significant improvement in peak power offered by the new turbocharger (increasing to 193 kW, from a baseline of 120 kW). 5 48 V Electrical System The degree to which it’s possible to mitigate the electrical power consumption of the electric supercharging system is dependent upon the proportion of engine operating time that the eSupercharger is required, how much energy recovery is available during driving, and the storage capacity of the 48 V battery pack. The 48 V platform comprises of a 3-cell advanced lead acid battery pack, a DC/ DC converter to maintain the state of charge of the 12 V battery which supports the existing 12 V systems, the eSupercharger and a high power BISG. The currently prevailing approach is to integrate new individual 48 V components into an existing architecture by replacing components (i.e. the 12 V generator), and adding components (48 V battery, DC/ DC converter, BISG and other high power electrical consumers), with other systems remaining on the original 12 V architecture with a separate 12 V battery, as depicted in Figure 5. Graf et al. [13] suggest that future 48 V systems will benefit from greater integration and functionality, enabling greater CO 2 reductions, reduced system package volume, mass and cost. 114 <?page no="129"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Figure 5: Transitional architecture of 48 V hybrid systems Likewise the location of the 48 V electric machine is likely to become more integrated into the powertrain over time. Early systems are likely to favour the BISG (P0 system) as it requires relatively minor changes to the driveline to add the machine to the front-end auxiliary drive (FEAD) of the engine, as depicted schematically in Figure 6a. However, the power must be transmitted through the FEAD belt, and this may limit the maximum recuperation and assist capability that can be accommodated. Furthermore, cranking of the engine may not be possible after a cold-soak (typically -20 to -30°C depending upon target vehicle market) and a conventional starter unit must be retained to facilitate engine starting in these extreme conditions. Figure 6: eMachine installation options; a) BISG (P0); b) Integrated starter generator (P2); c) Transmission output shaft or axle mounted (P3 or P4) Integrating the electric machine into the flywheel (P1 system) enables greater levels of recuperation to be achieved. It also enables the conventional starter motor to be deleted, providing a small saving in cost and weight. The addition of a mechanism to decouple the engine from the electric machine (P2 system), i.e. with a clutch or other device, then greater amounts of recuperation can be achieved, as it is no longer necessary to overcome engine pumping and friction losses during over-run events. Other options for electric machine mounting include the output shaft of the transmission (P3 system) or directly on the axles, as shown in Figure 6c, either the driven or non-driven (P4 system) axles, such as the CPT SpeedTorq system [14]. In this location the electric machines can potentially recuperate a greater amount of energy, as it can be harvested and deployed prior to the losses due to the transmission. Furthermore, by utilising more than 1 device (i.e. 1 per axle) greater power capability can be achieved (subject to the battery system limits). 12 volt system Low power vehicle systems • Lights • Control modules • ICE 48 volt system Higher power vehicle systems • ISG • A/ C compressor • Coolant pumps DC/ DC 48 V Battery 12 V Battery Confidential a) b) c) eMachine eMachines 115 <?page no="130"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Figure 7 shows the power requirement at the wheels to propel a typical D-segment vehicle over the new European drive-cycle (NEDC). It can be seen that the peak propulsion power required is 40 kW, and the peak power available for recuperation is 27 kW. The total propulsion energy required, if no energy is recuperated, is 5730 kJ. The total amount of energy available for recuperation is 1360 kJ, which is 24 % of the total energy required for propulsion. Thus, if all the energy available for recuperation could be captured and deployed without any losses, there is the potential to reduce vehicle fuel consumption by 24 % purely through this mechanism. Figure 7: Power requirement for a D-segment vehicle during NEDC Assuming fixed energy conversion efficiency from gasoline to useful work of 30 % for the vehicle engine, without recuperation, the 5730 kJ of energy would equate to an NEDC CO 2 figure of 127 g/ km, with full recuperation, this figure reduces by 24 % to 96 g/ km. If the recuperative capability of the electrical system were less than the 27 kW peak regenerative power available, clearly the benefit of hybridisation would be diminished. Figure 8 presents the results of a simplified analysis into how the CO 2 reduction available due to recuperation is diminished by reduced recuperation power capability for a D-segment vehicle on the NEDC. The “Ideal” line in Figure 8 represents the CO 2 reduction theoretically achievable if the energy available for recuperation could be captured and deployed without any losses. Also shown in Figure 8 are the likely power limits of both a 12 V and 48 V based electric machine, based on an arbitrary 350 Amp current limit. Clearly when the eMachine power capability is zero, this idealised CO 2 reduction potential due to recuperation is also zero. Also, the theoretical maximum CO 2 reduction peaks at 24 %, and this is achieved when the eMachine power capability reaches 27 kW (the maximum regenerative power requirement of the NEDC), beyond which there is no further CO 2 reduction to be achieved for this drive cycle. It is clear from the trend of the “Ideal” curve that the rate of CO 2 reduc- Power requirement at the wheels [kW] -30 -20 -10 0 10 20 30 40 50 Time [s] 0 200 400 600 800 1000 1200 Peak power requirement: 40 kW Total propulsion power (no regen) 5730 kJ Total propulsion power (with regen) 4370 kJ Regen energy available: 1360 kJ (24%) Peak regenerative power: 27 kW 116 <?page no="131"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator tion diminishes with increasing recuperation power capability and that there is a 22 % reduction potential at the likely 48 V system power limit of 15 kW and 10 % CO 2 reduction potential with a 12 V system limited to just under 4 kW of recuperative power. Figure 8: Influence of recuperation power capability and electric machine installation location on CO 2 reduction potential for a D-segment vehicle during NEDC The “P4” line, which represents the effect of a P4 system architecture, shown in Figure 8 shows the effect of a fixed 85 % electric machine efficiency for the round trip conversion of recuperated power to propulsive power. It can be seen that this simply reduces the CO 2 reduction potential by ~28 % for all recuperative powers relative to the Ideal line. The “P2” line then accounts for the effect of transmission efficiency on the potential reduction in drive-cycle CO 2 , where it can be seen that a further ~10 % reduction occurs. The final line shown in Figure 8 represents an estimation of the drive cycle CO 2 reduction potential of a P0 system architecture. In this case the system is subject to all the losses of the P2 device, plus it is additionally assumed that the engine must be driven during overrun situations, further eroding the energy available for recuperation. In this case the maximum CO 2 reduction potential is diminished to a maximum of 10 %, and is roughly 7 % for a system with a maximum recuperative power of 10 kW. If this exercise is repeated for the WLTP, the maximum propulsive power requirement over the cycle is 51 kW (25 % higher than the NEDC) and the peak regenerative power available is 30 kW (10 % higher than the NEDC). For the WLTP total amount of energy available for recuperation is 18 % of the total energy required for propulsion, thus in terms of the percentage reduction in drive-cycle CO 2 achievable through recuperation, the WLTP offers only three quarters of that achievable on the NEDC. Therefore, it is found that a P0 system with a maximum recuperative power of 10 kW offers a maximum potential CO 2 reduction of just over 5 % for the WLTP. 0 5 10 15 20 25 0 5 10 15 20 25 30 CO 2 reduction compared to baseline [%] eMachine peak power capability [kW] Ideal P4 P2 P0 Motor efficiency Trans. efficiency Engine overrun pumping and friction 12 V Limit 48 V Limit 117 <?page no="132"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Clearly the benefits discussed are theoretical, and further CO 2 reduction is potentially possible through engine load shifting and further downsizing potential through the torque assist capability of these devices. There is also a benefit that arises due to the fact that the addition of such a device enables the vehicle to be classed as a hybrid, and therefore the vehicle may be tested on the NEDC using a user defined gear shift strategy, rather than the prescribed shift schedule, enabling down speeding. 6 Demonstrator Vehicle The 193 kW (262 PS) eSupercharged version of the MAHLE 1.2 litre downsized engine has been installed into a VW Golf GTi, shown in Figure 9, to show case the performance, drivability and fuel economy of the engine. Figure 9: eSupercharged heavily downsized demonstrator vehicle The system architecture for the demonstrator vehicle is depicted in Figure 10. The MAHLE Flexible ECU (MFE) is used to control the prototype engine. The MFE also controls all components on the 48 V system and acts as a gateway between the engine and existing donor vehicle CAN. For the MAHLE demonstrator vehicle, the BISG used is a 10 kW Controlled Power Technologies (CPT) SpeedStart unit [14]. Figure 11 shows the results of analysis to determine the anticipated NEDC CO 2 figures for the eSupercharged 1.2 litre VW Golf demonstrator vehicle. The standard 2.0 TGDI vehicle has a published combined NEDC CO 2 figure of 139 g/ km (220 PS with a manual transmission) [15]. Vehicle modelling using measured fuel consumption data indicates that swapping the original 2.0 litre engine for the eSupercharged version of the MAHLE 1.2 litre downsized engine will yield a CO 2 reduction of over 15 %, as shown in Figure 11. The addition of the 10 kW BISG, based on the analysis presented in Figure 8, will yield a further CO 2 reduction of up to 7 %. A further 5 % reduction can be achieved through down speeding, via a user specified shift schedule, as the vehicle is now categorised as a hybrid. Thus, with the combined effect of these measures results in an estimated total benefit of around 25 %, reducing the CO 2 from 139 g/ km to 105 g/ km for the eSupercharged 1.2 litre VW Golf demonstrator vehicle. 118 <?page no="133"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator Figure 10: eSupercharged heavily downsized demonstrator vehicle 48 V and control systems Figure 11: eSupercharged heavily downsized demonstrator vehicle 48 V and control systems 119 <?page no="134"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator 7 Conclusions MAHLE Powertrain has integrated a 48 V version of the Aeristech eSupercharger into their downsized engine. A maximum power level of 193 kW has been achieved during dynamometer testing, resulting in an increase in specific power output from 100 to 161 kW/ litre. The concept of combining an eSupercharger and high-flow turbocharger has proved successful and the Aeristech eSupercharger has also been demonstrated to enable continuous, high-pressure, operation. The high specific power output and BMEP levels achieved enable fuel economy improvements through very high levels of engine downsizing. This represents a new development in engine boosting technology by hybridisation of the air intake system, making the electrical charging device a fundamental part of the enabling technology. The eSupercharger is, in this application, no longer simply a transient device, but also a key contributor to the steady state engine performance. In order to enable continuous electrical power to be provided to the eSupercharger, even when the 48 V battery is depleted, the demonstrator vehicle developed by MAHLE Powertrain is also equipped with a 10 kW BISG. The combination of the heavily downsized gasoline engine, together with 48 V hybridisation showcased in this demonstrator vehicle is expected to yield a combined CO 2 reduction of 25 %, of which 15 % is directly attributable to engine downsizing. Literature [1] European Environmental Agency, “New cars meet CO 2 target two years ahead of the deadline”, http: / / www.eea.europa.eu/ highlights/ new-cars-meet-CO 2 target, European Environmental Agency, “Monitoring of CO 2 emissions from passenger cars: Summary data for 2014”, http: / / www.eea.europa.eu/ data-andmaps/ data/ co2-cars-emission-8 (last accessed 15 th March 2016). [2] Zacharof, N., Tietge, U., Mock, P. “CO 2 emissions from new passenger cars in the EU: Car manufacturers’ performance in 2014”. International Council on Clean Transportation (ICCT), 2015. http: / / www.theicct.org/ sites/ default/ files/ publications/ ICCTbriefing_EU- CO2_201507.pdf (last accessed 15 th March 2016) [3] Mock, P., German, J., Bandivadekar, A., Riemersma, I., Ligterink, N., Lambrecht, U. “From laboratory to road: A comparison of official and ‘real-world’ fuel consumption and CO 2 values for cars in Europe and the United States”, International Council on Clean Transportation (ICCT), 2013. http: / / www.theicct.org/ sites/ default/ files/ publications/ ICCT_LabToRoad_201305 27.pdf (last accessed 15 th March 2016) [4] Report of the Working Party on Pollution and Energy (GRPE) on its 65th session (15-18th January 2013), ECE/ TRANS/ WP.29/ GRPE/ 65, 7 th February 2013. [5] Reducing CO 2 emissions from passenger cars, European Commission: http: / / ec.europa.eu/ clima/ policies/ transport/ vehicles/ cars/ index_en.htm (last accessed 15 th March 2016) 120 <?page no="135"?> 1B.3 eSupercharged Heavily Downsized Gasoline Demonstrator [6] Fraser, N., Blaxill, H. “Engine Downsizing and the Application of Gasoline Direct Injection to a High Specific Output Turbocharged Engine”, Fuel Economy and Engine Downsizing Seminar Proceedings, 2004. [7] Bandel, W., Fraidl, G., Kapus, P., Sikinger, H., Cowland, C. “The Turbocharged GDI Engine: Boosted Synergies for High Fuel Economy Plus Ultra-low Emission” SAE paper 2006-01-1266, 2006. [8] Atkins, J., Koch, C. “A Well-to-Wheel Comparison of Several Powertrain Technologies” SAE paper 2003-01-0081, 2003. [9] Hancock, D., Fraser, N., Jeremy, M., Sykes, R., Blaxill, H. ‘A New 3 Cylinder 1.2l Advanced Downsizing Technology Demonstrator Engine”, SAE Paper 2008-01-0611, 2008. [10] Lumsden, G., OudeNijeweme, D., Fraser, N., Blaxill, H. ‘Development of a Turbocharged Direct Injection Downsizing Demonstrator Engine’, SAE Paper 2009- 01-1503, 2009. [11] Korte, V., Rueckauf J., Harms K, Miersch J., Brandt M. Muenz S., Rauscher M. ‘MAHLE-Bosch Demonstrator Vehicle for Advanced Downsizing’, 19. Aachen Colloquium Automobile and Engine Technology, 2010. [12] Aeristech's 48 V 10 kW eSupercharger datasheet; http: / / www.aeristech.co.uk/ wp-content/ uploads/ A-Sample-2-English.pdf (last accessed 15th March 2016) [13] Graf, F., Deinhard, S., Brockerhoff, P. “AES - An Approach to an Integrated 12 V / 48 V Energy Storage Solution”, 24. Aachen Colloquium Automobile and Engine Technology, 2015. [14] Hubert, A., Bloore, P. “Benefits of a Switched-Reluctance E-Motor for Mild Hybrid 48V Applications”, 24. 24. Aachen Colloquium Automobile and Engine Technology, 2015. [15] VW Golf GTi published CO2 figures: http: / / www.volkswagen.co.uk/ new/ golf-gtivii/ which-model/ engines/ overview (last accessed 15 th March 2016). 121 <?page no="136"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Lawrence Alger, Bart van Moergastel, Olaf Herrmann, Sebastian Visser Abstract DENSO is developing powertrain solutions aimed at sustainable improvement of the global environment and, at the same time, supporting a better global society by providing cost-efficient, high quality, mass-produced products worldwide. The electrification of the powertrain is one important element, especially for gasoline vehicles millions of vehicles fitted with DENSO hybrid technology are now driving on the roads. For the diesel engine CO 2 reduction is no longer the main driver, instead, the development of more sophisticated aftertreatment systems to reduce tail-pipe pollutant emissions is playing an even more significant role. Next generation diesel powertrain systems will need to fulfil Real Driving Emissions (RDE) requirements, which will put a significant burden on the aftertreatment side. In particular, the more dynamic nature of the RDE test will result in an increase of emissions of nitrogen oxides (NO x ). Light Electrification, which can reduce engine out NO x emissions, may present not only an affordable solution to ever-tighter emissions legislation, but also one that, unlike emissions aftertreatment, offers a reduction in CO 2 emissions. Furthermore, by actively supporting the engine during transient operation, Light Electrification would help to reduce the sensitivity to different real-world driving styles and deliver genuine reductions off-cycle as well as on-cycle. Using a diesel plant model capable of accurately simulating transient emissions, the NO x emissions reduction potential of a 48V BSG system, along with the related component specifications requirements (e.g. peak power, battery capacity) were investigated. An optimised control strategy was developed to control the flow of energy to the wheels, which enabled an evaluation of the trade-off between system cost, NO x emissions reduction and CO 2 benefit. Kurzfassung DENSO entwickelt Antriebsstranglösungen, als Beitrag zum nachhaltigen globalen Umweltschutz und gleichzeitig zur Verbesserung der Gesellschaft, dies durch kosteneffiziente, hoch qualitative Produkte, welche weltweit gefertigt werden. Die Elektrifizierung des Antriebsstrangs ist eine wichtige Komponente, dies besonders bei Fahrzeugen mit Ottomotoren; von diesen Fahrzeugen sind bereits heute mehrere Millionen mit DENSO Hybridkomponenten ausgestattet im Straßenverkehr unterwegs. 122 <?page no="137"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Für Dieselmotoren ist die CO 2 -Reduzierung nicht mehr der alleinige Haupttreiber; die Entwicklung fortschrittlicher Abgasnachbehandlungssysteme gewinnt immer mehr an Bedeutung. Diesel-Antriebssysteme der nächsten Generation müssen die RDE (Real Driving Emission) Vorgaben erfüllen, was erhebliche Ansprüche an die Abgasnachbehandlung stellen wird. Insbesondere die dynamischere Gestaltung der RDE Tests wird zu einem Anstieg der Stickstoffoxidemissionen (NOx) führen. Eine leichte Elektrifizierung, welche NOx-Rohemissionen reduzieren kann, könnte damit nicht nur eine erschwingliche Lösung für die immer strengere Abgasgesetzgebung sein, sondern, im Vergleich zu Abgasnachbehandlungssystemen, auch die CO 2 -Emissionen reduzieren. Durch die aktive Unterstützung des Verbrennungsmotors im transienten Betrieb könnte man mit leichter Elektrifizierung den Einfluss auf die Abgasemissionen, welcher in der Realität durch unterschiedliches Fahrverhalten entsteht, mindern und dadurch spürbare Verringerungen der Emissionen, sowohl im echten Fahrbetrieb, als auch im Abgaszyklus erreichen. Mit einem Diesel plant-model, welches präzise transiente Emissionen simulieren kann, wurde für ein 48V RSG Systems das Einsparpotential für NOx-Emissionen, als auch die entsprechend nötigen Komponentenspezifikationen (z.B. Spitzenleistung, Batteriekapazität) untersucht. Darüber hinaus wurde eine optimierte Kontrollstrategie zur Regelung des Energieflusses zu den Rädern entwickelt, wodurch eine Trade-off Evaluierung zwischen den Systemkosten, Reduzierungen von NOx-Emissionen, CO 2 -Vorteilen ermöglicht wurde. Emission Challenge Ever more stringent worldwide emission limits are playing an increasingly significant role in driving improvements to aftertreatment systems in order to reduce emissions of nitrogen oxides (NO x ) for diesel engines. Future diesel powertrain control systems need to fulfil emission requirements of CO 2 over the WLTC and pollutants over the WLTC and Real Driving Emissions (RDE) (figure 1), which are far more challenging than the current NEDC. The increased transient operation associated with these new cycles leads to an increase of engine out NO x emissions. Figure 1: Emission Regulation plan Figure 2(a) shows the steady state NO x emission map of a typical diesel passenger car (kerb weight = 1700kg) optimised for RDE. Over the WLTC an engine out NO x level of 120 g/ km was achieved / 1/ as shown in figure 2(b). NO x aftertreatment systems like SCR and LNT can further reduce these emissions to achieve EURO6 tailpipe emission requirements. 123 <?page no="138"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions It was noted however that with a more aggressive driver the NO x emissions increased by 100%. In this case a highly efficient (>70%) NO x aftertreatment system like SCR would be mandatory, whereas less expensive LNT technology, which typically achieves a 65% NO x reduction over the cycle, may be sufficient for the smooth driver. This difference in NO x emissions can be explained by the exponential relationship between engine out NO x emissions and engine load. The engine load with the aggressive driver is frequently higher, resulting in significantly higher NO x emission peaks as can be seen in figure 2(c). One way of reducing these peaks would be by electrification to support the driver’s power request. (a) (c) (b) NOx Emissions [g/ h] 0 40 80 120 160 time [s] 796 799 802 805 808 +250% NOx emission Fuel Quantity [mm3/ Stroke] 0 20 40 60 +25% Engine load Vehicle Speed [km/ h] 35 45 55 Smooth driver Aggressive driver 510 20 40 80 160 320 Fuel Quantity [mm3/ Stroke] 0 20 40 60 80 Engine Speed [RPM] 1000 2000 3000 RDE calibration NOx-Mass-Flow [g/ h] WLTC CO2 [%] 90% 95% 100% 105% WLTC Engine out NOx Emissions [mg/ km] 0 80 160 240 Smooth driver Aggressive driver +100% NOx Figure 2: Driver impact on emissions Why 48V? Low-voltage hybridisation for a new class of 48V hybrid vehicle provides an affordable compromise between efficiency and cost. A Belt-integrated Starter Generator (BSG) in a P0 configuration represents the simplest route to 48V hybridisation, as the BSG can be installed onto the front end auxiliary drive (FEAD) with minimal modification. However, this configuration suffers belt and engine friction losses, limiting it’s recuperation potential, and is typically power limited to around 15kW. Hence, to explore the potential of different BSG power levels a simulation environment was established. 124 <?page no="139"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Preliminary Study As a first step a simplified 48V diesel hybrid model based on steady state mapping of NO x emissions was created to ascertain the NO x emissions reduction potential. A simple loadpoint shifting strategy was employed, whereby recuperated energy was used to assist the engine during high load operation, as shown in figure 3. The results of this simulation, based on a 12kW BSG, are shown in figure 4. It can be seen that the 48V diesel hybrid delivered the following benefits: 1. ~30% reduction in NO x emission for an Optimum Case Driver. 2. Significant reduction in driver to driver variations of NO x emissions. 3. A 3% CO 2 reduction for both drivers. Transient Simulation Model To validate the findings of the Preliminary Study DENSO developed a transient engine plant model with the following functions: Driver Model: The Driver Model determines the appropriate torque for the vehicle to follow a speed and gear trace for a given cycle and vehicle. Different settings allow for smooth and aggressive driving styles within the defined limits of the selected cycle. Diesel Engine Plant Model: The Diesel engine plant model is a semi-physical model that is capable of accurately simulating the engine out emissions based on the available turbocharger boost pressure and EGR rate. DENSO Energy Control System: The DENSO Energy Control System (DECS) was developed to control energy flow and maximise the NO x and CO 2 benefits. DECS controls the level of BSG recuperation and assist, based on the status of the engine, aftertreatment and 48V battery State of Charge (SOC). Figure 5 shows the simulation environment and the key model parameters. By adjusting these parameters simulations with different hardware specifications, topologies and driving styles are possible. Figure 4: BSG Assist impact on emissions (steady state model) Figure 3: BSG Assist impact on NO x emissions 125 <?page no="140"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Figure 5: Simulation environment 48V Control Strategy The main function of DECS is to coordinate the flow of energy to fulfil the requested torque / power demand from the driver. The driver requested torque is generally provided by the engine, however, the BSG is used to either reduce (assist) or increase (generate) the actual engine torque. Currently the DECS consists of five separate strategies to determine the optimum values for engine and BSG torque: 1. Regenerative Braking Controls the ratio of mechanical and electrical braking forces to ensure a consistent braking feel for the driver whilst also maximising the recuperated energy. 2. Base SOC Control Manages the battery SOC to ensure sufficient capacity is always available for recuperation. The target SOC is a function of vehicle speed (figure 6) and if the SOC is greater than the target SOC a positive BSG torque may be requested. 3. Load Point Shifting Applies BSG torque to reduce engine torque during high-load operation, reducing NO x emissions, and can request BSG generation during low-load operation if the SOC is too low (figure 7). Although this will initially increase Figure 6: SOC control 126 <?page no="141"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions NO x emissions, it will be more than offset by using the stored energy to reduce engine torque during high-load operation, where NO x emissions are exponentially higher. 4. Aftertreatment Temperature Control Requests BSG torque to optimise the aftertreatment system efficiency (figure 8). If the aftertreatment system temperature is too low BSG generation is requested to increase engine load. However, if the temperature is too high BSG assist is requested to reduce engine load. This strategy keeps the aftertreatment systems in the high efficiency operating area for a greater proportion of the cycle. 5. Engine Transient Assist EGR and quantity limitation functions adjusted to minimise NO x during transients. However, increasing EGR and limiting the mass of fuel injected during transients has a negative effect on transient response, so BSG assist is applied to compensate, as shown in figure 9. Potential Study by DOE By using the engine plant model in combination with DECS, the 48V system requirements can be determined for different vehicles and drive cycles to achieve the best trade-off between system NO x and CO 2 benefit. To this end a Design of Experiments (DOE) approach was used. Driving Cycles The NEDC and WLTC drive cycles were used, as these represent the current and future EU homologation cycles. To evaluate RDE the ARTEMIS cycle was chosen. This is an artificial cycle which has been created to represent Urban, Rural and Motorway driving phases and is commonly used to evaluate RDE, as the emission results over this cycle are considered to be generally representative of Real-world driving. The cycles are shown in figure 10 Figure 9: Transient assist Figure 7: Load point shifting Too Cold Too Hot BSG Assist for Heat-down BSG Regen For Heat-up Figure 8: Temp. control 127 <?page no="142"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Vehicle speed [km/ h] 0 30 60 90 120 150 time [s] 0 1000 NEDC Urban Extra-Urban time [s] 0 1000 W LTC Urban Rural M otorway time [s] 0 1000 2000 3000 ARTEM IS Urban Rural M otorway Figure 10: Driving cycles used for evaluation DOE for Control System Optimisation The 48V control strategy described above control system can be reduced to nine parameters which, together with the system hardware relevant parameters (BSG power, belt ratio and vehicle mass), were combine to a 12D DOE. The results are displayed in figure 11 as a NO x / CO 2 benefit compared to a base system without hybridisation. Figure 11: Cycle potential results for 1700kg vehicle using different BSG power concepts In the NEDC a maximum CO 2 benefit of 2 to 3% was achieved, but no significant NO x benefits due to the low load nature of this cycle (figure 11(a)). In the WLTC on the other hand (figure 11(b)), both a significant NO x (25 to 60%) and CO 2 (up to 5%) benefit were possible. Furthermore, the BSG power has significant influence on the emissions reduction potential. Finally, in the ARTEMIS cycle, whilst not as significant as for the WLTC, a meaningful NO x reduction was seen (15 to 40%) along with a CO 2 of up to 2%. As the WLTC will be the reference cycle for fuel consumption in the future, the calibration that gave the best CO 2 to NO x over this cycle was selected and applied to the ARTEMIS cycle to assess the emission benefit under RDE conditions. Figure 12 shows the results obtained using this calibration on both the WLTC and ARTEMIS cycle. Whilst the CO 2 reduction is significantly lower for the ARTEMIS cycle, the NO x benefits are retained. It is anticipated that with further fine tuning of the calibration and development of the 48V control strategy a further 10% NO x reduction under RDE (ARTEMIS) conditions should be possible. 128 <?page no="143"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions Figure 12: Cycle results for WLTC CO 2 optimised calibration Conclusion The DENSO Energy Control System (DECS) was developed to control energy flow and maximise the NO x and CO 2 benefits. This strategy manages the torque distribution between the engine and the BSG to minimise transient engine load peaks and keeps the aftertreatment systems in the high efficiency operating area for a greater proportion of the cycle. Using a Diesel engine plant model the DECS calibration can be optimised by a DOE approach. With this tool DENSO has developed the capability to determine the optimum combination between selected aftertreatment systems and hybrid system configuration for a given vehicle. The current study shows that combining DECS and a 48V BSG with a diesel engine offers the potential to actually reduce CO 2 while at the same time delivering a substantial NO x reduction. Further development of DECS and optimisation of the control parameters may allow EURO6 emissions limits to be met without sacrificing fuel consumption. List of Abbreviations η DeNO x DeNO x efficiency ARTEMIS Assessment and Reliability of Transport Emission Models and Inventory Systems BSG Belt-integrated Starter Generator CO 2 Carbon Dioxide DECS DENSO Energy Control System DOC Diesel Oxidation Catalyst DOE Design of Experiments ECU Engine Control Unit EGR Exhaust Gas Recirculation 129 <?page no="144"?> 1B.4 Requirements and Potential Study of 48V ISG Technology for Passenger Car Diesel Vehicles under RDE Conditions ISG Integrated Starter Generator LP-EGR Low-Pressure Exhaust Gas Recirculation LNT Lean NO x Trap NEDC New European Drive Cycle NO x Oxides of Nitrogen RDE Real Driving Emissions SCR Selective Catalytic Reduction SOC State of Charge WLTC Worldwide Harmonized Light-duty vehicles Test Procedure Acknowledgement We would like to thank IMA (Ingenieurbuero Motorentechnik Adolph) for the development of the engine plant model used in the scope of this activity. Literature [1] Herrmann et al.: Combustion Improvement and Emission Control Technologies supporting the coming new Cycle Requirements for Passenger Car Diesel Engines: 22 nd Aachen Colloquium Automobile and Engine Technology 2013 [2] Nakagawa et al.: DENSO's View of Future Powertrain Technology with Electrification: HDT Diesel Powertrain 3.0 2014 130 <?page no="145"?> 2A Methods for Invehicle Network Development / Methoden der Bordnetzentwicklung 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net Michael Winter, Julian Taube, Andreas Stückl, Hans-Georg Herzog Abstract In order to validate new methods and approaches for energy and power management systems an automotive power net test bench is used at the Institute for Energy Conversion Technology of the Technical University of Munich, utilizing a flexible combination of real and emulated components. Especially the batteries are challenging components for the generation of reproducible results, since their behavior is highly dependent of their own history and of thermal and aging effects. For this reasons a battery emulator has been developed that seamlessly integrates into the already existing test bench environment. Besides batteries, the emulator is also able to emulate other components that behave as sinks and/ or sources towards the 12V electrical power net. The system consists of an electronic sink-source and a PCbased real-time system for the calculation of the physical models. The maximum relative deviation between simulation and emulation in the presented scenarios is less than 1,2%. Kurzfassung Zur Validierung neuer Methoden und Ansätze für Energie- und Leistungsmanagementsysteme wird am Fachgebiet Energiewandlungstechnik der Technischen Universität München ein Bordnetzprüfstand genutzt, welcher eine flexible Kombination realer und emulierter Komponenten verwendet. Insbesondere die Batterien sind bei der Generierung reproduzierbarer Ergebnisse kritisch zu betrachten, da ihr Verhalten stark von der eigenen Historie sowie von thermischen und alterungsbedingten Effekten abhängt. Aus diesen Gründen wurde ein Batterieemulator entwickelt, der sich nahtlos in die bereits bestehende Prüfstandsumgebung einfügt und in der Lage ist, auch weitere Komponenten, die sich gegenüber dem 12V Bordnetz als Quellen und/ oder Senken verhalten, zu emulieren. Das System besteht aus einer hochdynamischen elektronischen Quelle/ Senke und einem PC-basierten Echtzeitsystem zur Berechnung der physikalischen Modelle. Die maximale relative Abweichung zwischen Simulation und Emulation in den betrachteten Szenarien beträgt weniger als 1,2%. 131 <?page no="146"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 1 Introduction The demand for electric power and energy in the automotive power net has significantly increased in the last decades. New approaches for an energy and power management system are necessary, in order to ensure a safe and efficient operation of the system. The Institute for Energy Conversion Technology of the Technical University of Munich (TUM) investigates, in cooperation with the BMW Group, a cybernetic energy and power management. The structure of this management system is oriented at the structure of the automotive power net [5,6,7]. For the further development and validation of this new approach, a Modelica-based [8] automotive power net simulation with a self-developed component library is used. For the measurement-based validation an automotive power net test bench can be utilized. The basis of the test bench is the chassis of a BMW 7 series with the original wiring harness. The various components of the automotive power net can be classified by their energetic impact towards the automotive power net: electric producers, electric consumers and electric storage systems. In order to bring the electric terminal behavior of these different components to the test bench there are mainly two possibilities. The first way is, to connect the real component at the corresponding terminals in the wiring harness and to control it like in a real vehicle. This practice may be the most realistic, but it can be very timeand cost-intensive. For example, for some components the bus communication has to be installed or electro-mechanical systems need an appropriate counter torque. A more flexible way offers the method of emulation. For the emulation, the electric behavior at the terminals of the component is used as a set point for a power electronic actor that is connected at the corresponding terminals in the wiring harness. The computation of this set point can be achieved by various methods, like the use of physical models, mathematical calculation rules or the replay of measurements from a real vehicle. In principle, the emulation method is applicable for each of the three types of components. The realization only differs in the required power electronic actor. Figure 1: The automotive power net test bench at the Institute for Energy Conversion Technology at the Technical University of Munich (TUM) is based on the chassis of a BMW 7 series with the original wiring harness. 132 <?page no="147"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 2 Emulation of components in the automotive power net The ability to emulate components, based on physical models out of the automotive power net simulation, has been successively extended during the last years. Initially, this section describes the actual stage of extension of the component emulation of the electric consumers and the alternator. Subsequently, the requirements for the battery emulation will be derived. As a real-time platform NI VeriStand from National Instruments is used. This platform is able to execute the compiled physical models in real-time and can log the measured and simulated data. For the compilation of the physical models either a Target-Language-Compiler(TLC) for Matlab/ Simulink is used or the direct generation of models according to FMI-Standard [9] provided by Dymola. For the second option NI VeriStand can be extended by a plug-in [11]. 2.1 Electric Consumer The target platform for the emulation of electric consumers, as well as the measurement and the control system of the real components, is a PXI-system containing various analog and digital inputs and outputs. Since the electric lighting is safety relevant and therefore offers no degree of freedom for an energy and power management system, there is no emulation of the lighting system. Instead the real lighting and blinker modules are integrated into the power net test bench and controlled by the digital outputs of the PXI-system, driven by power switches or relays. Furthermore, at the current stage of extension, 16 electric consumers can be emulated and an extension for 16 more consumers is scheduled. For each component, that has to be emulated, a corresponding electronic load is connected at the terminals in the wiring harness. The electronic load is connected to the PXI-system with three analog channels, one output channel for the set point and two input channels for the current and voltage measurement. The deployment of the physical models, out of the automotive power net simulation, to the real-time machine and the mapping of the inputs and outputs of the models to the analog channels of the real-time system is fully automated. In order to scale the computing power, there is the option to deploy the models to a second real-time machine. This machine is connected to the PXI-system by a high-speed connection called PXImc, offering a latency of less than 5µs. 2.2 Electric producers Even though an increase of electric producers in vehicles can be foreseen, at the state of the art, the automotive Lundell alternator is the only producer of electric energy. Due to this fact, the behavior of the alternator has a huge impact on the automotive power net. For this reason, a real automotive alternator is integrated into the power net test bench as well as an emulation system for alternators has been developed. For the control of the alternator and its emulation a separate PXI-system was installed. The separate alternator test bench, developed in [10] has been integrated into the power net test bench. The alternator test bench consists of a 230A LINalternator that is driven by an electric machine via a belt drive with the original transmission ratio of 2.73. During the operation of the alternator, the PXI-system controls the inverter of the electric machine as well as the communication with the LIN-unit of the alternator. The inverter gets the actual revolution speed of the combustion engine as a set point. The interface to the LIN-unit is used to control the set point of the alternator’s output voltage and to read actual values like the temperature. Furthermore, there is the possibility to emulate physical models of alternators. The only difference to the consumer emulation is the actuator, that is a regulated power 133 <?page no="148"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net supply instead of an electronic load. The LIN-alternator as well as the regulated power supply are connected to the wiring harness by high-power contactors. This way, it is possible to switch between the alternator operation and the alternator emulation without any changes in the wiring. 2.3 Energy storage systems As the battery is the only storage system in the vehicle, the electric behavior of the battery has a huge impact on the automotive power net. For this reason, the same strategy as for the electric producers can be applied. There should be the possibility to use real components as well as the method of emulation. Up to now, only real lead-acid or li-ion batteries were used. For this purpose, a huge number of batteries of different capacities and aging states are available. In particular, the use of real batteries is critical with the generation of reproducible results. Often, the history of the battery and therefore its state of health (SOH) is unknown. Even the actual state of charge (SOC) can only be estimated if the idle periods are long enough. Furthermore, during long-term measurements, thermal and aging effects can affect the results. Due to this reasons there is a need for a battery emulation system that is able to emulate the physical model of a battery. 2.4 Requirements for the battery emulator The battery emulation systems on the market often have constraints considering the battery model that can be emulated. Commonly, the manufacturers of power electronic systems extend their electronic source-sink systems with the emulation functionality by implementing the standard equivalent circuit model into the control unit. The user has only the option to change the parameters of the model but not the model itself. Though, the battery emulator, that has to be developed, shall seamlessly be integrated into the previous described emulation toolchain. Furthermore, besides the battery emulation, the system has to be able to emulate any component acting to the automotive power net in a bidirectional way. Such systems are any storage system that are directly connected to the automotive power net, for example flywheel energy storages etc. Another example are additional voltage levels, like the upcoming 48V-level, that are connected to the automotive power net by a bidirectional DC/ DC converter. Because of this requirements, obviously the contact point between the emulation system and the wiring harness will change. Therefore, the system should be mobile, in order to reach every location of the test bench. 3 Technical setup The emulation system basically consists of an electronic source-sink and a real-time machine. Both components are interconnected via analog and digital lines for the measurement and control signals, as shown in Figure 2. The electronic source-sink is a unipolar system, so it can only operate in the first and fourth quadrant. The limits of the chosen device are +20V and ±340A. Furthermore, the dynamic of the source-sink is very high. For a step in the load current of +90% to -90% (about +300A to -300A) the system needs 250µs. In principle, it would also be possible to construct an electronic source-sink system out of an electronic load in combination with a regulated power supply. But in-house test showed, that it would be hard to reach the same dynamics as a device that is designed for the bidirectional operation. 134 <?page no="149"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net The real-time system is a common x86-machine, extended with the required analog and digital channels by a PCI extension card. Again, NI VeriStand acts as the realtime operating system. Since batteries are very dynamic components it is important to reach a high execution frequency for the models that have to be emulated. The maximum reachable execution frequency is strongly dependent on the used hardware and its settings. In order to maximize this frequency, the system was initially tested in idle mode. For the idle tests, models without any calculations were deployed to the real-time machine and systematic changes on the hardware and its setting were performed. By the use of a separate graphics card and the deactivation of hyper-threading and some additional mainboard features, the idle execution frequency has been increased from 5kHz to 25 kHz. The electronic source-sink and the real-time machine are installed in a mobile 19”server rack as shown in Figure 2. The electronic source-sink measures its own terminal current and voltage. It provides this values as normed analog signals that act as inputs for the real-time machine. For the control of the source-sink, another analog channel is used to provide the set point of the voltage or the current, depending on the operating mode. Some additional digital channels are used to change settings like the dynamics or the control mode. The real-time operating system shows the actual status on a display. Furthermore, a power distribution unit and several emergency stop switches are integrated into the server rack. The emergency stop system acts towards the emergency stop input of the electronic source-sink and does not affect the real-time system. Before the physical models can be deployed to the real-time system their inputs and outputs have to be causalized. In the case of a battery model, this means, that the terminal voltage of the model is the set point for the electronic source-sink, whereas the current measured by the device is the input for the battery model. Figure 2: Simplified diagram (left) and the real setup (right). The emulation system consists of a real-time machine extended with analog input and output channels and an electronic source-sink. Furthermore, the installation is extended with a power distribution unit and an emergency stop system. 135 <?page no="150"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 4 Simulation models In this chapter the physical models are described, that are used for the measurements and validation in chapter 5. The models presented are the terminal voltage model of a battery and a DC voltage converter with a 48V voltage level. 4.1 Battery model The use of terminal voltage models to simulate the batteries behavior is a widely used method. These models consist in general of a voltage source, which represents the chemical open circuit voltage and an internal resistance. The dynamic behavior of the battery is modeled by one or more RC elements. The voltage drops over these elements represent physical or electrochemical processes like the charge diffusion or the charge transfer. In the automotive power net simulation different battery models are used, depending on the use case. In this paper the battery model depicted in Figure 3 with two RC elements is used. The parameters of the individual components can be set either constant or dependent on the actual status of the battery, like the terminal current or the state of charge. The use of flexible, status depending parameters enables more degrees of freedom for the parametrization towards a real battery, but also means an increase of the necessary computing power and hence longer cycle times for the simulation. For this reason, the measurements in chapter 5 are distinguished by the three variants shown in Table 1. Figure 3: Model of a battery, based on a voltage source, an internal resistance and two RC elements. The parameter of the voltage source and the RC elements can be dependent on the current status of the battery by the use of lookup tables. Table 1: The three variants of the proposed battery model are distinguished by the method how the elements are parametrized. Variant 1 uses only fixed values. Variant 2 uses a lookup table for the voltage source. In variant 3 the parameters of the RC elements are additionally depending on the actual terminal current. Variant 1 constant constant constant constant Variant 2 f(SOC) constant constant constant Variant 3 f(SOC) f(I) f(I) f(I) 136 <?page no="151"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 4.2 DC/ DC converters As mentioned earlier the battery emulator was conceived in a way, that it is able to emulate other components as well, which behave like a source or sink towards the 12V power net. These components include DC/ DC converters, which connect the 12V power net to a second voltage level. In particular, with the perceivable introduction of 48V in automobiles, it is interesting for research and development purposes to be able to emulate the impact of a 48V level on the 12V voltage level, even before the first prototypes of these DC/ DC converters are available. The used topology of the DC/ DC converter is a one phase synchronous buck-boost converter, which is schematically depicted in Figure 4. For the modelling of power electronic systems, different methods can be used. Whereby always compromises between the desired level of detail and the computing time/ modelling effort have to be made. The use of a switching model is not possible, since the switching frequency of the converter exceeds the execution frequency of the real-time system significantly. In order to reduce the necessary computing power for long term considerations, like system simulations, a Modelica implementation of a behavioral model of the synchronous buck-boost converter is presented in [2]. In this model the power switches are replaced by an equation system, which represents the transfer function of the half bridge, including the occurring switching and conduction losses. The dynamic transfer function of the reactive components is still preserved. However, this model is not suitable for the direct use in the real-time system, because the time constant of the converter is relatively small, so that the needed step time for the real-time system would exceed the computing power of the system. For this reason, the LC element of the behavioral model is removed. Figure 4 shows the effect of the modification on the behavior of the model. The scenario in this exemplary simulation is a conversion from 48V to 12V with a constant duty cycle (open control loop). The diagram shows the voltage response of the behavioral model (blue) in comparison to the modified model (red) without the LC-element at an instant current step on the 12V voltage level. It is perceivable, that the new model ignores the dynamics completely and the mean value of the voltage is instantly resulted. Figure 4: Diagram of the used DC-DC converter. The simulation result on the right shows the voltage response to a current step in a 48V/ 12V scenario. The model proposed in [2] (blue) represent the dynamics of the reactive components. The modified model ignores this behavior. 137 <?page no="152"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 5 Validation In this chapter first a measurement during a battery emulation scenario is presented. Subsequently, the dependency of the used model variant and the compilation toolchain on the achievable operating frequency is described and a simple example of another use case is given. 5.1 Battery emulation The purpose of the battery emulation is, that the emulation system behaves at its terminals as accurately as possible like the battery model does in the simulation environment. The behavior of the model in the simulation environment, with ideal numeric conditions, will be used as reference in the following. Ideal numeric conditions mean, the model is solved with a variable step time solver and a very low error tolerance. However, in reality there are differences between this reference simulation and the emulation of the battery. On the one hand, there is certain numeric deviation due to the use of the necessary deterministic solver with fixed step times. If the time constants of the battery model are long enough, or a small step size can be used on the real-time system, the difference is smaller than one-tenth of a percent and can thereby be neglected. On the other hand, a difference in the simulation result is given by the achievable accuracy and limited dynamics of the actuator. To calculate the maximum error between the simulation and emulation, the system was tested with a worst case scenario. The scenario is an instant current step of the battery terminal current. In this experiment one of the presented battery models is loaded into the emulator and started. At the terminals of the emulator an electronic load was connected to stress the emulator with a current step of 300A. The resulting terminal voltage of this experiment is shown in Figure 5 as a blue line. As it is expected, the result is the typical behavior of the battery model. With the current step, an instant voltage drop over the internal resistance is conceivable. Subsequently more voltage drops with the time constants of the two RC elements occur. Because of the limited dynamics of the electronic load, this measurement should not be compared directly with a simulation that stresses the battery model with an ideal current step. The current waveform has to be fed back from the measurement into the simulation as a load profile for the model. The reference voltage waveform has to be calculated with this current input. The result of this simulation is shown in Figure 5 as a red line. It is perceivable that both waveforms match pretty good. The maximum error in this measurement is less than 100mV absolute or 1.2% relative. Figure 5: Comparison of the simulation (red) and the emulation (blue) of a battery model. 138 <?page no="153"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net 5.2 Execution times In order to get the physical model implemented in the Modelica modeling language to a NI VeriStand real-time system, there are currently two options. On the one hand, the Modelica-models can be imported to Matlab/ Simulink and compiled using a Target-Language-Compiler for NI VeriStand that is provided by National Instruments. On the other hand, there is the option to export the models directly from Dymola according to the FMI-Standard. The first version of this standard was initially published in 2010, targeting the simple exchange of simulation models between tools from different vendors. The second version of the FMI-standard was published in 2014 [9]. In order to support the FMI-standard, NI VeriStand can be extended with a third-party module by its plug-in interface [11]. Within the requirements of this application, both compilation options are fully functional. The compiled models can be executed and provide the same calculation results. But, the comparison of the maximum reachable execution frequencies shows a glaring difference. The different variants of the battery model presented in section 4.1 were tested. The only difference between these models is the method of parametrization, either with constant values or with state dependable tables, containing about 100 entries. The result of this comparison is shown in Figure 6. The model with the constant parameters and compiled with Matlab/ Simulink can be executed with about 22.7 kHz. Even variant 3, with the use of five tables instead of constants lowers the execution frequency to 21.1 kHz, that is about 7% less. The reachable execution frequency of the models compiled according to the FMI-Standard always is 1kHz, independent of the complexity of the battery model. This fact indicates that the reason of this limitation may be hidden in the actual implementation of the FMI plugin. Figure 6: Maximum reachable execution frequency of the battery models. 5.3 DC/ DC converter combined with a 48V-level As mentioned in the requirements section, besides the physical models of batteries, the emulation system should be able to emulate every physical system that acts to the automotive power net in a bidirectional way. This includes components like DC/ DC converters, electric double layer capacitors or active storage systems like a flywheel energy storage. As a second example of use, this subsection shows the emulation of a bidirectional DC/ DC converter with a second voltage level of 48V. For this purpose, the reduced 139 <?page no="154"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net average model of the synchronous buck-boost converter of section 4.2 is combined with the battery model of section 4.1. Both models are parametrized so that they fit the requirements of a typical 48V/ 12V application. Furthermore, the model of the DC/ DC converter is extended by a simple PI controller controlling the voltage on the low-voltage side to a value of 12V. This system model, containing the battery, the converter and the control loop is deployed to the emulation system that is connected to a 12V lead-acid battery. Initially the battery is slightly charged by the virtual 48Vsystem with a current about 30A at the 12V-level. After reaching a steady state, the 12V-level is stressed with a current step of 140A. The result of this load step is shown in Figure 7. It can be seen, that the current of the emulation system rises from 30A to 170A as the controller tries to keep the low-voltage side at a constant voltage level of 12V. As a result, it has to take the full load current. At the virtual 48V-level the expected result of a rise in the battery current in combination with a voltage drop of the 48V-battery can be recognized. Figure 7: Emulated 48V-level containing a battery and a DC/ DC-converter including its control. The values of the 48V-level are virtual (dashed lines), the values of the 12V-level are measured at the emulator’s terminals. 6 Conclusion The terminal behavior of simulation models can be used in real-time in a test bench by the use of emulation. This enables the investigation of the impact of components that are not available or hard to integrate. Additionally, measurements, which are highly dependable of the behavior of a component, like long term measurements with batteries, can be performed more reproducible. It was shown, that the behavior of a model can be depicted with very small deviations on the power net test bench. Furthermore, another use case for the system was presented. 140 <?page no="155"?> 2A.1 Emulation of batteries and bidirectional components in the automotive power net Literature [1] M. Winter, J. Taube, J. Fröschl, H.-G. Herzog: From Simulation to Testbench Using the FMI-Standard, IEEE Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC) 2015, Montréal, Canada [2] M. Winter, S. Moser, S. Schönewolf, J. Taube, H.-G. Herzog: Average Model of a Synchronous Half-Bridge DC/ DC Converter Considering Losses and Dynamics. The 11th International Modelica Conference 2015, Versailles, France [3] M. Winter, J. Taube, H.-G. Herzog: Skalierbare Echtzeitemulation von Bordnetzkomponenten in einem Bordnetzprüfstand mit NI VeriStand. In: Virtuelle Instrumente in der Praxis 2015. VDE Verlag, 2015 [4] J. Fröschl, T. P. Kohler, A. Thanheiser und H.-G. Herzog: Intelligente Bordnetzkopplung am Beispiel Zweispannungsbordnetz mit 12 V und 48 V; Haus der Technik, Tagung Elektrik/ Elektronik in Hybrid- und Elektrofahrzeugen, 2012, Miesbach, Germany [5] J. Fröschl, D. Ilsanker und H.-G. Herzog: Investigation of a state triggered energy management system, Electric & Electronic Systems in Hybrid and Electric Vehicles and Electrical Energy Management (EEHE), Bamberg, 2013 [6] T. P. Kohler: Prädiktives Leistungsmanagement in Fahrzeugbordnetzen, Dissertation, Technische Universität München, Fachgebiet Energiewandlungstechnik, 2013 [7] S. Beer: Kybernetik und Management, dt. Ausgabe, Fischer 1962. [8] Modelica Association: Modelica© - A Unified Object-Oriented Language for Systems Modeling, www.modelica.org [9] Modelica Association: Functional Mock-up Interface for Model Exchange and Co-Simulation, www.fmi-standard.org [10] F. Ruf: Auslegung und Topologieoptimierung von spannungsstabilen Energiebordnetzen, Dissertation, Technische Universität München, Fachgebiet Energiewandlungstechnik, 2015 [11] C. Palma, M. Romanoni: FMI Add-on for NI VeriStand for HiL Simulation, The 9 th International Modelica Conference, Munich, Germany 141 <?page no="156"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Thomas Wersal, Sören Schörle Abstract In future Hybrid and Electrical Vehicles the High Voltage Power Net will consist of more and more components. Most of them contain switching semiconductors which affect the quality of the DC voltage and current. In turn, the quality of the Power Net strongly influences the function and lifetime of various parts of the components like e.g. capacitors. Therefore it is important to know the amplitude and propagation of voltage and current ripple between the components for the switching frequencies and their harmonics. To simulate the Power Net models for the impedance of all High Voltage Components are needed. In this paper frequencies in a bandwidth from 100Hz to 10MHz are addressed, because all switching frequencies of the components are within this range. The described method automates the synthesis of these models by analyzing impedance measurements of the single HV components. Compared to conventional methods the result of the synthesis is a passive network of resistors, inductance and capacities with only positive values. Knowledge of the internal network of the components is not needed. The method combines the Vector Fitting by Gustavsen [1] and the Impedance Synthesis by Bott and Duffin [2] and is extended by a reduction of the numbers of elements in the created network. The automatization is implemented in MATLAB. Kurzfassung In zukünftigen Elektro- und Hybridfahrzeugen wird das Hochvoltbordnetz aus einer immer größer werdenden Anzahl von HV-Komponenten bestehen. Die meisten dieser Komponenten beinhalten taktende Halbleiter, die die Oberwellen und somit die Spannungsqualität des Bordnetzes beeinflussen. Die Spannungsqualität wirkt sich jedoch maßgeblich auf die Funktion und Alterung verschiedener Bauelemente aus. Um die Ausbreitungspfade der Spannungs- und Stromrippel zwischen Quelle und Senke zu untersuchen, ist eine genaue Kenntnis der Systemimpedanz notwendig. Zur Darstellung der Systemimpedanz wiederum ist eine sehr genaue Modellierung aller Komponenten und Leitungen Voraussetzung. Die hier erstellten Modelle beruhen auf Messungen der passiven Impedanzen der einzelnen HV-Komponenten in einem Frequenzbereich von 100 Hz bis 10 MHz, da in diesem die Schaltfrequenzen der Umrichter liegen. Das vorgestellte Verfahren automatisiert die Erstellung der benötigten Simulationsmodelle auf Basis der Messwerte. Dafür analysiert es die Impedanzmessungen und generiert im Gegensatz zu bisher verwendeten Verfahren als Resultat passive Ersatzschaltbilder aus RLC-Bauteilen mit positiven Bauteilwerten ohne vorherige Kenntnis des internen Schaltungsaufbaus. Dazu wird das Vector Fitting Verfahren 142 <?page no="157"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements von Bjørn Gustavsen um die Impedanzsynthese nach Bott und Duffin erweitert. Das Vector Fitting ermittelt mit Hilfe verschiedener Optimierungsverfahren eine positiv reale gebrochen rationale Funktion der Impedanz in Abhängigkeit der Frequenz. Die anschließende Impedanzsynthese bildet aus der ermittelten Funktion ein Netzwerk aus idealen Widerständen, Kondensatoren und Spulen mit demselben passiven Verhalten, wie die vermessene Komponente. Der Vorteil in dieser Kombination liegt neben der Erzeugung eines Netzwerkes aus positiven Bauteilparametern in der hohen Geschwindigkeit des Verfahrens. Eine anschließende Eliminierung von physikalisch irrelevanten Bauteilen reduziert die Ordnung des Modells. Durch die Erzeugung von RLC-Netzen können die Modelle sowohl für Simulationen im Zeitbereich als auch im Frequenzbereich verwendet werden. Die Realisierung des Verfahrens findet in MATLAB statt. 1 Introduction In this paper the propagation of wired interference in HV Power Net is investigated. For the simulation of the wired interference propagation paths, the passive impedances of the individual components and cables are used. In the simulation, the HV Power Net is modeled as a network of the individual component impedances. A big challenge in the construction of an accurate simulation model is that the circuit diagrams of the components are in most cases not known. Therefore, models for these components have to be created from measurements gathered at the terminals of the components. So far, this was done by manually creating a network of passive electrical components. The determining of each component’s precise values can be very laborious and could take multiple hours. The method presented in this paper is able to generate the impedance model, within the measured frequency range more accurately and only in a few minutes. 2 Vector Fitting Input data for the procedure are measurements of the individual parts within the HV Power Net. Two different impedance analyzers EA4990A by Keysight and WK6500B by WaynKerr were used for these measurements. Figure 1 shows an example for the result of such a measurement. The device under test is a high voltage inverter. The publications [3] and [4] supply further information on the measurement of HV components. 143 <?page no="158"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Figure 1: Impedance measurement of a HV Inverter The Vector Fitting described by Bjørn Gustavsen is a method for calculating a rational approximation of a frequency depending impedance. Methods of functional fit can found widely in literature. The biggest advantage of the Vector Fitting is its speed. Starting with the measurements from the impedance analyzer the Vector Fitting method generates a function of the form: 0 1 0 1 ... ... ) 2 ( ) ( b s b s b a s a s a f j Z s Z N N N N + + + + + + = = π (1) The degree N of the rational function is defined by the user, while the variables a k and b k are calculated by the fitting. The method separates the task in two linear problems [1]. In the first stage the poles of Z(s) were identified. The second stage is the residue identification. Therefor a least squares problem has to be solved. Additionally, the passivity of the function is ensured by relocating the poles and residues using a quadratic programming problem [5]. Thereby, the rational function becomes a positive real function. Figure 2 shows the result of the Vector Fitting method for N=3 and N=5. While the resulting function for N=3 only reproduces the resonance at 15 kHz the resulting function for N=5 also reproduces those at 1 MHz. A compromise has to be made between accuracy of the fitting and complexity of the produced network. For this decision an intervention by the user is needed. 144 <?page no="159"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Figure 2: Result of Vector Fitting for N=3 and N=5 Gustavsen also describes how to create a simple RLC-network that reproduces the fitted impedance. Figure 3 shows the two different networks for N=3 and N=5. The main problem with this kind of synthesis is that also negative values like R4 = - 28.144Ω are possible. Therefor neither a physical reproduction of this network for a test bench can be build nor a correlation between the created network and the physical parts of the component can be made. Figure 3: RLC-network for N=3 (top) and N=5 (bottom) 145 <?page no="160"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements 3 Synthesis of Bott and Duffin The big advantage of the network synthesis method of Bott and Duffin is the realization with only three types of elements: resistors, inductances and capacities while all of these elements have positive values. Starting point of the synthesis is the positive real function provided by Vector fitting. The procedure extracts piece by piece small parts of the function that can be displaced by a single passive element or a combination of an inductance and a capacity. It is important that the remaining part of the function is always a positive real function. If no more extraction is possible without violating the conditions, the function is separated in two positive real functions so that the sum of the two functions results in the original function. The separation is based on Richards’ theorem [2]. 3.1 Basics of passive networks As described above the synthesis only uses three different elements. Their impedances are mathematically specified: • Resistor: Z(s) = R • Inductance: Z(s) = sL • Capacity: Z(s) = 1/ sC Two impedances Z 1 and Z 2 can be connected to one impedance Z either in series ) ( ) ( ) ( 2 1 s Z s Z s Z + = (2) or parallel ) ( 1 ) ( 1 ) ( 1 2 1 s Z s Z s Z + = (3) For all networks in this paper Z can be written in the form 0 1 0 1 ... ... ) ( b s b s b a s a s a s Z N N N N + + + + + + = (4) with a k , b k ∈ ℝ and N ∈ ℕ. In favor of a better comprehesive view the polynomial functions 0 1 ... ) ( a s a s a s P N N + + + = (5) and 0 1 ... ) ( b s b s b s Q N N + + + = (6) are introduced. 146 <?page no="161"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements 3.2 Extraction of elements For the extraction of elements the synthesis is looking for zero points and poles at s=0, s=∞ and s=±jω. These zero points and poles can be separated easily. Therefor the coefficients a 0 , b 0 , a N and b N are compared to zero. If one of them is equal to zero the impedance Z(s) has a zero point or pole at s=0 or s=∞. Table 1 shows the different cases and the instructions how to extract an inductance or a capacity from the impedance Z(s). For example if b N is equal to zero, Z(s) has a pole at s=∞. In this case Z(s) can be reduced by extracting an inductance in series. The value L of the inductance can be calculated by L = a N / b N-1 and the remaining impedance by . (7) The procedure is recursive, so the next step is to repeat the procedure by looking for zero points and poles of the new impedance Z’(s). When all of the coefficients a 0 , b 0 , a N and b N are nonzero, the script is analyzing if the impedance Z(s) has a pair of conjugate-complex zero points or poles. Therefor the equations Q(s k ) = 0 and P(s k ) = 0 is solved for s k . If there is a s k with a real part equal to zero, a pair of an inductance and a capacity can be extracted. The calculations for the values L and C are shown in table 1. The new impedance Z’(s) is defined by . (8) After the extraction the procedure continues with the new impedance. If no more zero points or poles at s=0, s=∞ or s=±jω can be found the next step is the separation of Z(s) in two impedances. 147 <?page no="162"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Table 1: Extraction of elements Pole at s = ∞ (b N = 0) Extract an inductance in series Zero point at s = ∞ (a N = 0) Extract a capacity parallel 1/ 1/ Pole at s = 0 (b 0 = 0) Extract a capacity in series 1/ 1 Zero point at s = 0 (a 0 = 0) Extract an inductance parallel 1/ 1/ 1/ 1 Pole at s = ±jω (0 ∈ real(s k ) | Q(s k ) = 0) Extract a LC-pair in series 1 1 mod mod 1 / ² Zero point at s = ±jω (0 ∈ real(s k ) | P(s k ) = 0) Extract a LC-pair parallel 1/ 1 1 1/ mod mod 1 / ² Z‘ L Z‘ C Z‘ C Z‘ L Z‘ C L Z‘ C L 148 <?page no="163"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements 3.3 Separation in two impedances First of all the smallest real part of Z(s) must be found. Therefor the function W(ω) = real(Z(jω)) has to be calculated by: ))² ( ( ))² ( ( )) ( ( * )) ( ( )) ( ( * )) ( ( ) ( ω ω ω ω ω ω ω j Q imag j Q real j Q real j P imag j Q imag j P real W + + = (9) The script is looking for W min = min(W(ω)) = W(ω 0 ). Because W(ω) is a rational function, the minimum can be found by derivation. The calculated W min can be extracted from the impedance Z in form of a resistance R = W min . The impedance Z’(s) = Z(s) - R is used for the following steps. If the Minimum is located at ω 0 = 0 or ω 0 = ∞, Z’(s) has a zero point at s = 0 or s = ∞ and another element can be extracted as described before. Else if ω 0 is between zero and infinity the remaining impedance could be separated in two parts. It is important that the both parts are always positive real functions. Therefor the Richards’ theorem is used, that indicates if Z’(s) is a real positive function also ) ( ' ) ( ' ) ( ' ) ( ' ) ( s sZ k kZ k sZ s kZ s R − − = (10) is a real positive function, as long as k is real and positive. On this supposition Z’(s) can be separated in ) ( 1 1 1 ) ( 1 1 ) ( ' ) ( ) ( ' 1 ) ( ) ( ' 1 ) ( ' 1 ) ( ' 2 1 s Z sL s Z sC k Z s R k sZ k s R k Z k kZ s s Z + + + = + + + = (11) 1/ / / The next step is to find a real and positive k that causes R(s) to have a zero point or a pole at s = ±jω 0. Therefor the numerator and denominator in equation 10 are set to zero with s = ±jω 0 and k is solved. Now R(s), C, L, Z 1 (s) and Z 2 (s) can be calculated. If a script is used and the numerator and denominator of R(s) are calculated separately, it should be noted that both polynomial functions include the factor (s-k) and can be shorten. The synthesis of Bott and Duffin continues by fragmenting the two impedances Z 1 (s) and Z 2 (s). Due to the recursive procedure the generated network has the structure of a tree (figure 4). Each branch ends if the degree of the rational function is zero. The remaining impedance corresponds to a resistance. There is the possibility that the network contains elements which are so big or so small, that they have no physical relevance, but are only mathematical relicts. The removal of these elements can be done either manually or by a script. Z 1 Z’ C L Z 2 149 <?page no="164"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements 3.4 Example In this chapter the result of the synthesis for the HV-Inverter in figure 1 is shown. During the process of the Vector Fitting N = 5 was selected. The result of the Vector fitting is the rational function: 29 29 2 22 3 16 4 7 32 26 2 22 3 15 4 9 5 10 * 8.79 + s * 10 * 5.07 + s * 10 * 1.51 + s * 10 * 1.27 + s * 10 * 1.02 10 * 5.12 + s * 10 * 1.76 + s * 10 * 5.91 + s * 10 * 1.50 + s * 10 * 1.24 + s ) ( = s Z (12) For better readability units are waived. With b N = 0 an inductance can be extracted. It has the value ) ( 10 * 81 . 9 10 * 1.02 1 b a 8 7 1 - N H L N − = = = (13) The remaining impedance 29 29 2 22 3 16 4 7 32 26 2 21 3 13 4 5 10 * 8.79 + s * 10 * 5.07 + s * 10 * 1.51 + s * 10 * 1.27 + s * 10 * 1.02 10 * 5.12 + s * 10 * 1.76 + s * 10 * 9.35 + s * 10 * 2.38 + s * 10 * 3.22 ) ( ' = s Z (14) is used to continue the process. The synthesis of Bott and Duffin produces the network shown in figure 4. Figure 4: Fitted RLC network By erasing the passive elements L2, C2, R2, R3, L3, R4, C3, R5, L4, C6, L7 and L8 the complexity of the network can be reduced a lot without a significant impact on the impedance as figure 6 shows. 150 <?page no="165"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Figure 5: Shortend RLC network Figure 6: Comparison of the impedance measurement 4 Conclusions In this paper it is shown that by combining the method of Vector Fittings with the network synthesis of Bott and Duffin a quick generation of models for HV components is possible. With these models the prediction of propagation paths of voltage and current fluctuations in HV Power Net is made possible. It has been demonstrated that the advantages of both methods can be combined. Vector Fitting ensures an enormously fast approximate function on the basis of the measurement. The network synthesis yields a model that corresponds to real world component values, allowing the possibility of physically making it and testing it in the Laboratory, it also allows the adjusting of individual component values. This enables for example, the determining of how the change of intermediate circuit capacitance or a filter would affect the spread of current and voltage ripple. In the future, using the simulation models, it will be possible to evaluated Power Net architectures at a very early development stage for problems like e.g. resonances that may arise between the HV components. 151 <?page no="166"?> 2A.2 A Method for Rational Approximation for RLC Simulation Models of HV-Components using Impedance Measurements Literature [1] Rational Approximation of Frequency Domain Responses by Vector Fitting, Bjørn Gustavsen, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 14, No. 3, July 1999 [2] Classical Circuit Theory, Omar Wing, 2009, Springer US, Chapter 7.2 [3] Automotive High Voltage Grid Simulation, S. Schoerle, E.Hoene, Proc. of the 2014 International Symposium on Electromagnetic Compatibility (EMC Europe 2014), Gothenburg, Sweden, September 1-4, 2014 [4] High Frequency Impedance of Li-ion Batteries, T. Doersam, S. Schoerle, C. Spieker, T. Waldmann, E. Hoene and K. D. Lang, Electromagnetic Compatibility (EMC), 2015 IEEE International Symposium on, Dresden, 2015, pp. 714-719. [5] Fast Passivity Enforcement for Pole-Residue Models by Perturbation of Residue Matrix Eigenvalues, Bjørn Gustavsen, IEEE Transactions on Power Delivery, Vol. 23, No. 4, October 2008 152 <?page no="167"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures Kathrin Geiger, Markus Hennig, Stefan Schwertner, Christian Bauer, H ans-Georg Herzog Abstract The wiring harness is one of the heaviest and most expensive E/ E-components in the vehicle. Due to the successfully growing variety of derivatives in each series and the increasing number of E/ E-functions in combination with their networking, for instance regarding the incipient automation of the driving function, the variance and the complexity of the physical electrical system is growing rapidly. In addition to evaluation criteria such as cost, weight, quality and robustness especially the tighter installation space situation in the vehicle plays a crucial role in the development of future wiring harness topologies for the integration. Following a new methodology for the automated design of physical electrical system architectures will be presented mainly meant for the power supply network. This is predominantly used in the early product phase of electrical system engineering and in phases of first cross-checks among different architectures. The scope of this methodology is the design and the optimization of power supply structures considering the three-dimensional geometry of the vehicle. On the basis of the material contingent optimizations are performed on the physical electrical system. By converting the electrical system into a graph already established algorithm known from computer science can be used for finding a solution. Hence, the rules for electrical system development can be mapped by this procedure. For the generation and optimization of realistic power supply structures the target environment must be taken into account in the vehicle. For this purpose the vehicle is modeled as a so-called environment-matrix. This forms the basis for the routing algorithm. Subsequent optimizations are done based on rules and properties which will be described. As the effort for solving this issue is subsequently increasing in time exact solution methods need to be put out of focus. As a result, the problem is solved by applying a heuristic which is based on simulated annealing. Kurzfassung Der Kabelbaum gehört zu den schwersten und teuersten E/ E-Komponenten im Fahrzeug. Durch die zunehmende Vielfalt an Derivaten in den einzelnen Fahrzeugklassen und die steigende Anzahl und Vernetzung der E/ E-Funktionen wie z.B. durch die beginnende Automatisierung der Fahrfunktion wächst die Varianz und die Komplexität des physischen Bordnetzes rasant. Neben Bewertungskriterien wie Kosten, Gewicht, Qualität und Robustheit spielt vor allem die verschärfte Bauraumsituation im Fahrzeug für die Integration eine entscheidende Rolle in der Entwicklung künftiger Kabelbaumtopologien. Im Folgenden wird eine neue Methodik für den automatisierbaren Architekturentwurf von physischen Bordnetztopologien für das Energiebordnetz vor- 153 <?page no="168"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 2 gestellt. Anwendung findet diese vorwiegend in der frühen Produktphase der Bordnetzentwicklung und in übergreifenden Architekturvergleichen. Betrachtungsumfang der Methodik ist der Entwurf und die Optimierung von Energieverteilungsstrukturen unter Berücksichtigung der dreidimensionalen Fahrzeugumgebung. Als Optimierungskriterium dient der Materialanteil im physischen Bordnetz. Das grundlegende Prinzip der entwickelten Methodik basiert auf Graphentheorie und lässt sich künftig um weitere Optimierungskriterien erweitern. Durch die Abbildung des Bordnetzes als Graph, können bekannte Algorithmen aus der Informatik zur Problemlösung herangezogen und die Regeln für die Bordnetzentwicklung abgebildet werden. Für die Generierung und Optimierung von realistischen Energieverteilungsstrukturen muss die Zielumgebung im Fahrzeug berücksichtigt werden. Hierzu wird das Fahrzeug als Zielumgebung in einer Geometriematrix dargestellt. Die dreidimensionale Geometriematrix bildet die Grundlage für den Routingalgorithmus. Basierend auf beschriebenen Regeln und Eigenschaften wird das physische Bordnetz modelliert und dient als Grundlage für die Formulierung einer Zielfunktion für die anschließende Optimierung. Da der Lösungsaufwand mit der Problemgröße exponentiell ansteigt und nicht in akzeptabler Zeit lösbar ist, können exakte Lösungsverfahren nicht genutzt werden. Das komplexe Optimierungsproblem wird daher unter Verwendung einer Heuristik basierend auf Simulated Annealing gelöst. 1 Einführung 1.1 Motivation Die Europäische Union hat sich verpflichtet, die Treibhausgasemissionen bis 2020 um mindestens 20 % (gegenüber dem Stand von 1990) zu reduzieren [1,2]. Der CO 2 - Ausstoß durch den Verkehr beträgt in Europa 26% der gesamten Emissionen. Die Hälfte davon fällt mit 12% Anteil auf den Verkehr durch PKW`s. Um die Klimaerwärmung durch den Ausstoß von Treibhausgasen wie CO 2 zu reduzieren, muss auch die Fahrzeugindustrie ihren Beitrag leisten. Daher setzen Regierungen und staatliche Behörden klare Emissionsvorgaben - allen voran die Europäische Union. So hat die EU z.B. für 95% aller Neuzulassungen ab 2020 den durchschnittlichen CO 2 -Ausstoß für Flotten auf 95g/ km verabschiedet [3]. Können diese Vorgaben von den Herstellern nicht eingehalten werden, drohen ab 2019 Strafzahlungen von 95€ für ein Gramm CO 2 / km Abweichung [3]. Für die Fahrzeugindustrie leiten sich aus diesen Emissionsvorgaben enorme Anforderungen in der Entwicklung von neuen Fahrzeugen ab. Um den CO 2 -Ausstoß eines Fahrzeugs zu reduzieren, gibt es unterschiedlichste Ansätze, so z.B. die Minimierung des Fahrzeugleergewichts oder die Reduktion der Verlustleistung. Die vermehrte Elektrifizierung von Funktionen und sogar ganzer Antriebsstränge erfordert, insbesondere vor dem Hintergrund steigender Emissionsanforderungen, ein Umdenken in der Gestaltung von Energieverteilungsstrukturen und Kommunikationsnetzen in modernen PKW`s. Die steigende Anzahl an elektrischen Verbrauchern und Komponenten sowie der höhere Vernetzungsgrad von Funktionen führen zu einer erheblichen Erhöhung des Kraftstoffverbrauchs. Als Faustformel kann von etwa 0,1 Liter Mehrverbrauch pro 100 Watt elektrischer Leistung ausgegangen werden [4,5]. Betrachtet man das Gewicht heutiger Kraftfahrzeuge, so fällt vor allem der Umfang des Leitungssatzes, insbesondere der Anteil für die Energieversorgung, auf. Das Bordnetz eines Oberklassefahrzeugs beinhaltet heute in etwa 300 Stecker, knapp 154 <?page no="169"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 3 3 Kilometer Gesamtleitungslänge und ein Gewicht von rund 60 kg [4]. Damit ist der Leitungssatz einer der schwersten und auch teuersten Elektrik/ Elektronik- Komponenten in einem Kraftfahrzeug. Um Gewicht und damit auch den CO 2 -Ausstoß zu senken, muss vermehrt Aufwand in die Optimierung und die Reduzierung der Leitungssatzumfänge und des Stromverteilerkonzepts gesteckt werden. Hier gibt es mehrere Stellhebel für die Optimierung, die sich jedoch nicht ohne im Widerspruch stehende Ziele realisieren lassen. So z.B. die Partitionierung von elektrischen Funktionen, Design und Lage von E/ E-Komponenten, Einsatz von alternativen Leitermaterialien, Reduktion von Isolationsmaterial, Anpassung der Leiterquerschnitte an den elektrischen Verbrauchern, Einsatz von Bussystemen anstelle diskreter Verkabelung und die Etablierung neuer Topologien und Verlegewege. Vor allem die Reduzierung der Leitungslängen durch optimales Routing und die sinnvolle Platzierung und Anzahl von Sicherungsboxen (Stromverteilern) ermöglicht das Heben von Gewichtspotentialen. Dies setzt jedoch voraus, dass die Gestaltung des Leitungssatzes und des Stromverteilerkonzepts frühzeitig in der Fahrzeugentwicklung berücksichtigt wird. Eine der großen Herausforderungen beim Entwurf optimaler Energieverteilungsstrukturen ist die Beherrschbarkeit des Lösungsraums. Das im Folgenden vorgestellte simulationsgestützte Verfahren kann Bordnetzentwicklern bei der Auswahl sinnvoller Konzepte und damit bei der sinnvollen Eingrenzung des zu untersuchenden Lösungsraums unterstützen. So können beliebige Kombinationen aus Anzahl, Lage und Partitionierung (bzw. Kanalanzahl) der Stromverteiler generiert und unter Berücksichtigung möglicher Verlegewege im dreidimensionalen Raum bewertet werden. 1.2 Technischer Betrachtungsumfang und Zielsetzung Das entwickelte Verfahren richtet sich nach dem typischen Aufbau heutiger Energiebordnetze bestehend aus Energieerzeuger, Energiespeicher, Stromverteiler, Verbraucher und Leitungen. Der Schwerpunkt der Optimierung liegt auf den 12V- Umfang des Energiebordnetzes abgehend vom Hauptstromverteiler hin zu den Verbrauchern wie in Bild 1 vereinfacht skizziert. Bild 1: Prinzipieller Aufbau der Energieverteilung im Fahrzeugbordnetz Um den Materialeinsatz in Energieverteilungsstrukturen zu reduzieren und verschiedene Energiebordnetztopologien bzgl. Gewicht, Kosten und Leitungslängen zu bewerten, sollen durch die Methodik folgende Fragestellungen beantwortet werden: - Optimale Position des Hauptstromverteilers - Optimale Anzahl, Lage und Partitionierung der Stromverteiler - Optimales Leitungsrouting und Bewertung möglicher Verlegewege 155 <?page no="170"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 4 Um Materialeinsparungen bzw. Reduzierung von Gewicht erreichen zu können, muss die optimale geometrische Integration von Leitungssatz und Komponenten bereits zu einem frühen Zeitpunkt der Fahrzeugentwicklung stattfinden. Mittels der Methodik sollen strategische Bauräume für die Energieverteilungsstruktur identifiziert werden. Das Potential aus gesamtunternehmerischer Sicht zwischen Einsparungen seitens Bordnetz und dafür notwendige Veränderungen an der Karosserie in dieser Phase muss daher grob bewertet werden können, um grundsätzliche Entscheidungen für das jeweilige Fahrzeugprojekt treffen zu können. Zu einem späteren Zeitpunkt der Entwicklung sind größere Änderungen in der Karosserie nicht ohne erheblichen Aufwand möglich. Unter Berücksichtigung der Belastbarkeit der Daten zu Beginn der Bordnetzentwicklung wird ein generischer Ansatz zur Erzeugung und Bewertung von Energieverteilungsstrukturen verwendet. Um in kurzer Zeit verschiedenste Konzepte zu entwerfen und zu optimieren, wurde die entwickelte Methodik simulationsgestützt umgesetzt. Hierfür wurde eigens eine modellbasierte Software entworfen. Die Methodik kann als eine Art “Ideengenerator” für Energieverteilungsstrukturen verstanden werden. Der Anspruch liegt nicht auf einer detaillierten und vollständigen Auskonstruktion des Kabelbaums, was unter Berücksichtigung der Datenqualität zum frühen Zeitpunkt der Entwicklung auch nicht leistbar oder sinnvoll wäre. Zudem existieren für die detaillierte Konstruktion des Kabelbaums bereits geeignete und weit entwickelte Werkzeuge auf dem Markt. Die Methodik dient vielmehr der prinzipiellen Konzeptfindung und Eingrenzung des Lösungsraums. Das gefundene Konzept bedarf anschließend der Prüfung und Ausdetaillierung durch den erfahrenen Entwickler. Die hier vorgestellte Methodik ermöglicht einen automatisierten Entwurf und Optimierung von Topologien für Energieverteilungsstrukturen im 3D Raum unter Berücksichtigung der Fahrzeuggeometrie. Die hierdurch identifizierten und bewerteten Bauräume und Verlegewege bilden die Grundlage für die vereinfachte Abbildung der Fahrzeuggeometrie in weiterführenden Werkzeugen für die detaillierte Auskonstruktion des Kabelbaums. 2 Konzeptionierung 2.1 Grundlage Der automatisierte Entwurf von Kabelbaumtopologien für das Energiebordnetz stellt eine komplexe Optimierungsaufgabe dar. Betrachtet man den 3D Fahrzeugraum gibt es theoretisch eine große Anzahl an möglichen Positionen für Hauptstromverteiler, Stromverteiler (SV) und Verbraucher. Zudem ist die optimale Art der Vernetzung der Komponenten abhängig von Position der Bordnetzkomponenten zueinander und den entsprechenden Designregeln für das Bordnetz. Um eine optimale Topologie zur Reduzierung des Materialeinsatzes zu finden, wäre es ideal an allen möglichen Stellhebeln gleichzeitig während der Optimierung zu drehen. D.h. die Methode sollte es ermöglichen, während der Optimierung folgende Teilaspekte parallel zu variieren: - Position des Hauptstromverteilers - Anzahl, Position und Gestaltung der Stromverteiler inkl. Klemmenkonzept - Vernetzungsstruktur - Anzahl der elektrischen Verbraucher - Position der nicht-ortsfesten elektrischen Verbraucher - Leitungsrouting und Verlegewege 156 <?page no="171"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 5 Daraus ergibt sich eine nahezu unendliche Anzahl an möglichen Lösungsoptionen. Um die Problemgröße zu reduzieren, ist eine sinnvolle Eingrenzung des Lösungsraums notwendig. Da die möglichen Positionen für den Hauptstromverteiler im Fahrzeug begrenzt sind, wird für das entwickelte Verfahren für jeden Durchlauf die Platzierung des Hauptstromverteilers festgelegt. D.h. für jede mögliche Position des Hauptstromverteilers, muss das entwickelte Verfahren separat durchlaufen werden. Unterschiedliche Platzierung, Anzahl und Eigenschaft (z.B. Strombedarf, Klemmenzuordnung) der Verbraucher im Fahrzeug führen zu den unterschiedlichsten Energieverteilungsstrukturen. Die Verbraucherauswahl muss vor Anwendung der Methodik durch den Bordnetzentwickler getroffen und über eine sogenannte Verbraucherliste dem Verfahren als Inputdatei zur Verfügung gestellt werden. Die Positionierung der Verbraucher wird über diese Verbraucherliste vorgegeben und während eines Programmdurchlaufs nicht variiert. Eine Analyse bezüglich der Verschiebbarkeit von E/ E-Komponenten ergibt, dass der Großteil derer aufgrund von Funktionalität, Design und Ergonomie ortsgebunden ist. Um jedoch die nicht-ortsfesten elektrischen Verbraucher im Fahrzeug bzgl. Leitungslängenreduktion optimal zu platzieren, ist eine Optimierung auf Basis der gesamten E/ E-Architektur notwendig. Hierfür wurde eigens eine Methode entwickelt, die jedoch nicht Umfang dieser Veröffentlichung ist. Schwerpunkt des hier vorgestellten Verfahrens ist die Variation des Stromverteilerkonzeptes und des zugehörigen Leitungsroutings zur Findung optimierter Energieverteilungsstrukturen. Um eine Optimierung durchführen zu können, muss erst eine geeignete Modellierung gefunden werden. Um die Komplexität weiter zu reduzieren, werden gegenüber der realen Bordnetzentwicklung weitere Einschränkungen getroffen: - Ausschließlich Punkt-zu-Punkt-Verbindungen zwischen den Komponenten (keine Bündelungspunkte) - Verbindungen zwischen Energieerzeuger, Energiespeicher und Hauptstromverteiler werden nicht berücksichtigt - Elektromagnetische Verträglichkeit (EMV) wird nicht berücksichtigt - Bauraumeigenschaften für Stromverteiler wie z.B. Größe, Temperatur, Feuchtigkeit und EMV-Konformität werden nicht berücksichtigt. 2.2 Herleitung der Zielfunktion für die Optimierung Der Entwurf und die Optimierung von Energieverteilungsstrukturen werden hier auf die Findung des optimalen Stromverteilerkonzepts und Leitungsroutings transferiert. Unter einem optimalen SV-Konzept wird hier die geeignete Wahl von Anzahl und Positionierung von Stromverteilern verstanden, so dass sich der Materialeinsatz für SV`s und Leitungssatz minimiert. Als Optimierungskriterium dient hierfür das Gewicht der einzelnen Leitungen und der Stromverteiler. Das Verfahren kann jedoch äquivalent für das Optimierungskriterium Kosten angewandt werden. Allgemein handelt es sich hierbei um ein Minimierungsproblem. Gesucht wird eine Energieverteilungsstruktur, so dass das Gesamtgewicht G ges. bzw. die Gewichtsfunktion bestehend aus Gewicht der Leitungen G L und Gewicht der Stromverteiler G SV minimal ist. Die Zielfunktion für das Optimierungsproblem lässt sich mathematisch formulieren als SV L Ges G G G + = (1) 157 <?page no="172"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures Wird die Anzahl der Stromverteiler und damit das resultierende Gewicht maximiert führt dies zur einer Minimierung der Leitungslängen bzw. des Gewichts des Leitungssatzes, und umgekehrt. Natürlich spielt hierbei nicht nur die Anzahl sondern auch die Positionierung und das Klemmenkonzept der gewählten SV`s eine Rolle. Da eine Abhängigkeit zwischen dem SV-Konzept und der Gesamtleitungslänge existiert, ist eine einzelne Optimierung der beiden Summanden aus Gleichung 1 nicht sinnvoll. Gesucht wird daher die optimale Gesamtlösung bzw. Kompromisslösung, d.h. die einzelnen Gewichtsfunktionen müssen gleichzeitig optimiert werden mit ( ) ( ) ( ) ( ) SV L SV L Ges G G G G G min min min min + ≠ + = (2) Das Gewicht aller Leitungen ist definiert durch ( ) ∑ = ∗ + ∗ = W i i i i L k g l G 1 2 (3) mit i l als Länge der Leitung i w , W als Anzahl der Leitungen, i g als Gewichtswert der Leitung i w für eine Längeneinheit (LE) (abhängig von Querschnitt und Art der Leitung definiert sich der Gewichtswert pro LE) und i k als Gewichtswert für die Kontaktierung der Leitung i w (Wert abhängig von Querschnitt und Art der Leitung). Das Gesamtgewicht der Stromverteiler berechnet sich aus der Summe der Gewichtswerte der einzelnen SV: ∑ = = D k i SV SV g G 1 , (4) mit D als Anzahl der Stromverteiler und i SV g , als Gewichtswert für Stromverteiler i . Das Gewicht eines einzelnen SV wird generisch abhängig von Anzahl und Art der Relais und der Sicherungen bestimmt. Durch den Routingalgorithmus, beschrieben in Abschnitt 4, werden die Verbraucher auf kürzesten Weg mit dem nächstgelegenen SV verbunden. Abhängig von den angebundenen Verbrauchern wird das Gewicht des einzelnen Stromverteilers generisch berechnet durch n S n n lais i SV g U g R g ∗ + ∗ = ∑ = 1 Re , (5) wobei = lais g Re lais VA lais BE g g Re , Re , + (6) = n g n VA n BE g g , , + (7) mit R als Anzahl der Relais pro Stromverteiler, lais g Re als Gewichtswert für ein Relais (setzt sich zusammen aus dem Gewicht für den Steckplatz am Stromverteiler lais VA g Re , und aus dem Gewicht für das Relais selbst lais BE g Re , ), U als Anzahl der Sicherungen vom Typ „n“ pro Stromverteiler, n g als Gewichtswert für eine Sicherung vom Typ „n“ (setzt sich zusammen aus dem Gewicht für den Steckplatz am Strom- 158 <?page no="173"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 7 verteiler n VA g , und aus dem Gewicht für die Sicherung selbst n BE g , ) und S als Anzahl der definierten Sicherungstypen. Die Verbraucher werden in der Verbraucherliste dem jeweiligen Sicherungstyp zugeordnet. Sicherungen können beispielsweise vom Typ “MINI”, “ATO”, “MAXI” oder “MEGA” sein. Die verwendeten Typen an Sicherungen für das Verfahren können beliebig erweitert und definiert werden. Die Stromverteilergewichtswerte für einen Sicherungstyp werden durch das Gewicht der Sicherung selbst und das Gewicht für den benötigten Steckplatz der Sicherung im Stromverteiler berechnet. Der Gewichtsanteil für ein Relais im Stromverteiler wird analog ermittelt. Unterschiedliche Typen an Sicherungen benötigen unterschiedlich große Steckplätze und verursachen somit unterschiedliche Gewichtswerte für den jeweiligen Steckplatz abhängig vom benötigten Volumen im Stromverteiler. Das Klemmenkonzept bzw. die Anzahl der Relais muss in die Bewertung von Energieverteilungsstrukturen miteingehen. Die Anzahl der Relais pro Stromverteiler werden durch die Klemmenzuordnung der angebundenen Verbraucher unter Berücksichtigung der Stromtragfähigkeit ermittelt. 3 Optimierungsverfahren 3.1 Graphentheoretischer Ansatz Das grundlegende Prinzip der entwickelten Methodik basiert auf Graphentheorie und wurde modellbasiert in Java umgesetzt. Durch die Abbildung der Energieverteilung als Graph (Bild 2), können bekannte Algorithmen aus der Informatik zur Problemlösung herangezogen werden. Bild 2: Modellierung der Energieverteilungsstruktur als Graph Der Hauptstromverteiler wird als Wurzelknoten, die Stromverteiler als Verteilerknoten und die Verbraucher als Endknoten des Graphen modelliert. Die Kanten des Graphen geben den Leitungssatz wieder. Obwohl der Lösungsraum, wie oben beschrieben bereits auf Variation des Stromverteilerkonzepts und des Leitungsroutings reduziert wurde, gibt es aufgrund der dreidimensionalen Fahrzeuggeometrie theoretisch nahezu unendlich viele mögliche Lösungen. Das Finden einer optimalen Lösung in akzeptabler Zeit ist daher nur durch die Anwendung heuristischer Verfahren möglich. Für viele praktische Probleme ist es sinnvoll mit kurzen Rechenzeiten (Sekunden- oder Minutenbereich) gute Lösungen zu finden. Viele Heuristiken und Metaheuristiken basieren auf dem Prinzip der Nachbarschaftssuche [6]. Die Idee ist, dass basierend auf eine gute schon erreichte Lösung die Suche auf benachbarte Lösungen begrenzt wird. Bei dieser sogenannten Strategie der kleinen Schritte muss eine Folge 159 <?page no="174"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures problemspezifischer Operationen definiert werden. Durch Anwendung dieser Operationen wird aus einer zulässigen Lösung L l ∈ eine zulässige Nachbarschaftslösung L l ∈ ∗ erzeugt. 3.2 Simulated Annealing Algorithmus Der Simulated Annealing (SA) Algorithmus [7] ist ein Nachbarschaftssuchverfahren. Dessen Idee basiert auf das Abkühlverfahren aus der Festkörperphysik. Um gewünschte Materialeigenschaften zu erhalten, wird der Festkörper ausgehend von einer definierten Anfangstemperatur schrittweise abgekühlt. Durch möglichst langsames Abkühlen haben die Atome im Festkörper ausreichend Zeit, sich so anzuordnen, dass eine möglichst homogene und für das jeweilige Material typische Kristallstruktur gebildet wird. Dadurch wird für den Festkörper ein möglichst energiearmer Zustand erreicht. Ausgehend von einem Zustand i eines Festkörpers mit dem Energieniveau i W wird durch einen Störeinfluss ein Folgezustand j mit dem Energieniveau j W erzeugt. Der Zustandsübergang wird durch das Verschieben eines einzelnen Teilchens herbeigeführt. Für den Fall, dass die Energiedifferenz i j W W W − = Δ kleiner oder gleich null ist, wird der Zustand j als aktueller Zustand akzeptiert. Für den Fall, dass 0 > Δ W ist, wird der Zustand j mit einer Wahrscheinlichkeit von ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ Δ τ B k W exp akzeptiert, wobei τ die Umgebungstemperatur und B k die physikalische Boltzmannkonstante ist. Basierend auf den SA-Algorithmus entwickelten Kirkpatrick et al. [8] und Černý [9] unabhängig voneinander einen allgemein anwendbaren Algorithmus zur Lösung kombinatorischer Optimierungsprobleme. Zulässige Lösungen, d.h. sie erfüllen alle Nebenbedingungen, des kombinatorischen Optimierungsproblems stellen einen möglichen Zustand des Systems dar. Das Gewicht der erzeugten Energieverteilungsstruktur bzw. Lösung entspricht hierbei der Energie des jeweiligen Zustands. Auf diese Weise kann der Algorithmus von Metropolis et al. [10] zum Suchen einer optimalen Lösung für die Erzeugung von Energieverteilungsstrukturen verwendet werden. Folgend ist das Prinzip des SA-Algorithmus für ein Minimierungsproblem beschrieben: 1) Eine zulässige Initiallösung l wird erzeugt. 2) Iterative zufällige Erzeugung aktueller zulässiger Nachbarschaftslösungen ∗ l (Durch Mutation der zuletzt erzeugten zulässigen Lösung l wird eine zu l benachbarte aktuelle zulässige Lösung ∗ l erzeugt) 3) ( ) ∗ l z ist das Energieniveau bzw. der berechnete Gewichtswert für die aktuelle zulässige Lösung für die Energieverteilungsstruktur. 4) ( ) l z ist das Energieniveau bzw. der berechnete Gewichtswert für die zuletzt erzeugte zulässige Lösung für die Energieverteilungsstruktur. 5) Der Gewichtswert der erzeugten Lösungen wird nach den in Abschnitt 2.2 hergeleiteten Gewichtsfunktionen berechnet. 160 <?page no="175"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 9 6) Für ( ) ( ) 0 ≥ − ∗ l z l z : Die aktuelle Lösung ∗ l ist gewichtsgünstiger als die letzte Lösung l oder zumindest gleichwertig. Für diesen Fall wird die aktuell erzeugte Energieverteilungsstruktur ∗ l als aktuell beste Lösung akzeptiert und für die nächste Iteration gilt l l → ∗ . 7) Für ( ) ( ) 0 < − ∗ l z l z : Die aktuelle Lösung ∗ l ist schlechter bzw. schwerer als die letzte Lösung l . Die Akzeptanzwahrscheinlichkeit ( ) ( ) ⎟⎟⎠ ⎞ ⎜⎜⎝ ⎛ Ξ − = ∗ l z l z P A exp mit Ξ als Steuerparameter entscheidet, ob die erzeugte Nachbarschaftslösung ∗ l akzeptiert oder abgelehnt wird. A P wird mit einer gleichförmig verteilten Zufallszahl aus dem Intervall [ ] 1 , 0 verglichen. Ist A P größer, wird ∗ l als aktuell beste Lösung akzeptiert und für die nächste Iteration gilt l l → ∗ . 8) Nach Erfüllen eines Abbruchkriteriums wird die Optimierungsschleife beendet. Der Steuerparameter Ξ ist angelehnt an die Temperatur im physikalischen Abkühlprozess und wird abhängig von der Schrittanzahl nach einer Berechnungsvorschrift schrittweise abgesenkt. Durch das schrittweise Absenken von Ξ wird auch die Akzeptanzwahrscheinlichkeit A P pro Iterationsschritt verringert. Das bedeutet, dass im Laufe der Optimierung mit wachsender Anzahl an Iterationen die Wahrscheinlichkeit, dass eine schlechtere Lösung akzeptiert wird, sich schrittweise verringert. Dadurch wird es mit Fortschreiten der Optimierung immer schwieriger ein gefundenes Optimum zu verlassen. Zu Beginn der Optimierung werden schlechtere Lösungen mit einer höheren Wahrscheinlichkeit akzeptiert. Dadurch soll vermieden werden, dass das Verfahren zu Beginn in einem lokalen Optimum hängen bleibt und stattdessen die Findung eines globalen Optimums garantiert wird. Für den SA-Algorithmus gibt es folgende Parameter (cooling schedule), die Einfluss auf den Optimierungsprozess haben und entsprechend eingestellt werden müssen: Anfangswert des Steuerparameters Ξ , Berechnungsvorschrift zur Verringerung von Ξ , Zahl der Iterationen (Zustandsübergänge) für jeden Wert von Ξ und Abbruchkriterium bzw. -kriterien. Unter Verwendung des SA-Algorithmus kann ein globales Optimum angenähert werden. Das Erzeugen einer Initiallösung kann im entwickelten Verfahren zufällig erzeugt oder zu Beginn konkret vorgegeben werden. Für die Erzeugung von Nachbarschaftslösungen werden folgende Mutationen pro Iteration durchgeführt: Stromverteiler hinzufügen (es werden zufällig neue Stromverteiler im gültigen Fahrzeugraum hinzugefügt), Stromverteiler löschen (es werden zufällig Stromverteiler aus der alten Struktur herausgelöscht) und Stromverteiler verschieben (es werden zufällig Stromverteiler im gültigen Fahrzeugraum verschoben). Die Vernetzung der einzelnen Komponenten erfolgt für den ersten Entwurf des Verfahrens nach dem Nearest- Neighbor-Prinzip. Demzufolge werden die Komponenten auf direktem Weg ohne Berücksichtigung der Fahrzeuggeometrie miteinander verbunden. Die Leitungslänge ergibt sich durch die Berechnung der euklidischen Distanz [11] über die Koordinaten der zu vernetzenden Komponenten. Für einen dreidimensionalen euklidischen Raum ℝ³ ergibt sich für die zwei Punkte ( ) 1 1 1 1 , , z y x P = und ( ) 2 2 2 2 , , z y x P = der euklidische Abstand ( ) 2 1 , P P d mit ( ) ( ) ( ) ( ) 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 2 1 2 1 , z z y y x x P P P P d − + − + − = − = (8) 161 <?page no="176"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 10 Dieses Vorgehen liefert erste Konzeptideen und einen optimalen abstrakten, aber nicht realisierbaren, Wert für die Energieverteilungsstruktur. Ziel ist jedoch die Findung realisierbarer Energieverteilungsstrukturen unter Berücksichtigung der realen dreidimensionalen Fahrzeuggeometrie. Hierfür muss die reale Fahrzeuggeometrie bzw. die Verlegewege für den Leitungssatz virtuell dargestellt und dem implementierten Routingalgorithmus zur Verfügung gestellt werden. Das hierfür entwickelte Verfahren wird in Abschnitt 4 beschrieben. 3.3 Implementierung und Parametrisierung Die hier vorgestellte Methodik für den Entwurf und die Optimierung von Energieverteilungsstrukturen wurde in einer Software umgesetzt und stufenweise implementiert. Die Software besteht grundlegend aus zwei Stufen: 1) Entwurf von Vernetzungsstrukturen 2) Optimierung von Energieverteilungsstrukturen hinsichtlich minimalem Gewicht Die Softwarearchitektur ist vollständig modular aus abgegrenzten Einheiten aufgebaut. Durch die Modularisierung wird eine möglichst geringe Kopplung zwischen den einzelnen Programmbausteinen realisiert, was die Erweiterbarkeit der Software vereinfacht und die Wiederverwendbarkeit einzelner Module ermöglicht. Eine ausgeprägte Modularisierung ermöglicht das modulweise Testen und erhöht somit die Korrektheit der Software. Die Bibliothek der Software wurde nach objektorientierten Regeln und Mustern entworfen, ist vollständig in Java programmiert und somit weitestgehend plattformunabhängig. Die Parametrisierung des SA-Algorithmus hat große Auswirkung auf die Güte der Optimierungsergebnisse. Zum einen müssen die Cooling Schedule (Temperatur, Abkühlrate) des SA-Algorithmus und zum anderen die Parametrisierung für die Erzeugung von Nachbarschaftslösungen bestimmt werden. Für die Parametrisierung wurde eine Voruntersuchung durchgeführt über die optimale Anzahl von Stromverteilern für typische Verbraucheranzahl zwischen ca. 80 und 180 Stück. Bild 3: Gesamtgewicht der entworfenen Energieverteilungsstrukturen abhängig von der Anzahl der Stromverteiler 162 <?page no="177"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 11 Hierzu wurde die Energieverteilungsstruktur eines Oberklassefahrzeugs mit unterschiedlicher Verbraucherausstattung unter Verwendung des SA-Algorithmus entworfen. In Bild 3 ist für drei theoretische Fahrzeugausstattungen das Gesamtgewicht der entworfenen Energieverteilungsstruktur abhängig von der Anzahl der gesetzten Stromverteiler (NoD) aufgezeigt. Die Untersuchung zeigt, dass eine Anzahl der Stromverteiler im unteren Bereich zu gewichtsoptimalen Topologien führt. Eine hohe Anzahl an Stromverteilern führt zu deutlich schlechteren Resultaten. Daher ist es eine schnelle Verringerung der Anzahl der Stromverteiler in den unteren Grenzbereich (NOD < 10) für das Optimierungsverfahren sinnvoll. Aus diesem Grund werden bei der Erzeugung einer Nachbarschaftslösung mehr Stromverteiler gelöscht als hinzugefügt. Die Anzahl der Stromverteiler, die pro Iteration hinzugefügt („Add“) und gelöscht („Remove“) werden, wird zufällig aus einem ganzzahligen definierten Wertebereich durch den Algorithmus ausgewählt. Pro Iteration werden 1% bis 20% der aktuellen Stromverteiler verschoben („Rellocate“). Der konkrete Wert wird zufällig aus dem prozentualen Bereich bestimmt. Bei der Erzeugung einer Nachbarschaftslösung muss darauf geachtet werden, dass zuerst Stromverteiler hinzugefügt, dann gelöscht und am Ende verschoben werden. Auf diese Weise wird sichergestellt, dass jede Operation auch durchgeführt werden kann und zu jedem Zeitpunkt mindestens ein Stromverteiler für den Topologieentwurf vorhanden ist. Die Verschiebung („Offset“) der Stromverteilerpositionen ist im Bereich zwischen 0% und 1,5% der gesamten Fahrzeuglänge, -breite und -höhe festgelegt. Dabei wird sichergestellt, dass die Stromverteiler ausschließlich im gültigen Bereich platziert werden. Die Einstellung der Cooling Schedule beruht auf zwei wichtigen Aspekten: Kurze Laufzeit des SA- Algorithmus (weniger als 10 Sekunden) und Betrachtung eines möglichst großen Lösungsraumes mit dem Ziel lokale Optima zu überspringen. Durch die Abkühlrate wird festgelegt mit welcher Geschwindigkeit sich der Algorithmus auf einen konkreten Lösungsbereich festlegt. Je höher die Temperatur des Algorithmus ist, desto höher ist die Wahrscheinlichkeit eine schlechtere Lösung zu akzeptieren und umgekehrt. Es ist sinnvoll die Temperatur sehr langsam abkühlen zu lassen. Daher werden zuerst die Abkühlrate und abhängig davon die Temperatur so eingestellt, dass eine gewünschte Laufzeit von ca. 10 sec erreicht wird. Die für das Optimierungsverfahren verwendeten Parametereinstellungen sind in Tabelle 1 [12] zusammengefasst. Tabelle 1: Parametrisierung des Optimierungsverfahrens Parameter Ausprägung Offset 0% - 1,5% Rellocate 1% - 20% Add 1 - 4 Remove 1 - 6 Temperatur 100000000 Abkühlrate 0,001 163 <?page no="178"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 12 4 Routingalgorithmus 4.1 Modellierung der Fahrzeuggeometrie Die Fahrzeuggeometrie als Zielumgebung für die geometrische Integration der Energieverteilungsstruktur wird als Würfelstruktur dargestellt (Bild 4 links). Hierfür wird anhand der Fahrzeugaußenmaße (Höhe, Breite, Länge) ein dreidimensionales Koordinatensystem (3D-Array) erzeugt. Aus wie vielen Würfeln bzw. Feldern die gesamte Würfelstruktur besteht, wird über die konstante Kantenlänge der einzelnen Felder definiert und kann für die Optimierung variiert werden. Jedem Feld wird eine bestimmte Gewichtung zugewiesen. Durch verschiedene Gewichtungen können unterschiedliche Fahrzeugumgebungen und Verlegewege simuliert werden. Die Komponenten einer Energieverteilungsstruktur werden über ihre Koordinaten dem jeweiligen Feld zugeordnet. Bild 4: Modellierung der Fahrzeuggeometrie als 3D Würfelstruktur (links) und 3D Gitterstruktur (rechts) Definierte Verlegewege werden über die Gewichtung der betreffenden Felder mit dem Wert „1“ modelliert. Felder außerhalb der Verlegewege erhalten eine höhere Gewichtung und damit erschwert sich das Durchschreiten dieser Felder gegenüber der definierten Verlegewege. Auf diese Weise wird die Leitungsverlegung mittels Routingalgorithmus auf die vorhandenen Verlegewege gezwungen. Dadurch dass alle Felder für das Routing zur Verfügung stehen und keine Bereiche komplett gesperrt werden, gibt es sehr viele Möglichkeiten, den optimalen Weg zu finden, was allerdings zu höheren Laufzeiten des Algorithmus führt. Von Vorteil ist, dass die Anbindung von neu gesetzten Komponenten der Energieverteilungsstruktur an die definierten Verlegewege nicht explizit definiert werden muss. Dadurch dass alle Felder begehbar sind, können alle Komponenten automatisch durch den Routingalgorithmus erreicht werden. Die Würfelstruktur aus Bild 4 (links) kann prinzipiell als Gitterstruktur analog zu Bild 4 (rechts) dargestellt werden. Die Ecken der Felder stellen Rasterpunkte bzw. Knoten dar, die über die Kanten der Felder miteinander verbunden werden. Die Gewichtung der einzelnen Felder entspricht dem Kanten-Gewicht. Die Komponenten werden auf den jeweiligen Gitterpunkte bzw. Knoten zugewiesen und die Leitungen entlang der gewichteten Kanten geroutet. Das Routen der Leitungen unter Verwendung der modellierten Fahrzeuggeometrie basiert prinzipiell auf das sogenannte Kanten-Modell der Graphentheorie [13]. Jeder Verbraucher muss über ein bestimmtes Kanten-Gewicht mit einem Knoten verbunden sein. Diese Knoten müssen untereinander ebenfalls über Kanten- Gewichte mit anderen Knoten bzw. mit den Stromverteilern verbunden sein. Die Schrittweite bzw. Kantenlänge eines Feldes 164 <?page no="179"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 13 Stromverteiler müssen wiederum über Knoten mit dem Hauptstromverteiler vernetzt sein. In Bild 5 ist schematisch das Finden des kürzesten Weges anhand der Kantengewichtung des Kantenmodells dargestellt. Bild 5: Schematischer Aufbau eines Kanten-Modells (Graphentheorie) 4.2 Routingalgorithmus Für das Finden kürzester Wege gibt es bereits aus anderen Bereichen wie Navigation oder Leiterplattenentwurf zahlreiche Varianten von Routingalgorithmen. Doch welcher Algorithmus ist für die Problemstellung der geeignete? Das Problem des kürzesten Weges oder Pfades (engl. shortest path problem) beschäftigt sich mit dem Bestimmen des kürzesten Weges innerhalb eines Graphen ausgehend von einem Startknoten (Quelle) hin zu einem Zielknoten (Senke) (Bild 5). Dabei ist der kürzeste Weg der Weg mit der geringsten Gewichtung. Sämtliche Verfahren funktionieren nach einem ähnlichen Prinzip. Sie starten beim Startknoten und gehen Schritt für Schritt den kürzesten Weg zu jedem Knoten in aufsteigender Ordnung. Sobald der Zielknoten erreicht ist, ist eine Lösung gefunden und die Suche wird beendet. Der Dijkstra-Algorithmus [14] ist wohl einer der bekanntesten und gehört zu den uninformierten Algorithmen und untersucht bei der Zielfindung alle Nachbarn des jeweiligen Feldes. Dabei findet er über das Addieren der Kanten-Gewichte den kürzesten Weg zu seinem Ziel. Realisiert wurde eine Abwandlung des Dijkstra-Algorithmus, indem vom Startfeld aus alle direkten Nachbarn oben, unten, links, rechts, vorne und hinten untersucht werden. Diagonale Schritte werden nicht zugelassen. Betrachtet man das verwendete Koordinatensystem für das Fahrzeugmodell in Bild 4, wird ausgehend vom Startfeld jeweils ein Schritt in +x, -x, +y, -y, +z und -z Richtung gegangen. In den Nachbarn wird die Eigenschaft „Vorgänger“ auf das Startfeld gesetzt. Beim nächsten Durchlauf werden dann wiederum die neuen Nachbarn der bereits untersuchten Felder untersucht oder, falls die Gewichtung größer als „1“ ist, wird äquivalent viele Durchläufe abgewartet, bis die Nachbarn dieser Felder untersucht werden. Dieses Szenario wird so lange wiederholt, bis das Ziel erreicht wird. Dadurch dass die Felder die Eigenschaft „Vorgänger“ besitzen, kann nach Erreichen des Ziels der gefundene kürzeste Weg anhand der abgespeicherten Vorgänger rekonstruiert werden. Die Leitungslänge wird anhand der Anzahl der Schritte multipliziert mit der Schrittweite berechnet. Die Schrittweite entspricht der Kantenlänge eines Feldes. Anhand der resultierenden Leitungslänge werden mittels der Bewertungsmetrik das Gewicht bzw. die Kosten für die geroutete Leitung ermittelt. 165 <?page no="180"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 14 4.3 Parametrisierung des Geometriemodells Zwei Größen können im Geometriemodell für das Routen der Leitungen variiert werden. Zum einem die Schrittweite des Routingalgorithmus (entspricht der Kantenlänge eines Feldes) und zum anderen die Gewichtung der Felder außerhalb der Verlegewege. Für die Findung einer geeigneten Gewichtung werden die Felder für die Modellierung der Verlegewege mit dem Wert „1“ gesetzt und die Gewichtung der restlichen Felder der definierten Fahrzeuggeometrie wird variiert. Der Einfluss der Gewichtung dieser Felder auf die resultierende Gesamtleitungslänge einer beispielhaften Energieverteilungsstruktur und die Laufzeit für einen einzelnen Routingvorgang ist in Bild 6 abgebildet. Bild 6: Abhängigkeit der Güte der Lösung (Leitungslänge) und der Programmlaufzeit von der Gewichtung der Felder außerhalb der Verlegewege Ab einer Gewichtung der Felder außerhalb der Verlegewege mit dem Wert 10 tritt eine Sättigung der resultierenden Gesamtleitungslänge ein. Eine Gewichtung größer als 15 hat keinen merklichen Einfluss auf das Routingergebnis. Eine weitere Erhöhung der Gewichtung führt zu keiner Veränderung in der Leitungslänge, da die bereits gewählte Gewichtung dazu führt, dass alle Leitungen auf den kürzesten Weg hin zu den Verlegewegen geroutet werden. Der optimale Bereich für die Gewichtung liegt nach dem Diagramm in Bild 6 zwischen 10 und 15. Betrachtet man zudem den Einfluss der Gewichtung auf die Programmlaufzeit, so führt eine Erhöhung der Gewichtung von 10 auf 15 zu einem Anstieg der Programmlaufzeit für einen Routingvorgang um 50% von 20 auf 30 Sekunden. Da die Laufzeit für einen Routingvorgang gerade in Kombination mit dem SA-Algorithmus (>1000 Iterationen) noch akzeptable Programmlaufzeiten ermöglichen können muss, ist die Festlegung der Gewichtung mit dem Wert 10 sinnvoll. Für die Festlegung einer geeigneten Schrittweite, die eine akzeptable Durchlaufzeit des Routingalgorithmus ermöglicht, wird die Schrittweite für eine beispielhafte Energieverteilungsstruktur variiert und die daraus resultierende Programmlaufzeit bestimmt. Das Ergebnis ist in Bild 7 dargestellt. Die Gewichtung der Felder außerhalb der Verlegewege ist entsprechend der vorangegangenen Untersuchung mit dem Wert 10 festgelegt worden. Bei einer Verringerung der Schrittweite unter 20 mm 166 <?page no="181"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 15 steigt die Laufzeit für einen Routingvorgang exponentiell an. Um eine akzeptable Laufzeit für das Routing zu erhalten, ist demnach die Festlegung der Schrittweite im Bereich von 20 bis 25 mm zu empfehlen. Bild 7: Abhängigkeit der Programmlaufzeit von der gewählten Schrittweite 4.4 Implementierung des Routingalgorithmus Die Fahrzeugmodellierung und der Routing-Algorithmus sind in den Simulated- Annealing-Algorithmus implementiert. Das Routen der Leitungen pro Optimierungsschritt bzw. Iteration ist rechen- und zeitaufwändig. Eine erste Realisierung des Routings bestand darin, dass von jedem Verbraucher aus zu den Verteilern geroutet wird. Dies bedeutet für jedes SV-Konzept muss der Routing-Algorithmus äquivalent oft zur Anzahl der Verbraucher durchlaufen werden. Um die Routingvorgänge zu minimieren und damit die Laufzeit des Programms zu verringern, ist es sinnvoll ausgehend von den einzelnen SV`s zu allen Verbrauchern zu routen. Dies bedeutet, dass der Routing-Algorithmus nur noch äquivalent oft zur Anzahl der Stromverteiler durchlaufen werden muss. Da logischerweise die Anzahl der Stromverteiler immer niedriger ist als die Anzahl der Verbraucher kann dadurch die Programmlaufzeit erheblich verkürzt werden. Das Ergebnis des Leitungsroutings pro Stromverteiler wird in eine sogenannte „Waylist“ gespeichert. Die „Waylist“ enthält die Information, mit welcher Leitungslänge der jeweilige Verbraucher an den einzelnen Stromverteiler auf kürzestem Weg angebunden werden kann. Zur Erstellung der Vernetzungsliste werden die einzelnen Waylist`s miteinander vergleichen. Die jeweils kürzeste Leitung zu einem Verbraucher wird für die finale Vernetzung akzeptiert. Auf diese Weise entsteht die gewichtsoptimalste Vernetzungsstruktur pro Iteration. Da die Programmlaufzeit des Routing-Algorithmus trotzdem immer noch signifikant höher ist als eine einfache Längenberechnung des direkten Weges, zeigt sich, dass es nicht so einfach möglich ist, den SA-Algorithmus mit dem Routing-Algorithmus zu kombinieren. Der SA- Algorithmus benötigt für eine gute Lösung sehr viele Iterationsschritte (>1000). Wenn für jeden Iterationsschritt ein Routing-Algorithmus äquivalent oft zur aktuellen Anzahl der Stromverteiler durchgeführt werden muss, wird die Programmlaufzeit sehr hoch. Die Kombination des SA-Algorithmus mit dem Routingalgorithmus ist zwar möglich, 167 <?page no="182"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 16 aber für rasche Konzeptvergleiche im Entwicklungsalltag nicht zu empfehlen. Daher wurde zusätzlich ein weiterer Ansatz realisiert. Wird die reale Fahrzeugentwicklung betrachtet, so ist die Anzahl möglicher Bauräume für Stromverteiler durch Vorgaben und Platzmangel stark begrenzt. Aus dieser Tatsache lässt sich folgender sinnvoller Ansatz ableiten. Anstatt durch den SA-Algorithmus mögliche SV-Konzepte (Anzahl und Position der SV`s) zu erzeugen, werden durch den Entwickler mögliche Stromverteilerpositionen vorgegeben. Mittels eines weiteren Algorithmus werden aus den vorgegebenen Stromverteilerpositionen alle möglichen Kombinationen entworfen. Für jede mögliche Stromverteilerkombination wird eine Vernetzungsstruktur unter Verwendung des Routingalgorithmus erzeugt. Die Anzahl möglicher SV-Positionen k gibt die Anzahl der zu entwerfenden SV-Konzepte i mit k i 2 = vor. Nachdem alle möglichen SV-Konzepte entworfen und mittels der Bewertungsmetrik für Gewicht oder Kosten bewertet wurden, wird die beste Lösung als Ergebnis ausgegeben. Zudem wird für die Analyse und Kontrolle durch den erfahrenen Bordnetzentwickler eine Übersicht über alle SV-Konzepte mit dem jeweiligen Gewichtsbzw. Kostenwerten erzeugt. 5 Entwurf einer Energieverteilungsstruktur Ausgehend von der Anzahl und Position der Stromverteiler wird eine Vernetzungsstruktur entworfen und unter Verwendung der Bewertungsmetrik das Gewicht der gesamten Energieverteilungsstruktur berechnet. Wie bereits erwähnt, gibt es drei grundsätzliche Ansätze zur Erzeugung einer Stromverteilerkombination. Erstens ausgehend von einer Initiallösung, die zufällig erzeugt oder vorgegeben werden kann, wird durch Mutation eine Nachbarschaftslösung gefunden. D.h. Anzahl und Positionen von Stromverteilern werden durch den SA-Algorithmus nahezu frei im Fahrzeug definiert. Zweitens es werden die zu untersuchende Stromverteilerpositionen vorgegeben und alle daraus möglichen Kombinationen erzeugt oder drittens ein konkretes Stromverteilerkonzept wird vorgegeben. Basierend auf die aktuell gewählte Stromverteilerkombination wird die bestmögliche Vernetzungsstruktur entworfen. Hierfür benötigt die entwickelte Software folgende Inputdaten: - Verbraucherliste (beinhaltet pro Verbraucher: Komponentenname, Position, Sicherungsgröße bzw. -nennstrom, Sicherungsart und Leitungsquerschnitt) - Position der Stromverteiler - Position des Hauptstromverteilers - Definition der Verbraucher, die über den Hauptstromverteiler versorgt werden, mit Name, Position, Leitungstyp und Leitungsquerschnitt. - Länge, Breite und Höhe der Fahrzeuggeometrie - Definition der Verlegewege Für die Erzeugung einer Vernetzungsstruktur werden drei Teilroutings durchgeführt, d.h. Routing der Leitungen zwischen (1) Hauptstromverteiler und direkt angebundenen Verbrauchern, zwischen (2) Hauptstromverteiler und den Stromverteilern und zwischen (3) den Stromverteilern und den Verbrauchern. Bei (1) und (3) sind die Querschnitte der Leitungen vorgegeben. Nur die Leitungslängen werden durch den Routingalgorithmus bestimmt. Für (2) müssen die Leitungsquerschnitte jedoch durch den Algorithmus festgelegt werden, da je nach Anzahl und Strombedarf der angebundenen Verbrauchern der Strombedarf und damit der benötigte Leitungsquer- 168 <?page no="183"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 17 schnitt für die Versorgungsleitung der einzelnen Stromverteiler variiert. Für eine konkrete Auslegung einer Versorgungsleitung müsste der tatsächliche Dauerstrombedarf inkl. möglicher Stromspitzen für den Stromverteiler bekannt sein. Hierfür sind detaillierte Stromdaten der einzelnen Verbraucher sowie Kenntnisse über die Betriebsstrategie im Bordnetz nötig. Da detaillierte belastbare Daten zum frühen Zeitpunkt der Entwicklung nicht ausreichend vorhanden sein können, wird ein generischer Ansatz zur Auslegung der Versorgungsleitungen verfolgt. Für die Bestimmung des Leitungsquerschnitts SV Q einer Versorgungsleitung wird der benötigte Sicherungsnennstrom n S I , aller n angebundenen Verbrauchern aufsummiert zu gesamt S I , . Würde der Querschnitt direkt basierend auf gesamt S I , bestimmt werden, wäre die Leitung erheblich überdimensioniert. Im Allgemeinen ist für die Dimensionierung der Leitungen folgender vereinfachter Zusammenhang von Bedeutung. Abhängig vom Dauerstrombedarf inkl. Berücksichtigung möglicher Stromspitzen wird unter Beachtung der jeweiligen Sicherungskennlinie die benötigte Sicherungsgröße bestimmt. Der Sicherungsnennstrom gibt den Leitungsquerschnitt vor. Details zur Auslegung von Leitungen und Sicherungen sind in [15] zu finden. Das bedeutet, dass für den Querschnitt der Versorgungsleitung SV Q eines Stromverteilers der Sicherungsnennstrom BAT S I , der verwendeten Sicherung im Hauptstromverteiler entscheidend ist. Daher wurde für die Bestimmung von SV Q ein direkter Zusammenhang zwischen BAT S I , und gesamt S I , ermittelt. Die Analyse existierender Bordnetze zeigt, dass sich BAT S I , über den empirischen Faktor δ , der abhängig von der Anzahl der Verbraucher bzw. der Kanalanzahl ist, mit gesamt S BAT S I I , , ∗ = δ (9) abschätzen lässt. Der empirisch bestimmte Faktor δ ist abhängig von der Anzahl der Verbraucher in Bild 8 dargestellt. Bild 8: Empirischer Faktor δ abhängig von der Anzahl der Verbraucher Zur Erstellung der Vernetzungsstruktur wird im ersten Schritt mittels des Routingalgorithmus und des erzeugten Fahrzeugmodells die Partitionierung der Stromverteiler (Anzahl der Relais und Sicherungen) bestimmt. Die Verbraucher werden auf den kürzesten Weg an den entsprechenden Stromverteiler angebunden. Nach der Defini- 169 <?page no="184"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 18 tion der Stromverteilerpartitionierung wird die Dimensionierung der jeweiligen Versorgungsleitung nach Gleichung 9 durchgeführt. Befindet sich BAT S I , zwischen real existierenden Sicherungswerten wird der nächst höhere existente Sicherungswert für die Dimensionierung von SV Q verwendet. Nach der Ermittlung aller Leitungslängen durch den Routingalgorithmus und Dimensionierung der Versorgungsleitungen wird mittels der Bewertungsmetrik in Abschnitt 2.2 das Gewicht für Leitungssatz und Stromverteiler berechnet. Ab einer definierten Leitungslänge größer gr l wird für die Versorgungsleitung des Stromverteilers von einer Kupfer(CU)auf eine Aluminium(ALU)-Leitung gewechselt, um weitere Gewichtspotentiale zu heben. Der Leitungstyp (ALU oder CU) wird daher in der Bewertungsmetrik ebenfalls berücksichtigt. 6 Zusammenfassung Das vorgestellte Verfahren für den simulationsgestützten Entwurf und Optimierung von physischen Bordnetztopologien für das Energiebordnetz wird erfolgreich in der frühen Produktphase der Bordnetzentwicklung und in übergreifenden Architekturvergleichen angewandt. Betrachtungsumfang der Methodik ist die Energieversorgungsstruktur ausgehend vom Hauptstromverteiler bis hin zu den Verbrauchern, die über Sicherungen im Stromverteiler versorgt werden. Unter Berücksichtigung der dreidimensionalen Fahrzeuggeometrie werden die Leitungen gewichtsoptimal entlang der vorgegebenen Verlegewege geroutet. Das hierfür entwickelte Verfahren zur Erzeugung von Vernetzungsstrukturen und der an das Fahrzeugmodell angepasste Routingalgorithmus wurden in ihrem gewählten Aufbau und Parametrisierung vorgestellt. Als Optimierungskriterium dient grundlegend die Reduktion des Materialanteils im physischen Bordnetz und damit verbundene Aufwände für Verlegung, Befestigung, Kabelkanäle sowie Auswirkungen auf die Kabelbaumfertigung als auch auf die Kabelbaummontage. Als Grundlage für die Optimierung dient die in Abschnitt 2 formulierte Zielfunktion. Da der Lösungsaufwand mit der Problemgröße exponentiell ansteigt und nicht in akzeptabler Zeit lösbar ist, können exakte Lösungsverfahren nicht genutzt werden. Das komplexe Optimierungsproblem wird daher unter Verwendung einer Heuristik basierend auf Simulated Annealing gelöst. Heuristische Verfahren zeichnen sich durch ihre Flexibilität, breite Verwendungsmöglichkeiten und kurze Rechenzeiten aus. Die Parametrisierung des SA-Algorithmus sowie des Verfahrens zur Erzeugung von Nachbarschaftslösungen wurde hergeleitet und erfolgreich auf die Erzeugung gewichtsoptimaler Energieverteilungsstrukturen überprüft. Die einzelnen Methodenbausteine der vorgestellten Verfahren wurden in einer modular aufgebauten Software implementiert. Grundlegend gehört zum Entwurf einer Energieverteilungsstruktur auch die Berücksichtigung des Massekonzepts. Die Fragestellung nach der optimalen Anzahl, Position und Partitionierung der Massepunkte ist invers zum Entwurf des Stromverteilerkonzepts. Die einzelnen Bausteine des vorgestellten Verfahrens können nach Anpassung der Bewertungsmetrik für Massepunkte und nach Erweiterung der Entwurfsregeln analog für den Entwurf des Massekonzepts verwendet werden. 170 <?page no="185"?> 2A.3 Simulation assisted design and optimization of power supply structures 19 Literatur [1] KOM (2007) 2 endg. [2] Beschluss 94/ 69/ EG des Rates vom 15.Dezember 1993. [3] European Commission (2014), „Reducing CO2 emissions from passenger cars“, http: / / ec.europa.eu/ / clima/ policies/ transport/ vehicles/ cars/ index_en.htm [Stand: 23. Oktober 2009, 11: 03 Uhr] [4] Dipl.-Ing. Christian Bauer, Masterarbeit: „Bewertungsmethodik für ein gewichts- und kostenoptimales physisches Bordnetz verschiedener Fahrzeugarchetypen auf Basis eine E/ E-Architektur“, BMW Group & HS München, 2015 (nicht veröffentlicht) [5] TU Braunschweig, Prof. Dr.-Ing. Thomas Form (2014), „Vorlesung Fahrzeugelektronik, Teil 5 Elektrische Energie im Fahrzeug“, https: / www.ifr.ing.tubs.de/ de/ lehre/ veranstaltungen/ vorlesungen_9 [Stand: 06. Januar 2014, 18: 56 Uhr] [6] Korte, B. und J. Vygen: „Kombinatorische Optimierung: Theorie und Algorithmen.“ Springer Verlag, 2008. [7] A. Heinrici: „Leistungsvergleich von Nachbarschaftssuchverfahren.“ 1. Aufl. VWF Verlag für Wissenschaft und Forschung, 1996, S. 210. [8] S. Kirkpatrick, C. D. Gelatt, Jr. und M. P. Vecchi: “Optimization by Simulated Annealing”. In: Science 220 (1983), S. 671-680. [9] V. Černý: “Thermodynamical approach to the traveling salesman problem: An efficient simulation algorithm”. In: Journal of Optimization Theory and Applications 45.1 (Januar 1985), S. 41-51. [10] Domschke, W. und A. Drexl: „Einführung in Operations Research“, Bd. 4. Springer Verlag, Berlin/ Heidelberg, 1998. [11] F. Rothlauf: “Design of Modern Heuristics - A Guide to Efficient and Effective Problem Solving.” 1. Aufl. draft (not published). Springer, April 2008. [12] M.Sc. Markus Hennig, Masterarbeit: „Entwicklung einer Entwurfsmethodik für optimale Energieverteilungsstrukturen in einem Kraftfahrzeug.“, BMW Group & TUM, 2015, S.46, (nicht veröffentlicht) [13] V. Turau: „Algorithmische Graphentheorie.“, 3. Aufl. Oldenbourg Verlag München, 2009, S.30 [14] W. Reinhardt, Institut für Angewandte Informatik, Universität der Bundeswehr München „Geoinformatik 2 (GI-2) Kapitel 7 Ausgewählte Geo-Algorithmen - Wege“, http: / / www.unibw.de/ inf4/ professuren/ geoinformatik/ lehre/ skripten/ skripte/ skripte n_ht_11/ gi2-kap7-wege.pdf [15] T. Wimmer, Diplomarbeit: „Erwärmung von Fahrzeugleitungen nach Stromfluss und deren elektronische Absicherung“, BMW Group & FH Regensburg, 2005 171 <?page no="186"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Roman Ließner, Ansgar Dietermann, Klaus Lüpkes, Bernard Bäker Abstract The reduction of fuel consumption in the automobile industry as well as increasing customer demands in terms of driving dynamics represent a conflict of objectives for vehicle development. At the same time, hybrid vehicles offer a possibility to face this challenge. For the calibration of the control strategy, realistic driving cycles are of crucial importance. The derivation of replacement cycles including elevation profiles from extensive customer data seems to be an approach to solve this set of problems. The present contribution describes the derivation of these diverse replacement cycles by using stochastic models and digital map data. Thus extensive customer records can be compressed and complex signal sequences can be derived. An optimisation algorithm assembles multiple generated velocity progressions subsequently to a replacement cycle which combines characteristics that are decisive for the consumption and at the same time customer-oriented. The therein contained generation of elevation data surpasses the usage of GPS data due to the significant measurement error of the GPS data collection. With the aid of additional map data, the GPS measured data can be depicted at first in longitudinal and lateral direction on to the street. In the following, this allows the inquiry of precise elevation data for the driven route. A following data processing on the basis of machine learning of elevation progressions and their dependencies allows for a stochastical modelling of this connection. This methodology makes it possible to derive velocity progressions from large measured data by receiving characteristics which are important for the consumption. In addition to that, the generation of fitting elevation profiles offers a promising approach to produce overall realistic replacement cycles. The replacement cycles developed in this way offer the possibility to adjust a hybrid car s operating strategy to the market in a better way and to perform sensitivity examinations as well as consumption forecasts. Kurzfassung Die Senkung des Krafstoffverbrauchs sowie die weiter ansteigenden Kundenwünsche hinsichtlich der Fahrdynamik stellen einen Zielkonflikt für die Fahrzeugentwicklung dar. Hybridfahrzeuge bieten dabei eine Möglichkeit dieser Herausforderung zu begegnen. Für die Applikation der Betriebsstrategie kommt realitätsnahen Fahrzyklen eine entscheidende Bedeutung zu. Die Ableitung von Ersatzfahrzyklen samt Höhenprofilen aus umfangreichen Kundendaten erscheint als Ansatz diese Problematik zu lösen. Der vorliegende Beitrag beschreibt die Ableitung dieser Ersatzzyklen unter Nutzen von stochastischen Modellen und digitalen Kartendaten. Somit können umfangreiche Kundendatensätze verdichtet und komplexe Signalverläufe abgeleitet 172 <?page no="187"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data werden. Ein Optimierungs-Algorithmus setzt mehrere generierte Geschwindigkeitsverläufe anschließend zu einem Ersatzzyklus zusammen, welcher die für den Verbrauch entscheidenden und sogleich kundennahen Charakteristika vereinigt. Die darin enthaltene Generierung von Höhendaten geht, auf Grund des signifikanten Messfehlers der GPS-Datenerhebung, über die Nutzung von GPS-Daten hinaus. Unter der zusätzlichen Nutzung von Kartendaten, können die GPS-Messdaten zunächst in longitudinaler und lateraler Richtung auf die Straße abgebildet werden. Dies ermöglicht im Folgenden die Abfrage genauer Höhendaten für die gefahrene Strecke. Eine anschließende Datenverarbeitung auf Basis des maschinellen Lernens der Höhenverläufe und deren Abhängigkeiten ermöglicht eine stochastische Modellierung dieses Zusammenhangs. Diese Methodik ermöglicht es Geschwindigkeitsverläufe aus großen Messdaten, unter erhalt der für den Verbrauch wichtiger Charakteristika abzuleiten. Ergänzend dazu bietet die Generierung von passenden Höhenprofile einen vielversprechenden Ansatz, gesamtheitlich realitätsnahe Ersatzfahrzyklen anzufertigen. Die auf diesem Weg entstandenen Ersatzzyklen bieten die Möglichkeit die Betriebsstrategie eines Hybridfahrzeugs besser auf den Markt abzustimmen und Sensitivitätsuntersuchungen sowie Verbrauchsprognosen durchzuführen. 1 Introduction According to [1] and [2] the methods for the generation of replacement cycles range from arbitrary to statistically demanding approaches. Test cycles like the NEFC and the 10-50 mode (Japan) show a strongly synthetic course which is characterised by multiple constant velocity and acceleration proportions which are rare in a real route. In contrast to these the FTP 72 & FTP 75 (U.S.) are based on a real measurement run whereby the underlying route was not methodologically deduced [3]. Next to the recording of own drives as for example in [2], do [1], [4], [5], [6] and [7] examine approaches to derive replacement cycles from larger recorded data sets. In [4] Lee introduces a version of modelling by means of Markov models. Reiser chooses in [1] a similar approach which essentially differs in the generation of new data sets. In his work on the WLTC [6] elaborates on the combination of single travel proportions to a replacement cycle. The focus is, among other things, on retaining important characteristics for the consumption. However, elevation profiles in statutory driving cycles (like NEFZ, FTP, WLTC) are being ignored. Yet these are of major importance for the calibration of vehicles. Especially at low velocity stronger gradients can significantly affect the consumption [8]. For hybrid vehicles these are, in contrast to conventional vehicles, of greater importance. On the one hand hybrid vehicles allow recuperating energy. On the other, ignoring gradients for the calibration of loading points may lead to the fact that in real driving situations the power train is run in unfavourable loading points. The generation of elevation profiles is not trivial. Arbitary gradients cannot occur in every time step of a velocity progression. Because these are among others dependent on the velocity and acceleration. A generation of replacement cycles based on real travel data considering elevation progressions will be presented in [8]. But in it filtered GPS data will be used without the enrichment of map data. Furthermore, vehicle-related driving cycles with focus on the accordance with the driving performance will be issued. The newly developed method differs in three central characteristics from the ones published up to now. Firstly, the correction of GPS data in lateral and longitudinal 173 <?page no="188"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Data base Markov-Model Complex data set Replacement cycle Combinatorics Disassembling in microtrips direction allows the retrieval of real elevation progressions from digital map data. Secondly, the acquired algorithm offers the possibility to derive different elevation progressions for the same velocity progression (replacement cycle) and therefore to examine the operational strategy.Thirdly, by means of a vehicle-independent driving cycle gradient constant the successful generation of the elevation profiles can be examined. 2 Method 2.1 Data basis As a basis for the generation of replacement cycles serve real measured drives of an arbitrary number of drivers and vehicles. These can be customer travel data, endurance runs, and other drives. The resulting velocity and acceleration processes form the basis for the generation. Figure 1: Schedule for generating replacement cycles from extensive base data 2.2 Data correction Since the, as in [9], [10] posed, accuracy of conventional GPS elevation records is not adequate for the generation of precise elevation profiles due to the significant error in measurement of the GPS data collection, it is necessary to correct the measured GPS data. Among other things the reason for this is that the methods of machine learning that will be introduced in the following are dependent on unadulterated data. With defective data it cannot be avoided to produce defective outputs, even if the algorithms are used correctly. Highly-accurate GPS recordings and corrections by means of additional vehicle sensors would be another possibility to increase the quality of the measured data. The approach in this contribution shall also make the correction of ordinary GPS data possible. But for this process it is not enough to only enquire new elevation data for recorded lateral and longitudinal GPS coordinates. As made clear in Figure 4, this involves the risk to not only enquire the elevation profiles of the street but also of the buildings and areas next to the street. Thus it becomes clear that additional to the elevation inquiry the recorded GPS data also have to be laid on the street. Besides the correction of the recorded GPS data, the adding of coordinates is still necessary. This can be understood with the aid of Figure 7. As for example no recording of GPS data is possible in tunnels, critical coordinates for an 174 <?page no="189"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data elevation ascertainment are missing. Therefore an additional interpolation with the help of digital map data is necessary. The single steps to transfer the GPS data on the streets are not supposed to be the subject of this paper. Instead, it is referred to [11]. The result of such a data correction and extension, as it can be seen in Figure 7, has been exemplary performed with Google API’s. For this a part of the measured GPS coordinates (waypoints in appropriate intervals) were transferred on the street with the Google Snap-To-Roads API. In the next step, with the help of the Google Directions API, additional waypoints were added. Eventually, this allowed to retrieve elevation progressions by means of the Google Maps Elevation API. After a plausibility check of the results, the next processing step consists of a data fusion with the measured vehicle data. For this we need to assign time stamps and velocities to the corrected elevation data (e.g. by evaluating the wheel speed and the driven distance). The performance of the illustrated steps finally leads to a data set consisting out of time signatures, velocities, accelerations and the respective elevation progressions. In addition it has proved beneficial to convert the elevation progressions in gradient progressions because through this drives on different elevation levels can be processed in a better way. This conversion is depicted in Formula 1. D stands for the route, H for the elevation distance and S for the gradient in percent. 2 2 100 arcsin tan 100 S H D H D H − ⋅ = ⎟⎠ ⎞ ⎜⎝ ⎛ ⋅ = (1) With the help of the conversion among other things drives on various elevation levels can be processed together and the driving resistance share coming from the gradient can be compared. From this the used time signatures, velocity, acceleration and gradient pairs result which will be used in the following. 2.3 Modelling After a successful data correction, the goal in the next step is to model the data set. While comparing possible modelling approaches, Markov models proved to be particularly suitable. This is a stochastic process model which is able to describe unknown systems on their states and state transitions. The Markov model is based on the simplification through a so-called Markov assumption (memorylessness). This states that a system’s following state only depends on the current state. States which are further in the past have in contrast to that no effect on the change of state. This correlation can be described through Formula 2. In this X n stands for the current and X n+1 for the following state. The influence of states further in the past (in formula X 1 , X 2 ) is neglected. By implication this does not mean that only the measured data of the current time step can be processed in a Markov model. As soon as it proves to be expedient to use measured data from several time steps for the calculation, these can be summarised in a newly defined state. The mechanics of the Markov model with its state transition matrix remains untouched by the following model evaluation. Only the number of states gradients. For futher information is [13] recommended. 175 <?page no="190"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data ) | ( ) , , , | ( 1 1 2 2 1 1 1 1 n n n n n n n n x X x X P x X x X x X x X P = = = = = = = + + + + K (2) In this proposed application, a state contains a discrete value of velocity, acceleration and pitch. ⎪⎩ ⎪⎨ ⎧ = k k k k a v X α (3) For example, if the velocity is discretised in 1 km/ h steps in an interval from 0 to 250 km/ h, the acceleration in 0,2m/ s 2 steps in an interval from -10 to +10m/ s 2 and the gradient in 1% steps in an interval from -15 to +15%, this leads to 785881 states. If a complete state transition matrix (transition from point in time t k to t k+1 ) is put up, a matrix with 6,176*10 11 entries develops. To store this matrix in double format almost 5TB memory (RAM) would be necessary. By this high value it is obvious that a reduction of the state space is necessary. Exemplary high accelerations at high velocities and strong gradients do not appear. With the help of a query of unused states, the state space can be effectively minimized and thus the following described calculation can be performed. Afterwards, the generation of the replacement cycle begins to create a complex data set. For this a start velocity, acceleration, and gradient are defined. In the Markov model the probabilities for velocity, acceleration and gradient of the following time step are stored. By means of a weighted drawing according to the probabilities, the next velocity, acceleration and gradient combination is chosen. This process repeats itself until the wished scope of the complex data set is reached. By this an arbitrarily large complex data set is developed which contains new blended stochastic weighted processes. 2.4 Generation The next processing step is to disassemble the complex data set. For this process the disassembling in microtrips proved to be expedient. A microtrip is defined as a drive between two vehicle standstills [5]. In the context of this paper a microtrip contains next to the velocity progression also the respective elevation progression. Figure 2 shows a microtrip segmentation in eight parts at the example of the WLTC. This demonstrates clearly that the characteristics (duration, length, velocity, ...) of the single microtrips are different. Because the WLTC does not have an elevation progression at its disposal, the separation of the elevation progression is not depicted. By comparison microtrips of real travel data will contain the respective elevation profile. 176 <?page no="191"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Figure 2: Disassembling of a drive in microtrips at the example of WLTC Following this, the challenge is to choose fitting parts of the complex data set (microtrips) and to combine them in such a way so that an optimal statistical accordance with the data basis regarding the consumption is reached. Regarding the consumption, according to [6] similar velocity, acceleration, velocity multiplied by acceleration and break distributions should be present as well as the relative positive acceleration (RPA) of the generated cycle should correspond to the original data set. Furthermore, the demand for an optimally compliant gradient distribution is established. If those distributions and values (with a negligible deviation) agree, then the driving cycles are similar to each other in the context of this paper. 2.5 Generating further elevation profiles To produce several varying elevation profiles for a previously ascertained velocity profile, a modification of the in Figure 1 depicted and previously discussed procedure is necessary. Figure 3: Schedule for generating more elevation profiles for a previously generated v(t) profile 177 <?page no="192"?> 2A The mo locity p well as profiles ent to t Since d gradien determ assump a=0,4m 606 exc ible sta (by ded ing gen genera the spe the rou The ex cycles resistan lated fr done b themat ramete the tas The lat cycles of the e A.4 Compos otivation to progression s consump s (see Figu the proced due to the nt remains mined for ev ption that m/ s 2 , only t cludes itse ates in eac ducting sta nerates po ated drawin ecific eleva te, H for th xamination gradient c nce (influe rom the po by the elev tised drivin ers can be sk into a ve tter will be gradient co elevation p sition of Cus Usi o produce n is to use ption forec ure 3) for a ure before Table e given ve to be cho vey time s in a tim the states elf because ch time ste ates not pre ssible grad ng approxim ation profil he elevatio = H of the cre constant ence of the ositive gra ation differ ng cycle co put in fron ehicle para implemen onstant C W progression stomer-Orien ing Markov M different fit e these for asts of op a known ve , the availa 1: Exempl elocity (and osen freely tep. This s e step th 601 to 60 e of the de ep matche esent in th dients acco mately cor e will be c n differenc arcta sin ⎜⎝ ⎛ ⋅ D eated eleva . This a gradient o dient force rence in th onstants. T nt of the in ameter par nted as in WSt . Finally ns. ted Substitut Models and D tting eleva r the calib perating st elocity prof able states lary extrac d therefore y, in the fir shall be ex he velocity 05 would b eviating acc es the num he data bas ording to th rresponds calculated ce and S fo 100 an = ⎟⎠ ⎞ S ation profile arises from on the rollin es. The sp he driving c The particu ntegral (se rt ( ∙ Formula (7 y, this allow te Driving Cy Digital Map D ation profile bration and rategies. T file differs s (per time t of a state e accelera rst step co xemplified y is v=89k be in line f celeration. mber of the sis). In the heir state t to the data using Form or the grad 10000 2 + ⋅ S S D es is finally m the gradie ng resistan pecific con cycle and ularity is th ee Formula ) and a dr 7) and sub ws a vehic ycles Includin Data es for one d sensitivity The genera in such a w step) are v e space ation) prog ompatible s through Ta km/ h and or further The numb e discretise e following transition p a basis, the mula 4. In dient in per 0 y possible ent propor nce is igno stant is ba acts analo hat the con a 6). This a riving cycle bstituted th cle indepen ng Altitude P and the sa y investiga ration of e way so tha very restric ressions o states hav Table 1. Un the acce processing ber of the c ed gradien a weighte probabilitie en in the la this D sta rcent. through a rtion of the ored) and is ased on th ogue to the nstant veh allows the e part ( si hrough the ndent exam Profiles ame veation as levation at differcted. only the ve to be nder the eleration g. State compatnt steps d drawes. If the ast step ands for (4) a driving e driving s calcuhe work e in [12] hicle pasplit of in ). e driving mination 178 <?page no="193"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data ) sin( α ⋅ ⋅ = g m F Fzg Steig (5) ds g m ds F W Fzg Steig Steig ∫ ∫ ⋅ = = ) sin( α (6) ∫ = ds C WST ) sin( α (7) Furthermore, for the comparison of the data basis to the replacement cycle a normalisation of the same route is necessary [12]. For instance, this is possible by relating this to a route of 100 km, as proposed in [12] and implemented in Formula (8). s C C WST WST 100000 100 , ⋅ = s= cycle length (8) 3 Results 3.1 Position correction Figure 4: GPS recording of a measurement run in Dresden [Google Maps] Figure 4 shows the measured GPS coordinates of a vehicle during a measurement drive in Dresden. The coordinates which were conferred on the street by means of the map data are seen in Figure 5. 179 <?page no="194"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Figure 5: GPS recording and corrections of a measurement run in Dresden [Google Maps] Figure 6: GPS and corrected elevation progressions of a measurement run in Dresden In Figure 6 the measured and corrected elevation progressions of the measurement drive in Figure 4 are plotted. 180 <?page no="195"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Figure 7: GPS and corrected elevation progressions of a measurement run in Dresden with focus on the area of the A17 s tunnels [Google Maps] Analogous to Figure 5, Figure 7 shows the corrected position data. In Figure 7 the focus is on the area of the tunnels of autobahn 17. The measured and corrected data vary significantly in this area. The blue GPS coordinates leave the areas of the tunnels blank. The green corrected data have, in opposition to that, also the coordinates for these areas. 3.2 Data fusion Figure 8: Corrected position after data fusion with vehicle speed [Google Maps] 181 <?page no="196"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Figure 8 shows the results after the data fusion of map data and vehicle data. At this the driveway is the same as in Figure 7. The vehicle speed is put in with different brightness levels (respectively colours). 3.3 Replacement cycles velocity progression Figure 9: Velocity progressions of the measurement drive as well as replacement cycle 1 in comparison. The upper diagram, Figure 9, visualises the velocity progression of a 13 559 second long measurement drive between Dresden and Munich. The lower diagram illustrates the 2 813 second long replacement cycle of the above applied ride. By means of the velocity and acceleration distributions in Figure 10 as well as by means of the key figures in Table 2, a further comparison between measurement drive and replacement cycle is possible. Table 2: Comparison of a mesurement drive with the replacement cycle PARAMETER UNIT MEASUREMENT REPLACEMENT CYCLE DIFFERENCE IN % cycle length [km] 470,81 97,22 -79,35 duration [s] 13559,00 2813,00 -79,25 duration velocity >0 [s] 12988,00 2666,00 -79,47 portion of velocity. >0 [%] 95,79 94,77 -1,06 number of stops [-] 7,00 2,00 -71,43 182 <?page no="197"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data mean velocity [km/ h] 125,00 124,43 -0,46 max. velocity [km/ h] 210,00 210,00 0,00 mean velocity >0 [km/ h] 130,50 131,29 0,60 mean acceleration >0 [m/ s^2] 0,55 0,54 -1,46 max. acceleration [m/ s^2] 4,20 3,20 -23,81 mean acceleration <0 [m/ s^2] -0,66 -0,65 -0,89 min. acceleration [m/ s^2] -6,60 -3,80 -42,42 C_WR100 [m] 100000,00 100000,00 0,00 C_WL100 [m^3/ s^2] 170306072,85 172012811,98 1,00 C_Wa100 [m^2/ s^2] 21232,58 21103,06 -0,61 RPA [m/ s^2] 0,21 0,21 -0,61 Figure 10: Velocity and acceleration distribution of the measurement drive in comparison to the replacement cycle 183 <?page no="198"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data 3.4 Replacement cycle elevation progressions Figure 11: Replacement cycle as well as a compatible elevation progression Figure 12: Distribution of the gradients 184 <?page no="199"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data Figure 13: Replacement cycle as well as another compatible elevation progression Figure 11 and 13 illustrate two compatible elevation progressions for the from the measurement drive derived replacement cycle. A comparison of the gradient distributions of the elevation progression 1 is possible through Figure 12. These results will be interpreted and discussed in the following section. 4 Conclusion and Discussion The characteristic values in Table 2, the progressions in Figure 10 and the distributions in Figure 11 offer the possibility to draw first comparisons. On the one hand the velocity progressions differ visually. On the other it becomes clear that the characteristic values of the accelerations and velocities only vary marginally. The same applies to the values of the average velocity, average positive acceleration, the portion of posite velocity as well as the relative positive acceleration (RPA). Furthermore, the indicators C WL100 , C Wa100 and RPA which are relevant for the consumption correspond with a small deviation of less than a percent. The relative frequency of the velocity distributions in Figure 10 shows a good correlation as well. The frequency does not match completely for each velocity, yet it shows very similar distributions. Yet single events as for example minimum and maximum values for velocities and accelerations can vary distinctly in the replacement cycle from the data basis. This can be explained through the frequency of these events in the original data set. Is for example only for one point in time the maximum velocity (in a very long drive) driven or only a single time an emergency stop executed, are these events improbable and therefore (most probably) not found in the replacement cycle. This is not in contrast to the stochastic modelling but confirms it. In the here introduced example the maximum velocity of 210 km/ h, which occurred during the measurement ride at several points in time, coincides. The extreme values for the acceleration differ essentially in contrast to this whereas the amounts of values turn out smaller. In contrast to this it can be eliminated that higher velocities or accelerations occur in the replacement cycle as in the data basis. This can the explained through the functional principles of 185 <?page no="200"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data the Markov model. Processes which did not appear in reality are not saved and therefore not contained in the model. Therefore the subsequent generation cannot generate values, which did not appear in the original data set. The preparation of GPS measurements through map data proved to be expedient. So even in tunnels and cities more precise elevation profiles are retrievable. The quality of results depends heavily on the map data. Further postprocessing cannot be excluded. Depending on the source of the map data it has to be considered if the maps have all the relevant data for the generation, as for example the elevation progressions of streets on bridges. Precise elevation progressions in buildings, as for example in car parks, will still represent a challenge.The rapid development in the area of attributed map data should facilitate this in the future. The data fusion of vehicle measured data with the map data over the route as the point of intersection has proved to be suitable for this purpose. The first values for the elevation profiles in Figure 11 and 13 are heights of 0 m. This value can be changed easily by adding an offset whenever it is necessary. The state space reduction allowed it this application to reduce the state space on to less than 7000 states and thus to perform the modelling on a customary computer. This indicates that eliminating unused states is necessary and facilitates the calculation. Especially in the generation of elevation profiles the choice of the stochastic modelling on the basis of the Markov model proved to be particularly suitable. With the aid of this approach it can be assured that in the generated replacement cycles only velocity, acceleration and gradient combinations are contained, which were also in the data basis (with a certain probability). Thus it is not only possible to generate velocity-elevation-combinations but also several compatible elevation progressions for a velocity progression. The introduced driving cycle-gradient-constant offers next to the comparison of the gradient distributions another possibility to examine generated elevation progressions in accordance with the existing characteristic in the data basis. 5 Summary A new method for generating replacement cycles from extensive data was introduced and validated. It was shown that extensive data sets can be condensed and stored by means of the Markov model. Through an optimisation important features can be obtained, e.g. important characteristics for consumption. Furthermore, the method based on a weighted random drawing offers the advantage to generate a variety of replacement cycles with similar characteristics. This is a clear advantage for examining and optimising vehicles. The boundaries of this method are for one thing the optimisation on special characteristics being important for the purpose. A generated replacement cycle does not necessarily have to be the most suitable for another purpose. With a new generation according to the updated goals this can be counteracted. The duration of a replacement cycle is another limitation. On the one hand the goal is to generate a replacement cycle as long as possible which contains every possible combination. Though it is confronted by the application on test benches where it is the goal to spend as little time as possible on this. So it becomes apparent that for each purpose a compromise with regard to duration is necessary. 186 <?page no="201"?> 2A.4 Composition of Customer-Oriented Substitute Driving Cycles Including Altitude Profiles Using Markov Models and Digital Map Data The derivation of elevation profiles offers another possibility to secure a high-quality calibration of vehicles and to create consumption forecasts. However, the prerequisite for this is to have highly accurate map data. Summarising, it can be ascertained that a development of replacement cycles on the basis of recorded measured data under preparation of map data and a reprocessing by means of machine learning is expedient. References [1] C. Reiser, Kundenfahrverhalten im Fokus der Fahrzeugentwicklung, PhD thesis, Südwestdeutscher Verlag für Hochschulschriften, Saarbrücken 2011 [2] M. Fleckner, Strategien zur Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs für ein Vollhybridfahrzeug, PhD thesis, RWTH Aachen 2010 [3] P. Brezger, Neue Methoden für die Weiterentwicklung von hybriden Triebsträngen zur Steigerung der Energieeffizienz, research report, volume 69, Stolzenberger Druck und Werbung GmbH & Co. KG, Keimen 2013 [4] T.-K. Lee, Synthesis and Validation of Representative Real-World Driving Cycles for Plug-In Hybrid Vehicles, research report, published in Vehicle Power and Propulsion Conference (VPPC), IEEE, 2010 [5] A. Fotouhi, Tehran driving cycle development using k-means clustering method, research report, published in Scientia Iranica Volume 20, Issue 2, Pages 286- 293, 2013 [6] A. Marotta, Europe-centric light duty test cycle and differences with respect to the WLTP cycle, technical report, JRS Scientific And Policy Reports, 2012 [7] P. Nyberg, Generation of Equivalent Driving Cycles Using Markov Chains and Mean Tractive Force Componentes, research report, Limköping University, 2014 [8] S. Gewnaelle, Simulation of Real-World Vehicle Missions Using a Stochastic Markov Model for Optimal Powertrain Sizing, research report, published in IEEE Transactions on Vehicular Technology, volume 8, Issue 8, page 3454-3465, IEEE, 2012 [9] W. Mansfeld, Satellitenortung und Navigation, reference book, Vieweg, Wiesbaden, ISBN 3528168862, 2004 [10] F. Hanisch, Generierung von fahrprädiktionsdaten basierend auf einer Ampel- Fahrzeug-Kommunikation, bachelor thesis, TU Dresden, 2009 [11] R. Gotsman, Generating Map-Based Routes From GPS Trajectories and Their Compact Representation, research thesis, Israel Institute of Technology, 2013 [12] J. Liebl, Energiemanagement im Kraftfahrzeug, reference book, Springer Vieweg, ISBN 3658044500,Wiesbaden, 2014 [13] D. Stroock, An Introduction to Markov Processes, reference book, Springer, ISBN 3642405223, 2013 187 <?page no="202"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Doug Kolak, Christian Shaffer, Boris Marovic, Puneet Sinha Abstract The last five years have been an incredibly exciting time for those interested in electric vehicles. The increased interest in this market by consumers has driven nearly all major automakers to currently be either designing or already in production of this type of automobile. While all indications in the market point to a likely increase in the number of electric and hybrid-electric vehicles being sold in the next few years, there are still technical barriers that may prevent wide-spread acceptance by the average driver. One such barrier is range anxiety. Currently, there are few EVs with a per charge range of over 100 miles, and unfortunately most are priced beyond the reach of many average car buyers. The good news is that the future looks bright in this area. Battery costs have rapidly dropped and energy densities have continued to rise, two drivers for larger packs and longer vehicle drive range. However, regardless of the pack size, drive range reduction at excessive temperatures remains a concern for consumer acceptance in the marketplace. This paper is focused on quantifying cell, pack, and system-level factors that cause EV range loss under extreme environmental temperatures. By running a cosimulation of three complimentary tools to solve battery performance, vehicle performance, and cabin modeling; favorable results were shown when compared to published test vehicle ranges. The simulation results presented quantify the impact of several factors that reduce vehicle drive range including driver aggressiveness, cabin set point temperature and ambient temperature. 1 Introduction Twenty million electric vehicles on the road. That is the number of electric vehicles the Electric Vehicles Initiative and International Energy Agency have projected will be on the road by 2020. [1] This is a large number compared to the less than two hundred thousand on the road at the end of 2012. To make this projection a reality, it will take significant levels of engineering to improve the current electric vehicles offerings and make them attractive to consumers. 188 <?page no="203"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Technologically it has proven difficult to design a cost competitive electric vehicle that does not compromise vehicle storage (e.g. trunk space) and weight, while maintaining the typical range of an internal combustion engine car. An additional concern has been that the range of an electric vehicle has shown to be extremely variable with ambient temperature. [2,3] The ability to understand the effects that potential factors will have to the range of any EV is critical to creating a better design and thus improving the product for customers, ultimately driving increasing adoption. For this reason, the earlier an engineer is able to quantify how different factors will affect the EV the better, and one of the most efficient ways to do this is through computer simulation. The purpose of this paper is demonstrate the ability to capture at least some of these effects using a co-simulation of three different software packages to represent different parts of the vehicle. It will show that compared against published empirical data collected by Charged, [4] results that correspond well to test can be determine through simulation and at a fraction of the time. 2 Battery Pack Model The performance of the battery was modeled using EC Power’s AutoLion-ST TM . This portion of the model had three main functions with regards to the overall simulation, calculating the battery pack temperature, calculating the State of Charge (SOC), and calculating the pack voltage. The battery pack and cells were configured loosely based on the first generation Nissan Leaf design: Table 1: Battery Design Parameters Parameter Value Energy 24 kWh Cells in Series 96 Cells in Parallel 2 Cell Shape Prismatic Cathode 70/ 30 LMO/ NMC Anode Graphite The battery model received a total pack power requirement from the vehicle model which was the sum of the heat ventilation and air conditioning (HVAC) system power, propulsion power, and cooling fan power. The battery pack was initialized at a 90% SOC so that regeneration would still be possible. The simulation continued until the battery reached a point at which it was assumed it could no longer be used to drive the vehicle, a SOC of 20%. 189 <?page no="204"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Figure 1: C/ 3 Discharge Curve for a Single 70/ 30 LMO/ NMC 33Ah Cell 3 Vehicle Model The vehicle portion of the model was constructed in MATLAB Simulink ® . The vehicle model had four primary purposes, defining initial system conditions as well as the drive cycle, acting as the co-simulation platform with all data being routed through it, determining the on/ off state of the cooling fan, and calculating the total power requirement of the battery pack. 3.1 Initial System Conditions For each simulation four system wide conditions were set. The ambient temperature was set at time equals zero and was used as the initial cabin temperature in the cabin model, as the initial battery temperature in the battery model, and in the vehicle model to determine the fan state. The vehicle model also contained the passenger specified cabin set-point, the drive cycle, as well as the driver aggressiveness factor. The effective vehicle speed was defined as: ess Agressiven DriveCyle Vehicle F V V * = (1) This value was used in the vehicle model to calculate the overall power requirement due to propulsion requirements, as well as the cabin model to determine convective heat transfer from the vehicle’s external surfaces. For this example the UDDS LA4 drive cycle was used and repeated as necessary until the end of the simulation. [5] 190 <?page no="205"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Figure 2: UDDS LA4 Drive Cycle 3.2 Cooling Fan State Determination and Total Power Calculation The vehicle model was responsible for determining if the battery cooling fan was in the on or off state. The algorithm to determine if the state of the fan should be changed was straightforward with a 10°C offset. If the value of the battery temperature from the battery pack model was greater than 35°C then the fan would turn on. Once on, if the battery temperature from the battery pack model decreased to less than 25°C the fan would then turn off. The state of the cooling fan was one potential aspect of the total potential power requirement of the battery pack. Additionally the vehicle model included the effects of drag, braking, drivetrain inefficiencies, and propulsion/ regeneration from the electric motor. It was assumed that 35% of the car’s inertia would be recaptured as regeneration energy when the vehicle was braking. The sum of these parameters was then passed to the battery pack model to calculate the state of charge. 4 Cabin Thermal & Battery Cooling Model The cabin and battery cooling air portions of the model were constructed in Mentor Graphic’s 1D computational fluid dynamics tool Flowmaster. This portion of the model had three functions with regards to the greater vehicle model, calculating power required of the HVAC system to maintain the specified cabin set-point, calculating the power required to operate the cooling fan, and calculating the battery pack cooling air inlet temperature and flow rate. 0 10 20 30 40 50 60 0 5 10 15 20 25 Speed (miles per hour) Time (min) UDDS LA4 Drive Cycle 191 <?page no="206"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Figure 3: Cabin and Battery Cooling Schematic 4.1 HVAC System Power Requirement Given the inlet air flow rate and temperature along with the passenger determined set point temperature provided by the vehicle level model, the cabin thermal model was able to dynamically calculate the changing HVAC requirements to first meet and then maintain the cabin set-point. The cabin component is a very detailed component that allowed for the inclusion of numerous factors that contribute to the temperature change in the volume. To calculate the temperature inside of the cabin, the conservation of energy is applied as such: Q m h h m dt Mh d nOutflow k k nInflow j j j + − = ∑ ∑ = = 1 1 ) ( & & (2) Where: M = Fluid mass in the cabin h = Mean enthalpy of the fluid in the cabin j m & = Mass flow rate for the j th inlet flow branch j h = Enthaply for the j th inlet flow banch k m & = Mass flow rate for the k th outlet flow branch 192 <?page no="207"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools Q is the sum of the heat loads from all included surfaces of the vehicle: Floor Seat Panel Instrument Passenger Glass Body Roof Q Q Q Q Q Q Q Q + + + + + + = ∑ (3) Each heat load is a factor of conductive, convective, and radiative energy either entering or leaving the surface. To determine the humidity in the cabin, conservation is applied to the mass of vapor: VapOut er VapPasseng VapIn t t Vap t Vap M M M M M Δ + Δ + Δ + = Δ − (4) t t Vap t M M x = (5) Where: t Vap M = Vapor mass in the cabin t t Vap M Δ − = Vapor mass in the cabin at the previous time step VapIn M Δ = Change in vapor mass at the inlet branches er VapPasseng M Δ = Change in vapor mass from the passengers VapOut M Δ = Change in vapor mass at the outlet branches t M = Fluid mass in the cabin t x = humidity in the cabin Ultimately the mean cabin temperature is evaluated from the fluid properties as it is a function of pressure, enthalpy, and humidity: ) , , ( x h P f T cabin = (6) To focus the model on the task, the HVAC system was simplified into a heating or cooling generation component. This component added or removed heat to the air flow entering the cabin based on the feedback from a PID controller. This controller was monitoring the set-point from the vehicle model and the cabin temperature from the cabin component. To account for the inefficiencies in the HVAC system and get a total power estimate, a Coefficient of Performance (CoP) was applied to the result. For this analysis a CoP of two was used, but this could be adjusted based on the HVAC system used in the vehicle. This value was then fed back to the vehicle level model and the battery performance model at each time step. 4.2 Cooling Fan Power and Battery Cooling Air Temperature and Flow Rate To better determine the condition of the cooling air that would be reaching the battery pack while the vehicle was in operation, a separate circuit was constructed in the same model to calculate the flow rate and temperature of the air. The circuit did contain a cooling fan for when the battery temperature rose above 35°C. Fan data was obtained based on performance data readily available by fan suppliers. This data 193 <?page no="208"?> 2A. was the and Sh over a as any dynam 5 Res The go simulat study d Severa The dr each ti study ta ferent c Figure .5 Predi en fit to a haft Power range of o y increase ically pass sults and oal of the ted drive ra driver aggr al values fo Fac Driv Cab Am river aggre me step. E aking eigh cabin set p 4: Drive R iction of EV D Us generic pe r versus In operating c in tempera sed to the b d Conclu study was ange of the ressivenes or each fac Ta ctor ver Aggres bin Set Poi bient Tem essiveness Each simul ht hours to points can Range at D Fac Drive Range sing Comput erformance nlet Flow R conditions. ature due battery mo usions s to invest e vehicle b s, cabin se ctor were u able 2: Stu ssiveness int Temper perature was used lation ran f complete. be seen be ifferent Am ctors @ 15° Reduction u ter Aided Eng e curve of Rate to ch . From this to inefficie odel. tigate how being mode et point te sed in the udy Factors V 0. rature 15 -1 d as a sca for betwee . The effec elow. mbient Tem °C Ambien under Extrem gineering To Pressure haracterize s data, the encies in t w different eled; three mperature study as a s and Valu alues .8, 1.0, 1.2 5, 20, 24 (° 10,0,10,20, aling facto en five and cts of drive mperatures nt Tempera me Environm ols Rise versu the expec increase he fan we factors eff factors we e, and amb a full factor ues 2 °C) ,30,40,50 ( r against t d ten minut er aggressi s and Drive ature ental Condit us Inlet Flo cted perfo in air flow ere calculat fected the ere chosen bient temp rial study: (°C) the drive c tes with th iveness at er Aggressi ions ow Rate ormance as well ted and overall n for the erature. cycle at e entire the difiveness 194 <?page no="209"?> 2A. Figure Figure .5 Predi 5: Drive R 6: Drive R iction of EV D Us Range at D Fac Range at D Fac Drive Range sing Comput ifferent Am ctors @ 20° ifferent Am ctors @ 24° Reduction u ter Aided Eng mbient Tem °C Ambien mbient Tem °C Ambien under Extrem gineering To mperatures nt Tempera mperatures nt Tempera me Environm ols s and Drive ature s and Drive ature ental Condit er Aggressi er Aggressi ions iveness iveness 195 <?page no="210"?> 2A. The re Charge data co Overall before what w data po ulated quantify that co drive cy Also, w driving the rea of pote closey on info mance ufactur for the .5 Predi esults of th ed magazin ollected wh Fig l the trends the study was seen b oints from at a drive y the effec uld be put ycle. while the dr pattern, th al life drivin ntial impro to that of ormation a of the ma rer and sho coefficient iction of EV D Us he co-sim ne. The lig hile the sol gure 7: Sim s seen fro began. As by Charge the co-sim r aggressi cts of diffe on the fac rive cycle here is no ng patterns ovement in the first ge vailable on terials. Th ould result t of perform Drive Range sing Comput ulation ca ght gray ba id gray line mulation Re m the co-s s shown in d magazin mulation tha veness fa rent factor ctors, such is meant to way to de s of those the mode eneration L n the vehi is informat in a more mance for t Reduction u ter Aided Eng an also be and repres e represen esults vs. C simulation n Figure 7, ne as part at were ab ctor of 0.8 rs, it was n as 0.8 bei o represen etermine ho vehicles c l as well. T Leaf, but t icle with e tion would accurate the HVAC under Extrem gineering To e shown a sents the r ts the long Charged M (Figures 4 , the result of their d ove the 10 8. While th not clear if ing too sm nt a good a ow close t captured in The batter he cabin m estimates m be more r model of th system. me Environm ols against the range of m gest 10% o Magazine D 4-6), are w ts were on ata collect 0% results he goal of f there wer all of a fac approxima his drive c n Charged ry composi model was made for t readily ava he vehicle. ental Condit e data pu middle 50% of drive ran Data what was ex n the upper tion. Mos where tho the study re any rest ctor to appl ation of a p cycle corre d. There ar ition was m s estimated the actual ailable to th . This is th ions blish in % of test nges. xpected r end of st of the ose simwas to trictions ly to the potential elated to re areas modeled d based perforhe manhe same 196 <?page no="211"?> 2A.5 Prediction of EV Drive Range Reduction under Extreme Environmental Conditions Using Computer Aided Engineering Tools With improvements to the model the spread of distance results would likely decrease to a more consistent result with test data. While this information can be determined though test, the benefit of conducting this study using a co-simulation approach is that representative results for 72 different driving scenarios were achieved in less than one engineering day. Literature [1] Global EV Outlook, Understanding the Electric Vehicle Landscape to 2020. Clean Energy Ministerial, Electric Vehicles Initiative, International Energy Agency. April 2013 [2] Heather Hunter, AAA News Room, “Extreme Temperatures Affect Electric Vehicle Driving Range, AAA Says,” March 20, 2014 http: / / newsroom.aaa.com/ 2014/ 03/ extreme-temperatures-affect-electric-vehicledriving-range-aaa-says/ [3] Consumer Reports News, “Winter chills limit range of the Tesla Model S electric car,” February 15, 2013. http: / / www.consumerreports.org/ cro/ news/ 2013/ 02/ w inter-chills-limit-range-ofthe-tesla-model-s-electric-car/ index.htm [4] “FleetCarma Goes Deep into the Data”, Charged. Pg. 56-61. Jan/ Feb 2015. [5] EPA Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS), also referred to as the “LA4,” http: / / www.epa.gov/ nvfel/ testing/ dynamometer.htm 197 <?page no="212"?> 2B High Voltage Energy Storage / Hochvolt-Speicher 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications Max Falk, Christian Jung, Bernard Bäker Abstract The battery as the key component of an electric vehicle has been the topic of countless research activities. Lighter and smaller battery packs are needed to increase the driving range of electric vehicles. However, a one-fits-all battery solution is not within reach. Hence, the number of battery technologies as well as the amount of derivatives of each technology will increase in the future. Comprehensive and capable evaluation methods are required for the evaluation of battery technologies in electric vehicle powertrains. This contribution discusses the widely used evaluation method using the criteria energy content, power density, cost, safety and life-time (five sector method) on the basis of a battery with unusual voltage characteristics. A function-based evaluation method is described to overcome the shortcomings of the five sector method. It is also shown how calibration effort can be reduced in comparison to battery simulation models. Furthermore, the concept of the eutopic cell is introduced as a methodology to find relevant quantities for a functional battery model. As an example, a property and a test method for quasi-stationary operation are discussed. Kurzfassung Die Batterie als zentrale Komponente von Elektrofahrzeugen ist immer noch Gegenstand vieler Forschungsarbeiten. Um größere elektrische Reichweiten zu erzielen, werden leichtere und kleinere Fahrzeugbatterien benötigt. Eine einzige Batterietechnologie, die für alle Anwendungen zufriedenstellend einsetzbar ist, ist jedoch noch nicht umsetzbar. Daher ist zu erwarten, dass sich die Anzahl von Batterietechnologien und deren Derivate in Zukunft weiter vergrößern wird. Vollumfängliche und leistungsfähige Bewertungsmethoden werden für die Bewertung von Batterietechnologien für die Elektromobilität benötigt. Dieser Beitrag diskutiert am Beispiel einer Batterietechnologie mit unüblicher Spannungscharakteristik die weitverbreitete Bewertungsmethodik anhand der Kriterien Energiegehalt, Leistungsfähigkeit, Kosten, Sicherheit und Lebenszeit (Fünf-Sektoren- Methode). Anschließend wird eine funktionsbasierende Bewertungsmethodik be- 198 <?page no="213"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications schrieben. Diese hat nicht die Nachteile der Fünf-Sektoren-Methode und benötigt gleichzeitig eine weniger aufwändige Bedatung als detaillierte Simulationsmodelle. Schließlich wird das Konzept der eutopischen Zelle eingeführt mit dem Ziel, relevante Größen für ein funktionales Batteriemodell zu identifizieren. Zur Verdeutlichung werden exemplarisch eine Größe und eine Testmethode zur Charakterisierung des quasi-stationären Betriebs beschrieben. 1 Introduction The common wish of customers is a line-up of electric vehicles (EVs) with high allelectric range of approx. 300 km in average and up to 500 km [1]. Next to the extension of range by drive strategies, driver assistance, navigation, and optimized control algorithms, the implemented battery chemistry itself is the key component for lighter and smaller battery packs and therefore EVs with increased range. Current developments indicate that the number of battery technologies as well as the amount of derivatives of each technology will increase in the future. Because evaluation of a battery technology with a prototype EV is costly and time consuming it is apparent that comprehensive and capable evaluation methods are required. A common methodology to compare different battery technologies with each other is the analysis of five targets, namely energy content, power capability, cost, life-time and safety. Energy content can be quantified by energy density (volumetric) or specific energy (gravimetric) and power capability by power density or specific power. Cost is usually expressed in relation to the energy content of a battery by $/ kWh but also the reciprocal value affordability is used. Lifetime is characterized by the concurrent processes of calendric and cyclic ageing. These five targets are often visualized as a radar chart with a corresponding number of sectors. Mobile applications like EVs demand superior performance in all five fields. High specific energy and specific power yield a light-weight design and low cost enables large batteries for acceptable consumer price. Life-time and safety are standard requirements of automotive manufacturers, but additionally a good life-time performance decreases overall cost. This methodology is widely accepted and has proven useful in a vast number of studies comparing different battery technologies for EVs, such as [2], [3], [4] and [5]. Ragone [6] presented a methodology where specific energy and specific power of various battery technologies are plotted together (fig. 1). Additionally, estimations of the power demand of driving at constant speeds where derived from a basic longitudinal vehicle model. The expected electric range of a vehicle is calculated from the power demand of the powertrain and specific energy of the battery under the assumption of a constant ratio of battery mass and total vehicle mass. Although Ragone’s methodology gives a vivid correlation of basic battery properties and demands of the implementation in an EV, it does not give insight in the performance of a battery at different states and conditions, e.g. the change of characteristics during discharge. Besides, some of the currently discussed battery technologies are based on conceptual different reaction mechanisms compared to those cells commercialized today, which gives them characteristics different from what is usually assumed for Li-Ion-batteries. 199 <?page no="214"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications The following thought experiment illustrates the implications of cell characteristics for the application in a powertrain. Fig. 2 shows the potential vs. Li + / Li of an experimental cell where LiMn 1.5 Ni 0.5 O 4 (LMN) spinel particles were coated with C-LiFePO 4 (LFP) nanoparticles [7]. The coating was proposed as a method to stabilize LMN at high rates. Because the coating is an active material itself, a secondary reaction of LFP can be identified. The difference of the potential at which the two reactions take place is especially distinctive at low discharge rates. Cells with this material have not been commercialized yet, but it serves as an illustrative example of a battery technology with extraordinary characteristics. A common powertrain configuration of EVs consists of a battery which is directly connected to the intermediate circuit of the inverter which drives the electric motor. Evaluating the LFP-coated LMN battery for said powertrain raises various questions: • What is the nominal voltage of the cell and how is it defined? • What is the usable energy content of the cell? • How long would the cell voltage stay at the high plateau at a given drive cycle? • Which series and parallel connection is suitable for a given input voltage band of the inverter? • How is the efficiency of inverter and electric motor affected by the high variance in voltage of the battery? Fig. 1: Original Ragone plot superimposing specific power and specific energy requirements for steady driving and battery characteristics [6] 200 <?page no="215"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications • Can the capacity at the lower voltage plateau be utilized at nominal operating conditions? • And if the additional capacity of LFP is not accessible: Does the improved rate capability of LMN compensate for the additional weight of LFP? Evaluation of the LFP-coated LMN cell focusing on a specific application reveals shortcomings of the five sector methodology. In a previous contribution an abstract classification of open-circuit voltage characteristics of energy storage devices was presented [8], but an evaluation of a single criterion is insufficient to describe all relevant facets of an application. From the powertrain engineer’s perspective, the question on hand is, which characteristics do we need to anticipate? And looking further into the future, if battery research has multiple options to choose from, which characteristics would the automotive industry ideally like to be implemented? After a more detailed inspection of current battery research and development trends, a function-based evaluation method is discussed. This contribution thereby focusses on the electric characteristics, though the methodology is applicable to other physical domains as well. 2 Current Battery Research Current research of the Li-ion battery (LIB) is focussed on enhanced materials for high energy cells. Higher energy content can be achieved through high capacity electrode materials along with an increased cell voltage. Furthermore, weight reduction of inactive components of the cell (separator, housing, current collectors) and the battery pack (busbars, contactors, etc.) increases specific energy and specific power of the assembled battery pack. Alongside optimization of the LIB, various new battery technologies, so called post-lithium-ion batteries (PLIB), are discussed [9]. Improve- Fig. 2: Voltage characteristic of LFP-coated LMN vs. Li + / Li over discharge capacity at different discharge rates (data from [7]) 201 <?page no="216"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications ments to the chemistry often cause changes of the electric characteristics of the cell, such as open-circuit voltage, voltage hysteresis or inner resistance. Summarizing [9] [10] and [11], some research trends are presented in the following. Investigation of enhancements of the LIB can be divided into activities for the main components of the battery cell, i.e. cathode, anode and electrolyte. On the cathode side, the wide-spread LiNi x Co y Mn z O 2 (NMC) intercalation material with high Ni content, so called Ni-rich NMC, promises high capacity because it is stable even at high delithiation and offers high energy content because of its high cell voltage. In regard to electric characteristics a second type of material is of special interest. In conversion electrodes, Li reacts with the host material to form new chemical compounds, in contrast to intercalation reactions where Li is only integrated in the crystalline host structure. This fully reversible reaction mechanism promises very high capacity because of the strong chemical bounds, but at the same time conversion electrodes exhibit a high voltage hysteresis [12]. As for the anode, a carbon electrode is used in the majority of LIBs. Graphitic, hard carbon, and blended anodes offer low potential but efforts to improve gravimetric capacity often struggle with increased formation of the solid electrolyte interface (SEI), which in turn reduces coulombic efficiency. Similar to cathode materials, alloying materials for conversion type anodes promise superior volumetric and gravimetric capacity compared to carbon anodes. The most intensively researched alloying material is Si because of its low potential and high capacity. Energy content of the LIB could be increased even more with pure Li metal anodes. They offer the lowest anode potential and therefore highest cell voltage. Weight of inactive components can be reduced because no superstructure is needed. A major concern is the dendritic deposition of Lithium which limits cyclability. Furthermore, both alloying materials and pure Li metal anode suffer from pronounced growth during charge and discharge, which introduces high mechanical stress to the cell. All-solid state batteries, combining conversion cathode and Li metal anode with a solid electrolyte, have been of enormous interest during the last years because of the ambitious targets for specific energy and energy density. The absence of organic solvents moreover enables high operating temperature and improved safety. However, low ion conductivity of the solid electrolyte and therefore limited C-rates is an additional challenge for the commercialisation of all-solid state batteries. Generally, the electric characteristics of a battery technology originate from the reaction mechanism. The Potential of intercalation electrodes can mostly be attributed to the crystalline structure of the host material at its different states of order depending on the degree of lithiation. In contrast, the potential of conversion materials is determined by the different stages of the reaction, of which LiS and the formation of polysulfides is a prominent example. Current battery research is often technology driven, i.e. every opportunity to improve a technology is seized regardless of the practical use of this technology. Some critical electric characteristics of new technologies have been discussed, e.g. electrical efficiency of different materials, but these practical concerns are still merely a side effect of most research endeavours. 202 <?page no="217"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications With many technologies with different characteristics to choose from, battery research is at the breakpoint to change to an application-driven approach, i.e. focussing on the improvement of properties that are demanded by chosen applications. In regard to EVs, this means that automotive manufacturers need to specify detailed characteristics of batteries in a language that is comprehensible to both, the automotive and the electro-chemical world. 3 Function-based Evaluation As the summary of current developments showed, new battery technologies often comprise complex characteristics that do not allow for consistent operation of a powertrain at all states of the battery. This also means that abstract quantities, e.g. energy density, are prone to deliver only a general analysis of a battery technology and cannot express the functional behaviour of the battery. They can even be misleading if for example the energy content calculated cannot be accessed due to practical limitations. Thus, a five sector analysis is often amended by tests of specific functions like cold cranking current. For a holistic yet comprehensible approach a functionbased evaluation can be employed (fig. 3). As an example, the five sector method would employ integration of voltage over specific charge to calculate the energy content as a basis for specific energy and energy density for the LFP-coated LMN battery shown in fig. 2. However, a function-based Fig. 3: Different evaluation methods and used criteria: five sectors, five sectors and specific tests, function-based 203 <?page no="218"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications analysis accounting for a minimal voltage of the inverter would yield less energy content because charge at the lower plateau could not be accessed. If the minimal useful cell voltage was set to 3.5 V, the energy calculated from the 1C discharge curve would be 15% less for the function-based approach compared with the typical five sector method. This is in contrast to typically used technologies where the major voltage drop occurs at the end of discharge and usable energy varies only little with the lower voltage threshold. While this example is based on a rather obvious relation, voltage hysteresis and complex impedance characteristics adumbrate other functional boundaries. The following section discusses demands of the automotive application in terms of the powertrain and its driving functions after which the principles of a functional battery model are described. 3.1 Demands of the Automotive Application The key function of batteries in EVs is to deliver energy for driving. Different driving functions can be described by their power and energy demands. The useable energy content of a battery is directly linked to the discharge rate, i.e. power requirement of the driving function. Functions of the powertrain relevant to the battery are starting the internal combustion engine (ICE) (regular and cold), ICE driven recharging, launch assist and active boost, recuperation, ICE-independent A/ C, creeping, sailing (high/ low speed, active/ passive), electric parking, and most prominent, full electric driving. Depending on the vehicle architecture, the high-voltage battery fulfils additional functions such as stabilizing the low-voltage on-board power supply. Furthermore, functions associated with BEVs and PHEVs—which can be charged externally—are charging (AC/ DC), fast charging, and preconditioning of the battery. Especially for sports cars, available peak power is a key requirement. It is desirable that the peak power is available at all times and use cases. Additionally, maximum power delivery of an electric motor is dependent on a minimal source voltage, next to thermal and mechanical limits of the motor (fig. 4). The main reason for this is the counter electro-magnetic force (induced rotor voltage), which is proportional to the angular velocity, and the complex resistance of the machine. The necessary source voltage is (as first-order approximation) proportional to the power in the area of constant flux since the available torque is constant. Considering the given example of the LFP-coated LMN cell, maximum peak power would only be available for 85% of capacity and thus, only driving functions with lower power requirement (e.g. sailing or creeping) could be realized at low state of charge. This is not acceptable for some vehicles like high performance sport cars and hence, the possible benefit in capacity of this battery technology could not be exploited. 204 <?page no="219"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications Fig. 4: Operation of permanent-magnet synchronous machine and maximum power at maximum torque and voltage over angular velocity of the rotor. Operating point shifts due to voltage decrease of the battery during discharge. 3.2 Functional Battery Model For a function-based evaluation, a benchmark needs to be developed which describes battery characteristics needed to fulfil all functional requirements. This is achieved by a functional battery model which expresses generalized characteristics with analytic functions. In contrast, battery models for simulation tasks, such as impedance spectroscopy based models or kinetic models focus on the detailed description of the physical, transient behaviour of batteries. On the other hand, a functional battery model should be more explaining than the abstract quantities used with the five sector method. This means especially describing the change of properties depending on the state of the battery (e.g. SOC, temperature or ageing). A function-based Evaluation shall be used for (1) analysing the fulfilment of functions by a battery, (2) marking a battery technology in regard to a benchmark deducted from the requirements of a specific application, (3) comparing different battery technologies in terms of their results. The characteristics covered by a functional battery model can be derived from the functional requirements of the application, but also possible battery peculiarities have to be kept in mind. Relevant quantities for the automotive application are voltage characteristics like elastance (see 4.1), voltage hysteresis or ratio of maximum voltage to minimum voltage which limit the functionality of inverter and electric motor. Furthermore inner resistance and permissible voltage at high SOC for example limit fast charging capability. In order to keep the model lean, only characteristics relevant for the application shall be included in a functional model. The following explanations focus on the quasi-stationary description of a battery. 205 <?page no="220"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications 4 Concept of the Eutopic Cell It is difficult to anticipate which characteristics future battery technologies will feature, and moreover which of these characteristics will be formative for the powertrain design. In order to discuss different aspects of new battery technologies and their impact on EVs, the concept of the eutopic 1 cell is introduced (Fig. 5). The purpose of this idea is to offer a forum for discussion of the interaction between the battery and other components of the powertrain. Following this, desirable properties of the cell itself und physical quantities to assess them can be derived. Batteries display a complex, mostly non-linear behaviour and are heavily dependent on ambient conditions. Hence, testing of batteries relies on certain assumptions, e.g. when a battery is considered fully charged. However, these assumptions may vary between different battery technologies and also between different scientific fields involved in battery research. Thus, test methods have to be described in close correlation to their purpose regarding a specific application and resulting quantities have to be assessed in their specific scope. Furthermore, the form of presentation of test results plays a key role in evaluation of different batteries. Inevitable conflicts of objectives can be resolved for a concrete implementation by quantifying properties of the functional battery model, e.g. specifying a trade-off for a specific vehicle project. Finally, the specifications derived in the light of application-based properties and test methods could help the automotive industry to provide detailed targets for battery research. The concept of the eutopic cell begins with a blank sheet of paper. Acknowledgements to the application and practical limitations are stepwise introduced to finally derive the specification of an optimal cell for a specific application. This will be demonstrated with the following examples of (1) specifying a property of a functional model in section 4.1, and (2) discussing the influence of a test method in section 4.2. 1 eutopic [yū-top'-ik]: from Greek-Latin eutopia, A place of highest conceivable order. Fig. 5: Aspects of the concept of the eutopic cell Concept of the Eutopic Cell properties and quantities test and presentation methodology specification and recommendations 206 <?page no="221"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications 4.1 Development of Model Properties As an initial model, consider an ideal voltage source. It has a constant voltage and can deliver any current without voltage decrease. At first glance, this seems to be the ideal voltage source for an inverter, because the voltage of the intermediate circuit is directly connected to the source voltage. This means, that the system can always deliver maximum power. In order to reduce losses in the inverter and electric motor, it could be desirable to adjust the voltage of the intermediate circuit according to the power output [13]. Hence, a variable voltage source could be favourable for this application. But in contrast to the ideal voltage source, a chemical energy storage device has limited energy content and depleting the storage device will result in a decrease of voltage. Most battery technologies have a lower and upper voltage limit, because the electrolyte is not stable above an upper voltage limit or parasitic reactions will occur at the electrodes at certain potentials. Therefore a battery management system (BMS) is used to control charge and discharge in such a way that the cell voltage stays within the limits. Another important function of the BMS is to measure the state of charge (SOC), i.e. the percentage of charge available compared to the maximum charge content of the energy storage (1). N (1) The SOC is crucial for range estimation of an EV but unfortunately, it cannot be measured directly. A relatively simple and robust method to estimate the SOC is ampere-hour counting combined with voltage based estimation [14]. The relative change in SOC over time during cycling can be calculated with ampere-hour counting. The absolute SOC can be determined from the correlation between open-circuit voltage (OCV) and relative SOC. However, uncertainties in voltage and current measurement as well as numerical errors in current integration have to be taken into account. This is why this method is difficult to adapt for the LiFePO 4 battery, where the slope of OCV is extremely flat over a large SOC area. Therefore, a minimum slope of OCV over SOC is desirable. The generalized slope of OCV can be quantified with the elastance in analogy to a capacitor: · (2) Fig. 6a illustrates the definition of the elastance. The minimal elastance required for a correct operation of the BMS can be calculated from a given uncertainty of the voltage measurement and the required resolution of SOC. Functions like range estimation or charge time estimator can be used to specify the required SOC resolution, which combined with the total capacity of the battery gives the minimal quantum of capacity that has to be detected by the BMS. Finally, this gives the minimal slope of cell voltage according to (2). 207 <?page no="222"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications a) b) Fig. 6: Elastance : a) constant voltage source and definition of elastance, b) minimum elastance in differential voltage plot Sections of SOC where requirements for a minimal elastance cannot be met can be easily identified using differential-voltage analysis [15]. Fig. 6b shows the cell voltage of a C/ / NMC battery, it’s negative derivate / , and the minimal elastance which is represented by a constant function. In every SOC section where the voltage derivate is below the minimal elastance, the BMS is prone to inaccurate estimations. This short introduction shows how a simple concept can be refined with the application context to form a more complex view on the energy storage device. Other electric characteristics such as inner resistance, voltage hysteresis, efficiency and effects of ageing and complex, derived properties such as fast-charging capability or coldcrank ability have to be discussed in the light of the eutopic cell as well to form a comprehensive picture of properties of the cell and its interaction with the powertrain. 4.2 Evaluating Voltage Characteristics Based on Energy Power is a single quantity and can be easily calculated in both, the mechanical and the electrical domain. Hence, power is well suited to describe different driving manoeuvres. In contrast, most analytic methods for batteries are based on capacity, i.e. the integral of current over time. Focused on chemical reactions, where a stoichiometric equation gives ratios of reactants based on the exchange of electrons, the counting of electrons gives a direct conclusion to the turnover of reactants. Measuring characteristics of a cell with a constant current load is referred to as constant current method (CCM). Capacity and energy are easily converted for a battery with a mostly constant voltage with the nominal cell voltage as proportionality factor: · N (3) For batteries with a large variance of voltage over SOC, a simple conversion is not possible because each proportion of capacity yields a specific proportion of energy constant voltage source real battery 208 <?page no="223"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications depending on the current cell voltage. Because power fits best as a reference quantity to describe battery loads of an EV, cell voltage should be evaluated in respect to the energy content of the cell, i.e. state-of-energy (SOE). By analogy with the definition of SOC (1), SOE is defined as: N (4) At a constant current load, SOC or capacity axes correlate linearly with time. Whereas a linear progress in time correlates with a constant power load on a SOE or energy axes. In analogy with CCM, the measurement with constant power load is called constant power method (CPM). Hence, CPM is the preferred evaluation method for powertrains. Since most data for batteries is presented as capacitybased, a transformation to energy-based plots is required. Neglecting losses introduced by the internal resistance of the cell, voltage over capacity can be transformed to voltage over energy by the following non-linear transformation, where the index ‘out’ represents output of the cell during discharge: out out out out (5) Delivered energy out is given by: out out d out (6) Solving (6) gives the axis transformation of (5) and by division with total energy and total capacity, both, energy-based and capacity-based voltage plots can be plotted together as fig. 7 demonstrates. It becomes visible how different the voltage characteristics of the LFP-coated LMN cell appear in respect to SOC and SOE. Vertical lines visualize equal portions of capacity for the energy-based voltage curve. It can be observed that the distance between the lines becomes smaller as the cell voltage drops at approx. 80% SOE, i.e. more charge is needed at lower cell voltage to deliver an equal amount of energy. If it was to be assessed after which time the voltage of a battery under constant load would run below a certain minimum voltage, the difference between capacity-based and energy-based evaluation is as high as 6%. 209 <?page no="224"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications a) b) Fig. 7: Voltage characteristic of LFP-coated LMN vs. Li + / Li over discharge capacity and discharge energy at a) C12 and b) 1C rate (capacity-based data from [7]) This example illustrates the importance of the context of the target application for the evaluation methods used. In terms of new battery technologies for EVs this means to identify demands of the application such as the power demand as the main reference parameter. Subsequently, it has to be ensured that methods and properties combined to an eutopic cell accord to the requirements identified, e.g. characteristics are assessed with constant power loads. 5 Conclusion With the variety of battery technologies and demands of applications increasing, it becomes clear that evaluation methods have to advance further to fulfil a holistic approach. The described function-based approach aims to fit in between the pragmatic five sector method with its abstract quantities and the case-based simulation with sophisticated physical or chemical battery models. The functional model is able to reflect both, functional requirements of the powertrain of an EV and fundamental battery characteristics. With the properties discussed with the concept of the eutopic cell it is possible to specify abstract, yet functional battery models for specific vehicle projects and use them as a benchmark for evaluation of battery technologies. In order to fulfil the demand of a holistic approach, future work will have to identify a coherent description of all functional requirements to the battery as the energy source of the powertrain. Nevertheless, existing methods for safety and cost rating should accompany the evaluation of electric characteristics. 210 <?page no="225"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications Other physical domains such as thermo-dynamics can be discussed with the eutopic cell in the same manner as the electric properties to find best fitting solutions for the integration of a battery technology, e.g. the relationship of electrical and thermodynamic properties of parallel connections of cells [16]. The presented methodology focusses on the automotive application, hence discusses practical limitations relevant to powertrains. But the concept is neither limited to EVs nor limited to batteries as the energy source. Since power demand is the main reference parameter, properties could be adapted to fuel cells, super capacitors or hybrid storage systems . For now, only quasi-stationary operation was described for a functional battery model which enables evaluation of driving functions like constant speed cruising or estimation of range. The method will have to be extended to transient operation to assess dynamic driving functions like boosting or launch assist as well. Ultimately, the properties and quantities discussed for the eutopic cell could provide guidance for future battery research and vehicle development in order to enhance the dovetailing of battery and vehicle. References [1] R. Pessier, A. Raupbach and U. Stopka, “Elektromobilität fuktioniert? ! ,” TU Dresden, 2016. [2] ACEA European Automobile Manufacturers Association, “A Review of Battery Technologies for Automotive Applications,” 2014. [3] H. Wallentowitz, A. Freialdenhoven and I. Olschewski, Strategien zur Elektrifizierung des Antriebstranges, Vieweg+Teubner, 2010, p. 189. [4] A. Thielmann, “Trends, Markets and Business Scenarios of Battery Based Energy Storage for Electric Vehicles and Stationary Applications,” in Advanced Automotive Battery Conference, Mainz, 2016. [5] P. Lamp, “Anforderungen an Batterien für die Elektromobilität,” in Handbuch Lithium-Ionen-Batterien, Springer Vieweg, 2013, pp. 393-415. [6] D. V. Ragone, “Review of Battery Systems for Electrically Powered Vehicles,” SAE Technical Paper, no. 680453, 1968. [7] D. Liu, J. Trottier, P. Charest, J. Fréchette, A. Guerfi, A. Mauger, C. Julien and K. Zaghib, “Effect of nano LiFePO4 coating on LiMn1.5Ni0.5O4 5V cathode for lithium ion batteries,” J. Power Sources, vol. 204, pp. 127-132, 2012. [8] M. Falk, C. Jung and B. Bäker, “Challenges for Future Power Trains Utilising New Battery Chemistries,” in Energy Efficient Vehicles, 2015. [9] M. Winter, “Beyond Lithium Ion: Status and Perspectives,” in Advanced Automotive Battery Conference, Mainz, 2016. [10] N. Nitta, F. Wu, J. T. Lee and G. Yushin, “Li-ion battery materials: present and future,” Materials Today, vol. 18, no. 5, pp. 252-264, 2015. [11] W. Xu, J. Wang, F. Ding, X. Chen, E. Nasybulin, Y. Zhang and J.-G. Zhang, “Lithium metal anodes for rechargeable batteries,” Energy Environ. Sci., vol. 7, pp. 513-537, 2014. [12] T. Placke, P. Meister, H. Jia and M. Winter, “Coulombic efficiency, voltage efficiency and energy efficiency of lithium-ion battery anode materials and their 211 <?page no="226"?> 2B.1 Analysis and Evaluation of Future Battery Technologies for Automotive Applications impact on practical application,” 2016. [13] T. Schoenen, “Einsatz eines DC/ DC-Wandlers zur Spannungsanpassung zwischen Antrieb und Energiespeicher in Elektro-und Hybridfahrzeugen,” Dissertation, RWTH Aachen, 2011. [14] W. Waag, C. Fleischer and D. U. Sauer, “Critical review of the methods for monitoring of lithium-ion batteries in electric and hybrid vehicles,” J. Power Sources, no. 258, pp. 321-339, 2014. [15] I. Bloom, A. N. Jansen, D. P. Abraham, J. Knuth, S. A. Jones, V. S. Battaglia and G. L. Henriksen, “Differential voltage analyses of high-power, lithium-ion cells: 1. Technique and application,” J. Power Sources, vol. 139, pp. 295-303, 2005. [16] N. Yang, X. Zhang, B. Shang and G. Li, “Unbalanced discharging and aging due to temperature differences among the cells in a lithium-ion battery pack with parallel combination,” J. Power Sources, vol. 306, pp. 733-741, 2016. 212 <?page no="227"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel- Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Sebastian Socher, Claudius Jehle, Ulrich Potthoff Abstract The usability as well as the acceptance of electric vehicles can be increased by employing advanced and innovative battery technologies. Lithium-sulphur batteries are a promising candidate for such applications due to their higher energy density compared to conventional Li-ion batteries. However, a successful implementation is based on reliable and resilient algorithms for state of charge determination. A further design requirement is the ease of integration into common battery management systems. The approach presented here offers a state of charge determination of lithiumsulphur batteries using in-situ impedance spectroscopy. The impedance of lithiumsulphur pouch cells was measured at different state of charges and temperatures in order to determine the influences of these states to the battery impedance. Based on these data it is shown that impedance measurements can be used for a more accurate state of charge determination than conventional methods like open circuit voltage detection. To show the applicability of this method an algorithm for state of charge determination was developed and implemented into an impedance measurement ready battery management system. Kurzfassung Die Akzeptanz und Benutzerfreundlichkeit von Elektrofahrzeugen kann durch den Einsatz von innovativen Batterietechnologien verstärkt werden. Lithium-Schwefel- Batterien sind eine aussichtsreiche Technologie für derartige Anwendungen, da sie sich, verglichen mit konventionellen Lithium-Ionen-Batterien, durch eine höhere Energiedichte auszeichnen. Für eine erfolgreiche Implementierung ist allerdings in jedem Fall eine robuste und zuverlässige Ladezustandsbestimmung notwendig. Weiterhin wäre eine einfache Verknüpfung dieser Batterietechnologie mit handelsüblichen Batteriemanagementsystemen wünschenswert. Der hier gezeigte Ansatz zur Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel- Batterien basiert auf in-situ Impedanzspektroskopie. Dazu wurde der Einfluss vom Ladezustand und der Zelltemperatur auf die Impedanz von Lithium-Schwefel- Pouchzellen untersucht. Anhand dieser Messungen konnte gezeigt werden, dass sich der Ladezustand solcher Zellen mit Impedanzmessungen präziser bestimmen lässt als mit konventionellen Methoden wie beispielsweise Ruhespannungsmessungen. 213 <?page no="228"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Um die Anwendbarkeit dieser Methode zu demonstrieren, wurde ein Algorithmus zur Ladezustandsbestimmung entwickelt und auf ein Batteriemanagementsystem, welches Impedanzmessungen durchführen kann, implementiert. 1 Motivation Lithium-Schwefel-Batterien (LiS) sind seit vielen Jahren Gegenstand der Grundlagenforschung, da deren theoretisch mögliche Energiedichte von etwa 2600 Wh/ kg die von konventionellen Lithium-Ionen-Batterien (bis zu 600 Wh/ kg) signifikant übertrifft [1]. Gleichwohl konnte sich diese Batterietechnologie bislang nicht gegen etablierte Batteriesysteme durchsetzen. Grund hierfür ist im Wesentlichen die geringe Zyklenstabilität, die aber durch Forschungsarbeiten im Bereich der Anode und des Elektrolyten in den letzten Jahren stetig gesteigert werden konnte. Auch wenn LiS-Zellen derzeit mehrheitlich im Labormaßstab hergestellt, charakterisiert und erforscht werden, ist es zweckmäßig, bereits in diesem Entwicklungsstadium die Komponenten eines LiS-Batteriemodules zu spezifizieren. Insbesondere das Batteriemanagementsystem als Schnittstelle zwischen den Zellen und dem elektrischen Verbraucher muss dabei auf die spezifischen Eigenschaften der Zellen abgestimmt sein, um eine optimale Nutzung der gespeicherten Energie sowie eine angemessene Sicherheitsüberwachung zu gewährleisten. Der vorliegende Artikel widmet sich dabei der anwendungsnahen Problemstellung, den Ladezustand von Batterien möglichst schnell, präzise und ohne großen Energie- und Hardwareaufwand zu bestimmen. Um dies zu ermöglichen, wurde eine auf Impedanzmessungen basierende Methode zur Ladezustandsbestimmung von LiS- Zellen entwickelt. Die Schwerpunkte lagen dabei auf einer Minimierung der notwendigen Rechenleistung sowie auf der einfachen Implementierbarkeit in ein Batteriemanagementsystem. 2 Grundlagen 2.1 Überblick über die Lithium-Schwefel-Zelltechnologie Die LiS-Zelle besteht in ihrer Grundform aus einer schwefelhaltigen Kathode, einer Lithium-Anode und einem organischen Elektrolyten. Anders als in konventionellen Lithium-Ionen-Zellen, bei denen die Ionen durch Interkalation in einer strukturell unveränderlichen Graphit-Elektrode gebunden werden, findet bei LiS-Zellen eine chemische Reaktion statt. Die Anode löst sich beim Entladen teilweise auf, wobei das dissoziierte Lithium mit Schwefel verschiede Lithiumsulfide bildet. Der Ladevorgang läuft entgegengesetzt ab. Die Nennspannung einer LiS-Zelle mit Lithium-Metallanode beträgt 2,15 V bzw. 1,75 V mit Silizium-Anode. Der Aufbau und das Funktionsprinzip sind in Abbildung 1 dargestellt. LiS-Zellen weisen einige signifikante Vorteile gegenüber konventionellen Lithium- Ionen-Zellen auf. Die theoretisch mögliche Energiedichte beträgt ca. 2600 Wh/ kg und die Materialkosten sind perspektivisch aufgrund der hohen Verfügbarkeit des Schwe- 214 <?page no="229"?> 2B.2 L fels ger licher [2 Die gen Elektro Reichw techno im Verg weite m Bis LiS Anwen Zyklens Einfluss an den wiederu terhin k den, we terial b Aktives gang w sonder Um die metallis tenbildu eine Si wegen tät eine dings d adezustands ringer. Auß 2]. nannten V ofahrzeuge weiten, sind logien limit gleich zu massiv ges S-Zellen mi dung finde stabilität un s auf die Z Elektrode um eine m können sic elche zum inden, wel s Material wird als Sh re auf die E e Zellalteru sches Lithi ung welche cherheitsg ihrer hohe e aussichts die vergleic bestimmung ßerdem sin Vorteile der n interess d jedoch d tiert. Bedin momentan steigert we Abbi t ihren aus en, müsse nd der Zel Zyklenstab en, bei der mechanisch ch feste irr einen die ches nicht kann zude huttle-Effek Entwicklung ung zu mi ium als An e sich ablö gefahr dars en spezifisc sreiche Alt chsweise g von Lithium-S nd die Zellb r LiS-Zelle sant. Fahr durch an ih ngt durch d n eingesetz rden. ildung 1: A ssichtsreic n jedoch n ldegradatio bilität hat d signifikant he Belastu reversible aktive Zell mehr für d em dauerh kt bezeich g neuer Ka nimieren, w nodenmate ösen könne stellen. Lith chen Kapa ternative z geringe Ne Schwefel-Zel bestandtei n machen rzeugherst hre Grenz die hohe E zten Batte Aufbau eine chen Vorte noch einig on überwu die eingang te Dichteän ung der Ze Ablagerun lfläche red die primäre aft im Elek hnet. Aktue athodenstr werden ve erial zum E en oder la hium-Legie azität, mec zu Lithiumnnspannu len mit Hilfe v le weniger diese Tec teller streb zen stoßen Energiedich rien bei gl er LiS-Zelle ilen serien ge Herausf nden werd gs beschri nderungen ellbestandt ngen an de duzieren un en Zellreak ktrolyt geb elle Forsch rukturen ab erschieden Einsatz, bes ngfristig zu erungen ba chanischen -Metallanod ng von etw von in-situ Im r toxisch un chnologie f ben nach nde, herköm hte könnte eichem G e [3]. mäßig in E forderunge den. ebene che n auftreten teile unver er Elektrod nd zum and ktionen zur bunden we hungen zie b [4-6]. ne Ansätze steht die G u Kurzschl asierend a n Stabilität den dar. N wa 1,75 V [ mpedanzspekt nd umweltv für den Ein immer gr mmliche B e mit LiS-B ewicht die Elektrofahr en hinsicht emische R können, w rmeidbar is denoberflä deren aktiv r Verfügun erden. Dies elen daher e verfolgt. Gefahr der lüssen füh auf Silizium und Zykle Nachteilig i [7]. troskopie verträgnsatz in rößeren Batterie- Batterien e Reichrzeugen tlich der Reaktion wodurch st. Weiäche bilves Mang steht. ser Vorr insbe- Kommt Dendriren und m stellen nstabilist aller- 215 <?page no="230"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Aktuelle Publikationen zeigen, dass konsequente Materialanpassungen die bisher bestehenden Nachteile der LiS-Zellen im Labormaßstab zumindest teilweise kompensieren können [4,5,7]. 2.2 Elektrochemische Impedanzspektroskopie Die elektrochemische Impedanzspektroskopie ist eine Methode zur Bestimmung der Impedanz eines elektrochemischen Systems als Funktion der Anregungsfrequenz. Zur Anregung kann entweder ein geeigneter Wechselstrom (galvanostatisch) oder eine Wechselspannung (potentiostatisch) verwendet werden. Die Amplitude und Phasenverschiebung der Spannungsbzw. Stromantwort ist dabei abhängig von den ohmschen, kapazitiven und induktiven Anteilen des untersuchten elektrochemischen Systems. Im Zusammenhang mit Batterien wird diese Messmethode meist für die Charakterisierung von einzelnen Zellbestandteilen genutzt. So ist es beispielsweise möglich, den Kapazitätsverlust während einer Zellalterung über Halbzellenmessungen mit zellinternen Degradationsmechanismen in Verbindung zu bringen. Darüber hinaus existiert eine Vielzahl von Anwendungen, die Impedanzspektroskopie an Vollzellen zur Parametrierung von Batteriemodellen [8], zur Temperaturbestimmung [9,10] oder Alterungsüberwachung nutzen [11,12]. Da die Batterieimpedanz in ausgewählten Frequenzbereichen sehr sensitiv gegenüber Zustandsänderungen einer Batterie ist, stellt sie ein nützliches Werkzeug für deren Überwachung dar. Eine Implementierung dieser Messmethode in Batteriemodule zur Echtzeit-Batteriezustandsüberwachung („in-situ“) wäre demnach wünschenswert, bringt jedoch einige Probleme mit sich, welche jedoch unter Laborbedingungen nicht unbedingt ins Gewicht fallen. 1. Eine Impedanzmessung ist störanfällig hinsichtlich äußeren Einflüssen wie z.B. hochfrequenten Schaltvorgängen von am gleichen Stromkreis wie der Prüfling angeschlossener Elektronik. 2. Die Impedanz einer Batterie ist abhängig von einer Vielzahl an Parametern (Ladezustand, Alterungszustand, Temperatur, Verkabelung), sodass eine Impedanzänderung nicht unbedingt nur die Änderung genau eines Parameters impliziert. 3. Impedanzmessungen finden unter Laborbedingungen im Allgemeinen im Gleichgewichtszustand, d.h. nach Abklingen aller Diffusionsvorgänge statt. In einer Anwendung ist dieser Fall nur in Ausnahmefällen gegeben, da ja gerade die Zustandsüberwachung während einer Strombelastung von Interesse ist. 4. Die Anregungsamplitude darf nicht zu groß gewählt werden, um nichtlineare Systemantworten zu vermeiden. Dies erfordert unter Umständen den Einbau hochgenauer und damit teurer Messtechnik, um auch bei kleinen Anregungsamplituden gute Messergebnisse zu erzielen. Die Entwicklung von hinreichend präzisen, aber gleichzeitig robusten und günstigen Messlösungen für in-situ Impedanzspektroskopie ist Gegenstand zahlreicher Forschungs- und Entwicklungsprojekte in Wissenschaft und Industrie gleichermaßen. 216 <?page no="231"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie 2.3 Ladezustandsbestimmung von Batterien Eine zuverlässige und präzise Bestimmung des Ladezustandes von Batterien ist für die optimale Nutzung der gespeicherten Energie sowie aus Sicherheits- und Kostengründen unerlässlich. Konventionelle und günstige Ansätze für handelsübliche Lithium-Ionen-Batterien nutzen dabei eine Klemmspannungsmessung der Zellen, Stromintegration oder eine Kombination aus beiden Methoden. Die Klemmspannungsmessung nutzt dabei Kenntnisse über das ladezustandsabhängige Spannungsverhalten der Zelle. Die Klemmspannung setzt sich zusammen aus der Ruhespannung und den Überspannungen, welche abhängig vom Strom und auch vom zeitlichen Verlauf der Belastung sind. Die genaue Kenntnis der Ruhespannungskennlinie sowie der Überspannungen ist bei dieser Methode unverzichtbar. Es ist auch möglich, in Ruhezuständen direkt die Ruhespannung zu messen. Allerdings ist dafür, abhängig von der Geschwindigkeit der Diffusionsvorgänge, eine lange Wartezeit notwendig, welche nicht zwangsläufig in allen Anwendungen gegeben ist (z.B. Logistik oder ÖPNV). Weiterhin ist bei einigen Zelltypen (z.B. Lithium-Eisenphosphat- Batterien) die Ruhespannungskennlinie sehr flach, sodass eine Bestimmung des Ladezustandes anhand einer Ruhespannungsmessung mit einer sehr großen Unsicherheit verbunden ist. Die Genauigkeit der Stromintegration hängt wesentlich vom bauteilbedingten Messfehler des in der Anwendung eingesetzten Stromsensors ab. Ebenso ist die Abtastung des Stromes insbesondere bei hochdynamischen Belastungsprofilen von entscheidender Bedeutung. Eine zu geringe Abtastung kann möglicherweise nicht alle Stromsprünge korrekt erfassen. Daher wird diese Methode zumeist in Kombination mit einer Ruhespannungsmessung genutzt, welche den durch die Stromintegration kumulierten Messfehler korrigiert. Weiterhin sind, insbesondere aus dem akademischen Bereich, zahlreiche batteriemodellbasierte Algorithmen bekannt, welche jedoch aufgrund der häufig zu geringen Rechenleistung der in den Anwendungen eingesetzten Mikrocontroller zumeist nicht echtzeitfähig sind [13]. Es existieren auch Ansätze, welche den Ladezustand auf Basis von Impedanzmessungen bestimmen [13]. Da aber die Impedanz speziell von Li-Ionen-Batterien erst bei vergleichsweise niedrigen Frequenzen (f < 1 Hz) eine ausgeprägte Korrelation zum Ladezustand zeigt, sind akkurate Messungen entsprechend zeitaufwendig. Dies führt bei dynamischen Belastungsprofilen zu einer nicht vernachlässigbaren Ladezustandsänderung schon während der Messung. 3 Experimentelle Details Die Messungen wurden an einer prototypischen LiS-Pouchzelle mit Si-Anode und einer Kapazität von 70 mAh durchgeführt. Die Zelle wurde mit seriennahen Fertigungsverfahren hergestellt (Elektrodenbeschichtung, Stapelung usw.) was reproduzierbare elektrische Eigenschaften garantiert. Die elektrischen Charakterisierungen wurden mit einem Gamry IF1000 bei einer konstanten Umgebungstemperatur von 20 °C in einer Binder MK53-Temperaturkammer durchgeführt. Die galvanostatischen Impedanzmessungen wurden mit einer Amplitude von 2 mA in einem Frequenzbereich von 10 mHz bis 10 kHz durchgeführt. 217 <?page no="232"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie 4 Elektrische Charakterisierung von LiS-Zellen Um die Eignung der in Kapitel 2.3 vorgestellten Methoden zur Ladezustandsbestimmung für LiS-Batterien zu bewerten, wurden umfassende elektrische Charakterisierungsmessungen an LiS-Pouchzellen durchgeführt. Ausgewählte Messergebnisse werden in diesem Abschnitt vorgestellt und in Kapitel 4 diskutiert. Abbildung 2: Zwei Vollzyklen einer LiS-Zelle bei 20 °C. Zyklus 1 wurde mit einem konstanten Strom durchgeführt. Zyklus 2 setzt sich zusammen aus schrittweisen Lade- (rot gepunktet) und Entladevorgängen (blau gepunktet). Klemmspannungsmessungen (rote und blaue Markierungen) wurden jeweils 10 h nach Ende der schrittweisen Lade- und Entladevorgänge durchgeführt. Abbildung 2 zeigt die Klemmspannung einer LiS-Zelle in Abhängigkeit des Ladezustandes bei einer konstanten Umgebungstemperatur von 20 °C. Es wurden zwei Vollzyklen durchlaufen. Der erste Zyklus wurde mit einer konstanten Stromrate von C/ 5 durchgeführt. Im zweiten Zyklus wurde zunächst abschnittweise mit C/ 9 geladen und nach jedem Ladevorgang eine zehnstündige Ruhepause abgewartet. Nach dieser Relaxationsphase wurde die Klemmspannung der Zelle gemessen und anschließend wieder geladen. Dieser Ablauf wurde solange wiederholt, bis die Ladeschlussspannung erreicht wurde. Anschließend wurde die Zelle auf die gleiche Weise entladen. 218 <?page no="233"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Der Konstantstromzyklus zeigt, dass die Differenzen der gemessenen Klemmspannungen während des Ladens und Entladens schon bei sehr geringen Stromraten bis zu 450 mV betragen. Nimmt man an, dass die Ruhespannungskennlinie etwa in der Mitte zwischen Lade- und Entladekennlinie verläuft, muss man mit Überspannungen von mehr als 200 mV in einem Ladezustandsbereich von 10 - 60 % rechnen. Dies kann einerseits mit dem vergleichsweise hohen Innenwiderstand dieser Zellen (etwa 20 mΩ) und andererseits mit dem Aufbau großer Überspannungen aufgrund zellinterner elektrochemischer Vorgänge erklärt werden. Das insbesondere der zweite Punkt von entscheidender Bedeutung für das Klemmspannungsverhalten ist, wird anhand des zweiten Zyklus deutlich. Nach den zehnstündigen Relaxationsphasen besteht zwischen den dann gemessenen Klemmspannungen bei gleichem Ladezustand, der einmal mit einem Lade- und einmal mit einem Entladevorgang erreicht wurde, eine Differenz von mehr als 100 mV. Damit konnte nach zehn Stunden Relaxationsphase bei keinem Ladezustand eine eindeutige Ruhespannung erreicht werden. Abbildung 3: Klemmspannung einer LiS-Zelle gemessen über 10 h nach Erreichen eines Ladezustandes von 45 % nach Laden (rot) und Entladen (blau). Bei dem gemessenen Verhalten könnte es sich um eine reine Hysterese der Ruhespannungskennlinie handeln, d.h. die Ruhespannung nimmt bei gleichem Ladezustand einen unterschiedlichen Wert abhängig von der Richtung der vorangehenden Strombelastung an. Abbildung 3 zeigt das Klemmspannungsverhalten einer LiS-Zelle bei einem Ladezustand von 45 %, wobei dieser Ladezustand einmal mit einen Ladevorgang und einmal mit einem Entladevorgang erreicht wurde. Die Klemmspannung, 219 <?page no="234"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie die sich nach einem Entladevorgang einstellt, erreicht nach etwa 3 h ein Maximum und sinkt anschließend wieder ab. Dieses Verhalten deutet auf eine Selbstentladung der Zelle hin. Die Klemmspannung nach einem Ladevorgang hingegen zeigt selbst nach zehnstündiger Phase ohne Strombelastung kein asymptotisches Verhalten. Vermutlich wird auch hier eine Selbstentladung stattfinden, allerdings lässt der Spannungsgradient vermuten, dass selbst nach 10 h keine Ruhespannung erreicht wird. Der Differenz der Klemmspannungen von 92 mV nach der zehnstündigen Relaxationszeit legen nahe, dass die Ruhespannungskennlinie von LiS-Zellen hysteresebehaftet ist. Allerdings hat sich auch nach zehn Stunden keine konstante Klemmspannung (insbesondere nach einem Ladevorgang) eingestellt, was auf eine Selbstentladung einerseits und nicht vollständig relaxierte Diffusionsvorgänge andererseits hindeutet. Abbildung 4: Zellimpedanz bei einer ausgewählten Frequenz während des zweiten Zyklus in Abhängigkeit des Ladezustandes (bei 20 °C) und in Abhängigkeit der Temperatur (bei 50 % Ladezustand). Die ladezustandsabhängigen Messungen wurden unmittelbar nach Abschluss der schrittweisen Ladungen bzw. Entladungen sowie nach den darauffolgenden Relaxationsphasen gemessen. Die Impedanz der LiS-Zellen in Abhängigkeit des Ladezustandes wurde während des zweiten Zyklus (vgl. Abbildung 2) bei einer konstanten Temperatur von 20 °C ebenfalls gemessen. Um die Ladezustandsabhängigkeit und den Einfluss von nicht abgeklungenen Diffusionsvorgängen auf die Impedanz gleichermaßen zu erfassen, wurde 220 <?page no="235"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie unmittelbar nach Abschluss jeder schrittweisen Ladung bzw. Entladung eine Impedanzmessung bei einer ausgewählten Frequenz sowie eine weitere Messung nach der anschließenden zehnstündigen Relaxationsphase durchgeführt. Die Messzeit für eine Impedanzbestimmung lag dabei stets deutlich unterhalb von einer Sekunde. Zusätzlich zur Ladezustandsabhängigkeit der Impedanz wurde auch deren Temperaturabhängigkeit in einem Bereich von 0 - 40 °C bei einem konstanten Ladezustand von 50 % gemessen. Die Ergebnisse dieser Messungen sind in Abbildung 4 dargestellt. Die Messungen zeigen, dass die Impedanz mit steigendem Ladezustand der Zelle zunimmt und mit zunehmender Temperatur abnimmt. Im Bereich von 0 - 60 % des Ladezustandes ist die Impedanz darüber hinaus kaum davon abhängig, ob vorher ein Lade- oder ein Entladevorgang stattfindet oder ob der Zelle zwischen der Strombelastung und der Messung die Möglichkeit zur Relaxation gegeben wird. Erst im Ladezustandsbereich zwischen 60 - 100 % zeigen sich in dieser Hinsicht Differenzen, die von 60 - 70 % zunehmen, sich zwischen 70 - 80 % maximieren, und ab 80 % wieder abnehmen. Der starke Anstieg der Impedanz im Bereich zwischen 60 - 100 % kann dabei mit der Bildung von Schwefel-Polysulfiden an der Kathode erklärt werden [14]. Die ausgeprägte Temperaturabhängigkeit der Impedanz zeigt, dass die Bestimmung eines Zellzustandes (z.B. des Ladezustandes) nur dann gelingen kann, wenn andere Zustandsgrößen der Zelle (in diesem Beispiel die Temperatur) mit Hilfe von alternativen Messmethoden bestimmt werden. Der quantitative Einfluss des Ladezustandes und der Temperatur auf die Impedanz ist dabei im angestrebten Betriebsbereich zwischen 10 - 30 °C und 10 - 90 % Ladezustand etwa vergleichbar. 5 Ladezustandsbestimmung von LiS-Zellen Die Eignung der eingangs genannten Methoden zur Ladezustandsbestimmungen von Batterien soll nun an den vorgestellten Messergebnissen bewertet werden. Methoden, die auf der Messung der Ruhespannung aufbauen, scheinen für LiS- Batterien nicht geeignet, da sich die Überspannungen auch nach zehnstündigen Relaxationsphasen nicht vollständig abbauen. Bei konventionellen Lithium-Ionen- Batterien ist die Ruhespannung hingegen meist nach drei stündiger Ruhepause erreicht. Eine noch längere Wartezeit von mehr als zehn Stunden könnte prinzipiell eine Ruhespannungsmessung ermöglichen, dies ist jedoch für aktuelle Batterieanwendungen (z.B. für Elektrofahrzeuge) nicht akzeptabel. Damit ist indirekt auch die Methode der Stromintegration bei LiS-Batterien nicht anwendbar, da dabei in regelmäßigen Zeitintervallen eine Ruhespannungskorrektur notwendig ist. 221 <?page no="236"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Die Impedanz einer LiS-Batterie hingegen ist eine Messgröße, welche eine deutliche Abhängigkeit vom Ladezustand offenbart. Zwar ist sie in Bereichen zwischen 60 - 100 % des Ladezustandes abhängig von der Stromrichtung und der Relaxationszeit, jedoch sind diese Korrelationen bei der Klemmspannung um ein Vielfaches ausgeprägter. Daher erscheint es zweckmäßig, die Impedanz anstelle der Klemmspannung als Messgröße für die Ladezustandsbestimmung zu nutzen. Eine Kombination aus Stromintegration und Impedanzmessung, wobei die Impedanzmessung in diesem Fall dazu dienen würde, den Fehler der Stromintegration regelmäßig zu korrigieren, ist dabei nicht mehr auf eine Ruhespannungsmessung angewiesen. 6 Implementierung auf einem Batteriemanagementsystem Zur Nutzung des vorgestellten Ansatzes zur Ladezustandsbestimmung ist die Implementierung entsprechender Hardware und Software in das LiS-Batteriesystem notwendig. Die Hardware sollte dabei möglichst simpel und kostengünstig sein, aber dennoch akkurate Messwerte liefern. Da für eine galvanostatische Impedanzmessung eine Stromanregung sowie eine Spannungsmessung notwendig sind, bietet sich eine Integration der Hardware in bestehende Batteriemanagementsysteme an, da die Überwachung der Zellspannungen bereits ein integraler Bestandteil derartige Systeme ist. Dabei ist darauf zu achten, dass die Spannungsmessung mit einer hinreichend hohen Abtastrate durchgeführt wird, um hochfrequente Signale korrekt erfassen zu können. Die zur impedanzbasierten Ladezustandsbestimmung notwendige Software besteht dabei aus zwei Segmenten. Der erste Teil übernimmt die Ansteuerung der Messhardware, die Aggregierung von Rohdaten sowie die Berechnung der Impedanz. Hierbei stellt die Berechnung der Impedanz die wohl größte Herausforderung dar, da die Stromanregung und Spannungsmessung mit einem - im Vergleich zu Labormesstechnik - großen Fehler behaftet sind. Weiterhin sind Störungen durch die an die Batterie angeschlossene Leistungselektronik zu erwarten. Damit hat die Bauteilauswahl für die Hardware sowie die Ansteuerung und Datenaggregierung eine große Bedeutung für die Präzision dieses Verfahrens. Der zweite Teil der Software umfasst die zur Ladezustandsbestimmung notwendigen Algorithmen. Zentraler Bestandteil ist der in Abbildung 4 gezeigte Zusammenhang zwischen Impedanz und Ladezustand. Da die Impedanz aber noch von zahlreichen anderen Parametern wie beispielsweise dem Alterungszustand und dem Stromverlauf abhängt, sind weitere Parametrierungsmessungen erforderlich, um derartige Kreuzkorrelationen zu quantifizieren. Bei der Algorithmenerstellung ist dabei auf die Rechenleistung des verwendeten Mikrocontrollers zu achten. 222 <?page no="237"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Abbildung 5: Das Batteriemanagementsystem bIVIs des Fraunhofer IVI. Abbildung 5 zeigt das Batteriemanagementsystem bIVIs des Fraunhofer IVI, welches die oben genannten Anforderungen hinsichtlich Hardware und Software erfüllt. Es verfügt über eine Stromanregung und zwölf Spannungsmesskanäle, was eine Messung von bis zu zwölf Batterieimpedanzen ermöglicht. Die Stromanregung wird mittels einer Schaltung unter Zuhilfenahme der vorhandenen Balancingwiderstände des Batteriemanagementsystems realisiert. Die Anregung erfolgt mit Rechteckpulsen variabler Frequenz mit einer Amplitude von 1 A. Die Hardware ist dabei auf die Anforderungen der Algorithmen angepasst und ermöglicht eine akkurate Impedanzmessung. Die Validierung der auf den Messdaten aus Kapitel 3 aufbauenden Algorithmen ist Gegenstand aktueller Forschungs- und Entwicklungsarbeit. 7 Zusammenfassung und Ausblick In diesem Artikel wurden die Ergebnisse elektrischer Charakterisierungs- und Impedanzmessungen an LiS-Pouchzellen präsentiert. Es hat sich gezeigt, dass konventionelle Ansätze zur Ladezustandsbestimmung, die auf einer Ruhespannungsmessung basieren, bei LiS-Zellen keine zufriedenstellenden Resultate liefern. Impedanzmessungen hingegen wurden als eine vielversprechende Möglichkeit zur Ladezustandsbestimmung identifiziert. Eine solche Messung könnte perspektivisch vorhandene Methoden wie beispielsweise die Stromintegration mit Korrekturwerten verbessern. Die Anforderungen an ein Batteriemanagementsystem, das die gezeigten Ansätze abseits einer Laborumgebung in einer beliebigen Anwendung hardware- und softwareseitig umsetzen kann, wurden diskutiert. Eine praxisorientierte Validierung dieser Methode mit am Fraunhofer IVI entwickelter Hardware und Software wird derzeit durchgeführt. 223 <?page no="238"?> 2B.2 Ladezustandsbestimmung von Lithium-Schwefel-Zellen mit Hilfe von in-situ Impedanzspektroskopie Literatur [1] Amine, K., Kanno, R., Tzeng, Y., MRS Bulletin 39 (2014) 395 - 401 [2] Xiong, S., Xie, K., Diao, Y., Hong, X., Journal of Power Sources 236 (2013) 181 - 187 [3] Cabelguen, P.E., Advanced research on Lithium-Sulfur batteries: studies of lithium polysulfides, University of Waterloo, 2013 [4] Lu, S.T., Cheng, Y.W., Wu, X.H., Liu, J., Nano Letters 13 (2013) 2485-2489 [5] Cao, Y., Li, X.L., Zheng, M.S., Yang, M.P., Yang, X.L., Dong, Q.F., Electrochimica Acta, 192 (2016) 467 - 474 [6] Ji, X. and Nazar, L.F., Journal of Materials Chemistry 20 (2010) 9821 - 9826 [7] Hagen, M., Quiroga-González, E., Dörfler, S., Fahrer, G., Tübke, J., Hoffmann, M.J., Althues, H., Speck, R., Krampfert, M., Kaskel, S., Föll, H., Journal of Power Sources 248 (2014) 1058 - 1066 [8] Buller, S., Thele, M., Karden, E., DeDonker, R.W., Journal of Power Sources 113 (2003) 422 - 430 [9] Raijmakers, L.H.J., Danilov, D.L., van Lammeren, J.P.M., Lammers, M.J.G., Notten, P.H.L., Journal of Power Sources 247 (2014) 539 - 544 [10] Zhu, J.G., Sun, Z.C., Wei, X.Z., Dai, H.F., Journal of Power Sources 274 (2015) 990 - 1004 [11] Waag, W., Käbitz, S., Sauer, D.U., Applied Energy 102 (2013) 885 - 897 [12] Schuster, S.F., Brand, M.J., Campestrini, C., Gleissenberger, M., Jossen, A., Journal of Power Sources 305 (2016) 191 - 199 [13] Waag, W., Fleischer, C., Sauer, D.U., Journal of Power Sources 258 (2014) 321 - 339 [14] Yuan, L., Qiu, X., Chen, Li., Zhu, W., Journal of Power Sources 189 (2009) 127 - 132 224 <?page no="239"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Einflussfaktoren auf den Entwurf von Hochvolt- Batterien für mobile Anwendungen Felix Frank, Jörg Wilhelm, Dieter Schramm Abstract The design of high-voltage batteries for electric and hybrid-electric vehicles is very complex. Due to the interaction of many different technical (mechanical, electrical, thermal and chemical) domains and economic considerations the design of the batteries requires more than a straightforward approach. Additionally, it is not sufficient to focus on each of the influencing aspects separately. Every domain interacts with one or more other domains and therefore creates an iterative process along with the definition of the design. Taking into account all mutual influences, a great variety of possible battery designs exists. Due to these circumstances a complete set of requirements is needed to find an optimal solution for one specific vehicle and use case. This leads to the fact that no universal statement exists regarding the most suitable battery cell chemistry, cell format, ratio of power to energy, thermal management system or manufacturing method for as many use cases as possible. This paper takes a comprehensive look at various literature sources to make a review on the state of the art and to show the structure of the various domains of influencing factors for a specific battery design. It also explains which domains are involved during the design of high-voltage batteries along with the interfaces between the different domains. Furthermore, the interactions between the economic and technical areas are demonstrated. For further steps a multi parameter optimization is suggested. One possibility to optimize parts of the battery design process is, following the approach of a democratic optimization. A potential structure for this is shown, where a global optimum is reached via a set of subordinated optimizations. Kurzfassung Der Entwurf von Hochvolt-Batterien für Elektro- und Hybridfahrzeuge ist eine komplexe Aufgabe. Aufgrund von Wechselwirkungen vieler verschiedener technischer (mechanischer, elektrischer, thermischer, chemischer) und ökonomischer Domänen, kann der Batterieentwurf nicht geradlinig erfolgen. Zusätzlich ist es nicht zielführend, sich einzeln auf die jeweiligen Einflussfaktoren zu fokussieren. Jede der Domänen 225 <?page no="240"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications interagiert mit einer oder mehreren anderen Domänen, was zu einem iterativen Prozess für den Entwurf einer Hochvolt-Batterie führt. Unter Berücksichtigung aller möglichen Einflussfaktoren entsteht ein großer Variantenrahmen für verschiedene Batterieentwürfe. Es wird ein vollständiger Satz von Anforderungen benötigt, um eine optimale Lösung für ein spezifisches Fahrzeug und dessen Verwendung zu finden. Daher existieren keine universell für alle Anwendungsfälle einsetzbaren Parametersätze für die am besten passende Batteriezellchemie, das Zellformat, das Leistungszu Energieverhältnis, das Thermomanagementsystem oder die Fertigungsmethode. Dieser Artikel nimmt eine umfassende Sichtung des Stands der Technik anhand von verschiedenen Literaturquellen vor und zeigt die Struktur der Einflussfaktoren der unterschiedlichen Domänen für ein spezifisches Batteriedesign auf. Zusätzlich wird erläutert, welche Domänen an dem Entwurf einer Hochvolt-Fahrzeugbatterie beteiligt sind und wo die Schnittstellen zwischen den Domänen liegen. Für weitere Schritte wird eine Multiparameteroptimierung angeregt. Ein Vorschlag besteht in einer globalen, demokratischen Multiparameteroptimierung. Hierfür wird eine mögliche Struktur vorgestellt. Sie gestattet den Entwurf einer Hochvolt-Batterie für Fahrzeuge über Unteroptimierungen, welche in einer übergeordneten globalen Bewertung zusammengeführt werden. 1 Einleitung Die Elektrifizierung des Fahrzeugmarktes schreitet immer zügiger voran. Spätestens seit der VW-Abgasaffäre [1] richtet sich der Blick der breiten Öffentlichkeit und der Automobilhersteller verstärkt auf alternative Antriebstechnologien. Für die meisten Alternativen zu den heute etablierten kraftstoffgetriebenen Fahrzeugen ist ein zentraler Bestandteil eine Hochvolt-Batterie 1 . Im technischen Sinne ersetzt diese Batterie den Kraftstofftank als Energiespeicher. Im wirtschaftlichen Sinne legt sie einen sehr großen Teil der Kosten des Fahrzeugs fest [2], S. 3. Das elektrochemische Verhalten der Aktivmaterialien in Batteriezellen ist hochkomplex. Prinzipiell beruht die Funktion einer Batteriezelle auf dem Transfer elektrischer Ladungen. Hierbei werden Ionen zwischen galvanisch getrennten Aktivmaterialien ausgetauscht. Der so entstehende Potentialunterschied wird durch Elektronentransport über einen elektrischen Verbraucher ausgeglichen. Maßgeblich für die erreichbare elektrische Leistung und Ladungsspeicherfähigkeit sind die verwendeten Aktivmaterialien. Schon seit langem sind diese deshalb Forschungsgegenstand [3] und [4], S. 213. Im Kraftfahrzeugbereich hat sich die Lithium-Ionen Technologie (LIT) für die Anwendung in Hochvolt-Speichern durchgesetzt [5], S. 381. Die LIT besitzt im Vergleich zu anderen Aktivmaterialtechnologien eine hohe volumetrische und gravimetrische Leistungs- und Speicherfähigkeit. Die erreichbaren Werte für die Leistungs- und Energiedichte sind abhängig von der Anwendung und der Zellherstellung. Bild 1 stellt die Anwendungsbereiche verschiedener Batterietechnologien in einem Ragone- Diagramm dar. 1 Im Folgenden wird die Hochvolt-Batterie der besseren Lesbarkeit wegen auch als Batterie oder Batteriepack bezeichnet. 226 <?page no="241"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Bild 1: Ragone-Diagramm für den Vergleich unterschiedlicher Batterietechnologien aus [6] S. 69 (mit freundlicher Genehmigung des Herausgebers) Zusätzlich existieren bei LIT unterschiedliche Aktivmaterialkombinationen, deren Eigenschaften sich teilweise stark unterscheiden. Die verschiedenen Aktivmaterialkombinationen spannen einen großen Lösungsraum für den Entwurf einer Batterie auf. Im Automobilbereich kommen für Elektrofahrzeuge (EV) und Plug-In Hybridfahrzeuge (PHEV) NCM 2 , NCA 3 und LMO 4 zum Einsatz [2] S. 12, [7] S. 20, [8]. Neben der Auswahl von Aktivmaterialien müssen für den Entwurf einer Batterie für ein EV oder ein PHEV weitere Randbedingungen berücksichtigt und aufeinander abgestimmt werden. Im Folgenden werden die verschiedenen physikalischen Bestandteile einer Traktionsbatterie, sowie die kostenseitigen Einflussfaktoren näher betrachtet und die wesentlichen Hauptfaktoren ermittelt. 2 Bestandteile einer Hochvolt-Batterie im Fahrzeug Im Allgemeinen besteht die Traktionsbatterie eines Fahrzeugs aus einer größeren Anzahl an Batteriezellen, einem aktiven oder passiven thermischen System (für die Kühlung und/ oder die Erwärmung des Batteriepacks), einer Baugruppe, die den Batteriepack im Bedarfsfall von dem restlichen elektrischen Netz trennt (Battery Disconnect Unit - BDU), einer Steuereinheit, auf welcher das Batterie Management System (BMS) die Zustände der Batterie regelt und einem Gehäuse. Das BMS ist für den sicheren Betrieb der Batterie verantwortlich. Die Software des BMS überwacht die Temperatur, den elektrischen Strom und die Spannung der einzelnen Zellen, 2 Lithium-Nickel-Kobalt-Manganoxid 3 Lithium-Nickel-Kobalt-Aluminiumoxid 4 Lithium-Manganspinell 227 <?page no="242"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications stellt den Lade- und Alterungszustand der Batterie fest und öffnet im Bedarfsfall die Hochvolt-Schütze der BDU. Die ermittelten Daten werden dem Fahrzeugmanagement zur Verfügung gestellt. Aus einem Satz von Batteriezellen werden Module assembliert, diese ergeben durch weitere Verschaltungen die elektrische Batterie. Ein Modul besteht in der Regel aus 6 bis 16 prismatischen Zellen [2], S. 8, [9], [10], S. 8. Bei der Verwendung von Rundzellen mit geringem Energieinhalt können Module aus deutlich mehr Zellen bestehen. In einigen Anwendungsfällen werden aus den Modulen als Zwischenprodukt Sub- Units gebildet, welche dann zu einer Batterie verschaltet werden [2, 10]. 2.1 Thermisches System von Fahrzeugbatterien Je nach Anwendungsfall wird die Batterie mit einem thermischen System versehen. Das thermische System hat die Aufgabe, die Batteriezellen in einem geeigneten Temperaturbereich zu halten. Lithium-Ionen-Batterien können im Allgemeinen in einem Temperaturfenster von -20°C bis über 50°C betrieben werden [11] S. 37 & S. 166, sollten jedoch eine Temperatur von 60°C nicht überschreiten [12] S. 250 und [11] S. 166. Der optimale Temperaturbereich, in welchem die Batteriezellen voll ausgelastet werden können, befindet sich allerdings zwischen 20 und 40°C [13] S. 69. Um eine Batterie von einem Temperaturbereich unter null Grad Celsius auf die optimale Betriebstemperatur zu bringen, können verschiedene Heizsysteme genutzt werden [11] S. 172ff und [14]. Das thermische System kommt vor allem für die Kühlung der Batterie im Betrieb zum Einsatz. Ob eine Kühlvorrichtung vorhanden ist, oder von welcher Art diese ist, hängt von den verwendeten Zellen, dem Einbauort der Batterie im Fahrzeug, der Batteriegröße und dem Anwendungsfall ab. Als Kühlvorrichtung kommen passive und aktive Luftkühlung, sowie fluidbasierte Kühlmethoden zum Einsatz [15]. Der Elektrifizierungsgrad ist kein eindeutiger Indikator für den Bedarf einer aktiven Kühlung der Batterie. Beispielsweise besitzt der aktuelle VW e- Golf keine Kühlvorrichtung, während der Tesla Model S eine aktive Flüssigkühlung besitzt [9, 16]. Bei beiden Fahrzeugen handelt es sich um ein EV, jedoch mit unterschiedlichen Funktionsrandbedingungen und verschiedenen Arten von Batteriezellen. Während im VW e-Golf prismatische Zellen eingesetzt werden, besteht die Tesla Model S Batterie aus zylindrischen Zellen [9, 16]. Die beiden Zellarten unterscheiden sich zudem in ihrem Aktivmaterial und damit hinsichtlich Kapazität, elektrischem und thermischem Verhalten [17, 18]. 2.2 Mechanische Struktur von Fahrzeugbatterien Ein weiterer Unterschied im Vergleich der beiden Elektrofahrzeuge besteht in der Form der Batterie. Die Batterie des Tesla hat eine einfache, beinahe rechteckige, flache Form, die des e-Golf besitzt einen symmetrischen F-förmigen Grundriss mit unebenem Aufbau (siehe Bild 2). Die verschiedenen Batterieformen sind dem unterschiedlichen Fahrzeugentwurf geschuldet. Während es sich bei dem Tesla Model S um ein sogenanntes purpose design Fahrzeug handelt, das heißt einem direkt als EV entworfenen Fahrzeug, beruht der VW e-Golf auf dem sogenannten conversion design. Mit conversion design wird die Umrüstung eines bestehenden Fahrzeugs mit Verbrennungsmotor zu einem EV bezeichnet. Daher stehen einem solchen Fahrzeug nur Bauräume zur Verfügung, die das bereits festgelegte Fahrzeugkonzept zulässt 228 <?page no="243"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications und welche durch die Entnahme der Komponenten des konventionellen Antriebsstrangs entstehen [19] S. 140ff. Bei einem PHEV stehen andere Bauräume zur Verfügung. Meist gehören PHEV Fahrzeuge zur Kategorie conversion design. Da hier, im Gegensatz zu dem conversion design EV, die Komponenten des verbrennungsmotorischen Antriebsstrangs erhalten bleiben, muss ein anderer Bauraum für die Batterie gefunden werden. Zwar ist die Batterie kleiner als bei einem EV, da ein PHEV eine geringe elektrische Reichweite besitzt. Dennoch existiert in einem verbrennungsmotorischen Fahrzeug kein ungenutzter Raum für eine Batterie. Deshalb muss anderweitig genutzter Raum weichen. Als Bauraum können eine Ersatzradmulde, ein Teil des Tanks, des Mitteltunnels oder des Kofferraums verwendet werden [10], [20], [21] S. 51f und [22] S. 125. Bild 2: Batterie des VW e-Golf (mit freundlicher Genehmigung der Volkswagen Aktiengesellschaft) 2.3 Kosten von Hochvolt-Batterien im Automobilbereich Die Kosten von Hochvolt-Batterien für Fahrzeuge stellen einen wichtigen Einflussfaktor für den Entwurf der Batterien dar. Fink und Fetzer stellen fest, dass die Batterie einen Anteil von 80% an den Gesamtkosten des Antriebs für ein Elektrofahrzeug ausmacht [2], S. 3. In der Literatur findet man gewöhnlich Angaben für Kosten von Batteriesystemen oder Batteriezellen bezogen auf den Energieinhalt. Dabei hängen die Kosten auch in diesen Angaben von den Aktivmaterialien der Zellen und von dem jeweiligen Hersteller ab. Im Allgemeinen werden erhebliche Anstrengungen unternommen, um die Kosten für Batterien zu senken. Dies spiegelt sich unter anderem in 229 <?page no="244"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications den Kostenprognosen diverser Quellen wider. Diagramm 1 stellt die derzeitigen Kosten unterschiedlicher Quellen und ebenfalls die Prognosen oder Zielwerte zusammen 5 . Das Diagramm zeigt Batteriesystemkosten. Die Integration von Zellen in einem Batteriepack erhöht die Kosten pro kWh deutlich. Zusätzlich wird in den meisten Quellen angegeben, ob es sich bei dem System um ein Batteriesystem für EV oder PHEV handelt. In dem ersten Zeitintervall unterscheiden sich die Kosten teilweise erheblich. Die besten Hersteller für Elektrofahrzeuge erreichen auf Systemebene Kosten von $260/ kWh. Diese Angabe wird durch Kosten von $600/ kWh mehr als verdoppelt. In naher Zukunft und zukünftig liegt das offizielle Kostenziel des U.S. Advanced Battery Consortium (USABC) bei $125/ kWh im Jahr 2020, um wettbewerbsfähige EV anbieten zu können [23]. Prognosen sehen in dieser Zeit Kosten von $180 - $500/ kWh. Allerdings hat Tesla angekündigt, bereits im Jahr 2020 Batterien zu Kosten von $100/ kWh zu fertigen [24]. Diagramm 1: Aktuelle Kosten, Prognosen und Zielwerte für die Kosten von Hochvolt- Batterien in der aktuellen Literatur auf Systemebene. Um die Kosten für einen Batterieentwurf abzuschätzen, können Kostenprognosen verwendet werden. Ein solcher Ansatz ist für Detailfragen, bezogen auf die Batterie, ungeeignet. Im Gegensatz zu Kostenprognosen auf kWh Basis können Kostenmodelle für spezifischere Analysen eingesetzt werden. Öffentlich verfügbare Kostenmodelle für Hochvoltbatterien sind selten. Ein sehr umfangreiches und öffentlich verfügbares Kostenmodell ist das Battery Performance and Cost model (BatPaC) des Argonne National Laboratory. Es wird in [25] und [26] detailliert beschrieben. Das Modell existiert seit 2011 und wird seitdem regelmäßig aktualisiert. In dem Modell werden Materialkosten, Fertigungskosten, Montagekosten, Entwicklungskosten und Gewinnmargen detailliert beschrieben. Die berücksichtigten Parameter reichen von der Aktivmaterialdicke bis zu dem verwendeten Fahrzeugtyp. Für die Fertigung und die Montage des Batteriepacks werden einige Randbedingungen eingeführt. Neben dem BatPaC Modell existiert zusätzlich das TIAX Modell [27], das sich auf die Modellierung von Kosten für PHEV Fahrzeuge konzentriert. Ebenso wie das Kostenmodell in BatPaC, legt das TIAX Kostenmodell die Fertigung einer Fahrzeugbatterie von der Zellproduktion bis zur Montage der fertigen Fahrzeugbatterie zugrunde. Im Gegensatz zu dem BatPaC Modell werden Profite, Steuern und Entwicklungskosten nicht 5 Eine Tabelle mit Literaturverweisen und den genauen Werten befindet sich im Anhang. 230 <?page no="245"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications eingerechnet [27] S. 4-5. Petri stellt in [28] sein in [29] entwickeltes materialkostenbasiertes Zellkostenmodell vor. In diesem Modell werden ausschließlich die Materialkosten für Zellen, abhängig von dem verwendeten Aktivmaterial und dessen Schichtdicke, Gewicht und Fläche berücksichtigt. In Diagramm 1 sind die Angaben aus den genannten Modellen markiert. 3 Darstellung der Haupteinflussfaktoren, Stand der Technik und mögliche Optimierungsstruktur Die Ausführungen des einleitenden Kapitels machen die Haupteinflussfaktoren auf den Entwurf einer Batterie für ein Elektro- oder Hybridfahrzeug sichtbar. Die Faktoren werden in diesem Abschnitt extrahiert und ihre Wechselwirkungen aufgezeigt. Zusätzlich erfolgen eine Sichtung aktueller Literaturquellen und deren Einordnung entsprechend der Haupteinflussfaktoren. Im letzten Unterkapitel wird eine mögliche Optimierungsstruktur vorgestellt, welche alle Haupteinflussfaktoren und deren Wechselwirkungen untereinander berücksichtigt. 3.1 Haupteinflussfaktoren In verschiedenen Quellen finden sich Möglichkeiten für die Einordnung von Einflussfaktoren. Rothgang et al. stellten für die Auslegung eines Batteriepacks die Faktoren elektrische, mechanische und thermische Auslegung fest [30]. Kosten bezeichnen Rothgang et al. als passives Element. Saw et al. zeigen, dass mechanische, elektrische, thermische, regelungstechnische, Packaging-, Fertigungs-, Wartungs- und Reparaturaspekte für die Integration von Batteriezellen zu einem Batteriepack wichtig sind [31] S. 104. Pesaran et al. untersuchen mechanische, elektrische und thermische Gesichtspunkte für die Integration von Batteriezellen zu einem Batteriepack. Sie weisen darauf hin, dass dadurch Einfluss auf die Kosten, die Lebensdauer und die Sicherheit des Batteriesystems genommen wird [32]. Nach Arora et al. sind die Einflussfaktoren auf ein Batteriepack: Zelltyp, Batteriekonfiguration, Einbauort, Isolierungsschichtdicke, Packagingmaterial und -abstände, Kühl- und Heiztechnik und die Position und Anzahl von Abgasventilen [33]. Die folgende Einteilung der Einflussfaktoren orientiert sich, neben den einleitenden Ausführungen, an der Einteilung von Rothgang et al. und Pesaran et al.: Elektrisches Verhalten: Das elektrische Verhalten stellt die Hauptfunktion, Abgabe und Speicherung von Energie, der Batterie im Fahrzeug dar. Über das elektrische Verhalten wird die explizite Zusammensetzung des Aktivmaterials in den Batteriezellen beschrieben. Die Alterung des Aktivmaterials führt zu einem sich über die Zeit ändernden elektrischen Verhalten. Zusätzlich legt der Energieinhalt der Batterie die elektrische Reichweite und die maximale Leistung eines EV oder PHEV fest. Der Transport von Ionen und die chemischen Vorgänge auf der Ebene der Schichten des Aktivmaterials werden als elektrochemische Vorgänge bezeichnet. Aus dem elektrochemischen Verhalten folgt sowohl das elektrische, als auch das thermische Verhalten. Die Betrachtung des rein elektrischen und thermischen Verhaltens entspricht einer Abstraktion des elektrochemischen Verhaltens. Das elektrochemische Verhalten wird daher nicht als Haupteinflussfaktor berücksichtigt. 231 <?page no="246"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Die Überwachung der einzuhaltenden elektrischen Größen wird durch das Battery Management System erreicht. Es stellt die Sicherheitsfunktion gegen eine unzulässige elektrische Nutzung dar. Thermisches Verhalten: Das thermische Verhalten ist eng mit dem elektrischen Verhalten verknüpft. Wie sich eine Batterie thermisch verhält, hängt direkt mit der elektrischen Nutzung beziehungsweise den oben genannten elektrochemischen Eigenschaften der Batterie zusammen. Da das intrinsische thermische Verhalten der Zelle durch ein thermisches System von außen beeinflusst werden kann, wird es hier als eigener Hauptfaktor aufgeführt. Ausschlaggebend für die thermische Sicherheit einer Batterie ist die gleichmäße Nutzung aller Zellen, um ein thermisches Durchgehen und erhöhte Alterung einer Einzelzelle zu verhindern. Wie bei der Überwachungsfunktion des elektrischen Verhaltens, kommt das BMS für die Überwachung des thermischen Verhaltens zum Einsatz. Mechanische Randbedingungen: Die mechanischen Randbedingungen spiegeln sich in den Bauteilen der Batterie und dem zur Verfügung stehenden Bauraum im Fahrzeug wider. Alle Komponenten müssen in dem zur Verfügung stehenden Raum untergebracht und durch ein Gehäuse geschützt werden. Zu den mechanischen Randbedingungen gehört ebenfalls die Form der Zellen. Kosten: Die Kosten beeinflussen stark die Machbarkeit und den Markterfolg eines Batteriesystems. Neben den Fertigungs- und Entwicklungskosten spielen die Materialkosten der Batteriezellen eine wesentliche Rolle bei dem Entwurf einer Batterie. Das elektrische und das thermische Verhalten unterliegen sehr starken Wechselwirkungen und können für den Entwurf einer Hochvolt-Batterie nicht komplett voneinander getrennt betrachtet werden. Diese Zusammenhänge werden bei der Verwendung von Hochleistungszellen und hohen C-Raten verstärkt. Eine derartige Anwendung trifft vor allem auf PHEV Batterien zu. Die mechanischen Randbedingungen beeinflussen das elektrische Verhalten nicht 6 , sie können jedoch im Fall einer Luftkühlung das thermische Verhalten beeinflussen. Die Kosten haben einen schwachen Einfluss auf die restlichen Einflussfaktoren, umgekehrt können letztere jedoch einen starken Einfluss auf die Kosten haben. Die Materialkosten unterliegen Schwankungen [27]. Zusätzlich sind die Entwicklungskosten der Batterie abhängig von internen Firmenstrukturen. Die Fertigungskosten hängen von den mechanischen Randbedingungen und der Fertigung selbst ab, welche sich ebenfalls ohne Einfluss auf die restlichen Faktoren verändern können. 3.2 Stand der Technik Einzelne der genannten Haupteinflussfaktoren werden bereits seit Jahren erforscht. Klassifiziert man aktuelle Literatur nach den Haupteinflussfaktoren wird deutlich, dass der Fokus der Arbeiten sehr unterschiedlich ist (siehe im Anhang Tabelle 2). In den untersuchten Arbeiten wurde insbesondere das elektrische Verhalten untersucht. Dieses bildet die Grundlage für alle Batteriebetrachtungen. Hierfür kommen beispielsweise Ersatzschaltbilder [34, 35], fraktionale Modelle [36, 37] oder Zu- 6 Diese Aussage lässt die mechanische Verpressung von Zellen und damit deren Einfluss auf die Alterung außer Acht. 232 <?page no="247"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications standsraummodelle [38] zum Einsatz. Ebenfalls sind das thermische Verhalten und dessen Regelung häufig Gegenstand von Forschungsarbeiten. Für die thermische Modellierung werden sehr oft numerische Methoden (CFD oder FEM 7 ) eingesetzt [39, 40], es kommen aber auch mathematische Modelle zum Einsatz [41, 42]. In wenigen Fällen werden auch die Kosten explizit untersucht. Für eine quantitative Betrachtung der Kosten ist es sinnvoll, eines der oben genannten Kostenmodelle zu verwenden, wie es einige andere Arbeiten getan haben [7, 26, 43]. Bezogen auf die mechanischen Randbedingungen sind die Arbeiten von Kuchenbuch [44, 45] und Ried [7] hervorzuheben. Beide fokussieren sich auf die Betrachtung des Fahrzeugentwurfs für EV. Wobei Ried sich auf conversion design Fahrzeuge konzentriert und eine volumetrische Energiedichte für die Ermittlung der zur Verfügung stehenden Energie und Leistung nutzt. Als Kostenmodell kommt bei Ried ein Teil des BatPaC Modells zum Einsatz [7] S. 42. Kuchenbuch konzentriert sich auf das purpose design. Der Bauraum hängt hier stark von weiteren Parametern wie der Insassenposition ab. Kuchenbuchs Fokus, bezogen auf die Fahrzeugbatterie, liegt hier vor allem auf der Ermittlung des zur Verfügung stehenden Bauraums für die Batterie und einer groben Befüllung des Bauraums mit Batteriezellen abhängig von dem Fahrzeugverbrauch. Von 58 untersuchten Arbeiten gehen lediglich vier auf alle Haupteinflussfaktoren gleichzeitig ein. Von diesen beachten Nelson et al. [26] die mechanischen Randbedingungen nur durch ein fixes Zell-, Modul- und Batteriedesign. Des Weiteren entspricht die dort verwendete Zellform keiner standardisierten Form. Saw et al. [31] untersuchen vor allem die elektrische und thermische Modellierung von Batteriepacks mit zwei unterschiedlich großen zylindrischen Zellen. Die Kosten und die mechanischen Randbedingungen werden durch die Montage der Zellen zu einem Batteriepack berücksichtigt. Rajasekhar und Parandhamaiah [46] beschreiben in ihrer Arbeit im Detail die Schritte, die für die Auslegung einer Hochvolt-Batterie vorgenommen werden müssen. Die Kosten werden jedoch nur qualitativ betrachtet. Severino et al. [47] konzentrieren sich in ihrer Arbeit auf die thermische Optimierung. Die Autoren wenden die Optimierung für eine beispielhafte Batteriepackauslegung an, in welcher die mechanischen Randbedingungen berücksichtigt werden. Die Kosten finden keine explizite Betrachtung, obwohl sie Teil der von den Autoren vorgestellten Methodik sind. Des Weiteren führen elf Literaturquellen eine Optimierung durch 8 . Davon stehen bei neun Arbeiten maximal zwei der Haupteinflussfaktoren im Fokus. Wu et al. [48] und Severino et al. [47] behandeln in ihren Arbeiten mehr als zwei Faktoren. Wie bereits oben erwähnt liegt bei Severino et al. der Fokus der Optimierung auf dem thermischen System. Wu et al. nutzen eine statistische Optimierung der Batteriekosten unter Berücksichtigung von elektrischen und thermischen Randbedingungen und Lebensdauerabschätzungen. Im Fokus der Betrachtungen liegt der Vergleich von hybriden Batteriesystemen (Batterie und Superkondensatoren) mit klassischen Lithium- Ionen-Batterien. Die Sichtung der Literaturquellen zeigt, dass in vielen Fällen wichtige Haupteinflussfaktoren bei der Betrachtung von Hochvolt-Batterien außer Acht gelassen werden. Für die dort behandelten Themengebiete im Bereich der elektrifizierten Fahrzeuge ist diese Vorgehensweise legitim. Für ein effektives Anforderungs- und Variantenmanagement, in dem Bereich des Batterieentwurfs, darf keiner der Haupteinflussfaktoren 7 Computational Fluid Dynamics und Finite Elemente Methode. 8 Die entsprechenden Quellen sind in Tabelle 2 im Anhang fett markiert. 233 <?page no="248"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications vernachlässigt werden. Eine umfassende Modellierung in Kombination mit einer mathematischen Optimierung kann hier unterstützend einwirken. Zu diesem Zweck wird im folgenden Abschnitt eine Optimierungsstruktur vorgeschlagen, welche eine solche Optimierung ermöglichen kann. 3.3 Konzept für die Optimierung des Batteriedesigns Abhängig von den Fahrzeuganforderungen und den daraus resultierenden Randbedingungen können die Haupteinflussfaktoren optimiert werden. Aufgrund der Wechselwirkungen untereinander ist es nicht sinnvoll die Haupteinflussfaktoren einzeln zu optimieren. Ebenfalls ist eine sequentielle Optimierung nicht zielführend, da dadurch die Möglichkeit besteht, in Frage kommende Varianten von vornherein auszuschließen. Eine Methode diese Nachteile zu beheben, besteht in der Anwendung einer demokratischen Optimierung. Gesamtsystem Kosten Optimierer In In Out Out Optimierer Out In In Out Optimierer Optimierer Bewertung des Ges amtsystems Optimales Ergebnis Elektrisches Verhalten Thermisches Verhalten Mechanische Randbedingungen Legende: Stärke der Kopplung Signal Bild 3: Optimierungsstruktur für den Batterieentwurf Eine demokratische Optimierung wird bei komplexen Optimierungsproblemen verwendet, für die ein globales Optimum über mehrere untergeordnete Einzeloptimierungen ermittelt werden soll [49], S. 75ff. Die Einzeloptimierungen tragen der Zielerreichung dadurch bei, dass sie sich selbst optimieren. Hierbei wird den Unteroptimierungen die Möglichkeit eingeräumt, suboptimale Ergebnisse in einer 234 <?page no="249"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications festzulegenden Entfernung zu dem exakten Optimum zu erzeugen. Die suboptimalen Ergebnisse werden durch eine gewichtete Bewertung zu einer bestmöglichen Gesamtkonfiguration kombiniert. Das bedeutet, dass das globale Optimum möglicherweise aus nicht idealen Einzelkonfigurationen besteht. Wichtig ist, dass die Unteroptimierungen ein gemeinsames globales Optimierungsziel verfolgen. Das jeweilige Einzeloptimierungsziel kann hierbei von dem globalen Optimierungsziel abweichen. Angewendet auf den Entwurf einer Fahrzeugbatterie ist eine mögliche Struktur für eine demokratische Optimierung in Bild 3 dargestellt. Als gemeinsames Ziel kann jeder der Haupteinflussfaktoren oder eine Kombination gewählt werden. Die Haupteinflussfaktoren unterliegen unterschiedlich starken Wechselwirkungen, welche durch verschieden dicke Linien dargestellt sind. Jedes Modell für die Einflussfaktoren besitzt einen eigenen Satz von Ein- und Ausgangsparametern. Die Eingangsvariablen können frei oder auf einem begrenzten Intervall wählbar sein. Aufgrund der Eingangsparameter wird sich das Verhalten der Modelle verändern (Sensitivität, Steuerbarkeit). Das veränderte Verhalten wird im Optimierer bewertet und auf Basis der Bewertung wird ein neuer Satz an Eingangsvariablen erzeugt. Als Beispiel kann das elektrische Verhalten herangezogen werden. Ein möglicher Satz von Eingangsvariablen ist der Energieinhalt einer Zelle, der nutzbare Energieinhalt, die Anzahl und die Verschaltung der verwendeten Zellen und die maximale Leistung über ein definiertes Zeitintervall. Der Optimierer für das elektrische Verhalten variiert die Parameter des Eingangsvariablensatzes und bekommt aus dem elektrischen Modell Kennzahlen für die elektrische Performance zurück. Die Performance kann beispielsweise über einen Stromzyklus ermittelt werden. Im Optimierer erfolgt eine Bewertung der elektrischen Performance und auf deren Basis wird ein neuer Satz von Eingangsparametern erzeugt und dem elektrischen Modell übergeben. Die Wechselwirkungen unter den Hauptfaktoren werden hierbei durch eine gegenseitige Veränderung oder Beschränkung der Modellparameter erfasst. Je nach erreichtem Abbruchkriterium des Optimierers werden auf diese Weise entweder eine bestimmte Anzahl von Optimierungszyklen durchlaufen, es wird die Laufzeit beschränkt, eine zu erreichende Bewertung erzielt oder alle möglichen Varianten sind bewertet worden. Der Optimierer liefert einen Satz evaluierter Konfigurationen aller Modelle an die übergeordnete Bewertung, welcher das globale Optimum bestimmt. Die gezeigte demokratische Optimierung ermöglicht die Untersuchung von Veränderungen, welche aufgrund der Wechselwirkungen unter den Haupteinflussfaktoren bei Parametervariationen entstehen. Die weitere Ausarbeitung der hier vorgeschlagenen ganzheitlichen Optimierung der Fahrzeugbatterie ist Gegenstand zukünftiger Untersuchungen. 4 Zusammenfassung In dem vorliegenden Artikel wurde eine umfassende Sichtung verschiedener Literaturquellen zum Entwurf von Hochvolt-Batterien für Elektro- und Hybridfahrzeuge durchgeführt. Daraus und anhand der Funktion und des Aufbaus solcher Batterien wurden vier Haupteinflussfaktoren ermittelt. Diese sind das elektrische Verhalten, das thermische Verhalten, die mechanischen Randbedingungen und die Kosten des Batteriesystems. Es wurde festgestellt, dass in vielen Forschungsarbeiten nur eine 235 <?page no="250"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Auswahl dieser Hauptfaktoren betrachtet wird. Forschungsarbeiten, die eine gleichzeitige Optimierung aller Randbedingungen für den Entwurf einer Fahrzeugbatterie berücksichtigen sind selten. Im letzten Abschnitt wurde ein Konzept vorgestellt, welches mit Hilfe einer demokratischen Optimierung in der Lage ist, einen optimalen Batterieentwurf zu ermitteln, der alle Hauptfaktoren berücksichtigt. Die Weiterentwicklung und die Anwendung des Optimierungsalgorithmus werden Gegenstand weiterer Forschung sein. A Anhang Tabelle 1: Aktuelle Kosten, Prognosen und Zielwerte für die Kosten von Hochvolt-Batterien in der aktuellen Literatur in $/ kWh. Markiert sind Angaben aus Kostenmodellen. *Zielwert, keine tatsächlichen Kosten, **nur die besten Hersteller am Markt, ***Abhängig vom Aktivmaterial Ebene Fahrzeugtyp 2015- 2019 2020- 2024 2025- 2030 Zukünftig Quelle Zelle EV/ PHEV 270-338 9 [2] Zelle Automotive 233-285*** [43] Zelle EV 100* [23] Zelle EV 145 100-120 [50] Zelle EV 105-125 9, *** [28] System Allgemein <250* <150* [51] System Automotive 383 9 273 9 136 9 [52] System PHEV 325 [53] System PHEV 545 [54] System PHEV 507 370 [55] System PHEV 220-470 [27] System EV 125* [23,53] System EV 450-600 225-500 [56] System EV 400-600 180-500 150-300 [57] System EV 260-360** 172-250** [58] System EV 188 [25] System EV 230 [54] System EV 100 [24, 59] System EV <120 [60] System EV 191 9 [61] 9 Basis ist ein Wechselkurs von $1,127/ € aus dem Juni 2015. 236 <?page no="251"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Tabelle 2: Behandelte Haupteinflussfaktoren in verschiedenen Quellen. Quellen, die eine Form der Optimierung durchführen sind fett markiert. Betrachtungsebene Elektrisches Verhalten Thermisches Verhalten Mechanische Randbedingungen Kosten Quelle Zelle X [35, 36, 37, 38, 62, 63, 64, 65] Zelle X [28, 29, 43] Zelle X X [66, 67, 68] System X [34, 69, 70, 71, 72, 73, 74, 75, 76, 77, 78, 79, 80] System X [39, 40] System X [81] System X [52, 55] System X X [32, 41, 42, 82, 83, 84, 85, 86, 87] System X X [45] 237 <?page no="252"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications System X X [54, 88, 89, 90 k , 91] System X X X [92, 93 m , 94 m , 95 m ] System X X X [48, 96] System X X X [7 e ] System X X X X [26 m , 31, 46, 47 k ] Indizes stehen für Faktoren, die in der bezeichneten Quelle nur nebensächlich betrachtet werden (e: elektrisch, t: thermisch, m: mechanisch, k: Kosten) Literatur [1] Frankfurter Allgemeine Zeitung GmbH: Nachrichten zu Dieselgate, dem Abgasskandal von Volkswagen. URL http: / / www.faz.net/ aktuell/ wirtschaft/ vwabgasskandal/ - Überprüfungsdatum 2016-03-05 [2] Fink, Holger ; Fetzer, Joachim: Li-Ionen-Batterie : Wege zur Verbesserung der Schlüsselkomponente der Elektromobilität (9. MTZ-Fachtagung). 2014 [3] Chikkannanavar, Satishkumar B. ; Bernardi, Dawn M. ; Liu, Lingyun: A review of blended cathode materials for use in Li-ion batteries. In: Journal of Power Sources 248 (2014), S. 91-100 [4] Menictas, Chris: Advances in batteries for mediumand large-scale energy storage. Amsterdam [u.a.] : Elsevier, Woodhead Publ., 2015 (Woodhead publishing series in energy 67) [5] Frieske, Benjamin ; Klötzke, Matthias ; Kreyenberg, Danny ; Bienge, Katrin ; Hillebrand, Philipp ; Hüging, Hanna ; Koska, Thorsten ; Monscheidt, Julian ; Ritthoff, Michael ; Soukup, Ole ; Tenbergen, Julia: Begleitforschung zu Technologien, Perspektiven und Ökobilanzen der Elektromobilität : STROMbegleitung im Rahmen der Förderbekanntmachung Schlüsseltechnologien für die Elektromobilität (STROM) des BMBF. 03/ 2015 [6] Tschöke, Helmut (Hrsg.): Die Elektrifizierung des Antriebsstrangs : Basiswissen. Aufl. 2014. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, 2015 (ATZ/ MTZ-Fachbuch) [7] Ried, Michael: Lösungsraumanalyse für Plug-In-Hybridfahrzeuge hinsichtlich Wirtschaflichkeit und Bauraumkonzept. Duisburg, Universität Duisburg-Essen, Fakultät für Ingenieurwissenschaften. Dissertation. 2014. URL http: / / dnb.info/ 1053227035 238 <?page no="253"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications [8] Fahlbusch, Eckhard (Hrsg.): Batterien als Energiespeicher. 1., Aufl., neue Ausg. Berlin : Beuth, 2014 (Beuth Wissen) [9] BioAge Group: Driving the VW e-Golf; strategy, assembly in Wolfsburg, Braunschweig battery plant. URL http: / / www.greencarcongress.com/ 2014/ 07/ 20140721-egolf.html - Überprüfungsdatum 2016-02-22 [10] Meinert, Hajo ; Senger, Thomas ; Wiebking, Norman ; Diegelmann, Christian: The Plug-in Hybrid Technology of the New BMW X5 eDrive. In: MTZ worldwide 76 (2015), Nr. 5, S. 4-9 [11] Korthauer, Reiner: Handbuch Lithium-Ionen-Batterien. Berlin, Heidelberg : Imprint: Springer Vieweg, 2013 (SpringerLink : Bücher) [12] Ecker, Madeleine ; Gerschler, Jochen B. ; Vogel, Jan ; Käbitz, Stefan ; Hust, Friedrich ; Dechent, Philipp ; Sauer, Dirk Uwe: Development of a lifetime prediction model for lithium-ion batteries based on extended accelerated aging test data. In: Journal of Power Sources 215 (2012), S. 248-257 [13] Ecker, Madeleine ; Sauer, Dirk Uwe: 8. Batterietechnik Lithium-Ionen-Batterien. In: MTZ - Motortechnische Zeitschrift 74 (2013), Nr. 1, S. 66-70 [14] Li, Zhe ; Huang, Jun ; Yann Liaw, Bor ; Metzler, Viktor ; Zhang, Jianbo: A review of lithium deposition in lithium-ion and lithium metal secondary batteries. In: Journal of Power Sources 254 (2014), S. 168-182 [15] Wiebelt, Achim ; Isermeyer, Tobias ; Siebrecht, Thomas ; Heckenberger, Thomas: Thermomanagement von Lithium-Ionen-Batterien. In: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift 111 (2009), 7-8, S. 500-504 [16] Könekamp, Andreas: The Tesla Model S Battery : A Battery Pack Analysis Study. 06/ 2015 [17] Cadex Electronics Inc.: Safety of Lithium-ion Batteries. URL http: / / batteryuniversity.com/ learn/ article/ safety_of_lithium_ion_batteries - Überprüfungsdatum 2016-03-06 [18] Blanco, Sebastian: VW decides against active-cooling system for e-Golf lithium battery. URL http: / / www.autoblog.com/ 2014/ 03/ 31/ vw-e-golf-will-not-have-activecooling-system-lithium-battery/ - Überprüfungsdatum 2016-03-06 [19] Wallentowitz, Henning ; Freialdenhoven, Arndt: Strategien zur Elektrifizierung des Antriebsstranges : Technologien, Märkte und Implikationen. 2., überarbeitete Auflage. Wiesbaden : Vieweg+Teubner Verlag / Springer Fachmedien Wiesbaden GmbH, Wiesbaden, 2011 (Studium) [20] Hofmann, Jürgen: Battery System for the Porsche Panamera Plug-in Hybrid (AABC 2014). Atlanta, 02/ 2014 [21] Ketterer, B. ; Karl, D. ; Möst, D. ; Ulrich, S.: Lithium-Ionen Batterien: Stand der Technik und Anwendungspotential in Hybrid-, Plug-In Hybrid- und Elektrofahrzeugen. Karlsruhe, Forschungszentrum Karlsruhe GmbH. Wissenschaftlicher Bericht. 2009. URL http: / / d-nb.info/ 1012521621 - Überprüfungsdatum 2015-02- 24 [22] Fuchs, Johannes ; Huber, Rainer ; Lienkamp, Markus ; Riemenschneider, Thomas: Impact of Electrification on the Vehicle Concept - Potential of Deter- 239 <?page no="254"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications mining Components and Technologies. In: L IENKAMP , Markus (Hrsg.): Conference on Future Automotive Technology. Wiesbaden : Springer Fachmedien Wiesbaden, 2013, S. 119-146 [23] BioAge Group: USABC reopens 4 RFPIs for development of advanced highperformance batteries for start/ stop, 48V HEV, PHEV and EVs. URL http: / / www.greencarcongress.com/ 2014/ 10/ 20141010-usabc.html - Überprüfungsdatum 2015-05-20 [24] Cobb, Jeff: Tesla Projects Battery Costs Could Drop To $100/ KWH By 2020. URL http: / / www.hybridcars.com/ tesla-projects-battery-costs-could-drop-to- 100kwh-by-2020/ - Überprüfungsdatum 2015-06-22 [25] Nelson, Paul A. ; Ahmed, Shabbir ; Gallagher, Kevin G. ; Dees, Dennis W.: Cost savings for manufacturing lithium batteries in a flexible plant. In: Journal of Power Sources 283 (2015), S. 506-516 [26] Nelson, P. A. ; Gallagher, Kevin G. ; Bloom, I. ; Dees, D. W.: Modeling the Performance and Cost of Lithium-Ion Batteries for Electric-Drive Vehicles. 2. Aufl. 2012 [27] Barnett, Brian ; Rempel, Jane ; Hyung, YooEup: PHEV Battery Cost Assessment. 05/ 2013 [28] Petri, Ralf ; Giebel, Tobias ; Zhang, Bin ; Schünemann, Jan-Hinnerk ; Herrmann, Christoph: Material cost model for innovative li-ion battery cells in electric vehicle applications. In: International Journal of Precision Engineering and Manufacturing-Green Technology 2 (2015), Nr. 3, S. 263-268 [29] Petri, Ralf: Technologiebasiertes Materialkostenmodell für Li-Ionen Batteriezellen in der Elektromobilität. Essen : Vulkan-Verlag, 2015 (Schriftenreihe des Instituts für Werkzeugmaschinen und Fertigungstechnik der Technische Universität Braunschweig) [30] Rothgang, Susanne ; Nordmann, Hannes ; Schaper, Christoph ; Sauer, Dirk Uwe: Challenges in battery pack design. In: IEEE (Hrsg.): Electrical Systems for Aircraft, Railway and Ship Propulsion (ESARS), 2012, S. 1-6 [31] Saw, L. H. ; Ye, Y. ; Tay, A.A.O.: Electro-thermal analysis and integration issues of lithium ion battery for electric vehicles. In: Applied Energy 131 (2014), S. 97- 107 [32] Pesaran, Ahmad A. ; Kim, Gi-Heon ; Keyser Matt: Integration Issues of Cells into Battery Packs for Plug-In and Hybrid Electric Vehicles. Stavanger, Norwegen, 5/ 2009 (EVS-24 International Battery, Hybrid and Fuel Cell Electric Vehicle Symposium) [33] Arora, Shashank ; Shen, Weixiang ; Kapoor, Ajay: Designing a Robust Battery Pack for Electric Vehicles Using a Modified Parameter Diagram. Warrendale, PA : SAE International, 2015 [34] Rezvanizaniani, Seyed Mohammad ; Liu, Zongchang ; Chen, Yan ; Lee, Jay: Review and recent advances in battery health monitoring and prognostics technologies for electric vehicle (EV) safety and mobility. In: Journal of Power Sources 256 (2014), S. 110-124 [35] Gholizadeh, Mehdi ; Salmasi, Farzad R.: Estimation of State of Charge, Unknown Nonlinearities, and State of Health of a Lithium-Ion Battery Based on a 240 <?page no="255"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications Comprehensive Unobservable Model. In: IEEE Transactions on Industrial Electronics 61 (2014), Nr. 3, S. 1335-1344 [36] Sabatier, Jocelyn ; Francisco, Junior Mbala ; Guillemard, Franck ; Lavigne, Loic ; Moze, Mathieu ; Merveillaut, Mathieu: Lithium-ion batteries modeling : A simple fractional differentiation based model and its associated parameters estimation method. In: Signal Processing 107 (2015), S. 290-301 [37] Sabatier, Jocelyn ; Merveillaut, Mathieu ; Francisco, Junior Mbala ; Guillemard, Franck ; Porcelatto, Denis: Lithium-ion batteries modeling involving fractional differentiation. In: Journal of Power Sources 262 (2014), S. 36-43 [38] Zou, Yuan ; Li, Shengbo Eben ; Shao, Bing ; Wang, Baojin: State-space model with non-integer order derivatives for lithium-ion battery. In: Applied Energy 161 (2016), S. 330-336 [39] Rao, Zhonghao ; Wang, Shuangfeng: A review of power battery thermal energy management. In: Renewable and Sustainable Energy Reviews 15 (2011), Nr. 9, S. 4554-4571 [40] Suh, I.-S. ; Cho, H. ; Lee, M.: Feasibility study on thermoelectric device to energy storage system of an electric vehicle. In: Energy 76 (2014), S. 436-444 [41] Bauer, Sebastian ; Suchaneck, Andre ; Puente León, Fernando: Thermal and energy battery management optimization in electric vehicles using Pontryagin's maximum principle. In: Journal of Power Sources 246 (2014), S. 808-818 [42] Cordoba-Arenas, Andrea ; Onori, Simona ; Rizzoni, Giorgio: A control-oriented lithium-ion battery pack model for plug-in hybrid electric vehicle cycle-life studies and system design with consideration of health management. In: Journal of Power Sources 279 (2015), S. 791-808 [43] Patry, Gaëtan ; Romagny, Alex ; Martinet, Sébastien ; Froelich, Daniel: Cost modeling of lithium-ion battery cells for automotive applications. In: Energy Science & Engineering 3 (2015), Nr. 1, S. 71-82 [44] Kuchenbuch, Kai ; Vietor, Thomas ; Stieg, Jürgen: Optimierungsalgorithmen für den Entwurf von Elektrofahrzeugen. In: ATZ - Automobiltechnische Zeitschrift 113 (2011), 7-8, S. 548-551 [45] Kuchenbuch, Kai: Methodik zur Identifikation und zum Entwurf packageoptimierter Elektrofahrzeuge. Dissertation. Berlin : Logos-Verlag, 2012 (AutoUni-Schriftenreihe Bd. 25) [46] Rajasekhar, M. V. ; Parandhamaiah, Gorre: High voltage battery pack design for hybrid electric vehicles. In: Transportation Electrification Conference (ITEC), 2015 IEEE International, S. 1-7 [47] Severino, Bernardo ; Gana, Felipe ; Palma-Behnke, Rodrigo ; Estévez, Pablo A. ; Calderón-Muñoz, Williams R. ; Orchard, Marcos E. ; Reyes, Jorge ; Cortés, Marcelo: Multi-objective optimal design of lithium-ion battery packs based on evolutionary algorithms. In: Journal of Power Sources 267 (2014), S. 288-299 [48] Wu, Jie ; Wang, Jia ; Li, Kun ; Zhou, Hai ; Lv, Qin ; Shang, Li ; Sun, Yihe: Large- Scale Energy Storage System Design and Optimization for Emerging Electric- Drive Vehicles. In: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 32 (2013), Nr. 3, S. 325-338 241 <?page no="256"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications [49] Dittes, Frank-Michael: Optimierung : Wie man aus allem das Beste macht. Berlin : Springer Berlin Heidelberg, 2015 (Technik im Fokus) [50] Cole, Jay: GM: Chevrolet Bolt Arrives In 2016, $145/ kWh Cell Cost, Volt Margin Improves $3,500. URL http: / / insideevs.com/ gm-chevrolet-bolt-for-2016-145kwhcell-cost-volt-margin-improves-3500/ - Überprüfungsdatum 2015-10-07 [51] Cho, Jaephil ; Jeong, Sookyung ; Kim, Youngsik: Commercial and research battery technologies for electrical energy storage applications. In: Progress in Energy and Combustion Science 48 (2015), S. 84-101 [52] Heimes, Heiner Hans: Technological development of lithium-ion-battery until 2030 : A potential estimation using the example of electric mobility (Kraftwerk Batterie 2015). Aachen, 04/ 2015 [53] Howell, David: USA Hybrid and Electric Vehicles Market and R&D Activity Washington DC, 22.05.2014 [54] Sakti, Apurba ; Michalek, Jeremy J. ; Fuchs, Erica R.H. ; Whitacre, Jay F.: A techno-economic analysis and optimization of Li-ion batteries for light-duty passenger vehicle electrification. In: Journal of Power Sources 273 (2015), S. 966- 980 [55] Wood, David L. ; Li, Jianlin ; Daniel, Claus: Prospects for reducing the processing cost of lithium ion batteries. In: Journal of Power Sources 275 (2015), S. 234-242 [56] MIT Technology Review: The Price of Batteries : Although costs are uncertain, they will be key to the success of electric cars.: The Price of Batteries : Although costs are uncertain, they will be key to the success of electric cars. 2011, S. 61. URL http: / / www.technologyreview.com/ sites/ default/ files/ legacy/ jan11_feature_electric _cars_p61.pdf [57] Nykvist, Björn ; Nilsson, Mans: Falling battery prices boost outlook for electric vehicles. URL http: / / www.rtcc.org/ 2015/ 03/ 23/ falling-battery-prices-boostoutlook-for-electric-vehicles/ . - Aktualisierungsdatum: 2015-05-19 - Überprüfungsdatum 2015-05-19 [58] Sunbeam GmbH: Lux Research erwartet klare Preisvorteile für Panasonic und Tesla. URL http: / / www.pv-magazine.de/ nachrichten/ details/ beitrag/ lux-researcherwartet-klare-preisvorteile-fr-panasonic-und-tesla_100019225/ . - Aktualisierungsdatum: 2015-05-19 - Überprüfungsdatum 2015-05-20 [59] Chatterley, Mark: Semi-solid Lithium-ion Batteries Could Hit Less Than $100 per Kilowatt-hour. URL https: / / transportevolved.com/ 2015/ 07/ 07/ semi-solid-lithiumion-batteries-could-hit-less-than-100-per-kilowatt-hour/ - Überprüfungsdatum 2015-07-10 [60] Bloomberg New Energy Finance: Electric Vehicles To Be 35% Of Global New Car Sales By 2040. URL http: / / www.prnewswire.com/ news-releases/ electricvehicles-to-be-35-of-global-new-car-sales-by-2040-300225689.html. - Aktualisierungsdatum: 2016-02-26 - Überprüfungsdatum 2016-02-26 [61] Stoppel, Kai: Zäher Fortschritt in der Forschung: Platzt der Traum vom Super- Akku für Autos? URL http: / / www.n-tv.de/ wissen/ Platzt-der-Traum-vom-Super- Akku-fuer-Autos-article15809796.html - Überprüfungsdatum 2015-09-01 242 <?page no="257"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications [62] Ahmed, Ryan ; Sayed, Mohammed El ; Arasaratnam, Ienkaran ; Tjong, Jimi ; Habibi, Saeid: Reduced-Order Electrochemical Model Parameters Identification and State of Charge Estimation for Healthy and Aged Li-Ion Batteries—Part II: Aged Battery Model and State of Charge Estimation. In: IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 2 (2014), Nr. 3, S. 678-690 [63] Chandrasekaran, Rajeswari: Quantification of bottlenecks to fast charging of lithium-ion-insertion cells for electric vehicles. In: Journal of Power Sources 271 (2014), S. 622-632 [64] Tanim, Tanvir R. ; Rahn, Christopher D.: Aging formula for lithium ion batteries with solid electrolyte interphase layer growth. In: Journal of Power Sources 294 (2015), S. 239-247 [65] Corno, Matteo ; Bhatt, Nimitt ; Savaresi, Sergio M. ; Verhaegen, Michel: Electrochemical Model-Based State of Charge Estimation for Li-Ion Cells. In: IEEE Transactions on Control Systems Technology 23 (2015), Nr. 1, S. 117-127 [66] Allu, Srikanth ; Kalnaus, Sergiy ; Elwasif, Wael ; Simunovic, Srdjan ; Turner, John A. ; Pannala, Sreekanth: A new open computational framework for highlyresolved coupled three-dimensional multiphysics simulations of Li-ion cells. In: Journal of Power Sources 246 (2014), S. 876-886 [67] Murashko, Kirill ; Pyrhonen, Juha ; Laurila, Lasse: Three-Dimensional Thermal Model of a Lithium Ion Battery for Hybrid Mobile Working Machines: Determination of the Model Parameters in a Pouch Cell. In: IEEE Transactions on Energy Conversion 28 (2013), Nr. 2, S. 335-343 [68] Schuster, Simon F. ; Bach, Tobias ; Fleder, Elena ; Müller, Jana ; Brand, Martin ; Sextl, Gerhard ; Jossen, Andreas: Nonlinear aging characteristics of lithium-ion cells under different operational conditions. In: Journal of Energy Storage 1 (2015), S. 44-53 [69] Hoke, Anderson ; Brissette, Alexander ; Smith, Kandler ; Pratt, Annabelle ; Maksimovic, Dragan: Accounting for Lithium-Ion Battery Degradation in Electric Vehicle Charging Optimization. In: IEEE Journal of Emerging and Selected Topics in Power Electronics 2 (2014), Nr. 3, S. 691-700 [70] Li, Junqiu ; Tan, Fei ; Zhang, Chengning ; Sun, Fengchun: Capacity Fade Diagnosis of Lithium Ion Battery Pack in Electric Vehicle Base on Fuzzy Neural Network. In: Energy Procedia 61 (2014), S. 2066-2070 [71] Mousavi G., S. M. ; Nikdel, M.: Various battery models for various simulation studies and applications. In: Renewable and Sustainable Energy Reviews 32 (2014), S. 477-485 [72] Baronti, Federico ; Di Rienzo, Roberto ; Papazafiropulos, Nicola ; Roncella, Roberto ; Saletti, Roberto: Investigation of series-parallel connections of multimodule batteries for electrified vehicles. In: 2014 IEEE International Electric Vehicle Conference (IEVC), S. 1-7 [73] Chen, Zheng ; Xia, Bing ; You, Chenwen ; Mi, Chunting Chris: A novel energy management method for series plug-in hybrid electric vehicles. In: Applied Energy 145 (2015), S. 172-179 243 <?page no="258"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications [74] Ju, Feng ; Wang, Junwen ; Li, Jingshan ; Xiao, Guoxian ; Biller, Stephan: Virtual Battery : A Battery Simulation Framework for Electric Vehicles. In: IEEE Transactions on Automation Science and Engineering 10 (2013), Nr. 1, S. 5-15 [75] Laldin, Omar ; Moshirvaziri, Mazhar ; Trescases, Olivier: Predictive Algorithm for Optimizing Power Flow in Hybrid Ultracapacitor/ Battery Storage Systems for Light Electric Vehicles. In: IEEE Transactions on Power Electronics 28 (2013), Nr. 8, S. 3882-3895 [76] Li, Jianwei ; Mazzola, Michael S.: Accurate battery pack modeling for automotive applications. In: Journal of Power Sources 237 (2013), S. 215-228 [77] Sheng, Hanmin ; Xiao, Jian: Electric vehicle state of charge estimation: Nonlinear correlation and fuzzy support vector machine. In: Journal of Power Sources 281 (2015), S. 131-137 [78] Shin, Donghwa ; Poncino, Massimo ; Macii, Enrico ; Chang, Naehyuck: A Statistical Model-Based Cell-to-Cell Variability Management of Li-ion Battery Pack. In: IEEE Transactions on Computer-Aided Design of Integrated Circuits and Systems 34 (2015), Nr. 2, S. 252-265 [79] Zhang, Chenghui ; Zhang, Yun ; Zhang, Xianfu: State-of-charge estimation of the lithium-ion battery system with time-varying parameter for hybrid electric vehicles. In: IET Control Theory & Applications 8 (2014), Nr. 3, S. 160-167 [80] Rothgang, Susanne ; Baumhöfer, Thorsten ; van Hoek, Hauke ; Lange, Tobias ; De Doncker, Rik W. ; Sauer, Dirk Uwe: Modular battery design for reliable, flexible and multi-technology energy storage systems. In: Applied Energy 137 (2015), S. 931-937 [81] Hooper, James Michael ; Marco, James: Characterising the in-vehicle vibration inputs to the high voltage battery of an electric vehicle. In: Journal of Power Sources 245 (2014), S. 510-519 [82] Offer, Gregory J. ; Yufit, Vladimir ; Howey, David A. ; Wu, Billy ; Brandon, Nigel P.: Module design and fault diagnosis in electric vehicle batteries. In: Journal of Power Sources 206 (2012), S. 383-392 [83] Sun, Hongguang ; Wang, Xiaohui ; Tossan, Brian ; Dixon, Regan: Threedimensional thermal modeling of a lithium-ion battery pack. In: Journal of Power Sources 206 (2012), S. 349-356 [84] Tong, Wei ; Somasundaram, Karthik ; Birgersson, Erik ; Mujumdar, Arun S. ; Yap, Christopher: Numerical investigation of water cooling for a lithium-ion bipolar battery pack. In: International Journal of Thermal Sciences 94 (2015), S. 259- 269 [85] Fathabadi, Hassan: A novel design including cooling media for Lithium-ion batteries pack used in hybrid and electric vehicles. In: Journal of Power Sources 245 (2014), S. 495-500 [86] Seaman, Aden ; Dao, Thanh-Son ; McPhee, John: A survey of mathematicsbased equivalent-circuit and electrochemical battery models for hybrid and electric vehicle simulation. In: Journal of Power Sources 256 (2014), S. 410-423 [87] Jaguemont, J. ; Boulon, L. ; Dube, Y.: Characterization and Modeling of a Hybrid-Electric-Vehicle Lithium-Ion Battery Pack at Low Temperatures. In: IEEE Transactions on Vehicular Technology 65 (2016), Nr. 1, S. 1-14 244 <?page no="259"?> 2B.3 Influencing Factors on High-Voltage Battery Design for Mobile Applications [88] Ernst, Christian-Simon ; Hackbarth, André ; Madlener, Reinhard ; Lunz, Benedikt ; Sauer, Dirk Uwe ; Eckstein, Lutz: Battery Sizing for Serial Plug-in Hybrid Vehicles: A Model-Based Economic Analysis for Germany. In: SSRN Electronic Journal (2010) [89] Ostadi, Amir ; Kazerani, Mehrdad: Optimal Sizing of the Battery Unit in a Plug-in Electric Vehicle. In: IEEE Transactions on Vehicular Technology 63 (2014), Nr. 7, S. 3077-3084 [90] Liu, Zhitao ; Tan, CherMing ; Leng, Feng: A reliability-based design concept for lithium-ion battery pack in electric vehicles. In: Reliability Engineering & System Safety 134 (2015), S. 169-177 [91] Xue, Nansi ; Du, Wenbo ; Greszler, Thomas A. ; Shyy, Wei ; Martins, Joaquim R.R.A.: Design of a lithium-ion battery pack for PHEV using a hybrid optimization method. In: Applied Energy 115 (2014), S. 591-602 [92] Ogrzewalla, Juergen: Traction Battery and Battery Control Unit Development. In: SAE International (Hrsg.): SAE 2012 World Congress & Exhibition : SAE International, Warrendale, PA, United States, 2012 (SAE Technical Paper Series). [93] Witzenhausen Heiko: Spatially resolved electrical-thermal litium-ion battery pack simulation for real-time application in electric vehicles (Kraftwerk Batterie 2015). Aachen, 04/ 2015 [94] Eckardt, Steffi: dSpace und RWTH Aachen ermöglichen virtuelle Batterieentwicklung. URL http: / / www.elektroniknet.de/ automotive/ elektromobilitaet/ artikel/ 123388/ . - Aktualisierungsdatum: 2015-09-24 - Überprüfungsdatum 2015-10-09 [95] Krüger, Imke ; Andersson, Daniel ; Modrow, Nils ; Diehl, Stephan: Simulative Optimization of Designs of Battery Cold Plates. In: S TEINBERG , Peter (Hrsg.): Wärmemanagement des Kraftfahrzeugs IX : Energiemanagement; mit … 30 Tab. Renningen : expert-Verlag, 2014 (Haus der Technik - Fachbuchreihe, 135), S. 67-79 [96] Bergholz, Timm: Lithiumbatterien für stationäre und mobile Anwendungen: Benchmarking und experimentelle Umsetzung. Dissertation. Aachen : Forschungszentrum Jülich GmbH Zentralbibliothek, 2015 (Schriften des Forschungszentrums Jülich 275) 245 <?page no="260"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Claudius Jehle, Fabian Hampel, Frank Steinert, Ulrich Potthoff Abstract In the ever-emerging field of hybrid and electric vehicles, especially commercial vehicle operators are to the present date lacking the possibility to easily assess the condition and readiness of their e-vehicles, especially their battery condition. Especially in logistics, mainly in the goods and public transport sector, revenue is crucially linked to vehicle availability. While for conventional combustion engine vehicles maintenance and overhaul services are accomplished either by the fleet operators themselves or third party contractors, both relying on decades of experience, battery maintenance and availability remains inaccessible to most of these parties due to lack of detailed expertise. The batteries internal condition and thus performance and expected lifetime need to be deduces with electrochemical expertise from current, voltage and temperature measurements. In this publication, a battery condition monitoring service is proposed that provides preprocessed, interpreted battery data to fleet operators resp. their maintenance contractors. Vehicle battery data is transmitted wirelessly, preprocessed by means of electrochemical, server-based characterization algorithms, compared to a statistical data basis and eventually presented to the end-user via an appropriate web interface. Maintenance guidance, residual value estimation and route planning support can be realized, likewise. Individual damaging indicators are calculated and provide a measure of improved operation strategy planning. The tool embraces modern telemetry and telecommunication technology and heavily relies on parallel computation, big data optimized data base structures and efficient algorithm implementation. It is easily scalable and can tackle huge amounts of data. Besides a web-end interface, different interfaces (direct database interface, data export etc.) are available. The working principle of the tool bases on the common need of the whole cell value chain for data. Besides the interest of cell manufacturers, also cell pack and vehicle designers, end-users such as public transport services, logistics and freight agents or consumers, but also insurances or lessors need to rely on such data for optimal planning, maintenance coordination, residual value determination and many other use cases. The service puts emphasize on a safe, secure and anonymous operation to account for all shareholder's demands for IP and privacy. Kurzfassung In dem aufkommenden Markt von Hybrid- und Elektrofahrzeugen fehlt vor allem den Betreibern die Möglichkeit, den Zustand und die Verfügbarkeit ihrer Fahrzeuge, insbesondere den Zustand der Batterie, richtig einzuschätzen. Im Verkehrssektor des Warentransports und des öffentlichen Personenverkehrs ist die Verfügbarkeit aber entscheidend für den Erfolg. 246 <?page no="261"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Während die Betreiber oder angeschlossene Werkstätten über Jahrzehnte Erfahrungen in der Wartung und Instandsetzung mit konventionellen Verbrennungsmotoren gesammelt haben, fehlt sie bei Batterien elektrisch angetriebener Fahrzeuge. Um den Zustand der Batterie und damit die Leistungsfähigkeit und die erwartete Lebensdauer zu bestimmen, müssen Messdaten von Strömen, Spannungen und Temperaturen aufgenommen werden. In dieser Veröffentlichung wird ein Batterie-Ferndiagnosesystem vorgestellt, das den Batteriezustand dem Fuhrparkbetreiber bzw. dem Wartungsunternehmen aufbereitet zur Verfügung stellt. Dazu werden die Batteriedaten vom Fahrzeug per Funk übertragen, mittels serverbasierten Algorithmen verarbeitet und je nach gewünschter Schnittstelle dem Betreiber z.B. über ein Web-Interface ausgegeben. Ausgabedaten sind beispielsweise Wartungsempfehlungen, Restreichweitenberechnungen und darauf aufbauende Routenplanung, die auf der aktuellen Kapazität und dem Innenwiderstand beruhen. Belastungsfaktoren zeigen an, zu welchen Zeitpunkten die Batterie besonders stark geschädigt wurde, sodass strategische Betriebsempfehlungen getroffen werden können. Das Diagnosewerkzeug baut auf moderner Kommunikation und Telemetrie, paralleler Berechnung, für große Datenmengen (Big Data) optimierte Datenbanken und effizienter Implementierung der Algorithmen auf. Es ist beliebig skalierbar und kann große Datenmengen verarbeiten. Neben dem Web-Interface sind weitere Interfaces, Datenbankzugriffe oder Datenexportfunktionen integrierbar. 1 Motivation Für Betreiber von Fahrzeugen des öffentlichen Personennahverkehrs oder der Logistik stellt sich heute die Frage, inwieweit ihre klassischen Fahrzeuge durch Elektrofahrzeuge ersetzt werden können. Abbildung 1 zeigt einen unter Federführung des Fraunhofer IVI entwickelten Elektrobus, der mittels Schnellladestation erfolgreich im Linienbetrieb gefahren ist und die Vorteile der elektrischen Nutzfahrzeuge zu demonstrieren hilft. Neben zu erwartenden Kostenvorteilen gegenüber klassischen Transportlösungen kann die positive Wirkung gegenüber Kunden einen weiteren Vorteil darstellen. Durch die Verschärfung von Emissionswerten können Elektrofahrzeuge ökonomisch einen Wettbewerbsvorteil darstellen oder durch Gesetzgebung (z.B. Feinstaub oder NOX) sogar unumgänglich werden. 247 <?page no="262"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Abbildung 1: Am Fraunhofer IVI entwickelter Linienbus „EDDA-Bus“ mit Elektroantrieb [1] Entscheidungskriterien für Betreiber in Bezug auf die Anschaffung eines Elektro-NFZ sind hauptsächlich die Lebenszykluskosten. Maßgeblicher Kostenfaktor im Rahmen der Investition ist nach wie vor der Energiespeicher, sodass bei Omnibussen bzw. Lastkraftwagen mit reinen Batterieinvestitionskosten in der Größenordnung von 200.000 € und mehr gerechnet werden muss. Ein richtiger Umgang mit dem Speicher ist daher essentiell. Da die Betreiber in der Regel auf geringe oder keine Erfahrungen mit Elektrofahrzeugen zurückgreifen können, bestehen Hemmnisse in der Einführung, denn sowohl die Investition als auch die laufenden Kosten sind mit einem Risiko verbunden. Folgendes Zitat zeigt die nur stückweise Einführung oder generelle Skepsis: „Logistikunternehmen stehen Elektro-Nutzfahrzeugen speziell durch fehlende Informationen (Kalkulations-und Risikodaten) kritisch gegenüber“ [2] So stellen sich schon bei der Anschaffung des Fahrzeugs Fragen wie „Welches Fahrzeug erfüllt meine Anforderungen? “, „Wie lange kann das Fahrzeug betrieben werden? “ und „Kann das Fahrzeug später anders genutzt werden? “. Andererseits ist für Fahrzeughersteller eine Garantieüberwachung interessant, sodass bei Garantiefällen die Betriebsdaten mit den zulässigen Betriebsgrenzen verglichen werden können. 248 <?page no="263"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Abbildung 2: Traktionsbatterie eines Busses als Dachausführung [3] Gegenüber konventionellen Dieselmotoren, deren Inspektion und Wartung erprobt ist, sind bei Elektroantrieben vor allem die Batterien für Inspektion, Wartung und ggf. Tausch auf Grund der Lage auf dem Dach oder Unterflur schwer zugänglich. Abbildung 2 zeigt die Lage der Batterie des am Fraunhofer IVI entwickelten Fahrzeugs. Selbst bei außenliegenden Anschlüssen ist eine Zustandsermittlung auf Batteriezellebene mit der vorhandenen Werkstattausstattung nicht möglich, da diese elektrochemisch hochkomplex ist. Eine Öffnung der Module ist aus Sicherheits- und Garantiegründen für Wartungsarbeiten üblicherweise nicht vorgesehen. Vergleicht man konventionelle Fahrzeuge mit Elektrofahrzeugen, so unterliegt die Batterie gegenüber „dem Tank“ einer unvermeidlichen Alterung. Diese Alterung führt zu verminderter Reichweite und geringerer Fahrzeugleistung und ist nach heutigem Stand der Technik nicht umkehrbar. Defekte oder stark gealterte Zellen verringern die Funktionsfähigkeit des Gesamtsystems und müssen kostspielig ausgewechselt werden. Das Ziel ist also einen Austausch zu vermeiden, sodass das Ziel eine Reduktion von schädigenden Einflüssen bzw. eine Verringerung der Alterungsgeschwindigkeit darstellt. Angestrebte Ziele hinsichtlich des Batterieeinsatzes sind damit - Verringerung der Alterungsgeschwindigkeit - Reduktion schädigender Einflüsse - Vermeidung von Austausch Aus diesen Gründen ist vor allem für den Betreiber ein Werkzeug wünschenswert, dass sowohl Informationen zur vergangenen Belastung liefert und den aktuellen Zustand der Batterie anzeigt, als auch Zustandsprognosen basierend auf zurückliegenden Belastungen abgeben kann. Diese Angaben sollen einfach und ohne tiefergehende Kenntnis von Batteriesystemen vom Betreiber bzw. dessen Werkstattpersonal interpretiert werden können. So bleibt der Fokus des Betreibers auf sein Kerngeschäft gerichtet. 249 <?page no="264"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System 2 Umsetzung Zur Adressierung dieser Bedarfe wurde ein Batterieferndiagnose-System aufgesetzt, dessen Eigenschaften im Folgenden aufgeführt sind. Fernwartungs- und Diagnosesysteme sind generell nicht unbekannt; so etablieren sich seit kurzem erst (proprietäre) Ferndiagnose-Systeme für Diesel-LKW; Volvo [4] bietet dazu seit 2013 ein Ferndiagnose-System für Bremsen, Getriebe und Starterbatterie. Abgesehen davon, dass Diagnose und Ableitung von Handlungsanweisungen bei e-Fahrzeugen andere Herausforderungen haben (z.B. Li-Ionen-Alterungszustand), ist dieses System proprietär und kann nicht herstellerübergreifend nachgerüstet werden. Gleiches gilt für das für Mercedes-LKW bereitgestellte Servicesystem FleetBoard [5], einer Daimler-Tochter. BMW rüstet seine ePKW mit einem Ferndiagnose-System aus, jedoch nicht mit dem Ziel, dem Fahrzeughalter eine Informationshoheit über sein Fahrzeug zu geben (im Gegenteil, die Datensammlung erfolgt ohne explizite Zustimmung [6]), sondern zur Prozessoptimierung beim Hersteller selbst. Wieder gilt außerdem, dass das System proprietär ist und keine Kundenschnittstelle besitzt. Das System IVIon, welches in erster Linie auf die Schaffung einer Informationshoheit beim Endnutzer (v.a. für Nutzfahrzeugbetreiber) abzielt, umfasst folgende Schritte: 1. Einlesen umfangreicher Betriebsdaten (insb. hochfrequente Batteriemesswerte) auf dem Fahrzeug durch Sammlung von Informationen aus existierenden, ggf. proprietären Quellen (CAN-Busse u.ä.), 2. fahrzeugseitige Zwischenspeicherung, Vorverarbeitung (Komprimierung) und sichere Datenübertragung mittels kabellosen Übertragungsverfahren, 3. Empfang der Daten auf einem Server und Eintragung in eine für große Datenmengen optimierte Datenbank, 4. Regelmäßige Auswertung und Aufarbeitung („Raffinierung“) der Daten mittels effizienter elektrochemischer Algorithmen und Speicherung der Ergebnisse 5. Bereitstellung der nutzergerecht aufbereiteten Ergebnisse über diverse Schnittstellen (entweder als API zur Einbindung in nutzer-eigene Softwaresysteme oder Darstellung über ein Web-Interface) Abbildung 3 zeigt diese Schritte schematisch vom Betreiber ausgehend zum Nutzer. Betreiber und Nutzer sind im allgemeinen Fall unterschiedlich, können aber auch dieselben sein. Abbildung 3: Konzept des umfassenden Batteriediagnose-Systems IVIon 250 <?page no="265"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Ausgangsbasis aller Daten und deren Auswertung ist die Batterie im Fahrzeug, die durch das Batteriemanagementsystem (BMS) grundlegend und ausreichend überwacht wird. Festgestellt werden das Überbzw. Unterschreiten von unzulässigen Betriebszuständen wie z.B. zu geringe Spannungen oder zu hohe Temperaturen. Die Leistung der Batterie und damit auch die des Antriebs wird dann entweder reduziert, auf einen Notlauf herabgesetzt, oder sogar komplett abgeschaltet. Da solche Worst- Case-Szenarien aus Betreibersicht nicht eintreten dürfen, soll anhand von aufgezeichneten Strömen, Spannungen und Temperaturen mithilfe von Algorithmen ein Ausfall vorhergesagt bzw. durch batterieschonende Fahrweise zumindest in naher Zukunft gänzlich verhindert werden. Die Messdaten, also Ströme, Spannungen und Temperaturen auf bis zu Zellebene werden im IVIon-System im Fahrzeug von einem Übertragungsgerät hochauflösend gesammelt. Dazu werden die Informationen an bestehenden Komponenten im Fahrzeug rückwirkungsfrei abgegriffen, sodass Umbauten und daraus resultierende Zulassungsprozesse entfallen. In regelmäßigen Abständen versucht das Übertragungsgerät, eine sichere Verbindung zu einem stationären Server aufzubauen und sendet die Pakete über das Mobilfunknetz. In Gebieten mit ausreichender Mobilfunkabdeckung ist die Übertragung im ca. 10min-Takt möglich. In Gebieten schlechter Abdeckung oder wenn eine Mobilfunkübertragung generell nicht gewünscht ist, kann die Übertragung auch per Funk nach dem 802.11-Standard (WLAN) oder kabelgebunden erfolgen. Diese Möglichkeiten bieten sich im Personen- oder Güterverkehr vor allem an Endpunkten bzw. Zielen oder im Betriebshof an. Das kommerziell verfügbare Übertragungsgerät ist für den Fahrzeugeinsatz (inkl. Schienenverkehre) zugelassen und mit offenen Schnittstellen umfassend an die Wünsche des Betreibers anpassbar. D.h. jegliche auf dem Fahrzeug anfallenden Daten können mit der vorhandenen Infrastruktur ohne weiteres übertragen werden. Auf Grund der robusten Ausführung beeinflussen selbst widrige Umgebungsbedingungen und lange Einsatzzeiten nicht die Verfügbarkeit. Der Server empfängt die Daten, bereitet sie datenbankkonform auf und schreibt sie in die Datenbank. Auf Grund der hohen Datenmengen stoßen klassische relationale Datenbanken an ihre Leistungsgrenze. Verteilte Datenbanken, auf die parallel zugegriffen wird (Big Data), kommen mit den Datenmengen zurecht und sichern geringe Zugriffszeiten sowie höchste Ansprüche an Sicherheit und Zuverlässigkeit. In regelmäßigen Abständen werten verschiedene Algorithmen die neu eingetragenen Daten mittels Batch-Verarbeitung aus. Dem Nutzer stehen unterschiedliche Auswertemodule zur Verfügung, die in unterschiedlicher Detailtiefe die Daten auswertet: • Berechnung der Verbräuche und der Wirtschaftlichkeit, • Überwachung von Garantieeinhaltung und die Ermöglichung, nutzungsgerechte Versichungstarife abschließen zu können, • Bemessung das Alterungszustandes (in Form von verfügbarer Restkapazität, Leistungsbereitschaft aufgrund Innenwiderstandszuwachs, etc.), • Bestimmung eines ortsaufgelösten Belastungsindex‘, welcher einfach interpretierbar Rückschlüsse auf die Belastung der Batterie entlang der Routen zulässt (bspw. zur Optimierung des Fahrzeugeinsatzes im eÖPNV), • Ableitung von Alterungsprognosen, im einfachsten Falle die reine Extrapolation, und Angabe von Handlungsanweisungen (für eine vorausschauende Systemwartung bzw. Inspektion, zur Vorinformation der Werkstätte bzw. der Garantiegeber) 251 <?page no="266"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Beispielhaft wird hier auf ein Modul zur gemeinsamen Schätzung von Restkapazität und Innenwiderstandzuwachs eingegangen; die relativen Änderungen dieser Größen sind im Folgenden bezeichnet als: • … aktuelle Restkapazität bezogen auf Nominalkapazität • , … aktueller Innenwiderstand bezogen auf nom. Innenwiderstand Abbildung 4 zeigt die Erkennung dieser Kennzahlen als ausgeprägtes Minimum aus Messdaten, die an einem Batterieteststand aufgenommen wurden. Die Batterie wurde mit realistischen Fahrzyklen belastet, der dargestellte Zustand entspricht die Alterung nach ca. 400 äquivalenten Vollzyklen. Abbildung 4 stellt die Minima über der durchgesetzten Ladungsmenge an, sodass zuverlässig Aussagen über den aktuellen Alterungszustand gemacht werden können. Abbildung 4: Erkennung der Alterungsfaktoren (α und β) als Minimum über einem betrachteten Zeitraum von ca. 400 äquivalenten Vollzyklen Für die sichere Berechnung der Kennzahlen ist eine kurze Anlernphase nötig, die schon nach geringem Energieumsatz bzw. Fahrzeit gute Ergebnisse liefert. Da die Ergebnisse der Algorithmen nur geringe Datenvolumina beanspruchen, werden sie neben den Rohdaten in der Datenbank abgelegt, sodass sie bei späterem Zugriff sofort bereit stehen und keine Rechenzeiten mehr erfordern. 252 <?page no="267"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Abbildung 5: Vereinfachte Darstellung des Prinzips der SOH-Schätzung Das Modell der Alterungskennzahlen wird in die in Abbildung 5 gezeigte SOH- Schätzung integriert. Mit Hilfe eines vorparametrierten Batteriemodells werden aus den gemessenen Strömen Klemmspannungen simuliert. Anfangs werden dazu Startparameter verwendet, die z.B. aus Prognosemodellen oder Labormessungen stammen. Aus dem Vergleich mit den gemessen Klemmspannungen wird rekursiv der Parametersetz von α und β so bestimmt, dass die Differenz zwischen Modell und Realität möglichst gering ist. Somit werden zu jedem Zeitpunkt die optimalen Alterungsparameter bestimmt. Ein nicht dargestellter Mechanismus mindert zusätzlich die Unsicherheiten und Unwägbarkeiten von ggf. ungenauen Sensoren, Drift und falschen Parametersätzen. Abbildung 6: Ermittlung der Alterungskennzahlen aus Messdaten (21Ah-Zellen; somit entspricht das Ende der Messungen knapp 1000 äquivalenten Vollzyklen) α, β Δ U mess I mess U sim Elektrochemisches Modell Alterungsklassifizierung Vergleichsmechanismus initialer Parametersatz 253 <?page no="268"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Neben der SOH-Schätzung selbst liefert ein weiteres Modell die aktuelle Schädigung der Batterie im Vergleich zu einer Standardbelastung zurück. Dieser Schädigungsindex fasst dabei - angelehnt an Belastungsfaktorberechnung der Betriebsfestigkeitslehre - die die Batteriezelle schädigenden Einflüsse in einer einzigen, und dadurch einfach interpretierbaren, Kenngröße zusammen. Abhängig von der jeweiligen Batteriechemie werden dabei Faktoren wie aktuelle Stromhöhe, Temperatur und Ladungszustand, aber auch historische Größen wie der kumulierte DOD (kumulierte Entladungstiefenmessung) durch unterschiedliche Gewichtung berücksichtigt. Dadurch, dass alle relevanten Alterungseinflüsse mit eingehen, kann dem Betreiber z.B. die Belastung der zurückliegenden Woche sehr anschaulich dargestellt werden, ohne sich näher mit einzelnen Belastungen auseinander zu setzen. Zur Weiternutzung der Ergebnisse der Algorithmen als auch der Rohdaten sind individuelle Interfaces umsetzbar, die die Daten kundenspezifisch und anwendungsgerecht weitergeben. Diese Weitergabe kann weitere Schritte z.B. der Reduktion der Datenmengen enthalten. Während alle vorangegangen Datenübertragungs- und Verarbeitungsschritte für den Betreiber unsichtbar sind, ist die Darstellung der durch die Schnittstelle bereitgestellten Daten z.B. in einem Web-Interface das zentrale Werkzeug zur Beurteilung des Zustandes der Batterien der Fahrzeuge. Abbildung 7 zeigt eine Variante eines Web-Interfaces, in dem mehrere Nahverkehrsbusse überwacht werden. Je nach Detaillierungsgrad bzw. vom BMS bereitgestellter Daten können die Informationen der kleinsten Einheiten (den Zellen) dargestellt werden. In Abbildung 9 ist die schädigende Wirkung der Temperatur farblich auf der Karte nachvollziehbar. Abbildung 7: Beispielhaftes Web-Interface mit Angaben zum Zustand (SOH) und Schädigungsindex 254 <?page no="269"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Abbildung 8: Zustandsüberwachung via Web-Interface auf Zellebene Abbildung 9: Schädigende Belastungseinflüsse exemplarisch für einen fiktiven Linienverlauf dargestellt 255 <?page no="270"?> 2B.4 IVIon: Ein umfassendes Batterieferndiagnose-System Die Datenverarbeitung und Darstellung in einem Web-Interface konnte erfolgreich an den aufgenommenen Batteriedaten des in Abbildung 1 gezeigten Busses erfolgreich demonstriert werden. 3 Fazit Das vorgestellte Batterieferndiagnose-System ermöglicht Betreibern von Elektrofahrzeugen die Überwachung ihrer Traktionsbatterien, um Ausfälle zu vermeiden und die Alterung sowie damit verbundene Kosten zu minimieren. Mit Schnittstellen und Web- Interfaces werden Informationen bzw. Werkzeuge an die Hand gegeben, die ohne tieferes Batteriefachwissen zur Entscheidungsfindung der strategischen Einsatzplanung von elektrischen Nutzfahrzeugen dienen. Literatur [1] Sven Klausner, Fraunhofer Institut für Verkehrs- und Infrastruktursysteme; Ominusbusspiegel; Bonn, Hanke, 2015; ISSN 0724-7664 [2] FOM Hochschule, 7. FOM Forum Logistik, 2013 [3] Fraunhofer IVI, EDDA-Bus, http: / / www.edda-bus.de/ de/ Technologie/ Kontaktsystem.html [4] Eurotransport, Vorbeugende Ausfalldiagnose http: / / www.eurotransport.de/ news/ telemetrie-ausfallkontrolle-volvo-daimlertelediagnose-6511526.html [5] Daimler FleetBoard GmbH, https: / / www.fleetboard.de/ services/ mercedes-benzpartner/ truck-wartungsmanagement.html [6] Christof Vieweg, zeit-online, http: / / www.zeit.de/ mobilitaet/ 2016-02/ datenschutzautos-adac-aufklaerung-transparenz/ komplettansicht [7] Saeed Sepasi, Reza Ghorbani, Bor Yann Liaw, Inline state of health estimation of lithium-ion batteries using state of charge calculation, Journal of Power Sources, Volume 299, 20 December 2015, Pages 246-254, ISSN 0378-7753 [8] Anthony Barré, Benjamin Deguilhem, Sébastien Grolleau, Mathias Gérard, Frédéric Suard, Delphine Riu, A review on lithium-ion battery ageing mechanisms and estimations for automotive applications, Journal of Power Sources, Volume 241, 1 November 2013, Pages 680-689, ISSN 0378-7753 256 <?page no="271"?> 3A Vehicle Power Supply Architecture / Energiebordnetz-Architektur 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Bastian Hartmann, Björn Mohrmann, Armin Warm, Peter Schmitz Abstract Power supply systems are facing nowadays a long list of drivers, requirements and challenges. On the one hand the system shall fulfill its basic function of supplying all loads in the vehicle with sufficient electrical power in all different possible use cases. New loads either introduced as new components or due to electrification of mechanic auxiliaries/ actuators are about to increase the power demand beyond the current capability. On the other hand standard vehicle requirements like weight reduction, cost, commonalty and package are driving the design concepts as well. Furthermore the fuel economy improvement is another main driver of new requirements for these systems and the long term vision of autonomous driving vehicles will have an impact on all of the subsystems and thus also on the power supply system. Based on these requirements and challenges a holistic and thorough approach is needed to identify topologies that can meet these requirements. Potential candidates are enhanced single battery topologies, dual storage systems but also dual voltage topologies. In the next step component requirements are derived from the system requirements for each of the design concepts to choose the best components available, like high efficient alternator, cost optimized capacitors, enhanced Lead-Acid batteries, Li-Ion batteries as replacement for Lead-Acid batteries. The analysis will show that the solution space is complex and a systematic approach is needed to identify the best solution for each attribute and requirement scenario. Eventually more than one concept is needed to meet all requirements especially if you have to cover the needs and wants for all vehicle platforms of the global Ford portfolio. Kurzfassung Die Entwicklung von Bordnetzsystemen heutiger Fahrzeuge muss eine Vielzahl von Treibern, Anforderungen und Herausforderungen berücksichtigen. Zum einen muss das System seine Hauptfunktion der elektrischen Versorgung aller Bordnetzlasten für alle denkbaren ‚Use Cases‘ sicherstellen. Neue Lasten, welche entweder durch die 257 <?page no="272"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Einführung neuer Funktionen und Komponenten Einzug ins Fahrzeug finden oder die Elektrifizierung von mechanischen Nebenaggregaten/ Aktuatoren, führen zu einem stetigen Anstieg der Bordnetzbelastung über die Grenzen der Leistungsfähigkeit konventioneller Systeme hinaus. Auf der anderen Seite stehen die grundsätzlichen Fahrzeuganforderungen zur Reduktion von Masse und Kosten, einen möglichst hohen Anteil von Gleichteilen und die mechanische Integrierbarkeit der Bordnetzsysteme in bestehende Fahrzeugarchitekturen. Darüber hinaus ist die Forderung nach einer Steigerung der Kraftstoffwirtschaftlichkeit ein weiterer Haupttreiber für diese System und die langfristige Vision von autonom fahrenden Fahrzeugen wird einen maßgeblichen Einfluss auf alle Systeme des Fahrzeuges haben und somit auch auf das Bordnetzsystem. Gestützt auf diese Anforderungen und Herausforderungen ist eine ganzheitliche und systematische Methode erforderlich um passende Bordnetztopologien zu identifizieren. Mögliche Konzepte sind in diesem Zusammenhang verbesserte Einzelbatterie- Systeme, Zweifachbatteriesysteme und Doppelspannungssysteme. Im nächsten Schritt werden dann als Teil der Methode aus den Systemanforderungen detaillierte Komponentenanforderungen für jedes zuvor definierte System abgeleitet um wiederum die besten verfügbaren Komponenten auszuwählen, z.B. Lichtmaschine mit verbessertem Wirkungsgrad, kostenoptimierte Supercaps, verbesserte Bleibatterie oder Li-Ion Batterie als Ersatz für die Bleibatterie. Diese Analyse wird zeigen, dass der Lösungsraum vielschichtig ist und dass nur eine systematische Methodik die Auswahl des besten Konzeptes für jedes Anwendungs- und Anforderungsszenario ermöglicht. Schlussendlich wird dargestellt, dass mehr als ein Bordnetzkonzept erforderlich ist um alle verschiedenen Anforderungen erfüllen zu können, insbesondere durch die vielfältige Anforderungen und Bedürfnisse der verschiedenen Ford Fahrzeugplattformen weltweit. 1 Introduction Since the introduction of electric lighting systems and electric starter motors into vehicles more than a hundred years ago, the electric power supply system has been playing a significant role in automotive technology. With the increase of electric supplied features (e.g. wipers, window lifters, etc.) and the introduction of electronically controlled components, its robustness and reliability became even more critical to the vehicle. The continuously increasing amount of new features requiring electric power supply amplifies this fact even more. Although the power supply functionality is not directly perceivable by the customer, it can cause severe customer dissatisfaction if it is not sized correctly or not working properly. This can be seen by assessing the breakdown statistic grouped by the root cause of the breakdown. As an example for this evaluation Figure 1 shows the breakdown statistic for Germany compiled by the ADAC. 258 <?page no="273"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Figure 1: ADAC breakdown statistics for Germany 2014 [1] Figure 1 shows that 46% of all breakdowns are caused by the electrical system which includes the power supply system and its components. On the one hand the electric power supply system is a source of customer dissatisfaction. On the other hand, the power supply system is the enabler for new features in the vehicle that enhance the main attributes of the vehicle like fuel economy, interior comfort, drivability, etc. By that the power supply system is inevitable for generating customer satisfaction. This paper will outline the vehicle to system requirements for future power supply systems in a first step, illustrate potential concepts and solutions in the second step and eventually discuss a method how to select the best system. 2 Generic power supply requirements Nowadays power supply systems have to serve a long list of vehicle requirements. First of all, the basic function of supplying all loads in the vehicle with sufficient electric power under all conditions is still the prime requirement for a power supply system. New loads either introduced for new features or due to electrification of mechanic auxiliaries/ actuators in combination with the existing feature content of the vehicle are defining these requirements. The need to reduce CO 2 -emissions considering weight, package and cost constraints are further sources for power supply requirements. This chapter gives an overview of the relevant vehicle requirements and describes how to translate them into generic power supply requirements. 259 <?page no="274"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems 2.1 Electrical power demand The increasing customer demand for more comfort in today’s vehicles is one major driver for the increase of electrical loads. Examples for these comfort driven features are climate controlled seats, heated screens, enhanced entertainment systems and driver assistant systems as adaptive cruise control, lane keeping aid etc. Figure 2 shows the power demand increase by those comfort features for a small, a mid-size and a premium vehicle in a city drive. The difference in the power demand between base loads - i.e. powertrain loads, ECUs, etc. - and all customer comfort features activated can be up to 410 %. Furthermore the difference between a low equipped small car and a high equipped premium car becomes obvious. Figure 2: Power demand increase by comfort features In addition to the passenger comfort driven features, more and more features which affect vehicle dynamics and ride comfort are introduced or existing features are electrified. These chassis features can potentially include systems like electric power assisted steering (EPS), electric anti-roll control (ARC) and active rear axle kinematic (ARK) among others [2], [3]. These systems impose an additional increase of the electrical demand on the vehicle, especially showing high peak powers of up to 1.8 kW, see also Figure 3. Figure 3: Peak power demand of chassis features [2], [3] Further drivers for increasing electrical demand are the electrification of existing components to increase fuel economy and the addition of electrical features to inwinter summer Base loads Comfort loads +110% +260% +410% Small car Midsize car Premium car +50% +60% +140% Small car Midsize car Premium car EPS ARC ARK 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 260 <?page no="275"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems crease drivability and reduce emissions. Examples for such systems are the electrified supercharger, electrified air conditioning compressor, or the electrically heated catalyst. An electrified supercharger helps to improve low end torque and emissions, but can result in an electrical peak power demand of up to 7 kW [4]. Heated catalysts will also reduce emissions and will have a peak power demand of up to 4 kW [5]. Electrified air conditioning compressor motors can reach a power demand of 5.5 kW [6]. The upcoming autonomous vehicles will drive power demand even further, as they need additional sensors and excessive computing power, as well as having strong requirements with regards to the availability of the power supply system. In order to assess the power demand of future vehicles an approach can be used, which in a first step creates feature bundles to determine the electrical loads. These feature bundles can then be assessed in terms of average power demand and transient power demand for various drive situations and temperature conditions. This electric characterization of the feature bundles enables a comparison with the power capabilities of different power supply systems. Figure 4 shows the rising average and transient power demand when adding comfort, chassis and powertrain electrical features, and compares these with the capability of a standard 12V power supply system. Figure 4: Average and transient power demand for different feature bundles It clearly shows that the power demand exceeds the capability of the standard power supply system, which would result in too low and fluctuating voltage in the system. Furthermore, the resulting currents would exceed the limits of wiring and connectors. 2.2 CO 2 emissions and fuel economy The risk of a severe global warming due to the greenhouse effect caused by mankind is putting pressure on all greenhouse gas producing industries. As a consequence of that Ford has committed to reduce the CO 2 emissions both of the production sites and its products to prevent or reduce the potential for environmental, economic and social harm due to climate change [7]. Globally the automobile industry is facing a Transient power demand Average power demand Comfort features Chassis features Powertrain features Conventional 12V power supply system 261 <?page no="276"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems continuously reduction of the fleet CO 2 emission targets. This can be seen by assessing the trend line of the global fleet CO 2 targets as illustrated in Figure 5. Figure 5: Light-duty vehicle CO 2 emission standard comparison charts [8] Figure 5 shows that the global CO 2 regulations are becoming much more stringent than ever before and are converging with an average rate of change over the next 10 years of -4% annually. The European legislation is right now dictating the most challenging limit of 95 g/ km for 2020. In addition many countries have introduced CO 2 based taxes and taxation incentives for low- CO 2 vehicles to make these vehicles more attractive to the customer. Furthermore the fuel economy of a vehicle is still an important purchase decision criterion for the customer. There are different solutions available to improve the CO 2 -emissions and the fuel economy of the vehicle. Besides vehicles measures like weight and aerodynamic drag reduction, which have an influence on the driving resistance and hence on the power demand of the powertrain, the improvement of the powertrain efficiency is another important measure to increase the vehicle fuel economy. Typical powertrain functions to improve the powertrain efficiency are engine stop/ start at different levels (at standstill, low speed and stop/ start coasting), recuperation of brake energy, torque assist and pure electric drive. These functions can be mapped against different hybrid electric vehicle types, see Figure 6. This plot shows that the low voltage HEV systems, i.e. Micro and Mild HEV, are enabler for fuel economy functionality. The micro HEV on 12V is limited to engine stop/ start and recuperation, but the 48V system can deliver similar functionality as a Full HEV even though with a lower performance level. 262 <?page no="277"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Figure 6: HEV types vs. FE functions Based on the vehicle fuel economy functions and requirements the corresponding power supply requirements can be derived. These include engine stop/ start and recuperation functionality. Figure 7: Energy available for recuperation during braking based on the EUROFOT dataset [9] This charge power requirement of the recuperation functionality needs to be well balanced with the actual vehicle usage of the customer. The assessment of real driving pattern based on the EuroFOT dataset for instance shows that a regen power level of ~ 15 kW at the wheels is sufficient to cover 50% of the available recuperation energy, see Figure 7. Voltage level Engine stop/ start Recuperation Torque assist Electric drive Conventional powertrain 12V no no no no Micro HEV 12V low low low no Mild HEV 48V medium medium medium low Full HEV > 200V high high high high 263 <?page no="278"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Besides the main fuel economy functions and requirements described above the power supply system can also improve the fuel economy by enabling electrification of mechanic components if these electrified components are more efficient compared to their mechanical variant or can be controlled on demand. 2.3 Package, weight and cost requirements Power supply components have a significant impact on the vehicle’s package concept. Today’s standard power supply components, (i.e. alternator and Lead-Acid battery) are packaged in the engine compartment by most mass manufacturers, whereas many premium OEMs tend to accommodate batteries in the rear of the vehicle. Introducing new components like additional Lead-Acid or Lithium batteries could require this package location change also for mass manufacturer, as for example moving batteries to the trunk of the vehicle. This needs to be considered in the early platform design to avoid late changes and as a consequence large investments. A further aspect for power supply components is the increasing demand to reduce the vehicle’s weight as a measure to improve the fuel economy of the vehicle, see chapter 2.2. Therefore alternative solutions for existing components are investigated, e.g. replacing the Lead-Acid starter battery with Lithium batteries. Adding further components to increase the power capability of the system requires a well-balanced trade-off with the weight increase. Power supply systems should have a high commonality in the fleet of an OEM, and even better across the industry. This helps to increase units and hence reduces both the unit costs of components and the complexity in development and assembly logistics. Therefore OEMs worldwide use components with a 12V specification, in commercial vehicles 24V components are also wide spread. Introducing 48V components due to the increasing power demand could increase the number of variants for one component and must therefore be well considered. 3 Power supply topologies This chapter describes a solution space for power supply topologies to fulfill the requirements described in chapter 2. All power supply topologies will contain the main elements like an energy storage device, a generator and a starter device. The starter is not subject of the following discussion. To create a minimum structure the topologies will be sorted in three groups. The first group will contain solutions based on one battery. The second group of topologies will have a second energy storage device. All solutions of this group are still 12V components. The voltage range is extended in the third group and contains also solutions with 48V. 3.1 Single battery topologies Single battery power supply topologies contain one battery and one or more generators. The battery fulfills a role to meet requirements during key off, transient load operation, cranking or re-cranking the combustion engine and all power supply opera- 264 <?page no="279"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems tion modes where the combustion engine is not running and a power conversion via the generator to electrical power is not possible. On the load side it can be distinguished between the new high power loads with a high current consumption and a potential transient nature and the conventional loads that are already in use. Examples of these loads were described in chapter 2. Figure 8: Single-Battery standard topology The battery technology for this topology is traditionally Lead Acid. Lithium batteries instead of Lead Acid batteries are optional but the technical feasibility is not verified for all operating conditions yet. Super capacitors are not an option here due to their limited energy storage capacity. The majority of those single batteries are packaged in the engine compartment, especially for mass market manufacturers. Moving the battery to a different location in the vehicle is possible but requires extra wiring and by that significantly impacts on cost and weight. A variety of 12V engine mounted generator technologies can be used in this topology, e.g. conventional generators, high-efficiency alternator or belt driven starter generators. Those technologies will be subject of further optimization in future, in particular with regard to their power output capabilities. It can be assumed that the generator delivers the average power from the examples of chapter 2, but limited transient power. The dynamic limitation of the generator is mainly subject of powertrain limitations that can differ significantly between OEMs and / or powertrains. The layout of the battery is in general driven by their energy storage capability and the transient load support it can deliver. In case the average power defines the limit of the power supply system, a second generator can be added. However, package constraints of passenger cars usually limit the feasibility of this option to commercial vehicle applications. 3.2 Dual storage topologies In dual storage topologies the energy storage devices are all operating on 12V level. The simplest extension is a second Lead Acid battery, see Figure 9. The size of this battery is depending on the needs of the individual vehicle. Also the package of the 265 <?page no="280"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems battery is not defined and can be elsewhere in the vehicle - with the known impact to wiring, weight and cost. All dual battery topologies can contain a switching device that enables further features and functions. This switch is not shown in the figures below. Figure 9: Dual battery topology One of the main limitations of Lead Acid batteries is their poor charge acceptance under certain conditions [10]. This can lead to selecting other advanced energy storage solutions to reach the target values dictated e.g. by recuperation requirements. The solution space here contains Nickel Metal Hydride, Lithium or any other solution that allows a parallel operation to the primary energy storage device. High power loads can be either directly connected to both storage devices or can be plugged to one storage device only under certain operating conditions creating a subnet by use of an additional switch. When creating an isolated 12V subnet, a DCDC converter can be added to charge the second energy storage system, see Figure 10. The high-power loads will then be moved to the subnet in order to ensure a high voltage quality level for all base loads. Figure 10: Single battery with 12V subnet Super caps as the second energy storage device are one of the possible solutions for this kind of topologies, because their characteristic is a good match to the use cases and requirements imposed by the high power loads. 266 <?page no="281"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems 3.3 Dual voltage topologies Extending the power supply topologies with a higher voltage level than 12V offers some benefits. The same or higher power can be provided at lower current leading to reduced cable diameters and by that to reduced weight. Today it is discussed to transfer the generator, an energy storage device and certain actuators to the 48V bus. Since the conventional loads and some traditional functions like cold crank are still remaining on 12V, a DCDC converter is required for transferring power from the 48V bus to the 12V bus. The first potential 48V topology is a mild hybrid 48V system. No load is connected to the 48V bus. The Integrated Starter Generator and the 48V battery are mainly used for hybridizing the powertrain. Main subject of such a topology is fuel economy. The layout of the components is related to this operation. The DCDC converter and the 12V energy storage system are used to cover the requirements of the 12V loads. Figure 11: 48V Mild hybrid topology Moving loads to 48V will create a blend of a hybrid system and a power supply system. The layout of the components needs to be subject of a tradeoff due to new requirements. The operation conditions of the loads need to be incorporated into the system design. One example can be the change of the temperature requirements of the energy storage device. Most common technology for the energy storage device is Lithium, although Lead Acid or other technologies can be used as well - with the known limitations. Figure 12: 48V power supply topology 267 <?page no="282"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems The 48V hybrid system systems can be designed in different ways. In P0 configuration, the generator is mounted directly to the combustion engine. The operation conditions are comparable to the 12V generator. Moving the generator to P1, P2 or P3 positions will offer new operation modes like electrical driving but shrinking the power supply capability at the same time since a running combustion engine guarantees no longer a generator operation. The robustness of the power supply has to be verified carefully under those conditions. Like 12V topologies, 48V topologies can be extended by a subnet with its own energy storage device, see Figure 13. Figure 13: Single battery with 48V sub net Either super caps or batteries can be used here. The benefits and challenges are comparable to the 12V subnet. The DCDC converter needs to be able to cover the average power demand of the subnet loads. The energy storage device needs to cover transient loads and potentially accept recuperation power from high power loads throughout the intended temperature range. 4 Concept selection The chapter before showed that the solution space is complex and a systematic approach is needed to identify the best solution for each requirement scenario. To accomplish that, all identified potential design concepts will be compared against the same requirements and rated for each of the requirements. In a first step the electrical requirements are used to rank the design concepts. As already shown in chapter 2 the electrical requirements derived from the feature content of the vehicles are defining a wide range of both the average and transient power demand. In addition to the demand the system capability of the concepts can now be illustrated in the same plot. Figure 14 shows the average and transient power demand derived from the vehicle requirements for different future vehicle scenarios (small car, mid-size car and premium car). The capabilities of the power supply concepts represented by rectangles, describe the power limits for average and transient power. 268 <?page no="283"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems The plot shows that even small cars can have a feature content which cannot be supplied by a standard 12V topology. It also illustrates that increased feature content grows power demand in both dimension, on the average power and the transient power axis. All scenarios can be covered by the 48V power supply topology but 12V dual battery systems using PbA and Li-Ion topology is able to cover a major part of the scenarios. Figure 14: Electric supply requirements vs. concepts In addition to the electrical requirements all other requirements, as described in chapter 2, are then used to conduct the final assessment with the help of a concept selection matrix. In this matrix the potential design concepts can be found as row items and the requirements as line items. The requirements are used as decision criteria for each of the concepts and the total rating of all criteria will indicate which concept offers the best value. An example for this concept selection matrix is shown in Figure 15. Different tools are used to assess the criteria for each concept. A power supply simulation tool is used to determine if a concept can meet the electric power capability requirements. This simulation tool is build up as a modular toolset to be able to cover different topologies and can evaluate the voltage response of the different topologies to a defined load trace. Furthermore another simulation tool is used to analyze the fuel economy benefit of each concept in different cycles. For the cost and package aspect standard Ford tools on the basis of first estimates are used. All tools are fed with component data from different sources (test bench measurements, supplier feedback, etc.) and therefore the quality of the results is highly dependent on the maturity and accuracy of these data sets. Transient power Small car Single battery topologies Dual voltage topologies Dual storage topologies Premium car Mid-size car 269 <?page no="284"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems Figure 15: Concept selection matrix 5 Conclusions The analysis presented in this paper shows that more than one power supply system topology is needed to cover all different requirement scenarios and a systematic assessment is needed to identify the best solution for each requirement scenario. This assessment can only be done by the OEM since it needs to balance different vehicle level requirements with each other. The standard single battery topology represents the baseline technology for a wide range of vehicle applications. It still offers optimization potential like improved Lead- Acid battery performance, enhanced alternator technologies and refined power/ energy management, to increase this application range. For small and mide-size car scenarios with increased electric performance requirements, the ‘Dual battery’topology with a second Lithium battery appears to be a promising solution. It fulfills medium electric requirements combined with a notable fuel economy benefit at manageable cost, package and weight impact. The electric performance requirements of premium cars driven by increased feature content and recuperation needs can be fulfilled by a 48 V power supply topology. The increased performance needs to be balanced with the significant cost penalty and the package/ weight impact of this technology. It can be concluded that a diverse product portfolio requires a modular building kit for the power supply system to meet all future requirements on the one hand but also to reduce the complexity to a reasonable level. The essential elements of the building kit identified as a result of this assessment are the ‘48V power supply’-topology and ‘Dual battery PbA + LiIon’-topology along with the standard single battery topology. Single battery standard topology Dual alternator Dual battery PbA + LiIon Single battery with SC Extension Isolated 48V with SC 48V Mild Hybrid 48V Power Supply Electric power capability 0 + + + ++ + ++ Fuel economy 0 0 + 0 0 ++ ++ Cost 0 - - - - -- -- Weight 0 - - - - -- -- Package 0 -- - - - - - Single battery topologies Dual storage topologies Dual voltage 270 <?page no="285"?> 3A.1 Requirements, challenges and design concepts for future electrical power supply systems References [1] ADAC Pannenstatistik 2014 [2] M. Kraus: Fahrwerksysteme - Schaeffler kann mehr als Lager, Schaeffler Kolloquium, Baden-Baden, 2010 [3] H. Kronhardt, J. Merz, K. Auns, E. Kübler: Potentiale zur Energieeinsparung und CO 2 -Reduzeirung von hydraulischen Lenksystemen, 19. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik 2010 [4] H. Paffrath, F. Seifert, S. Dewenter, B. Herrmann: The Electrical Air Charger Implemented in a Multi Stage Charging System - Technical Challenges and Application of the eAC. 24, Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik, 2015 [5] T. Knorr, D. Ellmer, O. Maiwald, A. Schatz, R. Brück: The Electric Heatable Catalyst - An Efficient Measure for Emission Optimization in Mild Hybrid Vehicle Operation Strategies, 24. Aachener Kolloquium Fahrzeug- und Motorentechnik 2015 [6] T. Steinmetz: Investigation of electric driven air conditioning compressors for vehicles with a 48 V-electrical power supply system, 2 nd International Conference Automotive 48V Power Supply Systems, Düsseldorf, 2014 [7] Sustainability Report 2014/ 15, Ford homepage, http: / / corporate.ford.com/ microsites/ sustainability-report-2014-15/ index.html, April 2016 [8] ICCT: Global LDV CO2 emission standard comparison charts, ICCT homepage, March, 2016 [9] D. Kok: Power of Choice: The Role of Hybrid Vehicle Technology in Meeting Customer Expectations, SAE 2013 Electronic Systems for Vehicle Propulsion and Intelligent Vehicle Systems Symposium, September 17, 2013 [10] E. Spijker, E. Karden: Energy storage devices for 14V Micro-Hybrid Applications - Today and Tomorrow, Elektrik/ Elektronik in Hybrid- und Elektrofahrzeugen und elektrisches Energiemanagement IV, Expert Verlag, 2013 271 <?page no="286"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen 12+12V and 12+48V: a modular approach for components and electric architectures Olivier Coppin Abstract The powertrain industry is now driven by regulations on emissions and CO 2 with challenging targets for 2020-2025 timeframe. Despite huge progresses still expected on Internal Combustion Engines, there is no chance to reach the global targets without several levels of hybridization, which allows first energy recovery from braking. Among the various hybridization levels, the 12+12 volts affordable architecture represents the basic architecture allowing the benefits of hybridization, thanks to the energy recovery during braking. The 12+12volts electrical architecture is based on two batteries which are supplied or could supply electric power in 12V voltage. The 12+48V electrical architecture is an easy way to enhance 12+12V functionalities and enter deeper the hybrid application field. With the extended power field offered by 48V components, more vehicle segments and applications can get more benefits at a still limited over cost. As basic hybrid functionalities and electrical architecture topology are quite similar between 12+12V and 12+48V systems, a modular approach can be done. This approach can also help to lower the cost of the systems integration in the vehicle which can be a significant part of the total system application cost. This can thus contribute to a large application field for mild hybrid systems and by the way contribute to a higher vehicle fleet CO 2 reduction. The first hybrid function, energy recovery and first boost level can be easily done by belt machines such as Valeo iStars for 12V applications or iBSG for 48V ones. The electric machine has then to be associated to a dedicated storage battery. This dual battery architecture is the gateway to complementary functions requiring safety constraints, as coasting, higher stop and start activation speed or high current devices such as electric supercharger. We will illustrate how the electrical board net can be defined for 12+12V applications and how complementary functions can be added in a modular way. The similar topology of the 12+48V architecture will then be showed. 272 <?page no="287"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen Then we show how the different hybridization architectures can be addressed to a modular building bloc structure for components. This last level of modularity is an additional lever to lower the hybridization cost. Combining the electrical board net modular predisposition and the field of 48V hybridization would pave the ways to access further CO 2 emission reduction with the best cost ratio. Kurzfassung Für 2020-2025 wurden ehrgeizige CO 2 -Emissions-Zielwerte festgelegt, die den Sektor der Antriebsstrangtechnik vor eine Herausforderung stellen. Obwohl im Bereich der Verbrennungsmotoren noch einschneidende Fortschritte zu erwarten sind, besteht keine Chance, die globalen Zielsetzungen ohne den Rückgriff auf mehrere Hybridisierungsstufen zu erreichen, die mit Bremsenergie-Rückgewinnung einhergehen. Hier erweist sich die kostengünstige 12+12 Volt-Architektur als Basisarchitektur, die dank der Rückgewinnung von Bremsenergie die Vorteile der Hybridisierung bietet. Die 12+12 V-Architektur beruht auf zwei Batterien, die mit 12 V-Spannung versorgt werden oder 12 V-Spannung bereitstellen können. Die 12+48 V-Architektur bietet wiederum eine einfache Lösung, um die 12+12 V- Funktionen zu optimieren und weiter in das Feld der Hybridanwendungen vorzudringen. Dank des größeren Leistungspotenzials von 48 V-Komponenten können mehr Vorzüge für weitere Fahrzeugsegmente und Applikationen zu einem begrenzten Mehrpreis angeboten werden. Da die grundlegenden Hybridfunktionen und die Topologie der elektrischen Architektur bei dem 12+12 V- und dem 12+48 V-System sehr ähnlich sind, ist ein modularer Ansatz möglich. Zudem reduziert ein solcher Ansatz die Kosten der Integration der Systeme in das Fahrzeug, die oft einen erheblichen Anteil der Systemapplikationskosten ausmachen. So eröffnet sich ein breites Anwendungsfeld für Mild-Hybrid- Systeme, abgesehen von der möglichen Reduktion des CO 2 -Ausstoßes der Fahrzeuge. Die erste Hybridfunktion, die Energierückgewinnung und das erste Niveau des Boosteffekts, kann leicht durch riemengetriebene Maschinen wie Valeo iStars für 12 V-Applikationen oder iBSG für 48 V-Applikationen realisiert werden. Dann muss die Elektromaschine mit einer speziellen Speicherbatterie verbunden werden. Diese auf zwei Batterien basierende Architektur ermöglicht zusätzliche Funktionen mit besonderen Sicherheitsanforderungen wie z.B. Coasting, höhere Stopp-und-Start- Aktivationsgeschwindigkeit oder Hochstromvorrichtungen wie den Superlader. Wir werden veranschaulichen, wie das elektrische Bordnetz für 12+12 V- Applikationen ausgelegt werden kann und wie zusätzliche Funktionen modular integriert werden können. Anschließend werden wir die ähnliche Topologie der 12+48 V- Architektur präsentieren. Schließlich werden wir aufzeigen, wie die verschiedenen Hybridisierungsarchitekturen in einer modularen Baukastenstruktur für Komponenten realisiert werden können. Diese letzte Modularitätsstufe ist ein zusätzliches Mittel zur Senkung der Hybridisie- 273 <?page no="288"?> 3A.2 rungsko Potenz tion de 1 In CO 2 re As the hybrid tion. Ba entry le used to ed to fu togethe ture, an 2 D 2.1 R It is we over th technic a certa jection 12+12V un osten. Die zial der 48 r CO 2 -Emi ntroducti eduction at requireme systems c ased on ex evel segm o enhance ull hybrid s er with the nd the simi Drivers fo Regulation ell known he world. T cal approac ain degree of CO 2 reg d 12+48V: e e Kombinat V-Hybridis ssionen m ion the right c ents of eac can contrib xtended st ents. It the the potent systems. N evolution ilarities bet or electri s that CO 2 r The target ches and s of electrif gulations a Figu ein modularer tion der M sierung erö mit optimale cost is one ch car segm bute to the top and sta en goes o tial of 48V New board of the ele tween the fication regulations t for 2015 solutions, b ication / hy and the ma ure 1: Proje r Ansatz für odularität öffnet neue em Kostene of the ma ment vary, reduction art, these s on to exam systems a d net oppo ectric board 12V+12V s are beco has alrea but the nex ybridizatio ain technolo ection of C Komponeten des elektr e Perspekt -Nutzen-Ve ain challen this paper in CO 2 em systems o mine how 4 and how th ortunities p d net, base and 12V/ 4 oming mor ady been d xt steps ar n mandato ogical drive CO 2 regulat n und elektris ischen Bo tiven für d erhältnis. nges of the r sets out h missions a ffer real hy 48V system he road ma provided by ed on dua 48V board n re and mo demonstra re more de ory. Fig 1 ers. tions sche Archite ordnetzes m ie weitere e upcoming how 12V a and fuel co ybrid funct ms power ap can be y 48V are al battery a net archite ore challen ated using emanding, represents kturen mit dem Redukg years. and 48V onsumptions on can be extendshown, architecectures. nging all classic making s a pro- 274 <?page no="289"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen At the same time, the benchmark drive cycle is changing in many countries. In Europe, NEDC will be replaced by WLTP. The new cycle impacts the cost-benefit ratio of hybridization on both existing and new functions. A key change impacting these functions is the significantly reduced stop phases in the WLTP cycle, leading to a visibly lower CO 2 benefit currently available with the stop and start function, and the increasing value placed on new functions such as energy regeneration and coasting. 2.2 Cost A well known impediment to consumer acceptance of major powertrain hybridization is the cost of the system. Cost is also a main driver in system design, as is the alignment of technological solutions with vehicle platforms and the customer base. However, CO 2 pressure and cost constraints vary according to application. In general, the premium car segment has a higher CO 2 reduction target, and the cost of a hybrid system is more acceptable due to the higher cost of the car. Conversely, in smaller cars, cost is more important as customers cannot afford an expensive system. For these car segments, the CO 2 target is lower, mainly because these cars are smaller and lighter. For these applications, typically A/ B segments, 12V micro hybrid systems are the most affordable solutions compatible with CO 2 targets. The CO 2 reduction targets are higher in intermediate car segments (typically C/ D segments) than in smaller vehicles. With the system cost being such a major factor, these segments will be those which will provide a window on first usage of the enhanced 48V network. The system cost results from two main factors: the cost of the system components themselves and the cost of the vehicle integration. For the component part, the main cost effect comes from the battery. For systems requiring a certain power level and a high energy flow in a quite short time, the battery requires more efficient storage technologies as NiMH or Li. These technologies are quite expensive compared to the other system components. As the battery tension is directly linked to the number of cells, the battery cost is also linked to the tension. In this way, reducing the system tension is one way to limit the system cost. Figure 2 illustrates powertrain cost positioning for 12V, 48V and high voltage systems. The vehicle integration cost results from the impact of the hybridization system on the baseline powertrain and of the geometrical and functional integration. The impact on the powertrain is linked to the hybrid architecture. To insert the electrical machine in the powertrain between engine and gearbox (P2 architecture), in the gearbox (P3) or in the driveline (P4) requires deep and costly powertrain components modifications. Belt electric machines (P1 architecture) are in a first time a cheaper way to integrate the electric machine. On the other hand, the belt is then the power link to the power train and limits the maximum usable power for the system. 275 <?page no="290"?> 3A.2 The oth of the b (electro some f Then w tem: th the opt 3 H 3.1 Fr The firs This lev quires s There i when t through High sp the sto as soo release automa 12+12V un her compo battery ca onics, wirin unctional a we quite un he right siz timal CO 2 / c Hybrid fu rom Stop st hybrid le vel implies some com is the som the vehicle h complem peed Exte p and star n as poss e the clutc ated gear b d 12+48V: e Fi onents hav n be an is ng, cooling aspects (i.e nderstand zing of eac cost ratio o nctions & Start to evel consi s a first ba mfort aspec me interest e is movin mentary fun nd Stop & rt by antici sible each ch pedal (f box). ein modularer igure 2: Sy ve also to ssue and a g) require a e EMC). the main c ch compon on each ap o Extended sts in stop ttery mana ts for the d to stop en ng. This is nctions as E Start: Thi pating turn time the d or a manu r Ansatz für ystem cost be integra an importa also some challenges nent and th pplication. d Stop & S pping the e agement to driver (time ngine when s a way to Extended S s function ning the en driver puts ual transm Komponeten t compariso ated. Here nt cost dri geometric s regarding he right po Start and C engine wh o ensure th e to restart n engine to o enlarge Stop and S aims to e ngine off. T s the gear ission), or n und elektris on again, the ver. The o cal space i g the choic ower/ functi Coasting hen the ve he next en , NVH, …) orque is no fuel consu Start and C nlarge the The engin box in ne press the sche Archite e geometri other comp in the vehi ce of a hyb ionalities t hicle is im ngine start ). ot requeste umption re Coasting. CO 2 redu e is then s utral posit e brake pe kturen cal size ponents icle and brid syso reach mmobile. and reed even eduction uction of stopped ion and edal (for 276 <?page no="291"?> 3A.2 Coastin opening a freew stop th ten in r even m ber of coastin challen function achieve cles. A a bette gine st provide huge a Valeo s These quirem speed t to have (ESP, from vo fed, en cases, tion on 3.2 E This fu kinetic energy hybrid s in comp 12+12V un ng: This fu g the drive wheeling si e engine t real life dri motorway). engine re ng, the num nging for r ns. Valeo h e this num As belt e-m er vibration tarting time e torque fo advantage starter and functional ents. Thes than the co e first two EPS, ECU oltage drop ngine crank it is also a the board nergy rec unction is i energy no y to be rec systems to ponents, w d 12+48V: e nction is a e line as so ituation wit to maximiz iving situat The numb estarts. Th mber of res einforced has demon ber of stop achines ca and noise e is shorte r traction i for the ch d belt starte Figure 3: V ities requi se function ommon sto different p U, and TC p off in all king, any h asked that net (high overy n the DNA ormally los overed is o be used. wiring and c ein modularer an extensio oon as no thout any ze the CO 2 tions. This ber of engi is is highe starts in life starters co nstrated th p and star an also pro e behavior er with this n a shorte hange of m er-generato Valeo start re also du ns are thos op and sta power sou U). It is a driving sit high curren comfort fu lamps, rad A of all hy st while br less than The powe connection r Ansatz für on of the ex engine tor powertrain 2 impact. T s occurs on ne stops h er than in etime is hig omponents hat belt e-m cycle for c ocure quic r at each s s kind of m r time than mind situa ors (iStars ter, iStars ual battery se consist art (more th rces to fee lso require tuations: e nt consum nctions are dio …). ybridization raking or d in heavy c er recovery ns. On 12V Komponeten xtended st rque is req n drags. In This functio n every kin has a direc current s gher than s used in machines h coasting w cker and sm start of the machines. n with a cla tions and 12V and i & iBSG co y architectu ing in turn han 8km/ h ed the saf ed that the engine stop ming compo e not distu n systems. deceleratin cars, allow y potential w V systems, n und elektris top and sta uired. The n these cas on can be nd of drivin ct conseque stop and s 1 million. T some sto have much ith more th moother cr engine. In The engin assical star so for saf BSG 48V m omponents ure to cop ing off the ). In this si fety functio ese functio p and boar onent turne rbed by an The goal ng. On ligh ing lower will be limi peak pow sche Archite art and con e vehicle is ses, it is u activated ng (city, ro ence on th start functi This is par op and sta h more pote han 1,2 mi rank, they n addition, ne is thus rter. This is fety. Fig 3 machines) s pe with sa e engine a ituation it is ons and ac ons are pr rd net con ed on … I ny voltage is to reco hter vehic power 12v ited by the wer up to 6k kturen nsists in s then in useful to very ofoad and he numon. For rticularly rt cycle ential to llion cyprovide the enable to s also a 3 shows ). afety ret higher s asked ctuators rotected nsumers n some fluctuaover the les, the v microcurrent kW can 277 <?page no="292"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen be achieved. The primary objective after recovering the energy is to use it most effectively, at the highest efficiency. There are two main ways to re-use this energy: 1- Electrical load supplementation: feed the 12v electrical net board 2- Assist propulsion: provide power to the powertrain. 3.3 Supplement the electrical board net To directly feed the board net with the energy recovered is typically the most effective approach. It results in the least energy conversion, so the cumulative efficiency is the best. The kinetic energy is transformed in mechanical energy, then to electrical energy stored in electro-chemical device, before being converted back to electrical energy to feed the net board. All the energy provided this way has not been produced by the alternator, so the power taken from the engine to drive the alternator can be significantly reduced, or not required in some cases. 3.4 Propulsion assistance (“torque assist”) Another way to re-use the stored energy is to provide power to the powertrain. This power can consist in additional torque applied to the crankshaft by an electric motor through the FEAD. In this case, the electrical stored energy has to be transformed into mechanical energy by the electric motor. Thus, the torque required from the engine can be decreased. 3.5 Alternative hybrid boosting: electric supercharger An alternative way to provide torque to the crankshaft is to use the electrical energy to drive an electric supercharger which can rapidly increase the engine’s intake manifold pressure to provide instantaneous reserve torque, while also rapidly increasing the temperature of the exhaust gas. This rapid increase in exhaust enthalpy can be used to dramatically reduce the turbo lag in the conventional turbocharger. This additional reserve torque and rapid response can be used to redefine the turbocharger sizing, opening new system optimization possibilities, including downspeeding and downsizing actions to lower CO 2 . The specific engine power can then be increased to facilitate engine downsizing, while the additional low speed reserve torque from the electric supercharger can facilitate downspeeding. Furthermore the electrical energy utilized results in a coefficient of performance which is much higher than one in terms of power output at the crankshaft. For example, 2kW of electrical power consumed by the electric supercharger can provide up to 10kW mechanical power at the crankshaft at low engine speeds. Also as the electric supercharger is only used in transient driving phases at lower engine speeds, it can provide very effective utilization of the free energy provided from regeneration driving phases. Fig 4 illustrates the efficiency of Mechanical supercharger vs. electric one. Fig 5 illustrates the energy efficiency comparison between pure electrical boost and electric supercharger boost resulting in the same power level on the crankshaft. 278 <?page no="293"?> 3A.2 The ele downsi (includi 12+12V un Figur Figure 5 ectric supe zing and d ing new tu d 12+48V: e re 4: Electr 5: Electric ercharger downspeed urbo match ein modularer ric superch supercharg is then a ding. It is hing facilitie r Ansatz für harger effic rger boost real oppo now poss es) by ma Komponeten ciency vs. m efficiency v rtunity to e ible to enh naging all n und elektris mechanica vs. electric enhance C hance eng transient p sche Archite al one cal boost CO 2 reduc ine perform phases by kturen ctions of mances y electri- 279 <?page no="294"?> 3A.2 cal ove percha also a that ele 48V hy reductio cording through to defin 4 H Hybrid is place tion arc architec The ea belt ele modific some d disadva tric ma 12+12V un er boost. M rger. Man way to en ectric supe ybrid syste on field. F g to the de h pollutant ne a new a Hybrid ar architectu ed in the p chitectures cture is so asiest arch ectric mac cations whi disadvanta antage is t chine. The d 12+48V: e Managing t aging prec hance EG ercharger re ms. It can Figure 6 sh esired veh s reduction application Figure 6: chitectu res are us powertrain s classifica no mentio itecture fo chines. Th ich help to ages. First that in P1 e hybrid sy ein modularer the energy cisely the R function equires the then quite hows a ma icle compr n. Of cours typology. : Electric s re sually class kinematics ation limite oned). r low volta his architec limit the c the belt l architectur ystem effic r Ansatz für y recovery engine int ns and poll e same du e easily co apping of e romise fro rse all thes supercharg sified acco s. The fig 7 ed to low v ages mild h cture requ cost. But us imits the p re the eng ciency is th Komponeten provide fr take press lutants ma al battery omplete the electric su m pure fu se primary ger applicat ording to th 7 illustrates voltages a hybrid app uires the l sing the be power to a ine is neve hus limited n und elektris ree energy sure in all astery. We architectur ese system percharge n to drive functions tions field he place w s the wide applications plications is ess powe elt to transm around 10k er decoupl d because sche Archite y for electr driving ph can alrea re than 12+ ms to exte er applicati to CO 2 re can be co where the ely used hy s (the pow s the P1 o ertrain com mit the pow kW, but th led from th the energ kturen rical suhases is dy note +12V or end CO 2 ons aceduction ombined e-motor ybridizawer split one with mponent wer has he main he elecy trans- 280 <?page no="295"?> 3A.2 fers ha the eng only us electric P2, P3 the pow driving Becaus will be Accord age lev timize e user wo the e-m principl energy some 1 12+12V un ve always gine step. sed to mov c driving ph 3 and P4 a wer allowe can be ad se these a used as th ing to the vel), some either the e ould notice motor is, th le, the nea y is, with a 12V and 48 d 12+48V: e to deal wit In the sam ve the eng hases are n architecture ed by 48V ddressed. T rchitecture he next pow Figure 7: chosen hy hybrid fun energy ma e (ie. pure he more fe arest to the better glob 8V systems ein modularer th the eng me way, so ine. Thus, not interes es are bett V systems, The CO 2 re es imply m wertrain co : Hybridiza ybridization nction are o anagement electric dr easible is e wheel the bal efficien s, accordin r Ansatz für ine loses. ome electric in P1 arc sting from t ter placed all the hy eduction is ore power omponents ation archit n architect or not avai t of the pow riving). It is to apply t e e-motor i ncy. Fig 8 il ng to the h Komponeten Some reco cal energy hitecture, e the energy from the e ybrid funct s then high rtrain modif s generatio ecture clas ture and th lable. It m wertrain or s thus obv orque to t s, the mor llustrates t ybrid archi n und elektris overed ene y used to d even for 4 managem energy flow tions includ her than fo fications w ns will com ssification he power ( ay even be r the driving vious that t he drive li e importan he main hy itecture. sche Archite ergy is the drive the ve 8V system ment point o w efficienc ding pure or P1 appli we can gue me. (linked to t e worthles g function the more p ine. On th nt the rege ybrid funct kturen n lost in ehicle is ms, pure of view. cy. With electric cations. ess they the volts to opthe end powerful e same nerated tions for 281 <?page no="296"?> 3A.2 F 5 B Recove immed device are not tery im can be capabil For so board blower tance c to prote with the have a 12+12V un Figure 8: H Board net ering energ iately used capable o t able to st provement necessary lities. me applica can be iss drop off), cutoff dur ect the sen e right cur ll the elect d 12+48V: e Hybrid func t evolutio gy requires d in the sa of managin tore and to t consists i y to use N ations req sues. The or even s ring driving nsitive load rrent flow rical needs ein modularer ction availa ons requ s a storage ame propo ng an impo o deliver su in using AG iMH or Lith uiring imp y can ind afety prob g phases).T ds on the b acceptanc s assumed r Ansatz für ability acco uests e element, ortions. Th ortant ener uch an ene GM lead b hium batte ortant curr uce comfo lems (as e To be able board net, ce. The ch d to the low Komponeten ording hybr , because us, it is ne rgy flow. C ergy (cyclin attery. For eries which rent peaks ort inconve engine con e to manag we have f allenge of west cost. n und elektris ridization a usually thi ecessary t Classical le ng effect). A r more sev h have mor s, voltage eniences ( ntrol, ESP ge such cu first to use f the best sche Archite architecture is energy c to have a ead acid b A first step vere applica re power a drops on (as radio, or steering urrents nee e a storage compromi kturen e can’t be storage batteries p of batations it and flow the net light or g assiseds and e device se is to 282 <?page no="297"?> 3A.2 To ens net has current the par and the ing pha der to f illustrat This sw In som the boa and a q of the b flows. T The req tice tha associa DC/ DC board n 12+12V un sure the pro s to be isol t. That’s w rt of the bo e starter de ases, coup feed the le ted by Fig witch is ne e cases, li ard net, it c quite big L batteries a The safety quirements at the fund ating two s C as a gate net archite d 12+48V: e Figu otection of lated when hy a switc oard net in evice or ai pling the tw ead acid ba 9. ecessary or nked to the can worth t Li-Ion batte nd their int branch is s for 48V s damental t storage de eway betw cture. Fi ein modularer ure 9: 12+1 f the sensit n either the ch is install cluding the ir compres wo board n attery by t r not acco e balance to use the ery for the o ternal resis then natur systems ar topology o evices (ea ween the tw igure 10: 1 r Ansatz für 12V electric tive (and / e starter de led betwee e complem ssor. This s et branche he alterna rding to th of the curr classical L other one. stance cre rally secure re similar t of the boar ach one de wo branch 12V + 48V Komponeten cal archite or comfor evice or th en the clas mentary ba switch is p es in norm tor. This 1 he respecti rent needs Lead acid b In this ca ate a natu ed and the to the 12+ rd net arch edicated to hes. Fig 10 architectur n und elektris cture rt) loads, th e air comp ssical boar attery, the r piloted acco al or recov 2+12V ba ve batterie s of the diff battery for se, the nat ral separa e switch is t 12V ones. hitecture is o a specif 0 shows a re. sche Archite he classica pressor pu rd net bran recovery m ording to t very phase sic archite es charact ferent bran the safety tural voltag ation of the then usele . We can t s quite the fic voltage a typical 12 kturen al board lls peak nch and machine the drives in orecture is teristics. nches of y branch ge level current ess. hus noe same, ) and a 2V+48V 283 <?page no="298"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen In 48V applications, it can be useful to electrify some high power components on the 48V branch in order to reduce the current flows. The wiring can thus be smaller than in 12V applications and new functions can be addressed and managed by electrical power. The energy management associated to the power on demand control of these devices is then a complementary way to reduce power consumption and thus CO 2 emissions. 6 Dual battery architectures: a modular view The comparison of 12+12V board net architecture to the 12+48V one shows easily some communality. These two architectures contain two storage devices, each one dedicated to a specific role and a specific components nature. We can also notice that the basic topology of these architectures is the same: two electrical branches, two storage devices and a similar role repartition of each branch. In each case, a storage unit is dedicated to the high current or high power devices. This storage has to be able to feed these components and to be fed in energy regen mode. In common use, the high current demand is relatively short. We can also notice that a quite basic function set can be defined: - Stop & start and the associated device: starter or starter-generator - Regen device: high current alternator or dedicated e-machine To these basic functions, additional features can be added without deeply modifying the architecture: If a function requiring an electric supercharger is wanted (low RPM torque, over torque, EGR pump ...), this last can be simply added on the high current branch quite as a plug and play device (from an electrical architecture point of view). For 48V applications, some additional comfort devices or chassis control can also be added in the same way. In case of 48V devices requiring a clean feeding, a dedicated stabilizing device can be added, still in the same branch and without deep impact on the other devices on it (head lamps LED for example). In the 12+12V and 12+48V architectures, the second storage device is dedicated to feed the sensitive devices which do not stand voltage drop off. Once again, these devices are the same in both cases and can be added to the clean branch on demand. In the two cases, the two branches have to be linked and separated. They have to be linked to be able to feed the two batteries. They have to be isolated in case of high current demand to protect the sensitive loads of the clean branch. In 12+48V applications, the DC/ DC plays this connecting / isolating role. In basic 12+12V applications, this role is dedicated to a piloted switch. As already presented, some 12+12V applications require such a balance between the two battery characteristics that it is more convenient to place a quite big Li Ion battery in the high current branch. In such a case the switch can be taken off. The relative capacity, free tension level and nature of the batteries ensure then the de- 284 <?page no="299"?> 3A.2 sired cu current makes not imp We can two bra made a strateg two ten with 12 easy to and the electric same. This int as prof play fu 12V+48 12+12V un urrent flow t branch is then conc pacted by t n thus not anches ha at the sam y is simila nsion appl 2+12V sys o replace t e switch by cal architec teresting m fit to lower unctions b 8V world. F d 12+48V: e w and the r s mostly fe centrate the this curren tice that th ave the sa me place b ar. We can ications. I stems to o the genera y 48V equi cture of the modularity r the cost o built up a Fig 12 illus Figure 11 ein modularer relative iso eed by the e high cur t flow and he 12+12V ame assign by a switch n then pre s it then i ptimize co ator (or sta valent com e platform of the tens of systems nd the ar strates the 1: Function r Ansatz für olation of th e Li batte rent dema feed the c V and 12+4 nment. Th h or a DC dispose a imaginable ost and sy arter-gener mponents a is then ver sion level, s and integ rchitecture 48V branc ns and arch Komponeten he clean br ry. The in and on it. T lean branc 48V board e branch / DC. Final vehicle p e to have ystem cust rator), the and the sw ry similar a componen gration. Fig modulari ch modular hitecture m n und elektris ranch. In th ternal Li b The lead ac ch. net are s isolation a ly the man latform co some plat omer valu high curre witch by a D and can be nts and fun g 11 illustra ty betwee rity. modularity sche Archite his case, t battery res cid battery similarly bu and conne nagement ompatible w tform appl e. It is als ent branch DC/ DC. Th e defined to nctions can rates the p en 12V+12 kturen the high sistance y is thus uilt. The ection is energy with the ications so quite battery he basic o be the n be put lug and 2V and 285 <?page no="300"?> 3A.2 7 C In addi to desig It is the then be forms c Valeo h The me same b The mo and inv drivelin can be the diff For the power sign of design 13 illus high vo 12+12V un Compone tion to the gn the rang e basis eff e re used i can then be has based echanical b base for 12 odular buil verter topo ne. In the s designed ferent way e inverters module ad f the invert is used an strates the oltage e-mo d 12+48V: e Figure 1 ents mod e modular a ge of a com fect of a d n many va e used to l d the desig base of the 2V, 48V. ding of e-m ology can same mind with the s to wire th s, the gen dapted to e ter is quite nd only the main buil otors for P ein modularer 12: 48V ar dularity and plug a mponent w esign base ariants of a ower the c gn of belt e e e-machin motors is n be used d, low volt ame eleme e machine eral desig each voltag e similar fo e housing i ding block 1, P3 and r Ansatz für rchitecture and play b with a modu ed on plat a compone cost and th e-motors a nes rotors not limited for e-mac tage (unde entary buil es are take gn is made ge level an or every a is different k associati P4 hybrid Komponeten branch m uilding of s ular thinkin tforms. The ent. The we he develop and associ and stato to belt ma chines set er 60V) an lding block en into acc e compatib nd power. application. t for air or w ons to def architectu n und elektris odularity system fun ng in order e basis pla ell known c ment cost ated invert rs are thus achines. Th in gearbo nd high vo ks. The spe count in th ble with th As a resul The sam water/ oil co fine the ra res. sche Archite nctions, it i r to lower th atform bloc cost effect of a comp rters on pla s designed he same m oxes and ltage appl ecifications he general he differen lt, the gen me electron ooled vers ange of 12 kturen is worth he cost. cks can of platonent. atforms. d on the machine on rear ications s due to design. nt basic eral denic base sion. Fig V, 48V, 286 <?page no="301"?> 3A.2 12+12V und 12+48V: ein modularer Ansatz für Komponeten und elektrische Architekturen Fig 13: e-machines and inverter building blocks 8 Conclusion Hybridization is a necessity for CO 2 reduction. However, affordable cars require simpler and cheaper solutions. The extended 12V system (“micro-hybrid”) provides a high fuel efficiency / value ratio. The system, based on belt starter generators, dual batteries and electric clutches, supports most hybrid functions from stop and start to boosting, energy regeneration and coasting. To meet higher power requirements, the 48V system allows for additional fuel economy more powerful hybrid functions. The system efficiency can also be enhanced by applying P2/ P3 or P4 hybrid architectures. On 12V+12V and 48V applications, the electric supercharger can increase the CO 2 benefits in addition to fun to drive or pollutants improvement. A modular building of the components and of the electrical net board topology is a worth way to enhance .the cost advantage of low voltage systems. The platform effect on the components building is to lower the development, validation and industrial costs of key parts of each component. A modular building of the electrical board net architecture is one of the means to lower the vehicle integration cost of hybridization. This coast can be high because it is directly linked to the vehicle platform. We are here dealing with development, validation and industrialization of the car body itself which is an important part of the global vehicle cost. Emachines : Building Blocks Overview 12V 48V 300V Belt Belt Beltless Belt Beltless Hyb Arch (P1) (P1) (P3) Gearbox Motor (P4) Driveline Motor (P1) (P3) Gearbox Motor (P4) Driveline Motor Rotor Type 1 Type 1 Type 1 Type 2 Type 2 Type 2 Type 2 Type 2 Stator Type 1 Type 1 Type 2 Type 2 Type 2 Type 2 Type 3 Type 3 Power module Type 1 Type 2 Type 2 Type 2 Type2 Type 3 Type 3 Type 3 Inverter Type 1 air cooled Type 2 air cooled Type 2 Air/ water cooled Type 2 Oil cooled Type 2 Oil cooled Type 3 Air cooled Type 3 Oil cooled Type 3 Oil cooled 287 <?page no="302"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen Martin Jaiser Abstract The steadily increasing requirements for safety and functionality - by now people do not only talk about „fail safe“ but „fail functional“ - are also increasing the need for higher demands in energy supply. The wire harness is facing the challenge to keep up with these development. This article recommends the introduction of electronic, more intelligent fuse. Using this, it would not only be possible to reduce cost and weight of the wire harness but also make the function of the energy network easy to monitor and - in case of 48V boardnet - easy to detect arc firing and erasing of existing arcs. The semiconductor company ams now introduced a board level solution, to be offered to OEMs and Tier1s for testing purposes. In order to workout a most compending solution on chip level. This chip will contain mainly the control unit for external FET-switches combined with current measurement and fast switch off electronics. The comprehensive protection and functional safety need major attention. Kurzfassung Die immer höheren Anforderungen an Sicherheit und Funktionalität - inzwischen spricht man nicht mehr nur von „fail safe“ sondern von „fail functional“ - stellen auch immer höhere Anforderungen an die Sicherheit der Energieversorgung. Das Bordnetz steht vor großen Herausforderungen, mit dieser Entwicklung Schritt zu halten. Dieser Artikel schlägt die Einführung einer elektronischen, intelligenten Sicherung vor. Damit ließen sich nicht nur Kosten und Gewicht auf Bordnetzebene sparen, Funktionalitäten und Bedienerkomfort verbessern, sondern auch die Funktionalität des Bordnetzes real überwachbar machen und - im Falle von 48V Bordnetzen wichtig - auch Lichtbogenbildung überwachen und den ausgebildeten Lichtbogen löschen. Der Halbleiterhersteller ams hat nun auf Bordebene eine Lösung vorgestellt, die OEMs und Tier1s zu Testzwecken angeboten werden, damit eine möglichst umfassende Lösung auf Chipebene erarbeitet werden kann. Der Chip wird im Wesentlichen aus Ansteuer- und Kontrolleinheit für externe FET-Schalter mit Strommessung und schneller Abschaltelektronik bestehen. Dem umfassenden Schutz und der funktionalen Sicherheit muss dabei besonderes Augenmerk gelten. 288 <?page no="303"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen 1 Einleitung Quo vadis Absicherung im automobilen Bordnetz: Das Bordnetz im Kraftfahrzeug hat zwar in den letzten Jahren an Bedeutung gewonnen letztlich aber noch lange nicht die ihm eigentlich zustehende Aufmerksamkeit erreicht. Wir fahren mit immer mehr elektronischen Helferlein, inzwischen sind die ersten Fahrzeuge mit Segelmodus erhältlich - in naher Zukunft wollen alle namhaften Hersteller autonom oder zumindest teilautonom fahrende Fahrzeuge anbieten. Daneben wachsen Anzahl und Leistungsbedarf der elektronischen Komponenten weiter ungebremst an. Die Absicherung aber vertrauen wir einem Bauteil an, das schon unsere Vorväter verwendet haben - der Schmelzsicherung. Die Motivation dahinter ist einfach und klar: Schmelzsicherungen sind günstig, robust und bekannt. Daneben steigen Kostendruck und Notwendigkeit, leichte und sparsame Fahrzeuge anzubieten, zu hohe Flottenverbräuche ziehen drakonische Strafen nach sich. Künftige Bordnetze (48V) bringen neue - bislang unbekannte - Anforderungen mit sich, und Autonomes Fahren ist eigentlich ohne lückenlose Bordnetzüberwachung gar nicht möglich. Der vorliegende Artikel soll einen möglichen Weg aus diesem Dilemma aufzeigen. Elektronische Sicherungen sind nicht nur in der Lage, drastische Einsparungen bei Gewicht und Kosten zu bewirken, sie können Bordnetze wirklich überwachbar machen und helfen künftige Herausforderungen mit Hochvoltnetzen zu begegnen. 2 Motivation Thermische Sicherungen werden schon sehr lange eingesetzt, sie sind günstig, leidlich zuverlässig und einfach zu verstehen. Dagegen stehen eine Reihe Nachteile, die in der Vergangenheit nicht bedeutend genug erschienen um in Erwägung zu ziehen, sie im Fahrzeug zu ersetzen. Sie sind langsam, unkomfortabel und letztlich nicht systemfähig, da sie weder im Vorfeld getestet werden können noch eine einfache Möglichkeit bieten, ihren Zustand und den Grad ihrer Belastung anzuzeigen. Außerdem sind sie nicht rücksetzbar, was voraussetzt, dass sie gesammelt an einem einfach zugänglichen Ort unterzubringen sind. Nimmt man nun ein Fahrzeug wie den neuen 7er BMW aus 2015 mit mehr als 5km Kabel und 74l Bauraum, so erscheinen zusätzliche „Umwege“ um einen Sicherungskasten zu erreichen mehr als zweifelhaft. Vom zusätzlichen Komfort für den Anwender, der sich um Sicherungen nicht mehr zu kümmern muss, ganz zu schweigen. Die fehlende Diagnosefähigkeit von Sicherungen ist vor allem angesichts immer höherer Sicherheitsforderungen im Bordnetz ein echtes Problem, dem eigentlich nur mit noch mehr Redundanz beizukommen ist. Redundanz ist aber angesichts der immer schwerer werdenden Bordnetze sicherlich keine wünschenswerte Maßnahme und - wie wir noch sehen werden - auch nicht wirklich eine Lösung. An dieser Stelle soll auch noch erwähnt werden, dass eine „Fehlbedienung“ sprich Einsetzen einer ungeeigneten Sicherung durch den Anwender nicht auszuschließen ist, was im günstigen Fall einen Komfortverlust, im ungünstigen möglicherweise stark einbrechende Spannungslevel, die zu Funktionsbeeinträchtigungen im Bordnetz führen können, zur Folge hat. 289 <?page no="304"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen Zuletzt soll noch erwähnt werden, dass elektronische Sicherungen keinen Kostennachteil bedeuten müssen. Schmelzsicherungen sind langsam, sie altern und es ist nicht sehr genau vorauszusagen, bei welcher Stromstärke sie nach welcher Zeit auslösen. Die daraus notwendige Überdimensionierung des Kabelsatzes führt zu höherem Gewicht und damit höherem (Flotten-)verbrauch und höheren Kosten für Kupfer oder Aluminium. 3 Vorteile der elektronischen Sicherung Das elektrische Boardnetz durchläuft gerade eine Revolution. Die große Anzahl neuer Funktionen, die neuen Anforderungen für stabile, überwachbare Funktionen im Rahmen von autonomen Fahrfunktionen, die neue - höhere Spannung und last not least der immer höhere Druck, sparsame - also leichte - und günstige Fahrzeuge zu produzieren. Von daher soll dieses Kapitel all diese Anforderungen untersuchen und die intelligente elektronische Sicherung auf ihre Eignung hin überprüfen. 3.1 Sparsame und kostengünstige Fahrzeuge Sicherlich ist die Schmelzsicherung ein günstiges und wohl verstandenes Bauteil, das seit vielen Jahrzehnten im Auto verbaut wird. Betrachtet man aber die erste Bordnetzrevolution in den 90er Jahren des vorigen Jahrhunderts, dann fällt auf, dass diese Revolution an dieser Sicherung völlig spurlos vorbei gegangen ist. Hatte man vorher noch Funktionen im Fahrzeug wirklich geschaltet (z.B. Blinker oder Licht), d.h. Strom durch einen Schalter fließen lassen, der dann den eigentlichen Verbraucher geschaltet hat, so war der Druck, die rasant anwachsende Kupfermenge im Fahrzeug zu begrenzen, so groß, dass man sich auf Bussystem verlegte, die von kleinen Leitungen oder Sensoren über den Fahrerwunsch informiert wurden und diesen möglicherweise über mehrere Stationen an ein letztlich zuständiges Steuergerät übermittelten, das dann nur noch kurze Wege mit dicken Leitungen überbrücken musste. Die Sicherung blieb davon unbehelligt. So ist seit damals die Anzahl der Funktionen dramatisch gestiegen und hat diesen damals angestrebten Gewichtsvorteil längst wieder aufgezehrt. Inzwischen hat ein Mittelklassefahrzeug 2 oder mehr Kilometer Kabel verlegt mit einem Gewicht von 40 bis 50kg - eine leichtere Person fährt also immer mit. Kupferkosten von 30-40 Euro pro kg sollen dabei nicht unerwähnt bleiben. Die Alternative Aluminium ist zwar leichter und etwas günstiger, sie braucht aber mehr Bauraum, was ebenfalls zu Problemen beim Design des Fahrzeugs führt. Ein Beispiel soll zeigen, dass an vielen Stellen Überdimensionierungen gefordert - ja notwendig - sind, weil die eingebauten Sicherungen langsam und unflexibel sind. Es soll ein Schiebedach betrachtet werden. E soll so ausgelegt werden, dass selbst bei eingefrorener Dichtung, das Dach anfahren - also losgerissen - werden kann. Dieser Abreißstrom soll mit 30A angenommen werden. Die zugehörige Sicherung kann aber nicht zu 30A gewählt werden, da über die Lebensdauer eines Fahrzeugs eine Sicherung altert. Also müssen 20% zugegeben und 40A gewählt werden. Würde man eine eigentlich realistische 2,5mm² Leitung bei einer angenommenen maximalen Umgebungstemperatur von 70°C (auf die ein Bordnetz ausgelegt werden muss) die erwähnten 50ms mit 10fachem Nennstrom - also 400A - beaufschlagen, so würde die erlaubte Temperatur von 105°C deutlich überschritten - also muss die nächst dickere Leitung, in diesem Fall 4mm² gewählt werden (ein Quercheck im Tabellenbuch führt 290 <?page no="305"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen zum gleichen Ergebnis), das sind über 40% zusätzliches Gewicht. Rechnet man dieses Beispiel hoch auf viele andere Anwendungsfälle bei denen eine intelligente, anwendungsorientierte Sicherung (die nebenbei nicht altert) eine Überdimensionierung der Leitung verhindern hilft, kommen nach unterschiedlichen Schätzungen leicht 5- 8kg Kupfer zusammen. Eine intelligente Sicherung altert nicht, kann auf jeden beliebigen Wert programmiert werden, misst die Temperatur und kann somit unsinnige Überdimensionierungen vermeiden. 3.2 Mehr Funktionalität und Komfort Der geneigte Leser mag sich fragen, ob er sicher weiß, an welcher Stelle sich bei den Fahrzeugen in seinem Zugriff der Sicherungskasten befindet. Spätestens beim nächsten Mietwagen ist das Problem präsent. Es werden Fahrzeuge mit iDrive, Gestensteuerung und zahlreichen Assistenten gebaut, beim Austausch einer Sicherung wird der Anwender aber weitgehend alleine gelassen. An unzugänglichen Stellen sollen mit fragwürdigen Werkzeugen schlecht beleuchtete Sicherungen gewechselt werden, die zu jedem Zeitpunkt mit korrekter Stromstärke zur Verfügung stehen müssen. Falsche Sicherungen werden nicht erkannt und führen entweder zu erneutem Komfortverlust oder gar zu Beschädigungen oder ernsten Bordnetzproblemen. Eine elektronische Sicherung wird vom System zurück gesetzt und muss von daher weder zugänglich noch zentral angebracht werden, was nebenbei bemerkt wiederum zu Gewichtseinsparungen führt, da keine Umwege verlegt werden müssen. Funktional kann aber eine solche Sicherung auch deutlich mehr. Betrachtet man z.B. einen elektrischen Sitz, so ist dieser meist so ausgelegt, dass nur eine Achse gleichzeitig bedient werden kann um eine zu starke Zuleitung zu vermeiden. Es könnte ja bei hohen Temperaturen ein schwerer Mensch auf dem Sitz Platz genommen haben und nun versuchen, diesen möglichst schnell in die richtige Position zu bringen. Das Anfahren einer programmierten Position dauert daher recht lange obwohl in diesem Fall niemand den Sitz beschwert und die Stromstärken weit geringer sind. Zudem werden hohe Stromstärken vor allem beim Anlauf des Motors erreicht. Eine elektronische Sicherung weiß zu jedem Zeitpunkt über die aktuelle Stromstärke Bescheid, kann Spitzen erkennen und zu diesem Zeitpunkt die Anzahl der Achsen begrenzen. Nach Abklingen des Anfahrstroms dann wieder zuschalten. Und das auch noch bezogen auf die jeweilige Außentemperatur . 3.3 Überwachbares Bordnetz Die altbekannte Schmelzsicherung weiß nicht, was hinter ihr passiert, sie ist nicht einmal in der Lage weiter zu melden, ob sie nun durchgebrannt, quicklebendig oder kurz vor der Aufgabe ist. Eine intelligente Sicherung muss das per Definitionem wissen und damit auch in der Lage sein, dies weiter zu melden. Hiermit wird ein echtes Bordnetzmanagement erst möglich. Moderne Fahrzeuge haben heute schon mehr als einen Energiespeicher. Bei der Einführung des 48V-Boardnetzes ist dies obligat, als Mittler wird dazwischen ein DC/ DC-Wandler geschaltet. Wenn nun ein Bordnetzkontroller über Strom und Spannung in jedem Zweig „Bescheid“ weiß, kann er schnell und unproblematisch Energieströme lenken helfen. Ein Flugzeug hat bis zu 6 Spannungsebenen, die wechselsei- 291 <?page no="306"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen tig als Redundanz genutzt werden. Also sollte doch ein Auto mit seinen zwei Ebenen dies „managen“ können und nicht nur auf Fehlverhalten oder Defekte reagieren. Bild 1: Ringstruktur: 2 Spannungsquellen und immer zwei Stromleiter stehen zur Verfügung. Lediglich gegen Unterspannung muss ggf. eine zusätzliche Absicherung zur Verfügung stehen. Eine Ringstruktur für die Spannungsebenen ist dafür vorstellbar. Zwei getrennte Spannungsebenen versorgen den Ring je nach Bedarf. Taucht an irgendeiner Stelle ein Defekt auf, so ist immer ein zweiter Pfad bereit, den Strom aufzunehmen. In modernen Fahrzeugen werden heute Baumstrukturen verbaut, da die Einzelkreise über eine zentrale Sicherungsbox geführt werden müssen. Bei einer Ringstruktur entfällt diese Notwendigkeit, hier können direkt vom Ring große mittlere und kleine Verbrau- 292 <?page no="307"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen cher abgehen. Ein zentraler Bordnetzkontroller erkennt kritische Spannungseinbrüche aufgrund hoher Stromstärken und kann zentral Verbraucher abschalten und damit das Netz wieder stabilisieren. Reine Redundanz ohne Überwachung ist teuer und schwer. Abgesehen davon geht mit dieser Redundanz auch eine Verschlechterung des Qualitätseindrucks den Kunden einher. Eine Verdopplung der Bauteile führt zu doppelt so vielen Ausfällen bei gleichbleibender Qualität. Mit intelligenter Redundanz kann das Gesamtnetz über einfache Beobachter und Modelle komplett überwacht (Modell für einzelne Maschen mit Istwerten vergleichen), Abweichungen erkannt und Gegenmaßnahme eingeleitet werden. Bild 2: Um hohe ASIL-Ratings zu erreichen, können sich 2 Blöcke gegenseitig überwachen, Soll-Wert ist der eingestellte Maximalstrom, Ist-Wert ist der gemessene Das einzige Problem bei einer Ringstruktur ist, dass sie zwar redundanten Stromfluss bietet, nicht aber - bei hartem Kurzschluss des Busses selbst gegen Ground - gegen Spannungseinbruch gefeit ist. Spannungseinbrüche durch schadhafte Steuergeräte können dagegen vernachlässigt werden. Hoch sicherheitskritische Steuergeräte erhalten 2 intelligente Sicherungen. Die eine arbeitet und signalisiert der anderen über ein zu definierendes Protokoll, die aktuellen Soll- und Istwerte um zu signalisieren, dass sie fehlerfrei arbeitet. Beim Ausfall kann die redundante Sicherung dann sofort problemlos übernehmen. Ein weiterer Kanal fällt gewichtsmäßig nicht zählbar auf. Allenfalls der zweite Spannungsbus, der bei entsprechenden Anforderungen ohnehin notwendig ist. 293 <?page no="308"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen 3.4 Der erkannte Lichtbogen Im 12V-Bordnetz so gut wie unbekannt, ist der Lichtbogen im 48V-Bordnetz ein ernstes - weitgehend unterschätztes - Problem. Unterhalb von ca. 30V tritt das Problem so gut wie nicht auf, darüber sehr wohl. Der Lichtbogen entsteht durch ein erhöhtes elektrisches Feld an einer Stelle anwachsenden Widerstandes z.B. durch geringere Kontaktkraft und damit anwachsenden Übergangswiderstands. Das Kontaktmaterial beginnt aufgrund der hohen Temperaturen zu schmelzen und bei sich öffnendem Kontakt entsteht - abhängig vom Material - ein Lichtbogen sobald die Zündspannung erreicht ist. Die Physik dahinter soll hier nicht erklärt werden. Es soll vorerst genügen, dass dieser Lichtbogen entstehen kann. Dieser Lichtbogen hat viele nützliche Eigenschaften, z.B. wird damit geschweißt oder es werden dünne metallene Schichten erzeugt. Im Auto ist er unerwünscht und muss vermieden werden. An den Stellen, an denen ein Lichtbogen erwartet werden kann - z.B. Relais - kann man ihn durch geeignete Maßnahmen verhindern bzw. löschen. Leider ist das nicht immer der Fall. Ein fehlerhafter Kontakt oder ein korrodierender Stecker können ebenso zu Lichtbögen führen wie schadhafte Isolierungen. Um einen Lichtbogen löschen zu können (in diesem Fall den entsprechenden Stromkreis abschalten), muss er erkannt werden. Dazu gibt es eine Reihe von möglichen Maßnahmen - keine davon ist allerdings ohne Hardwareaufwand realisierbar. So wird z.B. vorgeschlagen, für alle Verbraucher eine zusätzliche Messleitung einzuführen, die mittels einer Messbrückenschaltung den Lichtbogen erkennt und eine übergeordnete Schaltung anweist, den Pfad stromlos zu schalten. Eine intelligente Sicherung könnte eine solche übergeordnete Instanz sein. Allerdings benötigt eine solche Schaltung zusätzliche Leitungen und Stecker. In der Literatur werden allerdings auch Verfahren diskutiert, die durch Frequenzanalyse ein typisches Muster erkennen. Vorteil hiervon ist nicht nur die Einsparung zusätzlicher Leitungen sondern auch, dass keine spezifischen Pfade definiert werden müssen. Der komplette Pfad, der durch den analysierten Strom gekennzeichnet ist, wird überwacht. Eine elektronische Sicherung mit geeigneter Algorithmik kann dies leisten. 294 <?page no="309"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen Bild 3: Erkennung des Lichtbogens über Frequenzspektrum (Quelle siehe Literatur) Dieser Artikel erhebt nicht den Anspruch, die einzige Lösung für die 4 diskutierten Punkte anzubieten. Die elektronische Sicherung ist nur die einzige Maßnahme, die ALLE 4 Punkte adressieren kann. 4 Realisierung Der Halbleiterhersteller und Sensorspezialist ams hat die verschiedenen IP-Blöcke, die zur Realisierung einer intelligenten Sicherung zusammengestellt. Dabei wurde eine Platine realisiert, die schlussendlich in ein integriertes Bauteil münden soll. Der Grund, nicht sofort ein solches integriertes Bauteil zu realisieren liegt darin, die verschiedenen Funktionsblöcke mit OEMs und Tier1s zu diskutieren und die sinnvollen von den unnötigen zu unterscheiden. Ein hoch integrierter Baustein soll nicht nur eine möglichst ideale Anzahl an Kanälen sondern auch eine möglichst optimale Schnittmenge an Funktionen und die gewünschte Performance aufweisen. Der diskutierte Algorithmus zur Erkennung von Lichtbögen müsste z.B. in der Praxis noch getestet werden, die richtige Genauigkeit für Strommessungen bestimmt werden etc. Das Blockschaltbild ist in Bild x dargestellt. Eine intelligente Sicherung besteht natürlich in erster Linie aus einem Schaltelement und einer Strommessung, daher sollen beide an erster Stelle stehen. 295 <?page no="310"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen Bild 4: Blockschaltbild und BOM der intelligenten Sicherung MOSFET-Treiber: Die eigentlichen Schaltelemente werden als externe MOSFETs realisiert werden. Diese Treiber müssen sehr schnell durchschalten können, da damit zu rechnen ist, dass. hohe Lasten häufiger geschaltet werden müssen. Die starken Treiber dabei im ungünstigen linearen Bereich zu halten würde zu unnötig hohen Verlusten führen. Die Schalter müssen - wie traditionelle Sicherungen - in der Zuleitung, also high side, eingebaut werden, von daher müssen die notwendigen Treiber auch mittels einer eingebauten Charge-Pump die nötige Spannung oberhalb der Batteriespannung zur Verfügung stellen. Strommessung: Die Strommessung muss hinreichend genau ebenfalls im Zuleitungspfad eingebaut werden. ams hat hierfür eine Technologie entwickelt, die direkt an Kupferleitungen messen kann ohne temperaturstabile aber leider auch teure legierte Shunts zu benötigen. Die Bausteine werden hierzu direkt über den Zuleitungen platziert um die Temperatur der Kupferleitung zu messen und damit den Temperaturgang kompensieren zu können. Externe Sensoren sollen hier vermieden werden Bis ca. 50A kann dies mit geeigneter Platinentechnik direkt geschehen. Die Strommessung muss ebenfalls High-Side ausgeführt werden, was die Notwendigkeit mit sich bringt, ent- 296 <?page no="311"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen sprechende Level-Shifter einzubauen. Als Strommessgenauigkeit sind etwa 2% vorgesehen. Eine direkte Abschaltung per Hardware ist eine der Schlüsselfunktionen. Hierfür wird ein Schwellwert in einem Komparator direkt eingegeben, um die gewünschten 20µs Abschaltzeit zu erreichen. Der ADC selbst ist mit einer Chopperarchitektur ausgeführt um keinen Offset bei den kleinen Stromsensor Signalen berücksichtigen zu müssen. Levelshifter bringen das Signal in den Messbereich des ADC‘s. Das notwendige Dechopping wird im digitalen Filter der Sigma-Delta-Architektur durchgeführt. Damit wird jeglicher Offset im gesamten Signalpfad eliminiert. 16bit als Auflösung sind vorgesehen, die notwendigen Referenzen bzw. Oszillatoren sind ebenfalls vorgesehen. Um die Lichtbogenerkennung zu ermöglichen muss eine schnelle Engine gewählt werden. Die Sigma-Delta-Architektur unterstützt dabei die schnelle Frequenzanalyse, die dafür vorgesehen ist. Temperaturmessung: Zur Temperaturmessung der MOSFETs sind Temperatursensoren vorgesehen. Auch hier ist es eine zusätzliche schnelle Abschaltung per HW vorgeusehen damit bei einem plötzlichen dramatischen Anstieg der Temperatur nicht zuerst eine Messung ausgelöst werden muss, sondern eine analoge Schaltung direkt ein Abschalten auslösen kann. Micro Controller: Weiter ist auf dem Testboard ein Microcontroller, der für eine Reihe von Aufgaben vorgesehen wurde. Diese sind im Wesentlichen: • Digital de-chopper (Demodulator) für den Strommesspfad • DAC Vorgabe für die HW-Abschaltschwellen für Überstrom und Übertemperatur • SW zur Weiterleitung der Strommessdaten • Kommunikation zum Steuergerät und im redundanten Fall zwischen den beiden Sicherungen • Vorerkennung von Lichtbögen • Programieren der Auslöse Characteristik als Funktion der Strom/ Zeit Daten? (1 bis 4 Kanäle? ) • …. Dieser Microcontroller wird in einem finalen Baustein sicherlich nicht mehr vorhanden sein. Grund ist, dass die entsprechenden Funktionen einfach und kostengünstiger per State Machine realisierbar sind. Eine aufwändige SW-Entwicklung ist dann im Einzelfall nicht mehr notwendig, außerdem sind fest verdrahtete Schaltungen nicht anfällig gegen SW-Fehler, Fehler im Compiler, Interruptkonflikte etc. Die möglichen Betriebszustände sind überschau- und damit beherrschbarer. Im Sinne langjähriger Betriebssicherheit ist dies sicher zu bevorzugen. 297 <?page no="312"?> 3A.3 Intelligentes Bordnetzdesign mit elektronischen anstelle von Schmelzsicherungen 5. Funktionale Sicherheit: Die FuSi-Betrachtung dieser Schaltung ist noch sehr vorläufig. Insgesamt wird im Augenblick überlegt, ASIL A vorzusehen und ggf. höhere Ansprüche über Redundanzen bzw. SW-Überwachung zu realisieren. In letzter Zeit zeigen sich Tendenzen, dass das ganze Bordnetz in Richtung ASIL B bewertet wird. Auch das ist möglich, allerdings mit etwas höheren Kosten verbunden. Falls es notwendig ist, für eine große Anzahl von Anwendungen, einen höheren ASIL-Level zu realisieren, hat ams genügend Erfahrung um so etwas umzusetzen. Letztlich sollte dabei allerdings nicht aus den Augen verloren werden: Eine Schmelzsicherung hat keinen ASIL-Level! Literatur: [1] F. Eger, "Prüfungsmethoden und Ergebnisse von Lichtbogendetektoren", Fachforum Brandschutz und Wartung von PV-Anlagen, Bad Staffelstein, März 2016 [2] Aging Power Delivery Infrastructures, Second Edition 2012 von H. Lee Willis,Randall R. Schrieber 298 <?page no="313"?> 3B Safe Power Supply / Sichere Energieversorgung 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries Jörn Albers, Ingo Koch Abstract For upcoming new applications like Start-Stop Coasting (combustion engine off while driving) or autonomous driving (several steps to final goal of fully autonomous driving), the well-known lead acid battery needs to be investigated in regards of functional safety. The challenge how to detect performance losses as well as to avoid sudden critical failures is of significant importance for these new vehicle applications. Potential battery failure modes have to be clearly separated, failure rates have to be determined and evaluated. Johnson Controls presents a first approach to calculate failure rates of lead-acid batteries. This is the first step on the long way to assess the functional safety similar to ISO 26262, where the conventional lead-acid starter battery is still regarded as “proven in use” recently. Kurzfassung Neue Anwendungen wie beispielsweise Start-Stop-Coasting (Ausschalten des Verbrennungsmotors während der Fahrt) oder automatisiertes Fahren (mehrere Schritte bis zum Ziel des vollautomatisierten Fahrens) erfordern eine Neubewertung der altbewährten Bleistarterbatterie in Bezug auf die funktionale Sicherheit. Sowohl die Herausforderung, Leistungseinbußen frühzeitig zu erkennen, als auch plötzlich auftretende kritische Fehler zu vermeiden, ist von höchster Bedeutung für diese neuen Anwendungen. Mögliche Fehlermoden müssen getrennt erfasst werden, Fehlerraten müssen ermittelt und bewertet werden. Johnson Controls zeigt einen ersten Ansatz auf, Fehlerraten von Bleistarterbatterien zu berechnen. Dies ist ein erster Schritt des langen Weges, die funktionale Sicherheit in Anlehnung an ISO 26262 zu bewerten, in der die konventionelle Bleistarterbatterie bisher noch immer als „in der Praxis erprobt“ betrachtet wird. 1 Lead-acid starter batteries in vehicle applications Automotive lead-acid starter batteries are part of all road vehicles for more than 100 years. The most important tasks still are “starting, lighting, ignition”, which means that these batteries both have to supply high currents for the engine start and low currents to supply electric consumers like light bulbs and electronic circuits. In history, many efforts have been done to reduce the fuel consumption of road vehicles. Some concepts include switching off the combustion engine when it is not 299 <?page no="314"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries needed for propulsion. The first cars with engine Start-Stop system already entered the market in the 1980s, but the big success of such vehicles began in 2005 after the European legislation was tightened in regards of reducing carbon dioxide (CO 2 ) emissions. Today, virtually all car manufacturers offer cars with such an engine Start- Stop system, often combined with other functionalities like regeneration of braking energy. Lead-acid batteries for such applications are similar to the conventional lead-acid battery. However, as these batteries are required to offer much higher chargedischarge cycling capabilities, improved batteries are used. The most recommended product is the AGM battery (with “absorbent glass mat” technology), but also improved versions of the conventional flooded starter battery are in use (EFB, “enhanced flooded batteries”). Future vehicle applications will also allow switching off the combustion engine not only during vehicle stand-still, but also while driving - as long as no propulsion is needed, there is no need to keep the engine running. This concept is called “coasting”, “sailing” or “stop-in-motion”. All vehicle fuel-saving concepts affect the required battery performance and reliability: The battery has to withstand much more cycling, and has to supply the vehicle electrical system. The battery works in parallel to the alternator or without additional support from the alternator (depending on the operation mode), and if the battery is the only source of energy, its reliability is highly important to ensure all vehicle functions, including safety critical ones. This is even more important in case of new applications - autonomous driving will require a highly reliable energy supply. The electrical loads usually are so high, that the alternator cannot cover these loads entirely without battery support. A voltage underrun, which might lead to a reset of electronic control units, must be prevented. Most probably, a combination of batteries will be able to ensure the appropriate level of reliability. 2 Definition of failure rates Failure rates usually are quite small. They are characterized by FIT (failures in time), mostly defined as one failure event in 10 9 hours of operation. Another way to characterize such rare events is to measure the time span between two events - this is called MTBF (mean time between failures) and is calculated as MTBF = 10 9 h / FIT. 3 Battery failure modes Many different failure modes are observed after the end of battery service life. These roughly can be categorized into three different types (Table 1). Sudden critical failures have to be excluded completely, because they cannot be predicted. In a lead-acid battery, those failures could be the rupture of lead-based current collectors. In case of such an event, the battery voltage would suddenly decrease, a reliable power supply would not be ensured any longer. However, such a sudden critical failure was neither observed in an investigation of more than 2500 batteries returned from field (next section of this paper), nor was it reported from the field. 300 <?page no="315"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries Battery misuse or mistreatment happens if the battery is not recharged sufficiently - this may happen when the operating strategy of the vehicle is not perfectly adapted to the battery characteristics or if the driving profile does not ensure sufficient battery recharge (e.g. frequent short-distance driving). The battery will be deteriorated, and the lifetime expectancy will decrease accordingly. As these processes are slow, a battery monitoring system is able to detect the deterioration before a battery failure occurs, and the battery can be exchanged before the vehicle performance is compromised. The regular end of service life of the battery also can be detected in advance. Battery characteristics change slowly over time (usually smooth performance loss), and a battery monitoring system is able to detect these changes. Again, the battery can be exchanged before the vehicle performance is affected significantly. Table 1: Potential failure modes of lead-acid batteries Category Consequences 1 Sudden critical failures Sudden critical failures cannot be predicted, so these have to be excluded completely. 2 Battery misuse Detection of low battery performance and misuse (before vehicle performance is compromised). 3 Regular end of service life Indicate end of service life in advance (usually smooth performance loss). 4 Battery investigations Two major battery investigations have been carried out recently in Johnson Controls in Europe. In the first study, more than 1700 conventional flooded batteries have been returned to be investigated in detail. These batteries have been in use for less than 2 years. This battery investigation aimed for field failures in the early stage of battery life. The most important result: no sudden critical failures have been found (category 1 of Table 1). [1] The second study focused on AGM batteries, which have been used in vehicles for up to 15 years. Those vehicles were conventional as well as Start-Stop cars. More than 800 AGM batteries have been investigated in detail to gain information on battery aging mechanisms and battery failure modes in field use. The AGM batteries were manufactured by Johnson Controls, but also by other battery manufacturers. The results are shown in Figure 1. This study is regarded highly significant for battery reliability considerations, because those batteries all have been in use in vehicles, some for many years. 301 <?page no="316"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries Figure 1: Type of failure modes observed in AGM batteries returned from field. No critical sudden defects have been found. More than 60% of the AGM batteries have been regularly worn out. They reached the end of cycle life, and they have been returned after regular usage. This is the “expected” failure mode for batteries after vehicle usage. In 1.6% of the batteries the container was found damaged - this most probably happened during shipment of batteries to the recycling facility. For batteries installed and used in vehicles, the risk of container damage is negligible, as they usually are tightly fixed to the vehicle. Almost 15% of the batteries have been returned without any detectible reason. Those batteries did not show any sign of deterioration; performance and characteristics did not give any hint for failure. Those batteries most probably have been returned for warranty reasons, and the low average age of these batteries confirms this assumption. A small portion of 0.5% of the AGM batteries returned from the field exhibited manufacturing defects. However, this does not mean that the batteries have not been usable in the cars - a detailed list of defects is shown in Table 2. In fact, these observations assigned to the category of manufacturing defects exhibit a shorter lifetime than expected, but all these batteries have been operated in vehicles for 19 to 51 months, which means that the cars were supplied with electricity for up to more than 4 years. Even considering the limited lifetime, no critical failure was observed. Please note that no AGM battery leaves the production plants with detectable manufacturing defects. The share of 0.5% is the result of a battery investigation after field operation; it does not represent any failure rates of battery production, neither at Johnson Controls nor at other battery manufacturers. The remaining 23% of batteries have shown signs of misuse or mistreatment. They have been deep-discharged or they have frequently been recharged insufficiently. This may have happened by vehicle operational strategies not been perfectly adapted to the battery characteristics or by driving patterns, for which the vehicle design has not been optimized (e.g. frequent short-distance driving). In summary, in both investigations of more than 2500 batteries in total, no sudden critical failure has been observed. 302 <?page no="317"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries Table 2: Manufacturing defects observed in AGM batteries after field usage Battery ID Observation Cells Lifetime Conclusion AGM 105 Grid bend 4 21 months No instant failure AGM 525 Acid level too low, dry 3, 4 39 months No instant failure AGM 599 Plate welding in COS failure 1 19 months Limited lifetime AGM 792 Outer positive plate not covered by glass mat 5 51 months No issue observed 5 Calculation of FIT rates for lead-acid batteries The distribution of failure modes found in the investigation of returned batteries shall be applied to the number of all vehicle batteries in a defined area and period. In this example for discussion, the passenger car population in Germany in 2013 is used. The failure rates have to be discussed in regards of battery diagnostics. Many failures can be prevented by battery monitoring and diagnostics, which influences the failure rates in real-life operation. 5.1 Tasks of lead-acid starter batteries In a conventional vehicle, driven by a combustion engine, the lead-acid starter battery mainly has to fulfil three different tasks: a) Crank the engine (high currents are required, but only for a few seconds per day) b) The battery is recharged as long as the vehicle is driving (a few hours per day) c) The car is parked - but the battery is discharged by quiescent currents, this is a few 10 mA (for the remaining time of the day) In total, the battery is used without interruption as long as it is installed in the vehicle. The type of battery duty is different in the three phases, but there is no point in time where the battery is switched off. It is continuously connected to the vehicle electrical system and has to supply energy whenever needed. In Start-Stop vehicles, there are additional tasks for the battery. The battery is charged and discharged more frequent and to a much higher extent. Therefore, the cycling performance has to be higher accordingly. In addition, more fuel saving functions like regeneration of braking energy are implemented in many Start-Stop cars. For the battery, this means additional duty. In future vehicle applications like coasting or autonomous driving, the reliability requirements for the battery will be even higher than today. Up to now, two separate energy sources are available - the battery in parallel to the alternator, as long as the engine is running. If the engine is not running, e.g. in a “coasting” car even during driving, the battery is the only source of energy in the car. In addition, the alternator mostly cannot cover high dynamic electrical loads, and the output voltage drops significantly, when the total static load is comparably high. Accordingly, a high battery reliability ensures safe vehicle operation in all driving situations. 303 <?page no="318"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries 5.2 Vehicle population of Germany in 2013 According to the federal statistical office, the number of registered cars in 2013 was 43 431 100 in Germany. [2] As the starter battery is uninterruptedly connected to the vehicle electrical system, the total number of operating hours for all registered cars in Germany can be calculated: 24 h · 365 days · 43 431 100 passenger cars = 3.81·10 11 lead-acid starter battery operating hours in 2013. 5.3 Battery related failures The German ADAC (Allgemeiner Deutscher Automobil-Club) presents a breakdown statistic on an annual base. This report, published in 2014, is based on ADAC roadside assistance data in 2013, and it represents more than 18 million ADAC members and their cars. In 2013 the reported number of breakdown events was 1 712 682, when those breakdown events are excluded, for which the drivers are responsible on their own (e.g. lack of fuel, tire defects). [3] The remaining breakdown events have technical reasons. A significant share of 33.1% of these breakdowns is related to the battery or the vehicle electrical system. As this cannot be separated more in detail, the number of 33.1% is considered in the subsequent calculation. In fact, the battery is responsible only for a part of those breakdown events. Nevertheless, this share of 33.1% related to the total number of breakdown events in the ADAC report, results in a number of 556 898 breakdown events, related to the battery or the vehicle electrical system. In relation to the number of ADAC members of 18 942 801 in 2013, [4] the share of battery related breakdown events is 556 898 / 18 942 801 = 2.99%. 5.4 Battery related breakdown events Considering the total number of 43 431 100 registered vehicles in Germany in 2013, the share of 2.99% is calculated. From these numbers, a total number of 1 299 755 vehicle breakdown events related to the battery or the vehicle electrical system is calculated. 5.5 Battery related failure rate in total The total failure rate of battery related breakdown events is calculated: the number of breakdown events in 2013 mentioned above means 3.41·10 -6 failures in one hour of operation: 1 299 755 / 3.81·10 11 h = 3.41·10 -6 / h. Accordingly, the mean time between failure (MTBF) is calculated to 292 914 hours. 5.6 FIT rates of battery related breakdown events The failures per hour can be converted to the definition of FIT rates (1 failure in 10 9 hours of operation). The result is 3.41·10 -6 / h · 10 9 h = 3414 FIT. 304 <?page no="319"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries 5.7 FIT rates of battery failure modes The calculated FIT rate of 3414 is valid for all failure modes of the battery. Considering the AGM battery investigation (more than 800 batteries returned from field usage), a more detailed view can be generated (Table 3). Table 3: Failure modes of AGM batteries and calculated FIT rates Failure mode observed Result FIT rates Wear-out (end of cycle life) 60.3% 2057 Container found damaged 1.6% 56 No defect found 14.6% 498 Manufacturing defect found 0.5% 17 Battery found deep-discharged 23.0% 786 Sudden critical failures 0.0% 0 5.8 Possible countermeasures The failure rates have to be discussed in parallel with battery diagnostic tools. Many failures can be prevented by appropriate measures, after detecting first evidence by battery monitoring. The FIT rate of 2057 for “wear-out” is the highest in Table 3. This FIT rate can be significantly reduced if the battery is exchanged for a fresh one before any failure occurs. Battery management systems can assist in detecting performance losses and proposing exchange dates before the vehicle operation is affected. The item “container damaged” (56 FIT) can be excluded, because this failure mode most probably is not caused by vehicle operation, but by the shipment to the battery recycling facility. Batteries without any detectible defect (498 FIT) can be excluded as well as these are not affecting vehicle operation. The FIT rate for manufacturing defects is calculated to 17. The batteries behind this item have been discussed in detail in an earlier section of this paper. In summary: The defects have not affected the vehicle operation directly. The lifetime of these batteries was limited, but finally they were operated in the cars from 19 up to 51 months. No critical situation was observed. For batteries found deep-discharged, a FIT rate of 786 was calculated. Deepdischarge is a battery mistreatment and can be prevented by battery operational strategies more accurately adapted to the battery characteristics. The FIT rate will decrease accordingly, when such mistreatment is reduced or avoided. As no sudden critical failures have been found, the FIT rate of this failure mode category is zero. This is the most important result, because those failures cannot be predicted, and therefore countermeasures could not be defined easily. In total, the maximum FIT rate in this example was calculated to 17. As the calculation is based on failures assigned to “battery and electrical system failures” by ADAC, the exact FIT rate for the lead-acid battery might be even lower when errors caused by the electrical system are excluded. 305 <?page no="320"?> 3B.1 Reliability of Lead-Acid Batteries 6 Conclusions The lead-acid battery has been discussed in regards of reliability. Based on vehicle statistics (Germany’s Federal Statistical Office as well as ADAC breakdown report), an example of FIT rate calculation was given. The FIT rates for battery operation in today’s vehicle population (status 2013) were calculated to 3414 and analyzed according to a field failure mode investigation done by Johnson Controls with more than 800 AGM batteries of different manufacturers. The results were discussed and possible countermeasures were presented. In summary: For almost all possible failure modes, the FIT rates can be reduced. The battery operational strategy has to be adjusted to fit to the battery characteristics, and the battery performance has to be closely monitored to detect aging effects. The battery should be exchanged before the vehicle performance is compromised. The resulting maximum FIT rate in the discussed example is 17. One category of failures cannot be predicted: sudden critical failures, such as rupture of the current collector lead components within the battery. In more than 2500 field batteries investigated by Johnson Controls, no such sudden critical failures have been observed. Due to their operational characteristics, AGM batteries will be the appropriate technical solution for new vehicle applications like autonomous driving. References [1] J. Albers, I. Koch, Functional Safety of Lead-acid Batteries in New Vehicle Applications, 14th European Lead Battery Conference, Edinburgh, United Kingdom, 9-12 September 2014. [2] Statistisches Bundesamt, Wiesbaden 2016, “Fahrzeugbestand, Kraftfahrzeuge und Schienenbestand 2010-2015”, http: / / www.destatis.de [3] ADAC, München 2016, “Wie zuverlässig sind unsere Autos? ADAC Pannenstatistik 2014”, Document 13.10.2600 - IN 28163 - STAND 07-2014, http: / / www.adac.de [4] ADAC, München 2016, “Das Geschäftsjahr 2014“, http: / / www.adac.de 306 <?page no="321"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit Ralf Gemmerich, Kadir Aytemuer, Ulrich Siebel, Klaus Lange, Tobias. Kerner, Oguzhan Balandi, Ludwig Brabetz Abstract The determination of the technical reliability of a wiring harness becomes more important with the increasing number of systems for security reasons in vehicles. In this way the reliability will be in future a further criteria to develop a wiring harness. For that the relevant wiring harness parts for a function, (e.g. wire, contacts) are to be identified and their reliability depending on the occurring loads through product and environmental impacts determine. With the association of the wiring harness components to the wiring harness parts for a function, the reliability of a function can be determined. In this case the calculated reliability of a wiring harness component must be related to the necessity of a wiring harness component for a function. The values used to the determination of the reliability for the wiring harness components were determined and validated. Kurzfassung Die Bestimmung der technischen Zuverlässigkeit eines Leitungsstrangs wird mit der steigenden Anzahl sicherheitsrelevanter Systeme in Fahrzeugen immer wichtiger. Damit wird in Zukunft die Zuverlässigkeit ein weiteres Auslegekriterium für das Bordnetz sein. Hierfür sind die für eine Funktion relevanten Leitungsstrangteile (z. B. Leitungen, Kontakte) zu identifizieren und deren Zuverlässigkeit in Abhängigkeit der auftretenden Belastungen durch Betrieb und Umwelteinflüsse zu bestimmen. Mit der Zuordnung der Leitungsstrangkomponenten zu Funktionen lässt sich der Anteil des Bordnetzes an der Zuverlässigkeit einer Funktion bestimmen. Dabei muss die berechnete Zuverlässigkeit einer Leitungsstrangkomponente in Beziehung zu der Notwendigkeit (Berücksichtigung von Redundanzen) einer Leitungsstrangkomponente für eine Funktion gesetzt werden. Die zur Bestimmung der Zuverlässigkeit verwendeten Werte für die Leitungsstrangkomponenten wurden bestimmt und validiert. 1 Einleitung Bis heute konnten Bordnetze noch weitgehend evolutionär auf Basis der gegebenen technischen und ökonomischen Randbedingungen entwickelt und die Zuverlässigkeit durch Experten manuell pro sicherheitsrelevantem System evaluiert werden. Die Trends der Zukunft wie zum Beispiel das automatisierte und autonome Fahren, das Vernetzte Fahren, Connectivity sowie der Einsatz von alternativen Werkstoffen 307 <?page no="322"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit und von Mehrspannungsbordnetzen erfordert neue Betrachtungen bei der Bordnetzentwicklung. Am Beispiel des automatisiertenFahrens hat ein deutscher Fahrzeughersteller [1] die damit verbundenen Auswirkungen auf das Bordnetz beschrieben: • Anzahl der Leitungen und Bündeldurchmesser im Bordnetz steigt an • Stark verändert Packagesituation durch Hinzukommen neuer Sensoren, Aktoren, Antennen und Steuergeräte • Getrennte Verlegewege bei der Komponentenversorgung • EMV Absicherung • Sichere Signalübertragung und Energieversorgung der ASIL-Funktionen Die damit verbundenen Anforderungen an die Bordnetzentwicklung unterscheiden sich durch eine viel größere Komplexität. Es müssen immer mehr Einflussgrößen bei immer wichtiger werdender Robustheit und Zuverlässigkeit des Bordnetzes durch die steigende Anzahl sicherheitsrelevanter Funktionen betrachtet werden. So wird zum Beispiel von einem weiteren deutschen Fahrzeughersteller [2] gefordert: • Stimmigkeit des Systems gegenüber den Bauraumanforderungen • Schnelle Konzeptbewertungen von Zukunftsvisionen und neuen Architekturen • Transparente Darstellung der Einflussgrößen • Simulation im Gesamtfahrzeug • Proaktive Vorschläge zur Kostensenkung und Robustheitssteigerung Auch ein dritter deutscher Fahrzeughersteller [3] sieht in den Trends der Zukunft entsprechende Aufgaben im Bordnetz: • Fahrerassistenzsysteme und AutomatisiertesFahren erfordern Signalsicherheit • Materialmix erfordert neue Versorgungskonzepte und Massekonzepte Zusammengefasst heißt dies: In Zukunft müssen unter immer komplexer werdenden Bedingungen und Anforderungen elektrische Verbindungen eines Bordnetzes zur Abbildung von sicherheitsrelevanten Systemen über einen mehrjährigen Zeitraum zuverlässig bereitgestellt werden. Hierfür soll für das Bordnetz eine belastbare Metrik bereitgestellt werden. Basierend auf der klassischen Zuverlässigkeitsberechnung werden die kritischen Einflussgrößen ermittelt und über Faktoren in der Zuverlässigkeitsberechnung des Bordnetzes berücksichtigt. Mit Hilfe von Expertenwissen sowie Messungen und Simulationen können diese Belastungen für jede Bordnetzkomponente bestimmt werden und mit den entsprechenden Faktoren die Zuverlässigkeit berechnet werden. Dies ist für das gesamte Bordnetz und für die funktionsbezogenen Bordnetzteile (Funktionssicht) möglich. Für die Validierung der Berechnungen werden Literatur- und Felddaten analysiert, um elektrische und umweltbedingte Belastungen zu berücksichtigen. Die Ergebnisse der Zuverlässigkeitsbewertung von Bordnetzarchitekturen aus dem entwickelten Tool können für unterschiedliche Fragestellungen im Bordnetz verwendet werden, z. B.: 308 <?page no="323"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit • Vergleich der Zuverlässigkeit von Bordnetzarchitekturen • Identifikation von Risiken • Kostengünstige Verbesserung der Zuverlässigkeit • Finden von Kosteneinsparpotentialen ohne Minderung der Zuverlässigkeit • Bestimmen der Ausfallwahrscheinlichkeit bei sicherheitskritischen Funktionen 2 Methode Zuverlässigkeitsbestimmung Der Ausfall von elektrischen Bauteilen wird mit der allgemeinen Ausfallverteilung (die sogenannte Badewannenkurve) beschrieben. In diesem Ansatz werden die durch produktionsbedingten frühen Ausfälle und die durch Alterung bedingten späten Ausfälle nicht berücksichtigt. Es werden nur betriebsbedingte Ausfälle berücksichtigt. Die Methoden zur Bestimmung der Zuverlässigkeit [4] und die Basis-Ausfallraten einzelner elektrischer Komponenten sind bekannt. Hierzu gehören Leitungen, Kontakte, Kabelschuhe, Splice, Sicherungen, Relais und Stecker. Jede dieser Komponenten besitzt eine Ausfallrate und trägt zur Zuverlässigkeit des Bordnetzes bei. ∑ = BK BN λ λ (1) BN : Bordnetz-Ausfallrate BK : Bordnetzkomponenten-Ausfallrate Unter der Annahme einer über die Zeit gleichverteilten Ausfallwahrscheinlichkeit (entsprechend einer Weibullverteilung mit b=1) ergibt sich für jede Bordnetzkomponente eine konstante Basis-Ausfallrate. Für die initialen Werte der Basis- Ausfallwahrscheinlichkeiten wurden Werte in der Literatur aus unterschiedlichen Anwendungsbereichen (Militär, Automobil, Bahn, usw.) analysiert und verwendet. Die Komponenten sind bis zu ihrem Ausfall unterschiedlichsten Belastungen durch die Umgebung ausgesetzt. Hierzu zählen mechanische Belastungen, Feuchte und Temperatur. Weiterhin kommt die thermische Belastung durch Ströme im Betrieb hinzu. Der Belastungsfaktor ändert sich je nach Umweltbedingung oder dem fließenden Strom im Verhältnis zum Leiterquerschnitt bzw. Kontaktgröße. i BK π λ λ 0 = (2) : Basis-Ausfallrate : Belastungsfaktoren Es gibt für jede Belastung einen Belastungsfaktor, z. B. jeweils für Temperatur, für Feuchte oder für mechanische Belastungen. Ebenso geht die Ausführung der Komponente, z. B. ihre Dimensionierung, ein und wird über einen Faktor berücksichtigt. Da Belastungen auf eine Leitungsstrangkomponente in verschiedenen Kombinationen auftreten können, wird die Basisausfallrate mit den zutreffenden Belastungsfaktoren multipliziert. 309 <?page no="324"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit Typ B F T BK π π π π λ λ 0 = (3) : Basis-Ausfallrate Index: T: Temperatur F: Feuchte B: mechanische Belastung Typ: Ausführung In Bild 1 ist das Konzept der Zuverlässigkeitsberechnung gezeigt. Der Leitungsstrang besteht aus Bordnetzkomponenten (Leitungen, Kontakte, Splice) mit jeweils einer Basis-Ausfallrate. Damit berechnet sich aus dem Produkt der Belastungsfaktoren und der Basis-Ausfallrate die Ausfallrate eines Bauteils bzw. einer Bordnetzkomponente. Bild 1: Methode der Zuverlässigkeit Die umweltabhängigen und bauteilspezifischen Belastungsfaktoren (z. B. Vibration, Feuchte, Umgebungstemperatur, Dichtigkeit, Summenquerschnitt des Splice, usw.) wurden pro Leitungsstrangkomponente mit Hilfe von Expertenwissen (z. B. physikalischer Hintergrund, Komponentenaufbau, usw.) bestimmt. Die unterschiedlichen Belastungen von Umgebung und Betrieb auf eine Bordnetzkomponente werden nach den jeweiligen Fehlerfällen (z. B. Trennung, Kurzschluss, usw.) einzelnen betrachtet und gewichtet. Daraus lässt sich die Fehlerrate ableiten, welche die Häufigkeit eines Fehlerfalles unter einer bestimmten Belastung darstellt. Ein Belastungsfaktor für einen Leitungsstrangkomponententyp ergibt sich also wie folgt: j n j j i F π π ∑ = = 1 (4) : Fehlerrate : Belastungsfaktor je Fehlerfall : Belastungsfaktoren mit i T, F, B, Typ 310 <?page no="325"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit Zum Beispiel geht für den Fehlerfall „Trennung“ eines Splices die Belastung durch Vibration stärker ein als für andere potenzielle Fehlerfälle. Die Gewichtung der Fehler bzw. die Bestimmung der Belastungsfaktoren beruht zunächst auf Expertenwissen und darauf aufbauenden statistischen Auswertungen. Unter der Annahme, dass alle Fehlerfälle erfasst sind, gilt: 1 1 = ∑ = n j j F (5) Werden Leitungen, Kontakte, usw. vor Umwelteinflüssen geschützt, wie zum Beispiel durch Seals in Steckern oder Leitungsschutz an Bündeln, wird dies bei dem Belastungsfaktoren berücksichtigt, in dem die Ausfallwahrscheinlichkeit um einen Schutz- Faktor reduziert wird. Dabei bewertet der Schutz-Faktor die ergriffene Schutzmaßnahme gegenüber einer Belastung. Zum Beispiel wird die berechnete Ausfallwahrscheinlichkeit eines Kontaktes in einem Steckgehäuse im Feuchtraum um einen Faktor kleiner eins reduziert, wenn dieser Kontakt gedichtet ist. Auch der Aufbau und die Konfektion der Bordnetzkomponenten schlagen sich als weiterer Faktor bei der Belastungsfaktorbestimmung nieder. So ergibt sich zum Beispiel für unterschiedliche Längen einer Leitung ein Faktor kleiner bzw. größer eins in Abhängigkeit von der Verwendung der Leitung. 3 Simulation zur Bestimmung von Belastungen durch Ströme Belastungen des Leitungsstrangs durch die fließenden Ströme im Betrieb des Fahrzeuges werden durch Simulation des Bordnetzes bestimmt. Bild 2 zeigt das Vorgehenskonzept der Simulation. Die folgenden Schritte werden durchgeführt: 1. Erstellung eines Absicherungsbaumes von der Sicherung über die schaltenden Komponenten (Steuergerät, Schalter Relais) bis zum Aktor. 2. Definition von Testszenarien. 3. Erstellung und Zuordnung von Modellen zu den Komponenten, Verbrauchern und Quellen. 311 <?page no="326"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit Bild 2: Simulation Sowohl für die elektrisch relevanten Leitungsstrangkomponenten als auch für die an das Bordnetz angeschlossenen E-Komponenten werden also Modelle hinterlegt. Hinter den E-Komponenten, wie Verbraucher, Quellen und Speicher, stehen physikalische oder datengetrieben Modelle, gemessene Ströme oder Ströme aus den Bauteilbeschreibungen. Über die dynamischen Modelle können die Ströme über die Zeit berechnet werden. Die Ströme aus Messungen und Datenblättern werden über Look- Up-Tables für Anlauf und stationäres Verhalten von E-Komponenten zur Verfügung gestellt. Die aus diesen Modellen gewonnenen Ströme werden dazu verwendet, die Ströme in den elektrisch relevanten Leitungsstrangkomponenten, wie Leitungen, Kontakte, Sicherungen zu berechnen. Diese Ströme werden dann in den Modellen für die Leitungsstrangkomponenten zur Berechnung der erzeugten elektrischen Wärmeleistung verwendet. Zusätzlich wird die Wärmeabfuhr über Konvektion und Wärmestrahlung in thermischen Modellen berechnet, um den strominduzierten Temperaturanstieg zu ermitteln. Für die Simulation werden Fahrzeuge aus den Bordnetzdaten konfiguriert und deren Versorgungsbaum bestimmt. Hierbei wird der Versorgungsweg von der Batterie über Schalter, Relais und Steuergeräte automatisch erzeugt. Den Leitungsstrangkomponenten sowie den angeschlossenen E-Komponenten werden die entsprechenden Modelle zugeordnet. Mit dem Simulationsmodell werden realistische Schaltzustände und die damit verbundenen realistischen thermischen Belastungen der Leitungsstrangkomponenten simuliert. Hierfür werden Testszenarien mit den jeweiligen Einschaltzeiten der E-Komponenten erzeugt. Die damit beschriebene Überlagerung der Komponentenströme ergibt die Summenströme, aus denen die durch den Strom verursachte kritische Verlustleistung in Leitungen, Kontakten, usw. berechnet wird. Testszenarien werden auf Basis aller im Versorgungsbaum enthaltenen Verbraucher erstellt. Einerseits ist die manuelle Erstellung eines Szenarios möglich, andererseits können automatische WorstCase-Tests ausgeführt werden. Für die WorstCase-Tests 312 <?page no="327"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit werden alle möglichen durch das Absicherungskonzept zugelassenen Verbraucherkombinationen erstellt. Ausgehend von der untersten Sicherungsebene werden die über die Sicherungswerte möglichen Einschaltkombinationen bestimmt. Für diese Bestimmung werden die E-Komponenten gleichzeitig eingeschaltet sodass die Einschaltspitzen der beteiligten E-Komponenten synchronisiert auftreten. Auf diese Weise wird auch das Absicherungskonzept überprüft. Das ermittelte Testszenario wird mit dem Modell des Leitungsstranges in einer Simulation bewertet und die Belastungsfaktoren bestimmt. Aus dem zeitlichen Verlauf des Stroms wird eine Häufigkeit des Stroms in einer Leitungsstrangkomponente über die Zeit bestimmt. Damit ist die Belastung der Leitungsstrangkomponente bekannt und es kann ein Belastungsfaktor aus den Häufigkeiten der Stromwerte berechnet werden. 4 Validierung Die Validierung und Schärfung der Belastungsfaktoren und der Basis-Ausfallraten erfolgte mit den aus dem Feld kommenden Daten (siehe Bild 3). Bild 3: Validierung Aus den im Tool hinterlegten Ausfallraten und Belastungsfaktoren wird für jede Bordnetzkomponente unter Berücksichtigung des jeweiligen Bauraums eine Ausfallrate berechnet. Diese Ausfallraten werden auf die Leitungsstrangkomponenten eines Bordnetzes angewendet und damit die Bordnetzausfallrate bestimmt. Aus den Felddaten wird über die Häufigkeit der erfassten Ausfälle auch eine Bordnetzausfallrate bestimmt. Durch den Vergleich der berechneten und der aus den Felddaten bestimmte Bordnetzausfallrate wurde eine Korrektur der Basis-Ausfallraten durchgeführt. Zur Bestimmung der Ausfallwahrscheinlichkeit werden die Fehler über mehrere Jahre ausgewertet. Die aus den Felddaten ermittelte Verteilung einzelner Ausfälle von Leitungsstrangkomponenten ist jedoch anders strukturiert und mit zu berücksichtigenden Einschränkungen behaftet: 313 <?page no="328"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit • Die Anzahl der registrierten Ausfälle wird mit steigendem Alter der Fahrzeuge immer unvollständiger, da die Besuche in Vertragswerkstätten mit steigendem Fahrzeugalter abnehmen. • Es ergibt sich eine Unschärfe bei der Anzahl von fehlerabhängigen Ausfällen bei der Erhebung der Daten. Eine korrekte Zuordnung der Ausfälle zu den vorgegebenen Ausfallkategorien kann nicht sichergestellt werden, da nicht ausgeschlossen werden kann, dass der Ausfall eines Fahrzeuges in der Werkstatt der korrekten Ausfallkategorie zugeordnet wird. • Die Ausfallkategorien im Feld entsprechen nicht den beschriebenen Ausfällen bzw. Fehlerfällen in der Zuverlässigkeitsberechnung. Zum einen ist keine eindeutige Zuordnung der Fehler zu den unterschiedlichen Bauräumen und damit zu den unterschiedlichen Belastungen durchzuführen. Zum anderen sind die beschriebenen Fehler, die zum Ausfallen geführt haben, in der Zuverlässigkeitsberechnung detaillierter als in den Felddaten. Mit Hilfe von Statistik und Expertenwissen ist es jedoch möglich, repräsentative Ausfallraten aus den Felddaten mit einer sehr geringen Unschärfe zu bestimmen. Die Ursachen der Ausfälle bzw. die zu den Ausfällen führenden Betriebszustände lassen sich zuordnen. Mit der Häufigkeit der Ausfallursache, bzw. des zum Ausfall führenden Betriebszustandes, lassen sich plausible Ausfallwahrscheinlichkeiten aus den Felddaten bestimmen. Über die Ausfallraten im Feld konnten die Basisausfallwahrscheinlichkeiten und die Belastungsfaktoren validiert und in ihrer Genauigkeit verbessert werden. Für eine weitere Steigerung der Genauigkeit von Ausfallwahrscheinlichkeiten können Lebenslaufzeit-Tests der Bordnetzkomponenten durchgeführt werden. Abschließend lässt sich sagen, dass die berechneten Ausfallwahrscheinlichkeiten bzw. die verwendeten Basis-Ausfallwahrscheinlichkeiten aus der Literatur zu wesentlich konservativeren Ergebnissen im Vergleich mit den Felddaten geführt haben. 5 Funktionssicht Die Bewertung der Zuverlässigkeit einer Funktion im Leitungsstrang benötigt die von der Funktion verwendeten Leitungsstrangkomponenten und E-Komponenten. Heutige Schaltpläne beinhalten häufig Steuergeräte-Sichten, d.h. das Steuergerät und seine angeschlossene Aktorik und Sensorik sind auf einem Schaltplan abgebildet. Dabei bedienen Steuergeräte meistens mehrere Funktionen oder auf einem Steuergerät ist nur ein Teil einer Funktion bzw. eines Systems und der andere Teil ist auf andere Steuergeräte verteilt. Eine Funktionssicht geht damit heute über mehrere Schaltpläne oder es ist mehr als eine Funktion auf einem Schaltplan abgebildet. Es wird also eine Filterung der Funktion (siehe Bild 4) benötigt. Jede E-Komponente kann einer oder mehreren Funktionen zugeordnet werden. Diese E-Komponenten können in den Schaltplänen gesucht werden. Dabei wird die Verwendung zur Identifizierung der E-Komponenten ausgenutzt. Die Verwendung 314 <?page no="329"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit beschreibt eine Gruppe von E-Komponenten, die die gleiche Funktionalität haben. So sind in einer Verwendung zum Beispiel alle Scheinwerfer links enthalten. Die Komponenten allein reichen jedoch nicht für die Bestimmung der Leitungsstrangkomponenten einer Funktion. Komponenten können zu unterschiedlichen Funktionen gehören, wobei unterschiedliche Funktionen gleiche Komponenten verwenden können. Das heißt, zwischen zwei zu einer Funktion gehörenden Komponenten können mehrere zu unterschiedlichen Funktionen gehörende Verbindungen bestehen (z. B. zwischen Bordnetzsteuergerät und Scheinwerfer sind Verbindungen für Funktionen Abblendlicht, Fernlicht, Blinklicht, Standlicht, usw.). Bild 4: Funktionssicht Um die zu einer Funktion gehörenden Klemmen über alle Komponenten bestimmen zu können, müssen die Klemmenbezeichnungen standardisiert sein. Das heißt, ein Potential bzw. Signal ist über alle E-Komponenten gleich benannt. Mit den standardisierten Klemmen können dann die von der Funktion verwendeten Leitungsstranganteile ohne großen Aufwand bestimmt werden, da es keine Varianten der Klemmenbezeichnung gibt und auch neue Klemmenbezeichnungen ausgeschlossen sind. Eine einmal für eine Funktion definierte Liste von Klemmenbezeichnungen ist damit immer gültig. Sowohl die Liste der zu einer Funktion gehörenden E-Komponenten als auch die Liste der zu einer Funktion gehörenden Klemmeninformationen können innerhalb des Entwicklungsprozesses der Funktion erstellt werden und für die automatische Erstellung der Funktionssicht bereitgestellt werden. Für jede Leitungsstrangkomponente einer Funktion ist durch die zuvor beschriebene Zuverlässigkeitsberechnung eine Zuverlässigkeit bekannt. Das heißt, es kann eine Zuverlässigkeit pro Verbindung zwischen zwei Komponenten berechnet werden. Dabei werden alle Zuverlässigkeiten bzw. Ausfallwahrscheinlichkeiten der benötigten 315 <?page no="330"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit Leitungsstrangkomponenten (Leitungen, Kontakte, Splice, usw.) der Verbindung berücksichtigt. ∑ = = n i BK Vb i 1 λ λ (5) λ V : Ausfallrate pro Verbindung λ BK : Ausfallraten der zu einer Verbindung gehörenden Komponenten Mit den Informationen über die Redundanzen der über die Verbindungen geführten Signale/ Potentiale einer Funktion lässt sich dann der Anteil des Bordnetzes an der Funktionsverfügbarkeit bestimmen. Am Beispiel des Systems ABS (siehe Bild 5) soll die Bestimmung der Funktionsverfügbarkeit erklärt werden. Bild 5: Funktionssicht Mit einer einfachen Summation der Ausfallraten der Leitungsstrangkomponenten der ABS-Funktion kann die Funktionsverfügbarkeit nicht berechnet werden. In diesem Fall wäre jede Verbindung für die ABS-Funktion notwendig. Das muss jedoch nicht der Fall sein. Es sind nicht alle Werte der Raddrehzahlsensoren notwendig um Geschwindigkeit oder andere Werte zu berechnen. Das heißt, hier bestehen Redundanzen, die bei der Berechnung der Ausfallrate berücksichtigt werden und damit zu viel kleineren Ausfallraten führen als eine einfache Summation der Ausfallraten. Die Ausfallraten je Verbindung in einem Subsystem stellen also die notwendige Datenbasis für eine auf Funktionsebene weiterführende Berechnung dar. 6 Fazit Für ein Gesamtbordnetz oder eine Funktion wurde eine toolbasierte Methodik zur Ermittlung der jeweiligen Zuverlässigkeit / Ausfallrate vorgestellt. Damit lassen sich 316 <?page no="331"?> 3B.2 Methode zur Bestimmung der Bordnetzzuverlässigkeit die folgenden Fragestellungen der Zuverlässigkeitsbewertung von Bordnetzarchitekturen und deren konstruktiver Ausführung bewerten: • Vergleichende Zuverlässigkeitsanalyse von Bordnetzen unter Berücksichtigung von Umwelt- und Betriebsbedingungen • Bestimmung der bordnetzbedingten Ausfallwahrscheinlichkeit einer Funktion und ihrer Funktionsverfügbarkeit bei sicherheitskritischen Funktionen nach ISO26262 • Identifizierung konstruktive Mängel (erhöhte Ausfallrate) und auch mögliche konstruktive Reserven (sehr kleine Ausfallrate) • Ermittlung von kostengünstigen Optimierungspotenzialen für die Zuverlässigkeit Zusätzlich zur Bestimmung der Zuverlässigkeit von Bordnetzkomponenten ist eine Zusammenführung von Leitungssträngen und eine automatische Erstellung einer Funktionssicht möglich. Dies ist insbesondere für verteilte sicherheitsrelevante Funktionen notwendig, da hier Steuergerätesichten eine Analyse der Bordnetzanteile erschweren. In Zukunft werden durch mögliche Erweiterungen weitere Analysen und konstruktive Hilfestellungen für den Konstrukteur möglich sein, so zum Beispiel Optimierung der Absicherungsstruktur in Bezug auf die Funktionsverfügbarkeit oder eine Optimierung des Bordnetzes mit mehreren Bewertungskriterien (Zuverlässigkeit, Kosten, usw.). Literatur [1] „BUDD-e“, Ralf Milke Volkswagen AG, 4. Internationaler Fachkongress Bordnetze im Automobil 2016 [2] „Bordnetzentwicklung der Zukunft“, Johannes Meisenzahl BMW Group, 3. Internationaler Fachkongress Bordnetze im Automobil 2015 [3] „Herausforderungen und Trends in der Bordnetzentwicklung im Daimler Konzern, Dr. Andreas Docter, 3. Internationaler Fachkongress Bordnetze im Automobil 2015 [4] „Zuverlässigkeit mechatronischer Systeme“, Bernd Bertsche, ff, Springer Verlag Berlin Heidelberg 2009 317 <?page no="332"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Michael Kiffmeier, Stephan Frei Abstract There will be more and more electrical consumers within automotive vehicles. Those newly added consumers are partially processing security-critical and important functions. For these reasons the complexity and the requirements for reliability will rise. This fact leads to a much higher possibility for failures and critical changes within the power supply wiring harness. Numerous self-diagnosis functions for electronic control units have already been developed and mostly integrated. Often in this context current and voltage sensors within the control units are used to monitor their electrical behaviour. Furthermore all control units are linked through many different bussystems. The Gateway can be identified as a common communication node. This work presents methods and concepts to use the already monitored current and voltage information in a central unit (e.g. Gateway) for monitoring the condition of wires, contacts, connectors, and so on of the electrical power supply system. A diagnosis process in the case of a control unit malfunction is also taken into account and presented. Kurzfassung Durch immer mehr elektrische Verbraucher innerhalb von Kfz-Architekturen, die zunehmend sicherheitskritische Funktionen ausführen, wachsen die Komplexität und die Zuverlässigkeitsanforderungen an das Energieversorgungsbordnetz an. Dies resultiert in einer höheren Wahrscheinlichkeit von Fehlern und in einer erhöhten Relevanz für kritische Veränderungen im Leitungsnetz. Bereits heute wird ein erheblicher Aufwand für die Eigendiagnose von Steuergeräten betrieben. Hierdurch bringen solche Steuergeräte sehr häufig Sensorik mit, die oft auch eine Strom- und Spannungsüberwachung beinhaltet. Die Verknüpfung aller Steuergeräte ist mit einer Vielzahl an Bus-Systemen sichergestellt. Ein gemeinsamer Kommunikationsknoten stellt z.B. das Gateway dar. Diese Arbeit verfolgt das Ziel, Methoden und Konzepte vorzustellen, die auf der Basis einer Informationsfusion der vorhandenen Strom- und Spannungsinformationen Informationen über den Zustand des Energiebordnetzes generieren. Die Konzepte sehen eine Überwachung des Gesamtsystems, sowie eine Diagnose im Fehlerfall vor. 318 <?page no="333"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden 1 Einleitung Das Bordnetz ist eine der größten und schwersten Komponenten in einem modernen Kfz. Durch die rasante Zunahme an Sensoren, Steuergeräten, etc. wächst die Komplexität des Kabelbaums zusätzlich stetig an. Nicht nur die Komplexität, sondern auch die Relevanz und die Anforderungen an Sicherheit und Verfügbarkeit nehmen einen entscheidenden Stellenwert ein. Besonders im Bereich des assistierten oder autonomen Fahrens ist die Sicherstellung der elektrischen Energieversorgung für sicherheitsrelevante Komponenten unabdingbar und eine grundlegende Voraussetzung für den Betrieb des Gesamtsystems. Die Elektrifizierung des Antriebsstrangs ist ein weiterer entscheidender Aspekt, der die Anforderungen an das Energieversorgungsnetz innerhalb eines Kfz stark erhöht. Der große Umfang und die steigende Komplexität lassen Fehler in diesem Leitungsnetz deutlich wahrscheinlicher werden. Kritische Fehler können Kurzschluss, Leitungsbruch, unbeabsichtigte Öffnung von Steckverbindern, Wackelkontakte, Massebrüche und besonders im 48 V-Bereich Lichtbögen sein. Als kritische Veränderungen können Kontaktalterung, beziehungsweise Korrosion und schleichende Kurzschlüsse, beziehungsweise Isolationsermüdung/ Isolationsfehler genannt werden. Durch die Verschiebung der Anforderungen ist es mit konventionellen Konzepten schwierig geworden, einen sicheren Betrieb zu gewährleisten. Als direkte Reaktionsmöglichkeit auf Fehler im Leitungsnetz sind Schmelzsicherungen vorgesehen. Diese Sicherheitseinrichtungen sollen einen Teilbereich des Bordnetzes im Falle eines Kurzschlusses oder bei Überlast abschalten. Die Detektion bezieht sich ausschließlich auf die Wärmeentwicklung durch fließende Ströme. Der unkontrollierte Teilausfall des Bordnetzes stellt jedoch zusätzlich ein erhebliches Sicherheitsrisiko dar. Nach Auslösen einer Sicherung oder Ausfall eines Steuergerätes durch andere Fehler im Leitungsnetz ist meist eine aufwendige Fehlersuche notwendig. All dies zeigt, dass mit der allgemeinen Weiterentwicklung von Kraftfahrzeugen neue Diagnose- und Überwachungskonzepte für das Energiebordnetz einhergehen sollten. Zur Eigendiagnose werden innerhalb der einzelnen Steuergeräte bereits heute große Bemühungen angestellt, das Verbraucherverhalten aus elektrischer Sicht zu überwachen. Im Zusammenhang mit dieser Überwachung und Eigendiagnose werden Strom- und Spannungsinformationen gesammelt. Abbildung 1: Vernetzung von Steuergeräten über verschiedene Bus-Systeme; Gateway als möglicher zentraler Sammelknoten für Bus-Informationen (Ströme/ Spannung) 319 <?page no="334"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Zusätzlich sind alle Steuergeräte in ein Kommunikationsnetz eingebunden, wie es in Abbildung 1 angedeutet ist. Diese Kommunikation wird im Kfz durch eine Vielzahl unterschiedlicher Bus-Systeme realisiert. Als zentraler Knoten innerhalb dieses Kommunikationsnetzes ist das Gateway zu nennen. Innerhalb dieser Arbeit wird das Ziel verfolgt, den Zustand des Energiebordnetzes (Leitungssystem) auf Basis einer Informationsfusion der Strom- und Spannungsinformationen der Steuergeräte zu bestimmen. Zusätzlich soll mit diesen Sensordaten im Fehlerfall eine Diagnose erfolgen. Hierfür werden zunächst einfache Modelle für Bordnetzkomponenten und die hier betrachteten Fehler erarbeitet. Anhand dieser Modelle werden dann die charakteristischen Systemeigenschaften der fehlerfreien und fehlerbehafteten Zustände ermittelt, sodass schließlich durch Vergleich zwischen System- und den Modelldaten eine Aussage über den Gesamtsystemzustand getroffen werden kann. Dies wird im Folgenden modellbasierte Fehlererkennung genannt. 2 Grundlagen der modellbasierten Fehlerdiagnose Im Allgemeinen ist die Fehlerdiagnose eine Querschnittsdisziplin, die auf verschiedene Prozesse und Systeme angewendet werden kann. Je nach Disziplin entstehen unterschiedliche Herangehensweisen und Anforderungen an die angestrebten Konzepte und Verfahren. Fehlerdiagnose kann als zentraler Teil eines „Abnormal Event Management“ bezeichnet werden [1]. In der Literatur werden viele Anforderungen an ein Fehlerdiagnosekonzept beschrieben, von denen einige direkt übertragbar auf die Fehlerdiagnose in Kfz-Bordnetzen sind. Allgemeine Vorschläge zu Überwachungsbeziehungsweise Diagnosekonzepten müssen auf unterschiedliche Anwendungen/ Systeme übertragbar sein (Adaptability). Das Kfz-Bordnetz unterliegt in verschiedenen Ausführungen großen Varianzen, die jedoch auf einige gemeinsame Merkmale reduziert werden können. Je nach Herangehensweise können Systemmodelle von Nöten sein. Diese Systemmodelle können grundsätzlich auf drei verschiedene Arten erstellt werden [2]. Bei der physikalischen Modellierung enthält das erstellte Modell möglichst viele physikalische Eigenschaften des Systems. Beim verhaltensbasierten Ansatz wird das System durch mathematische Konstrukte beschrieben. Diese Konstrukte werden oft auf Basis von Messdaten erstellt und bedatet. Drittens ist der wissensbasierte Ansatz zu nennen. Je nach verfolgtem Diagnose- und Überwachungskonzept müssen unterschiedliche Anforderungen an die Güte und Genauigkeit der Modelle gestellt werden (Modelling Requirements). Die Fähigkeit, neben der reinen Erkennung von einem fehlerhaften Systemzustand, zusätzlich die Art des Fehlers zu bestimmen (Isolability), stellt einen wichtigen Schritt im Diagnoseprozess, beziehungsweise der Fehlererkennung und Systemüberwachung dar. Je nach Art des zu überwachenden, beziehungsweise zu diagnostizierenden Systems kann die Anforderung entstehen, einen erkannten Fehler innerhalb dieses Systems zu lokalisieren (Localizability). Dies ist bei Kfz-Bordnetzen wünschenswert. Vor dem Hintergrund dieser Vorüberlegungen lässt sich die innerhalb dieser Arbeit verfolgte Überwachungs- und Diagnosestrategie in vier entscheidende Bereiche unterteilen. 320 <?page no="335"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden 2.1 Fehlerdetektion Innerhalb der Fehlerdetektion wird das System beobachtet und auf Fehler geprüft. Es wird erkannt, dass das System in einem fehlerbehafteten Zustand ist, sobald ein unvorhergesehenes oder vorher bestimmtes Verhalten auftritt. Solche Verhalten, beziehungsweise Systemzustände können aufgrund der vorangehenden modellbasierten Systemanalyse identifiziert werden. Sobald festgestellt wurde, dass sich das System in einem fehlerbehafteten Zustand befindet, wird die Fehlerdetektion abgeschlossen und eine Fehlerklassifikation -lokalisierung, oder -behandlung kann begonnen werden. 2.2 Fehlerklassifikation Um eine gezielte Fehlerbehandlung sicherstellen zu können, muss bei einem fehlerhaften System der Fehler klassifiziert werden. Das bedeutet, dass Information über den fehlerhaften Zustand gesammelt werden bis abgeschätzt werden kann, um welchen Fehler es sich speziell handelt. Im Bereich der Fehlerklassifikation in Kfz- Bordnetzen sind die bereits genannten Fehler in Betracht zu ziehen. Diese werden in Kapitel 5 näher untersucht und beschrieben. 2.3 Fehlerlokalisierung Im Bereich der Bordnetzdiagnose ist eine Fehlerlokalisierung ein besonders wichtiger Bestandteil des Diagnoseprozesses. Dies ist ebenfalls ein wichtiger Punkt im Hinblick auf eine geeignete Fehlerbehandlung. Bei der Fehlerlokalisierung wird der Ort des aufgetretenen Fehlers bestimmt. Im Fall einer Energiebordnetzdiagnose wird in diesem Prozessschritt die fehlerhafte Leitung bestimmt. 2.4 Fehlerbehandlung Im Rahmen dieser Arbeit wird die tatsächliche Fehlerbehandlung nicht näher betrachtet. Trotzdem stellt sie den wichtigen Abschluss der beschriebenen Prozesskette dar. Alle vorangegangenen Prozessschritte zielen auf eine möglichst gute Fehlerbehandlung ab. Je besser die durch eine Diagnose gewonnen Informationen sind, desto gezielter kann die Fehlerbehandlung auf die Fehler eingehen und geeignete Maßnahmen treffen. Die Reihenfolge der vorgestellten Prozessabschnitte der Diagnose kann variieren. 3 Vorüberlegungen zur Bordnetzmodellierung In der vorliegenden Arbeit wird der beschriebene modellbasierte Ansatz verfolgt. Im Rahmen dieses Ansatzes sind Vorüberlegungen zu den zu verwendenden Modellen und anschließenden Untersuchungen besonders wichtig. Grundsätzlich kann man das Kfz-Energiebordnetz, also das betrachtete elektrische Netzwerk, auf drei verschiedene Arten untersuchen. 321 <?page no="336"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Eine statische Arbeitspunktanalyse kann grundsätzlich die Struktur und Eigenschaften der Bordnetzkomponenten und Bordnetzfehler aufzeigen. In diesem Bereich sind theoretische Überlegungen besonders gut möglich, und Zusammenhänge können leicht erkannt werden. Dynamische Eigenschaften, die durch kapazitives oder induktives Verhalten hervorgerufen werden, werden in diesem Bereich nicht berücksichtigt. Die Modellierung erfolgt rein auf der Basis von resistiven Komponenten. Eine Untersuchung im Zeitbereich kann ebenfalls mit dieser Darstellung vorgenommen werden. Hierzu dient eine Aneinanderreihung von Arbeitspunktuntersuchungen mit sich verändernden Rahmenbedingungen, wie z.B. der Lichtbogenlänge bei einem Lichtbogenfehler. Zusätzlich gibt es die Möglichkeit, in Zeitbereichsuntersuchungen die transienten Eigenschaften der Komponenten zu berücksichtigen. Der Einfluss von kapazitiven und induktiven Eigenschaften kann so untersucht werden. An eine Zeitbereichsanalyse kann sich eine Frequenzbereichsanalyse anschließen. In dieser Darstellung lassen sich eingeschwungene charakteristische Frequenzen, beziehungsweise lässt sich das Frequenzverhalten bestimmen. Grundsätzlich gibt es verschiedene Zustände eines Kfz-Bordnetzes. Es ist innerhalb des online-Betriebes zwischen dem Fahrbetrieb mit eindeutigen Anforderungen des Fahrers an das Kfz und dem ruhenden Fahrzeug zu unterscheiden. Gezielte Systembeeinflussungen durch Diagnosealgorithmen mit z.B. Prüfsignalen sind im Fahrbetrieb zunächst nur sehr eingeschränkt möglich, können jedoch in einem offline-Zustand (Werkstattdiagnose) genutzt werden. Die vorliegende Arbeit reduziert die Betrachtungen auf statische Analysen im online- Zustand, beziehungsweise die Modellierung mit zunächst nur einfachen, resistiven Komponenten. Kurze Überlegungen zu einem notwendigen Übergang in eine Zeitbereichsanalyse im Rahmen der gewählten Darstellungen werden zusätzlich vorgestellt. 4 Beschreibung und Modellierung von Kfz-Bordnetzen Im Allgemeinen unterliegen Kfz-Bordnetze je nach Modell und Variante großen Varianzen. Das heißt, eine modellbasierte Diagnose muss diese Vielfalt berücksichtigen. Trotzdem kann man einige gemeinsame Eigenschaften von unterschiedlichen Bordnetzen finden. Eine zentrale Komponente, die in jedem Kfz-Bordnetz vorzufinden ist, stellt die Energiequelle dar. Diese ist typischerweise in 12 V-Bordnetzen auf der einen Seite durch eine Blei-Säure- oder in zukünftigen Modellen möglicherweise durch eine Lithium- Ionen Starterbatterie und auf der anderen Seite durch einen Generator (Lichtmaschine) sichergestellt. Diese stellen je nach Betriebsstrategie und Systemzustand die Energieversorgung für die Steuergeräte dar. Ein sehr einfaches Modell ist in Abbildung 2 dargestellt. Die hier angestellten grundsätzlichen Betrachtungen werden zunächst mit sehr einfachen Modellen durchgeführt, was für die Darstellung der Konzepte vollkommen ausreichend ist. Für die Anwendung in konkreten Zielfahrzeugen können die Modelle an die jeweiligen Gegebenheiten angepasst werden. Das heißt, die Modelle müssen das reale Verhalten ausreichend genau nachbilden, was aber schon mit Modellen geringer Komplexität möglich ist. 322 <?page no="337"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 2: Einfaches Quellen-Modell (Batterie oder Generator) - realisiert durch eine ideale Quelle und einen Innenwiderstand; die vorausgesetzte Sensorik setzt sich aus Strom- und Spannungsüberwachung zusammen Zusätzlich zu vorhandenen Energiespeichern beziehungsweise Generatoren sind ebenfalls die Steuergeräte, also die Verbraucher, von zentraler Bedeutung. Im Zuge einer Arbeitspunktanalyse für das Gesamtsystem können Steuergeräte für die statische Analyse als einfache Widerstände gesehen werden, Abbildung 3. Als Verbinder von Steuergeräten und Energieversorgern werden Leitungen verwendet. Bei Beschränkung auf die statische Arbeitspunktanalyse kann eine Leitung als ohmscher Widerstand modelliert werden, Abbildung 4. Abbildung 3: Steuergerätemodell - realisiert durch einen resistiven Verbraucher; vorausgesetzte Sensorik setzt sich aus Spannungs- und Stromüberwachung zusammen Abbildung 4: Leitungsmodell - realisiert durch einen resistiven Verbraucher Die Topologie von Kfz-Energiebordnetzen beschränkt sich im Wesentlichen auf eine Baumtopologie. Die Knoten befinden sich an zentralen Punkten, z.B. bei Sicherungsträgerboxen. Die Teilmodelle können nun in Verbindung mit den aufgezeigten Eigenschaften zu einem Gesamtmodell zusammengesetzt werden, siehe hierzu Abbildung 5. Dargestellt sind eine Energiequelle und fünf Verbraucher, die in einer Baumtopologie verschaltet sind. Die Verbraucher sind mit Verbraucherleitungen an verschiedene Knoten angeschlossen. Die Knoten, also die Sicherungsträgerboxen, sind ebenfalls mit Leitungen verbunden und schließlich zur Spannungsquelle geführt. Ein Sicherheitskonzept, bestehend aus Schmelzsicherungen, ist ebenfalls angedeutet. 323 <?page no="338"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 5: Elektrisches Ersatzschaltbild für ein mögliches Versorgungsnetz inklusive Batteriemodell, Verbrauchermodelle, Leitungsmodelle; Sensorik und Sicherungskonzept mit Schmelzsicherungen sind angedeutet 5 Mögliche elektrische Fehler und kritische Veränderungen in einem Kfz-Bordnetz In einem Energieversorgungsnetz können verschiedene Fehler an verschiedenen Orten auftreten. Diese Orte beschränken sich auf die Verbraucherleitungen (z.B. ) mit ihren Steckern, vor oder hinter dem Verbraucher und auf die Sicherungsträgerverbinder (z.B. ). Für eine Fehlerbetrachtung müssen ebenfalls für diese Fehler Fehlermodelle erstellt werden. Diese Modellbildung wird auch im Hinblick auf eine statische Arbeitspunktanalyse des Gesamtsystems durchgeführt. Im Rahmen einer Fehlerklassifizierung mit vier Fehlerklassen werden die erarbeiteten Modelle im Folgenden vorgestellt. 5.1 Fehlerklasse 1: Fehler mit Verbraucherausfall Fehler, die direkt zu einem Verbraucher-, beziehungsweise Steuergeräteausfall führen, sind Kurzschluss, Leitungsbruch und das unbeabsichtigte Öffnen eines Steckverbinders. Durch eine Modellvorstellung in der elektrischen Domäne lassen sich die Fehler direkt in das Bordnetzmodell integrieren und das entsprechende Systemverhalten kann untersucht werden. Die Veränderung einer modellierten Leitung im Fehlerfall ist in Abbildung 6 und in Abbildung 7 dargestellt, die fehlerfreie Leitung ist dabei jeweils links, die fehlerbehaftete Leitung jeweils rechts abgebildet. 324 <?page no="339"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 6: Modellanpassung des Leitungsmodells im Fehlerfall Kurzschluss Abbildung 7: Modellanpassung des Leitungsmodells im Fehlerfall Leitungsbruch, beziehungsweise unbeabsichtigte Öffnung eines Steckverbinders Beide vorgestellten Fehler können sowohl in einer Verbraucherleitung als auch in einem Sicherungsträgerverbinder auftreten (Ausnahme: Massebruch). Dies hat den Ausfall von entweder lediglich einem oder direkt mehreren Verbrauchern zur Folge. 5.2 Fehlerklasse 2: Fehler mit sporadischem Verbraucherausfall Fehler der Fehlerklasse 2 haben eine große Ähnlichkeit zu Fehlern der Fehlerklasse 1. Wenn ein Kurzschluss, Leitungsbruch oder die unbeabsichtigte Öffnung eines Steckverbinders jedoch nicht permanent auftreten, sondern nur kurzzeitig das Gesamtsystem beeinflussen, bleiben die Verbraucher nicht dauerhaft von der Versorgung ausgeschlossen. In diesem Fall weisen sie lediglich einen sporadischen Ausfall auf. Die Fehlermodelle, die in Abbildung 6 und Abbildung 7 vorgestellt wurden, ändern sich dann nur in der Art der Fehlerwiderstände (rot dargestellt, siehe Abbildung 8 und Abbildung 9). Solche Fehler werden meist als Wackelkontakt gegen Masse oder Wackelkontakt im Steckverbinder bezeichnet. Abbildung 8: Fehlerwiderstandsvariation im Falle eines Wackelkontaktes gegen Masse; beispielhafter charakteristischer Verlauf Abbildung 9: Fehlerwiderstandsvariation im Falle eines Wackelkontaktes im Steckverbinder; beispielhafter charakteristischer Verlauf 325 <?page no="340"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden In diesem Fall reicht eine reine Arbeitspunktanalyse nicht aus, sondern der zeitliche Verlauf muss betrachtet werden. 5.3 Fehlerklasse 3: kritische Veränderung ohne direkten Verbraucherausfall Neben den bereits in den Fehlerklassen 1 und 2 beschriebenen Fehlern, die einen direkten Verbraucher-/ Steuergeräteausfall zur Folge haben, gibt es auch solche Veränderungen, die nicht unmittelbar kritische Auswirkungen haben, auf lange Sicht jedoch einen (Teil-)Systemausfall bewirken können. Zusätzlich verschlechtern diese Veränderungen bereits in einem frühen Stadium die Systemeigenschaften des Energiebordnetzes. Zu nennen sind Kontaktalterung, beziehungsweise Korrosion o.Ä. und schleichende Kurzschlüsse, beziehungsweise Isolationsermüdung/ Isolationsfehler. Entsprechende Modelle im Hinblick auf eine Systemanalyse im Arbeitspunktbereich sind in Abbildung 10 und Abbildung 11 zu finden. Abbildung 10: Modellanpassung des Leitungsmodells im Falle eines schleichenden Kurzschlusses Abbildung 11: Modellanpassung des Leitungsmodells im Falle von Kontaktalterung oder z.B. Korrosion Im Falle eines schleichenden Kurzschlusses bildet sich ein Fehlerwiderstand aus, der nicht klein genug ist, um die Funktionsweise des Gesamtsystems zu stören, der jedoch unkontrolliert Fehlerströme gegen Masse abfließen lässt. Im Falle der Kontaktalterung vergrößert sich der natürliche Leitungsund/ oder Kontaktwiderstand um ein ∆ , welches jedoch ebenfalls nicht direkt ausreicht, um das Gesamtsystem in seiner Funktionsweise zu stören. Bei den hier beschriebenen Fehlern handelt es sich um langfristige Änderungen, die jedoch nach einiger Zeit zu Funktionsbeeinträchtigungen führen können. 5.4 Fehlerklasse 4: Lichtbögen Speziell vor dem Hintergrund einer Spannungsanhebung von 12 V auf 48 V werden Lichtbögen zu einer weiteren kritischen Gefahr für das Leitungsnetz inklusive seiner Steckverbinder und Kontakte. 326 <?page no="341"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 12: Modellierung eines Lichtbogens gegen Masse als zeitabhängiger Widerstand Abbildung 13: Modellierung eines Lichtbogens im Steckverbinder als zeitabhängige Widerstandsänderung des Leitungsmodells Je nach Verlauf des Ersatzwiderstandes werden Fehlerbilder von Fehlern der Klassen 1 bis 3 durchlaufen. Da dies in der Regel im Verhältnis schnelle Vorgänge sind, ist der Ersatzwiderstand als zeitabhängige Größe dargestellt, also , beziehungsweise ∆ . Da bei einem Lichtbogen gegen Masse bei einer Lichtbogenzündung von Masseberührung ausgegangen wird, kann dieser Fehler analog zu einem Wackelkontakt gegen Masse betrachtet werden. Durch diese Gemeinsamkeit werden Betrachtungen vereinfacht und trotzdem keine relevanten Fehler außer Acht gelassen. 6 Überwachungskonzept Auf Basis der angestellten Vorüberlegungen lässt sich ein Überwachungskonzept formulieren, welches dazu dient, viele der beschriebenen Fehler und Veränderungen zu erkennen, zu klassifizieren und nach Möglichkeit zu lokalisieren. Dieses Konzept besteht aus einer permanenten Überwachung der Ströme und Spannungen in den Verbrauchern, sowie einem Diagnoseprozess bei Verbraucherausfall. 6.1 Permanente Überwachung Auf Basis der Strom- und Spannungsinformationen aus den Verbrauchern bzw. den Steuergeräten werden Fehlerströme und Leitungswiderstände in einem zentralen Steuergerät permanent berechnet. Der Gesamtfehlerstrom ist als Abweichung zwi- 327 <?page no="342"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden schen Batteriestrom und Summe aller Verbraucherströme definiert. Im betrachteten Beispielbordnetz, siehe Abbildung 5, bedeutet das: (1) Mit Hilfe einer permanenten Überwachung können also alternde Kontakte, beziehungsweise Leitungswiderstandserhöhungen und schleichende Kurzschlüsse festgestellt werden. Durch die Detektion von Änderung der Leitungswiderstände können ebenfalls Lichtbögen erkannt werden. Für diese Erkennung sind genauere Informationen über die charakteristischen Eigenschaften von Lichtbögen notwendig. Lichtbogenerkennung Kontaktalterungserscheinungen bedeuten in einem Großteil aller Fälle zunächst eine kleine Widerstandsveränderung im Vergleich zu dem Effekt, den ein Lichtbogen hat. In Abbildung 14 ist ein Teilbordnetz des in Abbildung 5 beschriebenen Gesamtbordnetzes abgebildet. stellt dabei die Batteriezuleitung, beziehungsweise die Zuleitung zur Spannungsquelle dar, ist das Leitungsmodell für die Zuleitung zu Verbraucher . Man trifft die Annahme, dass im Falle eines seriellen Lichtbogens in der Verbraucherleitung von . In diesem Fall gilt . Durch die vorhandenen Strom- und Spannungsmessungen kann der Spannungsabfall am Lichtbogen berechnet und so seine Widerstandscharakteristik bestimmt werden. Abbildung 14: Teilbordnetz zur Verdeutlichung einer möglichen Lichtbogenerkennung im Arbeitspunktbereich Die Unterscheidung zwischen einem Lichtbogen in einer Steuergeräte- Verbraucherleitung oder einem Sicherungsträgerverbinder kann durch die Betrachtung der gemeinsamen Leitungen der betroffenen Steuergeräte berücksichtigt werden. 6.2 Diagnose nach Verbraucherausfall Im Falle eines Verbraucherausfalles kann eine einfache Rule-Engine die Fehlerklassifikation und -lokalisierung gewährleisten. Hierbei wird davon ausgegangen, dass die Sensoren der betroffenen, beziehungsweise ausgefallenen Verbraucher keine Daten mehr liefern und nicht mehr in eine Berechnung mit einbezogen werden. 328 <?page no="343"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden ja ja nein nein Wiederkehrende Funktion? Leitungsbruch Massebruch Öffnung Steckverbinder Kurzschluss Wackelkontakt Permanenter Fehler Der Ort des Fehlers kann eingegrenzt werden, indem die gemeinsamen Leitungen der betroffenen Verbraucher betrachtet werden. Falls nur ein Verbraucher betroffen ist, liegt der Fehler in seiner Versorgungsleitung. Falls mehrere Verbraucher betroffen sind, liegt der Fehler in der letzten gemeinsamen Versorgungsleitung. 7 Experimentelle Validierung Das vorgeschlagene Überwachungs- und Diagnosekonzept wurde im Rahmen eines experimentellen Aufbaus validiert. Der Messaufbau und die Ergebnisse dieser Validierung werden im Folgenden dargestellt. 7.1 Messaufbau Die Untersuchungen wurden in einer Konfiguration wie in Abbildung 5 durchgeführt. Lichtbögen wurden im Rahmen einer Bordnetzuntersuchung mit 48 V betrachtet, alle anderen Fehler in einer 12 V Konfiguration. Die verwendeten Modellparameter wurden wie folgt festgesetzt: 1 Ω 12 V , 5 Ω 48 V 9,5 Ω 8,7 Ω 13 Ω 5 Ω Aufgrund der Strom- und Spannungsüberwachung an den Steuergeräten sind diese Werte jederzeit verfügbar. Alle Messungen wurden mit einer zeitlichen Auflösung von ca. 1,5 kSample/ Sekunde durchgeführt. 7.2 Ergebnisse der Validierung Kurzschluss Je nach Fehlerort verursacht ein Kurzschluss im Leitungsnetz einen Ausfall von einem oder mehreren Verbrauchern. Da durch den Kurzschluss Strom an den Sensoren vorbei gegen Masse abfließen kann, kann aufgrund der großen und schlagartig ansteigenden Differenz zwischen der Summe der Verbraucherströme und dem Batteriestrom der Kurzschluss als Fehler bestimmt werden. Durch das Auslösen der 329 <?page no="344"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Flachstecksicherung wechselt der Kurzschluss in der untersuchten Konfiguration zu einem Leitungsbruch. Der Gesamtstrom nimmt also ab. Die gemessenen Ströme sind in Abbildung 15 dargestellt. Abbildung 15: Kurzschluss an der Versorgungsleitung von : 15 A Schmelzsicherung In heutigen Konfigurationen ist ein Kurzschluss durch Flachstecksicherungen abgesichert und die Detektion eines Leitungsbruchs folgt zeitlich der Detektion des Kurzschlusses. Jedoch kann aus der Kombination beider Fehler mit hoher Wahrscheinlichkeit auf den Kurzschluss und das Auslösen einer Flachstecksicherung geschlossen werden. Leitungsbruch/ Massebruch/ Öffnung eines Steckverbinders Das unbeabsichtigte Öffnen eines Steckverbinders hat ebenfalls einen Verbraucherausfall zur Folge. Durch die Betrachtung der Stromsummen kann der Kurzschluss ausgeschlossen und auf die Fehlerursache Leitungsbruch/ Massebruch/ Öffnung eines Steckverbinders geschlossen werden. Wieder gibt die Anzahl der ausgefallenen Verbraucher den Fehlerort an. Bei mehreren betroffenen Steuergeräten liegt der Fehler in der letzten gemeinsamen Versorgungsleitung. Die Verläufe von Batteriestrom und der Summe der Verbraucherströme ist in Abbildung 16 dargestellt. Strom I(t) [A] 330 <?page no="345"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 16: Vergleich von Batterie- und der Summe der Verbraucherströme im Fall einer Öffnung eines Steckverbinders in der Versorgungsleitung von Wackelkontakt gegen Masse Bei einem Wackelkontakt gegen Masse fallen je nach Fehlerort verschiedene Verbraucher sporadisch aus. Der Wackelkontakt ist jedoch durch die wiederkehrende Funktionsfähigkeit der Steuergeräte gekennzeichnet. Die Vorgänge sind so kurz, dass eine konventionelle Flachstecksicherung nicht auslöst. Der Batteriestrom vor und nach dem Fehler ist gleich, da das Gesamtsystem in den Normalzustand zurückkehrt. Stromverläufe im Fall eines Wackelkontaktes gegen Masse sind in Abbildung 17 dargestellt. Abbildung 17: Wackelkontakt gegen Masse an - kurzfristiger Verbraucherausfall, danach Normalzustand; : 15 A Schmelzsicherung Zeit t [s] 0 2 4 6 8 10 Strom I(t) [A] 4 6 8 10 12 14 16 18 Summe Verbraucherströme Batteriestrom Zeit t [s] 8.51 8.515 8.52 8.525 Strom I(t) [A] 0 5 10 15 20 25 30 35 Summe Verbraucherströme Batteriestrom 331 <?page no="346"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Wackelkontakt in Steckverbinder Ein Wackelkontakt in einem Steckverbinder bedeutet, dass sich ein Steckverbinder mehrfach öffnet und wieder schließt. Die Funktion des angeschlossenen Steuergerätes ist also nur sporadisch gegeben. Der Vergleich der Summe der Verbraucherströme und des Batteriestroms lässt bei einem sporadischen Verbraucherausfall auf einen Wackelkontakt im Zuge der Leitung schließen. Die Stromverläufe sind in Abbildung 18 visualisiert. Abbildung 18: Wackelkontakt in Steckverbinder; sporadischer Verbraucherausfall; charakteristisches Merkmal ist der konstante/ sich nur leicht ändernde Fehlerstrom Lichtbogen im Steckverbinder Lichtbögen in Steckverbindern sind besonders kritische Fehlerfälle, weil hierbei nicht zwingend das angeschlossene Steuergerät ausfällt. Je nach Lichtbogenwiderstand kann es seine ursprüngliche Funktion weiterhin ausführen, trotzdem kann ein Lichtbogen erhebliche Schäden innerhalb eines Steckverbinders verursachen. Da kein Verbraucherausfall verzeichnet werden kann, gehört die Lichtbogenerkennung zum Bereich der permanenten Überwachung. Im Zuge eines experimentellen Tests wurde ein serieller Lichtbogen in der Versorgungsleitung von analysiert. Auf Basis des beschriebenen Konzeptes bei der Berechnung der Leitungswiderstände kann der Verlauf des Lichtbogenwiderstandes berechnet werden. Dieser ist in Abbildung 19 dargestellt. 332 <?page no="347"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden Abbildung 19: Berechneter Lichtbogenwiderstand des Lichtbogens in einem Steckverbinder in der Versorgungsleitung von Lichtbogenwiderstände hängen von einer Vielzahl an Rahmenbedingungen ab. Eine genaue Kenntnis der charakteristischen Eigenschaften kann eine zuverlässige Lichtbogenerkennung auf Grundlage der vorgestellten Berechnungsstrategien ermöglichen. Schleichende Kurzschlüsse/ Isolationsermüdung/ Isolationsfehler Dadurch dass schleichende Kurzschlüsse im Normalfall nur geringe Fehlerströme gegen Masse abfließen lassen, hängt die Bestimmung stark von der Messgenauigkeit der verwendeten Sensorik ab. Sobald jedoch größere Ströme gegen Masse abfließen, kann das vorgeschlagene Konzept auch einen schleichenden Kurzschluss bestimmen. Mit der statischen Analyse ist eine exakte Lokalisierung nicht möglich. Aufgrund der genannten Probleme kann in diesem Fall nur eine Worst- und eine Best-Case-Betrachtung durchgeführt werden, von der die Worst-Case-Betrachtung die für die weitere Fehlerbehandlung ausschlaggebende ist. Die Worst-Case-Betrachtung nimmt einen Fehlerwiderstand an, der im Betriff ist, sich zu einem Kurzschluss zu entwickeln, der also bereits einen fast kritischen kleinen Widerstand aufweist. Aufgrund des Spannungsabfalles sind Fehlerwiderstände, die direkt an der Quelle auftreten besonders kritisch. Der Worst-Case Fehlerwiderstandswert wird also direkt mit der Batterie- oder Generatorspannung und dem gemessenen Fehlerstrom berechnet: ⁄ . Innerhalb dieser Worst-Case-Betrachtung können Grenzen definiert werden, deren Unterschreitung zu der Annahme eines Fehlers führen kann und somit eine konkrete Fehlerbehandlung zur Folge haben. Zeit t [s] 24.7 24.75 24.8 24.85 24.9 24.95 25 25.05 25.1 0 0.5 1 1.5 2 2.5 3 333 <?page no="348"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden 8 Zusammenfassung und Ausblick In diesem Beitrag wurde ein neues Diagnosekonzept für Kfz-Energiebordnetze vorgestellt. Unter der Annahme, dass Steuergeräte eine Strom- und Spannungsüberwachung besitzen und diese Sensorwerte über einen Bus einem zentralen Steuergerät zur Verfügung stellen können, wurde gezeigt, dass diese Sensordatenfusion einen Mehrwert im Hinblick auf eine Überwachung und Diagnose des Leitungsnetzes generieren kann. Zur einheitlichen Beschreibung von Kfz-Bordnetzen wurden seine statischen Eigenschaften genutzt, um Modelle anzufertigen. Die genannten möglichen Fehler im Leitungsnetz wurden ebenfalls modelliert. Zusätzlich konnte eine Einteilung dieser in verschiedene Klassen vorgenommen werden. Aus dieser Betrachtung konnte ein Konzept abgeleitet werden, welches mit Hilfe einer Sensordatenfusion in einem zentralen Steuergerät, wie z.B. dem Gateway, Fehler detektiert, klassifiziert und nach Möglichkeit lokalisiert. Mit Hilfe eines Versuchsaufbaus und verschiedenen erzeugten Fehlerfällen konnten konkrete Anwendungen für das vorgeschlagene Konzept gezeigt werden. Eine einschätzende Zusammenfassung der Potentiale des vorgestellten Konzeptes ist in Tabelle 1 zu finden. Tabelle 1: Einschätzende Zusammenfassung der Konzeptfähigkeiten Fehlerart Detektion Klassifikation Lokalisierung Kurzschluss ++ ++ ++ Leitungsbruch ++ 0 + Massebruch ++ 0 + Öffnung Steckverbinder ++ 0 + Wackelkontakt gegen Masse ++ ++ ++ Wackelkontakt in Steckverbinder ++ + 0 Schleichender KS + + -- Kontaktalterung + + 0 Lichtbogen (gegen Masse) + 0 0 Lichtbogen (in Steckverbinder) + + + Mit den vorgestellten Methoden können nicht alle beschriebenen Fehler voneinander unterschieden werden. Es ist z.B. nicht möglich, zwischen einem Leitungsbruch, der Öffnung einer Steckverbindung in der Versorgungsleitung eines Steuergerätes und einem Massebruch zu unterscheiden. Weiterhin kann nicht zwischen der Kontaktalterung und der Erhöhung des Widerstandes des Masseverbinders unterschieden werden. Fehler dieser Art haben funktionstechnisch gleiche Auswirkungen. Daher ist eine Unterscheidung nicht unbedingt notwendig. Ähnlich verhält es sich bei z.B. einem Lichtbogen gegen Masse und einem Wackelkontakt gegen Masse, auch hier kann nicht eindeutig unterschieden werden. Weiterhin sind schleichende Kurzschlüsse mit der gezeigten Methode nicht lokalisierbar. Dynamische Messungen im Zeit- und Frequenzbereich könnten hier Abhilfe schaffen. Die Genauigkeit der Fehlererkennung, -klassifikation und -lokalisierung des vorgestellten Konzeptes hängt teilweise von der Auflösung der zur Verfügung stehenden Messwerte ab. Speziell die Untersuchung auf Kontaktalterung benötigt eine relativ genaue Strom- und Spannungsüberwachung, und die Lichtbogenuntersuchung benötigt eine relativ feine zeitliche Auflösung. Speziell im Bereich der Lichtbogenunter- 334 <?page no="349"?> 3B.3 Modellbasiertes on-line Monitoring des Energiebordnetzes durch Kombination physikalischer Systemmodelle mit Parameteridentifikationsmethoden suchungen stehen zusätzlich noch spezielle Untersuchungen aus, die die charakteristischen Signalverläufe der Strom- und Spannungswerte untersuchen. Auf dieser Basis könnte eine robuste Lichtbogenerkennung erfolgen. In der vorliegenden Arbeit wurden alle Überlegungen basierend auf statischen Arbeitspunkten angestellt. Da in realen Bordnetzen Steuergeräte sehr dynamisch ihr Verhalten ändern können, ist für einen Einsatz in realen Energieversorgungsnetzen eine Erweiterung der Modelle nötig. Weiterhin ist die Verfügbarkeit von Messwerten ein entscheidender Aspekt, der in zukünftigen Untersuchungen betrachtet werden muss. Verschiedene Verfahren für Messwerteübertragungen sind hier denkbar. Insgesamt zeigt das erarbeitete Überwachungs- und Diagnosekonzept erhebliches Potential, um verschiedene Fehler frühzeitig erkennen zu können und damit idealerweise einem Systemausfall im Fahrbetrieb vorzubeugen. Durch die Klassifizierung und Lokalisierung können defekte Komponenten bestimmt werden und notwendige Reparaturen könnten gezielt erfolgen. Danksagung Dieser Beitrag entstand im Rahmen des Projekts DriveBattery 2015 (Intelligente Steuerungs- und Verschaltungskonzepte für modulare Elektrofahrzeug-Batteriesysteme zur Steigerung der Effizienz und Sicherheit sowie zur Senkung der Systemkosten - TU Dortmund-Subprojekt) und wurde durch das BMWi (Bundesministerium für Wirtschaft und Energie) unter der Subventionsnummer 03 ET6003 I finanziert. Für den Inhalt sind allein die Autoren verantwortlich. Literatur [1] V. Venkatasubramanian, R. Rengaswamy, K. Yin und S.N. Kavuri, „A review of process fault detection and diagnosis Part I: Quantitative model-based methods”, Elsevier Science Ltd., 2003. [2] R. Ghimire, C. Sankavaram, A. Ghahari, K. Pattipati, Y. Ghonheim, M. Howell und M. Salman, “Integrated Model-based and Data-driven Fault Detection and Diagnosis Approach for an Automotive Electric Power Steering System”, IEEE, 2011 [3] S. Jiye, W. Rixin, X. Minqiang, G. Jingbo, „Model-based Fault Diagnosis for the Spacecraft Power System”, IEEE, 2007 [4] C. Sankavaram, B. Pattipati, A. Kodali, K. Pattipati, M. Azam, S. Kumar, M. Pecht, “Model-based and Data-driven Prognosis of Automotive and Electronic Systems”, IEEE, 2009 [5] J. Shao, H. Wan, H. Huang, Y. Liu, K. Wang, “Study on Modeling and Diagnosis of The Satellite Power System”, IEEE, 2012 335 <?page no="350"?> 4A Low Voltage Energy Storage / Niedervolt-Speicher 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery Matthias Kuipers, Markus Jansen, Monika Kwiecien, Dirk Uwe Sauer Abstract Micro hybrid vehicles have been introduced into the market in order to reduce fuel consumption and CO2-emissions. These savings are highly dependent on the electrical performance of the installed low voltage battery system. In most cases lead acid batteries are utilized for this purpose due to their low invest costs in comparison to other storage technologies but unfortunately their electrical performance is relatively poor. Lithium Ion batteries on the other hand have a good electrical performance but are more expensive. Thus, a combination of these technologies could embody a price efficient improvement of the low voltage battery system’s performance, further reducing fuel consumption and CO2-emissions in hybrid vehicles. Within the scope of this work hybrid battery systems which incorporate a parallel connection of a common 12 V lead acid battery with a string of lithium ion battery cells are analyzed. Hence the main application kept in mind for such a battery system is the utilization in a common 12 V board net of a micro hybrid vehicle. Nevertheless most of the concepts, measurement results and conclusions can be adapted to other applications as well. For example scaling the system up to 42 or 48 V systems for further types of hybrid vehicles is feasible. This work incorporates a stepwise analysis of mentioned hybrid battery pack. In a first step the process of selecting a suitable combination is performed. For this purpose several different degrees of freedom are identified and discussed accordingly. In order to discuss the influence of utilizing different lithium-ion battery types in terms of anode and cathode materials, a selection of common lithium-ion technologies is analyzed. Accordingly, measurement data was collected from exemplary cells of NMC-graphite, NMC-Titanate Oxide and LFPgraphite respectively. After discussing the degrees of freedom, two suitable combinations are identified. For both setups exemplary battery systems have already been created. Subsequently a series of tests and measurements were performed on each of the hybrid battery systems. As a part of initial tests cold cranking events with current rates lower than -1000 A have been applied on the battery systems. Additionally electrochemical impedance spectroscopy measurements have been performed. These tests give novel impressions on the hybrid battery’s performance during discharge events. After the initial tests, a second set of tests was performed, incorporating realistic driving profiles. These profiles will reveal additional information about the systems’ performance including dynamic charge acceptance during regenerative braking events, warm cranking capability after previous discharge and cold cranking capability. All these results are used in order to draw comparisons between the different setups. 336 <?page no="351"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery Kurzfassung Im Verlauf dieser Arbeit wurden hybride Batteriespeicher untersucht, welche aus der parallelen Verschaltung einer konventionellen 12 V Bleibatterie und einem Strang aus Lithium-Ionen Batterien bestehen. Der betrachtete Anwendungsbereich ist folglich das übliche 12 V Bordnetz eines Micro-Hybridfahrzeugs. Nichtsdestotrotz können sämtliche Gedankenschritte, Messergebnisse und Schlussfolgerungen auch auf andere Anwendungen übertragen werden. Beispielsweise ist eine Skalierung des Systems auf ein 42 oder 48 V System für andere Typen von Hybridfahrzeugen möglich. Diese Arbeit umfasst eine schrittweise Analyse des bereits erwähnten hybriden Batteriepacks. Im ersten Schritt wird die Auswahl geeigneter Kombinationen durchgeführt. Dafür werden zunächst die unterschiedlichen Freiheitsgrade identifiziert und diskutiert. Um die Nutzung verschiedener Lithium-Ionen Batterietypen, im Sinne von verschiedenen Anoden- und Kathodenmaterialien, zu diskutieren, wurde eine Auswahl an üblichen Lithium-Ionen Technologien analysiert. Dabei wurden Messdaten für exemplarische NMC-Graphit, NMC-Titanoxid und LFP-Graphit gesammelt. Der Diskussion der verschiedenen Freiheitsgrade schloss sich eine Identifikation zweier nutzbarer Kombinationen an. Für beide Setups wurde jeweils ein Batteriesystem aufgebaut. Danach wurde eine Serie von Tests und Messungen für jedes der beiden hybriden Batteriesystem durchgeführt. Als Teil der initialen Tests wurden Kaltstartvorgänge mit Stromstärken kleiner als -1000 A auf die Batteriesysteme gegeben. Zusätzlich wurden elektrochemische Impedanzspektren aufgenommen. Diese Tests geben einen neun Einblick auf die Leistungsfähigkeit der hybriden Batteriespeicher bei Entladevorgängen. Nach den initialen Tests wurde ein zweiter Satz von Tests durchgeführt, welcher realistische Fahrprofile beinhaltete. Diese Profile geben weiteren Aufschluss über die dynamische Ladeakzeptanz während regenerativer Bremsvorgänge, sowie bei Warmstartvorgängen nach vorheriger Entladung und über die Kaltstartfähigkeit. Sämtliche Informationen werden für Vergleiche zwischen den unterschiedlichen Systemen herangezogen. 1 Introduction It is well known that the automotive industry is putting a lot of effort into increasing their vehicles’ energy efficiency, hence improving fuel economy and reducing CO 2 emissions. A first step was accomplished through the introduction of micro hybrid vehicles. Schaeck et al. have identified potential fuel savings of 3.5% by utilization of auto-start-stop function and additional 3% through break energy regeneration in [1]. Both of which were analyzed using the New European Driving Cycle (NEDC), a rather optimistic driving profile for micro hybrid vehicles incorporating such functionalities. Consequently a reduced fuel saving potential might have to be expected from other driving profiles like the Worldwide harmonized Light vehicles Test Procedures (WLTP). Especially in this case but also in a general interest, further improvements of the energy efficiency are required in the future, not least because of EU CO 2 emission standards. Several different approaches can be followed in order to further improve a micro hybrid vehicle’s energy efficiency. One of these is an improved performance of break energy regeneration and auto-start-stop functionality. Both of which are primarily limited by the low voltage battery’s electrical performance. Improving this performance may improve fuel savings and CO 2 -emissions significantly. Even though there still is 337 <?page no="352"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery some room for improving the lead acid battery, a more drastic improvement could be induced by utilizing a completely different battery technology. But currently there is no suitable battery technology which could compete with the lead acid battery, cost wise. Alternative solutions are hybrid battery systems based on a parallel combination of a 12 V lead acid battery and another storage technology. Several investigations have already been performed. Lithium Ion batteries seem to be a promising storage technology to be utilized in such hybrid battery system. Thus, within this work a critical analysis is carried out on hybrid battery systems incorporating a lead acidand a lithium ion battery. In order to avoid a significant increase of invest cost due to the utilization of DC/ DC converters, a hard parallel connection is assumed. This setup is depicted in Figure 1. Figure 1: Equivalent circuit model of a hybrid battery system comprising a lithium ion battery stirng in hard parallel connection with a 12 V lead acid battery 2 Degrees of Freedom Before specific hybrid battery systems can be investigated, a suitable combination of lead acid - and lithium ion battery cells needs to be found. A structured approach to finding suitable pairs is the identification of the degrees of freedom for such a hybrid battery system. Within this work four primary degrees of freedom have been identified (only 12 V lead acid batteries are considered rather than single cells): • Lead acid battery technology • Lead acid battery size in terms of Ah • Lithium battery technology • Number of Lithium batteries in serial connection • Lithium battery size in terms of Ah Surely there are several additional criteria and decisions, which have to be determined, such as: Lithium cell type (cylindrical, prismatic, pouch bag) or whether a high power switch shall be incorporated in between the two battery systems. Most of these criteria do not have a major impact on the overall setup of the hybrid battery system. Consequently they are not directly discussed within this work. It shall just be assumed the two battery technologies are connected directly to the board net in a hard parallel fashion, thus without any DC/ DC converter 6 x Pb ? ? x Li 12V board net 338 <?page no="353"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery 3 Designing a hybrid battery pack Choice of lead acid battery technology Because of the demanding requirements on SLI lead acid battery in micro hybrid vehicles, more enhanced types of lead acid batteries have been introduced in the automotive sector alongside the common flooded battery, namely absorbent glass mat (AGM) and enhanced flooded batteries (EFB). These types of lead acid batteries generally have an improved power capability and an increased lifetime. On the other hand this improvement is accompanied by an increased price. An additional difference between lead acid battery types is presented in Figure 2. Open Circuit Voltage (OCV) curves are depicted over SOC for an EFB lead acid battery and AGM lead acid battery. It can be seen that the AGM battery’s OCV curve has a steeper slope in comparison to the EFB. Additionally the AGM’s OCV at 100% SOC is higher. This phenomenon is due to the reduced volume of electrolyte in an AGM battery and its increased content of sulfuric acid. An OCV curve for a common flooded battery has not been added to this plot because it can be assumed that its OCV is very similar to the EFB battery’s curve. Figure 2: Open circuit voltage curves for an enhanced flooded (AGM) lead acid battery and an absorbent glass mat (AGM) battery Choosing a suitable type of lead acid battery now comes down to finding a proper trade-off between the four criteria: performance, aging, costs and voltage level. The estimation of aging in such novel application is extremely difficult, as it also strongly depends on the operating strategy. Thus, it was not taken into account within this work. Concerning the voltage level, feasibility can only be judged when combined with the lithium ion battery strings’ voltage levels. This body of work is done in the following passage about lithium ion battery technologies. Taking a look at electrical performance, requirements need to be identified for the both battery technologies. If for example the lithium ion battery technology has a great power capability, especially during charging events and cold cranking scenarios, it may dominate the lead acid battery in this concern. Hence, effort to increase the lead acid battery’s performance is not required and does not justify increasing costs. Consequently choosing an en- 0 5 10 15 20 25 30 35 40 45 50 55 60 65 70 75 80 85 90 95 100 10.5 11 11.5 12 12.5 13 13.5 14 14.5 15 15.5 OCV-Voltage in V SOC in % Open Circuit Voltage at 25°C AGM 70Ah EFB 70Ah 339 <?page no="354"?> for Micro hanced is advis Choice Many d cells ar any an ure 3 d are not trolyte corresp out ent propert One of the alig same v depend signific This m same v identify F Figure on a 1 o Hybrid Veh d flooded b sable. e of lithium different lit re in deve ode mater depicts ele t the only substance ponding ce tirely withi ties. f the most gnment of voltage in a ding on eac ant load p means after value of op y common Figure 3: El 4 presents 2 V level. 4A.1 hicles based battery or e m battery thium ion b elopment. T rial can be ectrode po property d e is applie ell offers ce n this wor important the two tec a hard par ch other. A profiles for r a long re pen circuit operating lectrode po s open circ The y-axi Critical anal on the Paral even a con technolog battery tec The variety combined otentials re epending d out of th ertain adva rk. Neverth requireme chnologies rallel comb Assuming t a long tim est phase voltage. A points for e otentials of cuit voltage s ranges f lysis of Hybr llel Combina nventional gy and num chnologies y of differe d with any elative to a on the util he vast re antages an heless it m ents for dim s’ voltage l bination. Th the hybrid me, over po both batte Accordingly each of the f different e e curves fo from 10.5 rid Battery Sy ation of a Lea flooded b mber of ce are availa ent techno cathode m a lithium e ized mate epertoire o nd disadva makes sen mensioning levels, sinc heir operat battery pa otentials w ery techno y OCV curv e battery te electrode m or lead acid V to 15.5 ystems ad Acidand attery ove ells in ser able on the logies is v material an lectrode. B rials. If add f available ntages. Th nse to take g a hybrid ce they wil ting points ack does no will start co ologies wil ves can be echnologie materials. B d - and lith V, assum a Lithium Io er an AGM ries e market. vast, since nd vice ver But voltage ditionally a e electrolyt hese are no e a look a battery sy ll always h are conse ot experien onverging t l converge e used in o es. Based on [ hium ion b ing these n Battery battery Further e almost rsa. Fige levels an electes, the ot listed at some ystem is ave the equently nce any to zero. e to the order to [2] batteries are the 340 <?page no="355"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery lower and upper voltage limits for the battery system in a micro hybrid vehicle application, excluding cranking events. Figure 4: Open circuit voltage curves for lead acid and lithium ion batteries on a 12 V level Taking a look at Figure 4, the two OCV curves from Figure 2 are depicted alongside some curves for lithium ion batteries. In this case three different lithium ion battery technologies have been investigated. The first lithium ion battery string named “NMC/ C6” incorporates four common NMC battery cells connected in series. They consist of an NMC cathode and a graphite anode. The next battery string is called “LFP/ C6”. It is also comprised of a graphite anode but with an LFP cathode in this case. Four cells need to be connected in series in order to reach a voltage level around 12 V. The third battery string named “NMC/ LTO” incorporates six LTO battery cells connected in series. These cells have an NMC cathode but utilize a Titanateoxide electrode as the anode. Taking a look at the main aging effects of a lead acid battery, it makes sense to operate it at high SOCs [3][4]. In this case it is assumed the lead acid battery is operated between 70 % and 100 % SOC referring to an OCV window from 12.52 V to 12.91 V for this AGM and 12.47 V to 12.8 V for this EFB specimen. This window is indicated in Figure 4 with a green range. Taking a look at the lithium ion battery strings’ SOC windows correlated to this OCV window, it becomes clear the NMC/ C6 string is operating between 15 % and 20 % SOC whereby the LFP/ C6 string is operated between 8 % and 18 % and the NMC/ LTO string is operating between 0 % and roughly 17 % SOC. Considering a dynamic operation rather than an operation after long rest phases these SOC operating windows will most likely be expanded to slightly higher SOC values as well. It is well known the internal resistance of a lithium ion battery increases with decreasing SOC at low SOC values due to the reduction of available reaction sights [2]. Consequently it is not desired to operate a battery in such an operating range, especially if its power capability is one of its primary requirements as in micro hybrid applications. On the other hand its SOC should not be too high in order to avoid limitations of charging capability through insufficient polarization limited by the available charg- 341 <?page no="356"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery ing voltage. Nevertheless it is assumed a slightly elevated operating range as in comparison to the ones identified would be desired. An extended operating range could be achieved by decreasing the OCV curve, which then again could be achieved by slight modifications of the electrode materials. Assuming a decrease of 0.1 V per cell is feasible, the operating ranges in terms of SOC would shift accordingly. For the NMC/ C6 battery string the shift would be more or less insignificant because of its steep slope, thus is not considered here. Though if the NMC/ LTO string’s OCV curve is decreased by 0.1 V for each of the six cells in series, the SOC window shifts significantly. As can be seen from Figure 4 its operating window now lies in between 25 % and 45 % SOC. Unfortunately such a more suitable NMC/ LTO battery string was not available within the body of this work. Consequently tests were performed using the other two battery technologies. Hence the results can be assumed to fulfill a poor case concerning the lithium battery’s performance. For the LFP/ C6 battery string a similar modification could be considered but it would have several drawbacks. First of all the maximum charging voltage would be limited to around 13.44 V or less in order to avoid overcharging. This increases the risk of hard sulfation in the lead acid battery, reducing its lifetime. Additionally it may be difficult to accurately set the operating point of the LFP/ C6 battery due to the flat OCV curve and hysteresis effect caused by charging or discharging prehistory. Thus leaving the danger of high SOC values at which lithium plating may occur during high current charging. It shall also be mentioned the maximum OCV of the lead acid battery influences the operating range of the lithium ion battery string. This needs to be taken into account when choosing the lead acid battery type. If costs need to be reduced, it makes sense to pick a flooded battery over an AGM battery. In this case it could be advantageous to increase the acid concentration of that flooded battery a little bit. For further testing an AGM battery was chosen in order to enable a wider SOC window for the lithium ion battery. Additionally this improves the lead acid battery’s performance. Thus - from the point of view of the lithium ion battery representing a worst case scenario for comparing the lead acid battery performance to the lithium ion battery performance. If even in this case the lithium ion battery dominated the overall performance, it can be assumed that the lead acid battery’s performance is of minor interest. [5] Choice of battery sizes Dimensioning the two battery strings mainly influences their performance and costs. Finding a feasible trade-off is a difficult challenge. A method which can act as a guideline to identify proper battery sizes, is presented in the following. It is based on the concept of adjusting internal resistance of the entire battery system according to the requirements. Internal resistance depends on temperature and SOC as well as on duration/ frequency, making it difficult to adjust the internal resistance for all operating points. But in most applications there are critical scenarios which need to be carried out successfully by the battery system. In micro hybrid applications one of these critical scenarios is the cold cranking capability. The battery needs to be able to crank the engine at -18°C or -20°C even with reduced SOC. As long as a successful cold crank can be simplified to a discharge with a relatively short duration it is fair to assume that only the battery’s high frequency impedance is of relevance for such a scenario. Based on these assumptions the internal resistance of the hybrid battery 342 <?page no="357"?> for Micro pack w sistanc The ind um ion pack a copy. I have to cell. An The ca out for 20 Ah f plained Figure The 70 tions th capabil 80 Ah g o Hybrid Veh was estima ces of each dividual res battery st nd at a te n this case o be scale n inverse p alculation o a capacit for the lithi d in the foll e 5: Estima 0Ah lead a hus it is fe lity. Using giving a va 4A.1 hicles based ated. It wa h of the bat sistances R tring) have mperature e they refe ed over ca proportiona of the intern ty window ium ion ba owing. ation of hig tem cid battery easible to equation alue of 3.8 Critical anal on the Paral as calculat ttery stings , R i,Pb (for th e been mea of -20°C er to a high apacity bas al depende , , nal resista of 40 Ah attery. Figu gh frequen m at relativ y used for assume it (2) its resi mOhm. N lysis of Hybr llel Combina ted as a p s according , he lead ac asured for using the h frequenc sed on the ncy gives , , ance of the to 90 Ah f ure 5 prese ncy internal vely low SO this test w ts internal stance va ext, a seco rid Battery Sy ation of a Lea parallel co g to (1). , id battery r a reduced electroche cy resistan e capacity a good ap ∙ ∙ e hybrid ba for the lea ents the re l resistance OC and -20 was design resistance lue was sc ond surfac ystems ad Acidand nnection o string) and d SOC of t emical imp nce. Next, t value of t proximatio attery pack ad acid ba esults acco e of the hy 0°C ed for mic e represen caled to a ce area wa a Lithium Io of the inte d R i,Li (for t the hybrid pedance sp these resis the tested on. Thus: k has been attery and ordingly an ybrid batter cro hybrid a nts good c capacity v as plotted i n Battery rnal re- (1) the lithibattery pectrosstances battery (2) (3) carried 1 Ah to d is exry sysapplicacranking value of nto Fig- 343 <?page no="358"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery ure 5 at this value of resistance. The intersection between both surface areas is illustrated by a red line. It identifies all setups of the hybrid battery system at which it has the same value of internal resistance as an 80 Ah battery under the identical cold cranking conditions. Thus it should roughly reveal a similar cold cranking performance. Some examples of setups which lie on the intersection are depicted in Table 1. Table 1: Setups of a hybrid battery system with similar cold cranking performance C Pb 80 Ah 73 Ah 65 Ah 58 Ah C Li 0 Ah 5 Ah 10 Ah 15 Ah It shall be mentioned, different results need to be expected if the calculations are performed for other batteries. Furthermore this process does not take into account the batteries’ charging capability. Nevertheless these calculations reveal a rough idea of the ratio of battery sizes, which need to be expected. 4 Testing of electrical performance In order to analyse the electrical performance two hybrid battery packs were set up and a number of different tests were performed. Additionally the same tests were carried out on a single lead acid battery. Thus the electrical performance of the following specimen has been investigated: • AGM 70 Ah • AGM 70 Ah + NMC/ LTO 20 Ah • AGM 70 Ah + NMC/ C6 5 Ah The lead acid battery available for tests was an AGM 70 Ah battery designed for micro hybrid vehicle applications. A 20 Ah NMC/ LTO battery string and a 5 Ah NMC/ C6 battery string were chosen, which are also depicted in Figure 4. None of these lithium ion batteries have been particularily modified for the utilization in a hybrid battery pack for micro hybrid applications. Electrochemical impedance spectroscopy and cold crankting events A first set of tests incorporated electrochemical impedance spectroscopy (EIS) measurments. Within such an EIS the specimen’s impedance is measured for a spectrum of different frequencies. In this case the measuremnt is carried out at a temperature of -20°C and an OCV refering to 80 % SOC of the lead acid battery. These conditions refer to a cold cranking scenario. Results are depicted in Figure 6. It can be seen from Figure 6 the internal resistance of the lead acid battery is in both cases significantly lower than the lithium ion battery string’s internal resistance. The hybrid battery system’s impedance spectrum is consequently dominated by the lead acid battery’s values. Or in other words, power required during a cold cranking event will be delivered primerily from the lead acid battery in this case. Figure 7 supports this thesis. It shows the current distribution onto the indivicual battery strings during a cold cranking event under the same conditions for which EIS measurements were performed. 344 <?page no="359"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery Figure 6: Electrochemical impedance spectrum measurements on hybrid battery packs and their individual battery strings Figure 7: Current and voltage measurements of hybrid battery packs and their individual battery strings during a cold cranking event The cold cranking capability is the main reason why lead acid batteries are oversized in micro hybrid vehicles. As long as the lithium ion battery does not take over most of 254.5 255 255.5 256 8 10 12 voltage in V time in s 254.5 255 255.5 256 -800 -600 -400 -200 0 current in A time in s Hybrid Pack AGM 70Ah NMC/ LTO 20Ah 254.5 255 255.5 256 0 10 20 30 40 50 60 70 80 90 100 quota in % time in s 345 <?page no="360"?> for Micro these p A reduc temper interna it need fluence needs lifetime Realist Additio files we stop ev phases through to their tential. for all s ings in ready h teries. braking nal cap an incr surpris NMC/ C thermo reason fact tha profile capabil imum c in term energy Conseq setup ( Table o Hybrid Veh power requ ction of co rature perf l resistanc s to be ke e its perfo to be carr e prediction tic driving nally to the ere perform vents follow s. Since t hout the en r charge ac Table 2 g specimen. comparis have increa Additional g events ha pacity this v reased per ing is the C6 althoug ore the Ah for this ph at the NMC have been lity of a 3 k charging po s of capac y during th quently sm lowest ma e 2: Setups 4A.1 hicles based uirements, osts can th formance. ce under th pt in mind rmance un ried out in ns. g profiles e tests per med on all wed by wa he specim ntire profile cceptance gives an ov The hybrid on to the ased charg lly to the as been es value desc rformance lower valu h four tim -throughpu henomena C/ LTO strin n limited to kW alterna ower at alm city it would hus norma maller batte ss and pric s of a hybr Critical anal on the Paral the lead a hus be ach Since the hese condi , optimizin nder differ the future rformed un l of the thr rm cranks mens’ SOC e their corr during reg verview on d battery p single lea ge accepta Ah-throug stimated. N cribes the d of the hyb e of DCA es more N ut would h a is not the ng is overs o 14.8 V a ator. Both h most all tim d have bee lized to its ery cells a ce). rid battery s lysis of Hybr llel Combina acid batter hieved by i e electrolyt tions [2], it g the elec rent condit e. Especia der very s ree specim as well as Cs were r responding generative n these res packs show ad acid ba ance in co ghput the Normalized dynamic c brid batter for the NM NMC/ LTO have supp e utalizatio sized. Char and 200 A hybrid batte mes. If the en able to s capacity re required system wit rid Battery Sy ation of a Lea ry cannot b mproving te mainly t needs to ctrolyte for tions. Con ally concer pecific con men. These s regenera regulated g Ah-throu braking, h sults from w a signific ttery, even mparison t average c d to the co charge acc ry systems MC/ LTO co is installed osed an i on of a diff rging even refering m ery system e NMC/ LTO accept alm results in d in this h th similar c ystems ad Acidand be reduced the lithium contributes be optimiz cold tempe nsequently ning aging nditions, re e profiles tive brakin to stay re ghput give hence to en the realist cant increa n though A to convent current du orrespondin eptance (D s becomes ombination d in terms nverse be ferent cell ts within th more or les ms were ab O would ha most the id n a reduce ybrid batte cold crankin a Lithium Io d in terms m ion batte s to the b zed. Never eratures m intensive g mechani ealistic driv incorporat ng events a elatively c es a direct nergy savi tic driving ase in ener AGM batte tional flood uring regen ng installe DCA). Onc s evident. W n in compa s of capaci ehavior. Th chemistry he realistic ss to the c ble to acce ave been r dentical am ed value o ery for an ing perform n Battery of size. ries low battery’s rtheless might intesting sm and ing proed start and rest constant relation ngs poprofiles rgy saveries alded batnerative d nomice again What is arison to ity. Furhe main but the c driving charging pt maxreduced mount of of DCA. optimal mance 346 <?page no="361"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery The third measure depicted in Table 2 is a value of internal resistance. It is an average value of resistance calculated from the voltage drop during each warm crank’s inrush. Other than the first two measures which describe charging capability, this value describes discharge capability. It becomes evident that hybrid battery systems also have a significantly reduced internal resistance during warm cranking events even after previous start stop scenarios. 5 Outlook There are several questions which need further addressing in the future. First of all utilizing a graphite based lithium battery anode leaves the danger of lithium plating especially if high power charging events need to be expected at relatively low temperatures. It is questionable if the low SOC at which the lithium battery is operated can prevent plating effects. Another topic which needs to be investigated is the lead acid battery’s aging and lifetime performance. Its utilization in hybrid battery systems is a completely novel application thus little experience is available concerning dominating aging effects. This research goes hand in hand with an optimization of the lead acid battery’s designs as well as an optimization of operating strategies and diagnostics. 6 Conclusion Within the scope of this work hybrid battery systems incorporating a lead acid battery and a lithium ion battery have been analyzed. The primary degrees of freedom for the design of such a battery system have been identified and are discussed in detail. Additionally, two examples of hybrid battery systems have been set up for a number of tests including EIS measurements, cold cranking events and realistic driving profiles. Results of these tests are presented and are discussed accordingly. It was identified that the lead acid battery supports most of the required power during a cold cranking event. Thus cannot be reduced in size significantly. Some reduction may be achieved through an optimization of the lithium ion battery’s performance at low temperatures. Another way of increasing its performance would be an increase of its size, but according to the presented results of the realistic driving profiles it would not increase charging capability and hence would not justify increasing invest costs. A further optimization of the dimensioning of the individual battery strings is consequently an important body of future work. Additionally further research and tests are required for an accurate analysis of the main aging effects and thus a more comprehensive understanding of lifetime limiting factors. Literature [1] S. Schaeck, A.O. Stoermer, E. Hockgeiger: “Micro-hybrid electric vehicle application of valve-regulated lead-acid batteries in absorbent glass mat technology: Testing a partial-state-of-charge operation strategy”, Journal of Power Sources 190 p.173-183, BMW Group, 2009 347 <?page no="362"?> 4A.1 Critical analysis of Hybrid Battery Systems for Micro Hybrid Vehicles based on the Parallel Combination of a Lead Acidand a Lithium Ion Battery [2] A. Jossen, W. Weydanz: „Moderne Akkumulatoren richtig einsetzen“, 1st Edition, 2006, isbn: 978-3939359111 [3] D. U. Sauer: „Optimierung des Einsatzes von Blei-Säure-Akkumulatoren in Photovoltaik-Hybrid-Systemen unter spezieller Berücksichtigung der Batteriealterung“, Dissertation, Ulm, 2003 [4] D. Bernd: „Maintenance-Free Batteries - Based on Aqueous Electrolyte“, 3 rd Edition, 2003, isbn: 0-86380-279-6 [5] M. Schindler: „Mehr-Batterie-Systeme auf Basis von Blei-Säure- und Lithium- Ionen-Technologie für den Einsatz in Mikro-Hybrid-Fahrzeugen“, Dissertation, Shaker Aachen, 2015 348 <?page no="363"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods Monika Kwiecien, Philipp Schröer, Matthias Kuipers, Dirk Uwe Sauer Abstract Diagnosis and monitoring algorithms for secondary batteries used in automotive applications like lithium-ion or lead-acid batteries need impedance-based models of the battery in order to predict the voltage response under load. These voltage predictions are time-based, so it is reasonable to use discharge pulses to characterize the battery’s electrical behavior and model it with a simplified equivalent circuit. The known difficulties of this procedure are caused by non-linear dependencies of the battery’s impedance on temperature, State of Charge (SoC) and current. Therefore, it is common practice to perform impedance spectroscopy stimulated by sinusoidal current at different frequencies in a range of kHz down to µHz. The amplitude of the sinusoidal current is kept low, thus state of charge and temperature do not change significantly and linearization can be done in a small range. As a result, real and imaginary part of the measured impedance can be drawn in a so called Nyquist plot. This allows the analysis of resistive, inductive and capacitive behavior at different frequencies. The values are used to parameterize elements of an equivalent circuit. This kind of models has limited validity and accuracy, therefore it is recommended to include known dependencies for applications with variations of temperature, SoC and current. To parameterize current dependency for example the sinusoidal current is overlapped with DC currents of different values. Disadvantage of the method is the required limitation to the frequency range to ensure quasi-constant conditions during the measurement although the battery is discharged. This is a significant problem for lead-acid batteries, since they need to be parameterized also for high discharge currents. As this changes the state of charge during the impedance measurement the measurement time must be kept short to avoid violation of LTI conditions. As a consequence measurements at low frequencies are not possible. Among others the battery’s behavior changes due to aging. Ensuring certain accuracy over its lifetime, it is necessary to adapt the model’s parameters online. In this case the usage of impedance spectra, like for initial parameterization, is elaborate and unfeasible in operation. Using rectangular-shaped discharge currents to fit an equivalent circuit to the measured voltage response in time-domain in order to get actual impedance values for adaptation is one option. However, with this method it cannot be reckoned with a quasi-linear system. The comparison between frequencyand time-based impedance determination methods will be presented in this work under consideration of requirements for diagnostic algorithms in automotive applications. Measurements on valve-regulated leadacid batteries at different conditions are used to analyze the accuracy of both methods and the required computational effort. By this the advantages and disadvantages of frequencyand time-based impedance estimations are determined and discussed with respect to diagnostic of automotive batteries in general. 349 <?page no="364"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods Kurzfassung Diagnostik und Monitioning Algorithmen für Sekundärbatterien, die in Fahrzeugen verwendet werden wie Lithium-Ionen oder Blei-Säurebatterien, benötigen impedanzbasierte Modelle der Batterie. Damit soll die Spannungsantwort der Batterie auf eine Last vorhergesagt werden. Diese Vorhersagen werden im Zeitbereich gemacht, daher ist es naheliegend aufgenommene Entladepulse zu verwenden, um das elektrische Verhalten der Batterie zu charakterisieren und es mit einem einfachen Ersatzschaltbild zu modellieren. Durch nicht-lineare Abhängigkeiten der Impedanz von Temperatur, Ladezustand und Stromrate ist die Bestimmung der Impedanz aus Entladepulsen nicht trivial. Daher werden in der Regel Impedanzspektren mit sinusförmigen Eingangsstrom und bei unterschiedlichen Frequenzen aufgenommen. Die Amplitude dieses Wechselstroms wird klein gehalten, sodass der Ladezustand und die Temperatur wenig verändert werden und in einem kleinen Spannungsbereich linearisiert werden kann. In einem Nyquist Diagramm, in dem der Imaginärteil der Impedanz über den Realteil abgebildet ist, kann induktives, kapazitives in resistives Verhalten sichtbar machen. Die Impedanzspektren werden verwendet, um die Elemente eines elektrischen Ersatzschaltbildes zu parametrieren. Für Diagnosealgorithmen ist es empfehlenswert die Stromabhängigkeit der Batterieimpedanz ebenfalls zu modellieren. Dafür sind Impedanzmessungen mit überlagertem DC-Strom notwendig. Dier Parameter aus den Impdanzspektren sind jedoch nur gültig für kleine Stromraten und müssen umgerechnet werden, um auch für größere Stromraten die richtigen Spannungsantworten nachzubilden. Weiterhin zu beachten ist, dass der Frequenzbereich und die Stromrate für die DC-Überlagerung begrenzt sind, um die Veränderungen in der Batterie gering zu halten. Das ist ein signifikantes Problem für Blei-Säurebatterien, die mit hohen Entladeströmen relativ zu ihrer Kapazität entladen werden. Weiterhin ist zu beachten, dass das elektrische Verhalten der Batterie sich mit dem Alter verändert und das eine kontinuierliche Anpassung der Ersatzschaltbildparameter diese Änderungen nachführen könnte. Die Nutzung von Impedanzspektren für die Anpassung im Betrieb ist nur begrenzt möglich. Verfügbare Stromsignale im Fahrzeug sind in der Regel rechteckförmige Entladungen mit hoher Stromrate und die Bestimmung von Ersatzschaltbildparametern aus der Spannungsantwort der Batterie ist möglich. Diese Parameter werden sich jedoch von Parametern bestimmt durch Impedanzspektren unterscheiden. Ein Vergleich zwischen Impedanzen bestimmt im Zeitbereich und im Frequenzbereich wird dieser Arbeit vorgestellt. Messungen an verschlossenen Blei-Batterien bei unterschiedlichen Konditionen wurden verwendet, um die Genauigkeit beider Parametrierungsmethoden in der Genauigkeit zu vergleichen. Weiterhin werden die Vor- und Nachteile der Methoden in Hinblick auf die Nutzung für Diagnosealgorithmen diskutiert. 1 Introduction Battery monitoring systems (BMS) for batteries used in automotive applications contain algorithms to predict the performance of the battery under certain conditions. An electrical equivalent circuit (EEC) is used for this purpose. The most commonly used EEC contains a resistance element for the finite conductance of the battery, connected in series to a parallel connection of a resistance and a capacitance, in the follow- 350 <?page no="365"?> ing nam transfe of the e respon transie predict predict to cons conside The EE to the over-po charge potentia charge Ohm’s increas Figur The ov potentia rent. Th solution A well havior quired battery In the f well as resultin identify uremen sorben and po med RC-el r resistanc electrode s d to the po nt and fast ions are d ions are re sider diffus ered in this EC elemen charge-tra otential η re -transfer r al and the -transfer r law and is sing discha re 1: Depen ver potentia al, the res hat describ ns or simp parameter changes d to keep pr y’s perform following p methods ng voltage y the curre nts and pu t-glass ma ssible com 4A.2 An Frequency-b lement. Th ce and the surface [1] ositive elec ter behavio desired als equired the sion proces s work. nts depend ansfer resi eac determ esistance e current i resistance s shown in arge curren ndency of tween al is not d sistance de bes a prob lifications o rized EEC due to agin redictions o ance. parameteriz to identify response nt depend ulse tests w at (AGM) a mbinations nalysis of De based Batter he resistan capacitan . In case o ctrode with or of the ne so the neg e EEC has sses in the d on tempe stance als ines the c value. The s shown i can be de Figure 1 o nt. current rat small-sign irectly mea epends on blem, whic of the relat is only va ng mechan of battery p zation met the EEC e s. To com ency of th were done at different of online id eviations betw ry Impedance nce in the nce corresp of lead-acid h a time-co egative ele ative elect to be exte e battery [3 erature, St so on the current flow e non-linea in Figure etermined on the righ te on react al and larg asureable. n the over ch cannot b tionship ar lid for new nisms. The performan hods used element va mpare the he charge-t e on valvedischarge dentificatio ween Time-b e Determinat RC-eleme ponds to th d batteries onstant in a ectrode is n trode need ended by a 3]. Modelin ate-of-Cha reaction o w into the ar relation 1on the le by the slo ht side. The tion over p ge-signal b . As the cu potential be solved re possible w batteries. erefore the ce accurat d in the lab alues online methods, transfer re -regulated e current ra on methods based and tion Methods nt shall em he double this RC-el a range of not conside ds to be m so-called ng diffusion arge (SoC) over-poten main reac between t eft side (do ope of the e resistanc otential an ehavior urrent dep and the co analytically . . The batte e adaption te even if a boratory wi e, using cu especially sistance, i lead-acid ates. In con s will be dis s mulate the layer capa lement wo f seconds ered. If sho modeled. If Warburg-e n processe ) and with ntial. The r ction and t the reactio otted curv e curve ba ce decreas nd differenc pends on t orrespond y. Only nu ery’s electr of the EE aging redu ll be descr urrent prof y in their a impedance batteries w nclusion th scussed. charge acitance ould cor- [2]. The ort-term f longer element es is not respect reaction hus the on overve). The ased on ses with ce behe over ing curumerical rical be- C is reuces the ribed as iles and ability to e measwith abhe limits 351 <?page no="366"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods 2 State-of-the-art impedance measurement procedures To measure the charge-transfer resistance the deflection of reaction over voltage δη reac and the current δi have to be small (see Figure 1). If the deflection is too high LTI conditions are violated and the non-linear behavior cannot be measured accurately. Electrochemical impedance spectra (EIS) are generated by using a galvanostatic sinusoidal current with small amplitude to stimulate a voltage response of the battery (sinusoidal curves in Figure 1). The limit for δη reac should not exceed 10 mV per cell [4]. With this method the dependency of the charge-transfer resistance can be analyzed in a small quasi-linear range. To measure current dependency DC currents of various magnitudes are superimposed to the sinusoidal current. Examples of EIS measurements with different DC currents are shown in Figure 2. It is required to have a linear and time-invariant system (LTI system) during the EIS measurement, because the EEC is a LTI system. However, batteries are no LTI systems, only if changes of temperature, SoC and current in the battery are kept small. For this reason following limits for condition changes were found to be acceptable during the measurement of an impedance spectrum: 1. The SoC is not allowed to change more than 5 % during the measurement [5] 2. The temperature change inside the battery has to be kept as small as possible, i.e. internal heating due to high current rates or long discharge/ charge processes needs to be minimised. Temperature changes should stay below 1 K, 3. Deviations of the reaction over voltage are limited to 10 mV per cell [4] Figure 2: Example for impedance spectra of an AGM lead-acid battery with 92 Ah at 25 °C at different DC-currents (-1I 20 and -3I 20 ) Re (Z) in mOhm 5 10 15 20 -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 -0.5I 20 -3I 20 6 kHz 0.1 - 1kHz ~1 Hz 0.01 Hz 352 <?page no="367"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods Superposed DC currents are changing SoC and temperature over time. Hence, the number of frequencies at which the impedance can be measured, is limited during one discharge phase [5]. The longer the time constant of a certain effect, the lower the measured frequencies need to be in order to gain information about the impedance values at this operating point. Impedance values required for long-term predictions at high-discharge currents cannot be obtained based on EIS measurements. Instead the parameterization of long-term behavior can be done with discharge pulses and the analysis of voltage responses over time. Methods for onboard identification of EEC elements with acceptable hardware costs are limited. Passive measurements of impedance spectra onboard by using natural available signals are an alternative method [6]. This method uses the available signals with different frequencies and signal strength. Desired frequencies can be selected by filtering the signals beforehand and the signal strength needs to be verified to ensure good signal to noise ratio. This method typically delivers information in the frequency range above approx. 50 Hz and therefore it delivers e.g. information about the ohmic resistance. On the contrary determination of low-frequent impedances is strongly limited due to a lack of natural signals in the board-net in the sub-Hz range. Alternatively discharge pulses with corresponding voltage responses could be used to directly fit the EEC in time. Waag et. al. described such a fitting method also with consideration of the non-linear behavior of the charge-transfer resistance, called Varied Parameter Approach (VPA) [7]. Discharge pulses with different current rates and different durations are available in automotive applications. These pulses are particularly suited to be used for the identification of EEC elements. However, the voltage response of the corresponding discharge pulse describes the response of a non-linear system, not of a quasi-linear system as it is the case for impedance spectra. By means of certain simplifications the over potentials and thus the non-linear resistance values can be calculated [7]. Nevertheless the direct comparison between both identification methods is missing and will be done in this work supported by measurements on lead-acid batteries. 3 Impedance spectra and pulse tests For analysis of the difference between time-based and frequency-based EEC identification, EIS and pulse measurements were carried out on an AGM lead-acid battery for automotive applications. The methodologies for the identification of the EEC parameters and the choice of the EEC itself have a big impact on the findings and have to be reflected critically. In the following the performed measurements will be described in detail. A new tier-1 AGM battery with 92 Ah nominal capacity was chosen. EIS and pulse measurements were performed on the battery, at one temperature, one SoC and superposed discharge current rates of -0.5, -1, -2, -3, -4, -6 and -8 times I 20 . The control of the temperature at 25 °C was done by means of a climate chamber. The battery was preconditioned by a full charge with 5I 20 and 14.4 V for 20by an additional constant current phase with 0.5I 20 for 4 h. After 1 h rest phase the battery was discharged with 1I 20 to 80 % SoC. To keep the influence of pre-history low the battery 353 <?page no="368"?> rested shown Figu Zoomin es 0.8 the ele ly 0.2 % effect o started SoC. Im The hig used to charge three ti as they the bat current The EI erate a maximu impeda The pr resolut sient pr again 8 h for -2I 20 in ure 3: Part ng into the % SoC. T ctrodes be % SoC. Ex of such a afterward mpedance gh-current o estimate d 5% with mes. Only y have the ttery is in r t rate. This Smeter, us and measu um current ance of les rofile was ion of 1 mV rocesses c 4A.2 An Frequency-b before pul Figure 3, t of the volt me discharge his pre-pu efore the “p xperiments pre-pulse s with the spectra a pulses of only the o the same y the spectr best repro rest for 8 h allows a q sed for the ure sinuso t amplitude s than 2% also recor V and a sa can be reco nalysis of De based Batter ses and E exemplary tage and c easuremen e phase, it lse is supp pulse for fit s done by before the same DC t frequenc -40I 20 curr ohmic resi current ra ra recorded oducibility , before th quite precis e EIS mea oidal input e of 1 A, a [8]. rded with a ample rate orded adeq eviations betw ry Impedance IS measur y. current prof nts with -2I can be se posed to h tting” is pe y Budde-M e EIS mea current wh cies betwee rent rate at istance of ate to its in d in the thi [5]. After th he next set se determi surements and outpu voltage re a separate e of 1 ms. D quately like ween Time-b e Determinat rements st file of pulse I 20 DC-curr een that a p homogeniz erformed, w eiwes et.a asurement hile the bat en 6 kHz a t the end o the batter itial SoC. T ird micro-c he micro-c t of micro-c nation of t s, was dev ut signals esolution of e data log Due to its e with the based and tion Methods arted. The e test com rent pre-pulse o e the curre which disch al. have sh [5]. The E ttery was d and 10 mH of the EIS ry. Afterwa This microcycle were cycles have cycles star he OCV. veloped at from 6 kH f 7 µV and ger, which lower reso EISmeter. s e test proce mbined with of 0.5I 20 di ent distribu harges add hown a be EIS measu discharged Hz were re measurem ards the ba -cycle is re used for a e been com rts with a d ISEA. It ca Hz to 1 µH a deviatio h offers a olution not edure is h EIS schargution on ditionaleneficial urement d for 4% ecorded. ment are attery is epeated analysis, mpleted different an gen- H with a on of the voltage all tran- 354 <?page no="369"?> 4 S Equiva For ide branch circle, w The ele of the i describ while R itive ele electrod The ad The pa an ordi of a pa The im restricte change batterie The ch Butler-V tions o transfe asymm potentia tion; F System id alent circu entification in the sp which is pr ement R ser mpedance be the high R ct,p and CP ectrode. T de is mode mittance o arameter A nary capac rallel conn pedance s ed frequen e to a dep es. The con harge-trans Volmer eq on the pos r resistanc metry betwe al. The pa is the farad 4A.2 An Frequency-b dentificat uit and non n purpose pectrum a resented in Figure 4 r emulates e. The elem h-frequency PE dl,p desc he EEC is eled by a c of a consta A 0 is a gene citance, ap nection of r spectrum o ncy range pressed se nstant pha sfer resista uation, wh sitive elect ce, is the een charg arameter day consta nalysis of De based Batter tion nlinear cu an EEC nd high-fre n Figure 4. 4: EEC iden the ohmic ments R n , C y semi-cyc ribe the se s based on constant ph nt phase e eralized ca pplying ψ = resistance = 1 + of a consta [4]. In pa emi-circle, ase elemen ances R ct,n hich is give rode. The e exchang e and disc gives the ant, R the g eviations betw ry Impedance urrent dep was sele equent se ntified by E c resistance C dl,n , R ct,n a cle, which c econd sem n the EEC hase eleme elements is = ∙ apacitance = 0 leads to and consta ant phase e arallel conn like it is u nt describe and R ct,p en in Eq. ( current e current, charge rea e number o gas consta ween Time-b e Determinat endency ected, whic emi-circle a EIS measu e and L ser and the co correspond mi-cycle, wh defined by ent instead s defined in . If ψ = 1 t o a simple ant phase = ∗ element is nection to usually see es a distribu are curren 3) for the is the c is a sym action and of electrod ant and T t based and tion Methods ch conside and the lo urements describes nstant pha ds to the ne hich corres y Thele [9 d of a capa n Eq. (1). the equatio resistance element is a straighta resistan en in impe ution of tim nt depende charge an current thro mmetry fac is t des exchan he tempera s ers the in ow-frequen the induct ase elemen egative ele sponds to t 9], but the acitance. on corresp e. The imp s given in E -line behav nce the sp edance spe me-constan ent, based d discharg ough the ctor describ the reactio nged durin rature in Ke nductive nt semitive part nt CPE n ectrode, the pospositive (1) ponds to pedance Eq. (2). (2) vior in a pectrum ectra of nts [4]. d on the ge reacchargebing the on overng reacelvin. 355 <?page no="370"?> Due to before ue, as derivat Eq. (4) numeri For the EEC, w Therefo which i RC-ele ance is value o EIS me The vo mon tra expone crete fo = The cu the , wh assump = the fact, th the EIS m it is assum ion of ) cannot be cal solutio e fitting of which is op ore the tra s given in ements with s not inclu of only 20 easuremen oltages ove ansient vo ential funct orm is dete = − urrent is e sum of hich define ption is ma 4A.2 An Frequency-b ∙ exp hat the sup measureme med, that th , which d e solved a n is possib Figure 5: f the pulse ptimized fo nsfer funct Eq. (5). B h ordinary ded, as th µH. Also nts) was re = er the RC-e ltage respo tion. The c ermined by 1 ∙ 2 ∆ s the curre and the s . To d ade, that t nalysis of De based Batter ∙ ∙ ∙ ∙ perposed D nt starts, t he doubleescribed th analytically ble. : EEC iden e measure or the use tion of the eside the s capacitan he inductan the RC-ele moved. + elements ( onse of a correspond y a bilinear ∆ ∙ 2 ent through current thr determine the current eviations betw ry Impedance − exp DC-current the current -layer capa he charge- = y, if no sim ntified by p ements ha on a micro EEC had serial resis nce instead nce determ ement with ∙ (U Cn and U RC-eleme ding transfe transform − 1 + 2 ∆ h the charg rough the c the volt t value I ba ween Time-b e Determinat − 1 − ∙ t discharge t is set e acitance is -transfer re mplification ulse meas s been pe o-controlle to be tran stance R se d of consta mined from h smallest + U Cp ) change nt to a cur er function ation and i ∙ ∙ +1 ge-transfer capacitanc age mu tt changes based and tion Methods ∙ ∙ ∙ es the batt equal to th fully charg esistance is used fo urements erformed b er and is sh sferred int r the EEC ant-phase m EIS mea time cons + e over time rrent pulse n of the RC is given in + r resistanc ce. is ne ust be know slowly, so s tery by 1% he DC curr ged. Eq. (4 . or Eq. (3). based on hown in F to a discre contains o elements. asurements stant (know e due to th e, describe C-elements Eq. (6). − 1 ce and the eeded to c wn. Theref o that the (3) of SoC rent val- 4) is the (4) Only a another igure 5. te form, only two Inducts had a wn from (5) he comd by an s in dis- 1 (6) current alculate fore the voltage 356 <?page no="371"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods from previous calculation step can be taken to determine and [7]. Due to the discretization the modelling of fast processes are limited by the sample rate of input data. Here the pulse data were measured with 1 kHz and the fastest RC-element of the EEC for EIS measurements has a time constant of 6 ms (see Figure 6). Therefore this RC-element cannot be modelled anymore in discrete form. Furthermore a simplification of the Butler-Volmer equation was applied to determine the analytical description for the charge-transfer resistance, which reduces the computational effort. For lithium-ion batteries it is common to assume a symmetric Butler- Volmer equation with = 0.5 [7]. However, for lead-acid batteries is around 0.25, so that this simplification cannot be used. For small discharge currents i.e. for small reaction over-voltage the Taylor series for exponential functions yield to Eq. (7) if only two terms are used or Eq. (8) if three terms of the Taylor series are used. If the over-voltage is bigger, Eq. (9) is used, which is known as Tafel-equation. For this simplification it is assumed, that only one exponential function of the Butler- Volmer equation is dominant. Within this work Eq.(8) was selected as simplification, which is most suitable in the measured current range. = ∙ ∙ ∙ for ≪ ∙ ∙ (7) = − ∙ ∙ ∙ 1 1 + 2 ∙ − 1 1 + 2 ∙ − 2 ∙ ∙ 1 1 + 2 ∙ (8) = ∙ 1 − ∙ ∙ ∙ ln | | − ∙ 1 − ∙ ∙ ∙ ln | | = + ∙ ln | | for ≫ ∙ ∙ (9) , = (10) As the EIS measurements use small current amplitudes for the sinusoidal stimulating input current, the results for the EEC elements determined from EIS measurements do not describe the battery behavior for input currents with bigger amplitudes as it is the case in the pulse tests. A distinction is made between small-signal (EIS) and large-signal behavior (pulse). The small-signal charge-transfer resistance is a differential (see Eq. (4)) while the corresponding large-signal resistance is a quotient (Eq.(10)). It is not possible to compare the charge-transfer resistance values from Eq.(4) and (10) directly. The values could be re-calculated to the corresponding large-signal or small-signal value, respectively [10]. Here the parameters of the current dependency and will be compared instead of the resistance values themselves. 357 <?page no="372"?> Freque For the plex-no Figure parison presen well-ch a local Figu The im sidual shown Figur -40 resistance in mΩ encyand e identificat onlinear-fitt 6 shows i n to the E t, which is osen initia minimum. ure 6: Exam mpedance s values as in Figure 7 re 7: Value -2 curren Rser Rn Rct,n 4A.2 An Frequency-b time-base tion of the ting algorit mpedance IS measu confirmed al values fo mple of a f spectrum f given in 7 and Figu es of identif 20 nt in A nalysis of De based Batter ed identifi EEC elem hm is used e spectrum rement. O d by the low or the EEC fitted EIS, A for every m Figure 6. re 8. fied EEC e 0,0 0,5 1,0 1,5 2,0 2,5 3,0 3,5 4,0 4,5 0 eviations betw ry Impedance ication me ments dete d, which ca m of fitted E Only small w residual C elements AGM 92 A measured The result elements fr -40 capacitance in F ween Time-b e Determinat ethodolog ermined by an fit comp EEC, resp deviations l. However ; otherwise R se L se R n τ n1 R ct τ n2 ψ n R ct τ p = ψ p Res h, 25 °C, 3 DC curren ting values rom EIS m -30 -20 current based and tion Methods y EIS meas plex data [1 onding to s to the m r, the fitting e the algor er er = R n * A 0 t,n = R ct,n * C n t,p = R ct,p * A 0 siduum 3I 20 DC dis nt was fitte s of the E easuremen -10 in A Cn Cdln Cdlp s surements 11]. Figure 4, measureme g algorithm rithm may 5.35e-0 2.08e-0 1.06e-0 6.72e-0 2.32e-0 n 5.05e-0 5.56e-0 6.52e-0 4.86e+0 9.37e-0 7.79e-0 scharge cu ed with sim EEC eleme nts, excep 01 10 100 1.000 10.00 100.0 1.000 0 n p a comin coments are m needs run into 03 Ω 07 H 03 Ω 03 s 03 Ω 01 s 01 03 Ω 00 s 01 05 rrent milar reents are pt R ct, p 0 00 000 0.000 358 <?page no="373"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods The resistance R ser shows small current dependency, which could occur from the insufficient modeling of inductive impedance (see Figure 6). For the significant current dependency of R n no reason could be found. The increasing of R ct,p for increasing discharge currents is undesired (see Figure 8). For EIS measurements at current rates between -4I 20 and -8I 20 only frequencies of 33 mHz res. 100 mHz could be measured to stay within the limits discussed in section 2. Therefore not enough information were available to identify R ct,p correctly and this also influenced the values of capacitances as it can be seen in Figure 7 on the right side. Figure 8: Fitting result of the Butler-Volmer equation for the positive electrode with =0.26 and = 2.02 A and curves of corresponding Butler-Volmer simplifications The resistance values in a current range between -0.5I 20 and -3I 20 behave as expected, so that these values were selected to determine the parameters of Butler- Volmer equation. The constant phase elements were recalculated to values for ordinary capacitances based on a method described by Buller [12]. For parameterization of Butler-Volmer equation Eq. (3) was solved numerically and the parameters and were fitted using a non-linear least-squares solver. The result for was 0.37, which is quite high in comparison to values given in literature [2]. Therefore was fixed to a more common value of 0.26 for the fitting. The results of the exchange current rate for negative and positive charge transfer resistance R ct,n and R ct,p are given in Table 1. For R n no reasonable values could be found. This lead to the conclusion, that the current dependency of R n cannot be described by Butler- Volmer. Table 1: Results of Butler-Volmer fitting with EIS measurements R ct,n R ct,p (kept const) 0.26 0.26 8.997 A 2.024 A The identified Butler-Volmer equation based on the resistance values from EIS measurements (black solid line in Figure 8) describes the small-signal behavior. The -90 -80 -70 -60 -50 -40 -30 -20 -10 0 10 0 2 4 6 8 10 x 10 -3 Current in A R ct,p in Ω Small signal meas. Fit small signal Fit large signal BV simp. large current BV simpl. near I = 0 A BV simpl. small current 359 <?page no="374"?> corresp solid lin (9)) for For the was de et. al. [ fied Bu sets ba the volt initial v the dis voltage the sm inal val The ini EIS me (kept 0.26 Only th sidered tive ele 15 mse elemen were re age res parame mation- +11 mV not find Fig As alre the bat ponding lar ne). Furthe the identif e identifica eveloped b [7].The EE utler-Volme ased on in tage respo value for vo scharge cu e response allest error ues in the tial values easuremen t const) he transien d by VPA. ectrode wa ec or less nts on the emoved fro sponse to eters deter -measurem V, except f d the absol gure 9: Fitt eady ment ttery, which 4A.2 An Frequency-b rge-signal ermore the fied param ation of th ased on th EC element er equation itial values onse of the oltage w urrent. The e was calcu r new sets chosen se for the pa nts and are Table 2: I 0,n 8.997 A t behavior However, as visible by means identificati om the me -6I 20 disch rmined by ment). For for the dis lut minimu ting result u ioned, add h was used nalysis of De based Batter behavior ( e simplifica eters are d e RC-elem he Varied-P ts C dl,n and n (Eq. (8)) s and its va e EEC was was set to e mean sq ulated for e were gen et [7]. This arameter s e given in T : Initial valu of the 2 R the voltag in the mea s of EIS m on process easured vo harge pulse VPA. The almost al scharge pu m of the m using VPA ditional hig d to detem eviations betw ry Impedance (see Eq. (1 ations of th drawn. ments usin Parameter d C dl,p , as w ) were ide ariations w s calculate 0 V and c quare erro every para erated, bu process w set were th Table 2. ues of para I 0,p 2.024 A RC-elemen ge respons asurement measureme s the first 3 oltage. In F e and the e biggest e ll other pu ulse with 0 mean squar A with simp gh-current mine R ser . T ween Time-b e Determinat 10)) is show he Butler-V ng discharg rs Approac well as the ntified usin were define ed using Eq current or between ameter set. t with sma was repeate e EEC ele ameter set C 50 ts with larg e of the fa ts. It’s time ents. To a 30 sample Figure 9 an estimated error in this lses the e 0.5I 20 . Here re error. plified EEC discharge Therefore t based and tion Methods wn in Figur Volmer eq ge pulses, h (VPA) de e paramete ng VPA. S ed. For eve q. (5), (6), was set to n estimate Based on aller variatio ed 10 time ement valu t for VPA dl,n 00 F ger time co ast RC-elem e constant avoid influe es (corresp n example voltage re s example error was n e the fitting , -6I 20 volta pulses we the maxim s re 8 as we quation (Eq , a fitting escribed b er of the Several pa ery param (8) and (1 o , wh ed and me n the set pr ons from t es. ues determ C dl,p 1000 F onstants w ment of th t is in an ences of th ponds to 30 is given o esponse w was +8 m never bigg g algorithm age respon ere perfor um differe ell (grew q. (7) to method y Waag e simplirameter eter set 0). The ich was easured roviding he origmined by F was cone negaarea of his RC- 0 msec) f a voltith EEC mV (estiger than m could nse med on nce be- 360 <?page no="375"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods tween two samples in the first msec of voltage response and the corresponding difference of current was used to calculate R ser . 5 Comparison of Results In Figure 10 the Bulter-Volmer behavoir described by Eq. (8) is shown parameterized by the pulses in comparison to the curve parameterized by EIS measurements. On the left hand side the results for the negative electrode and on the right hand side the results for the positive electrode are shown. Except for the negative electrode and 1I 20 the curves parameterized by pulses clearly differ from the reference. The average value for I 0n (negative electrode) of Eq. (8) is 1.49 A with a standard deviation of 0.7 A, if only pulses between -3I 20 and -8I 20 are considered. For I 0p the average is 0.63 A with a standard deviation of 0.13 A for the same discharge pulse rates. Figure 10: Comparison of simplified Butler-Volmer behavior parameterized by EIS measurements and discharge pulses Figure 11: Comparison of EEC capacitances parameterized by EIS measurements and discharge pulses current in A -40 -30 -20 -10 0 C dl,n in F 100 200 300 400 500 600 700 800 reference EIS fitted from pulses current in A -40 -30 -20 -10 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 3500 4000 reference EIS fitted from pulses 361 <?page no="376"?> In Figu measu the left Only va 3I 20 and pulses negativ The re averag the res 6 V The tw uremen validate ured vo betwee ure 11 the rements a hand side alues are d from puls show hig ve capacita sistance v e value of istance va Validation wo EEC mo nts and the ed by a dis oltage res en measure F 4A.2 An Frequency-b correspon are present e and for th shown fro ses betwee h variation ance has a values R ser f 4 mΩ wit lues deter n odels, first e second o scharge cu ponse, the ement and Figure 12: F nalysis of De based Batter nding capa ted. The re he positive om EIS me en -1I 20 an n of partly a value sim r determine th standard mined with one show one shown urrent prof e estimata d estimation Fitting resu eviations betw ry Impedance acitance v esults for electrode easuremen nd -8I 20 . Th y more tha milar to the ed from th d deviation h EIS meas wn in Figur n in Figure file shown ation by th n. ult of the B ween Time-b e Determinat values dete the negati on the righ nts with D he capacita an 100% a references he high-rat n of 1.1 mΩ surements re 4 and p e 5 and par in Figure ese two E Butler-Volm based and tion Methods ermined by ive electro ht hand sid C current ance value and only o s. te discharg Ω, which m s. arameteriz rameterize 12 togethe EEC and t mer equatio s y pulses a ode are sh de. between 0 es detemin one value ge pulses matches w zed by EIS ed by pulse er with the he resultin on and EIS own on 0.5 and ed from for the had an well with S meases were e measng error 362 <?page no="377"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods Table 3: Parameters for validation R ser R n C n I 0,n I 0,n C dl,n C dl,p EIS 4 mΩ 0.5 mΩ 2 F 0.26 8.997 A 2.024 A 500 F 700 F pulse 4 mΩ --- --- 0.26 0.86 A 0.5 A 500 F 1500 F The parameters taken to simulate the voltage response of the two EEC are given in Table 3. The values for the exchange currents I 0,n and I 0,p in the pulse-parameterized EEC differ from the determined average. Here the smallest values were choosen in a range given by the deviation of the exchange currents. For the calculation of the votlage response the Eq. (8) was used for both EEC to determine the current dependent charge transfer resistances. This means, that a simplification of the Butler-Volmer equation was used. The discharge current profile is simulating a start/ stop scenario in a micro-hybrid vehcile. The enige is turned off and the battery is discharged for several seconds, here with -48 A. Afterwards the engine has to be started again, which is simulated by a discharge pulse of -300 A for 1 sec. The black curves are the measured values and the blue ones the estimatations in Figure 12. The EEC parameterized by EIS can estimate the voltage response well at the end of the first discharge step. But in the beginning of the phase, the EIS measurement cannot follow the measurement. In comparison the EEC parameterized by pulses is able to follow the transient part of the voltage drop at the beginning of the first pulse, but an offset error builds up to the end. Both EECs predict the high-current voltage drop with bigger errors than during the first discharge phase. 7 Discussion The comparison of parameters identified by EIS measurements and discharge pulses differ clearly. Especially the determined capacitances from the discharge pulses varied strongly. No over voltage dependency was considered for the capacitances. However the measurements of C dl,n indicate a current dependency, as the capacitance decreases with increasing current rate (see Figure 6 on the right side). By the comparison of the curves, shown in Figure 10 and describing the parameterized current dependency, it can be seen, that the negative charge transfer resistance is bigger in the pulse-parameterized EEC than in the EIS-parameterized one. For the positive charge transfer resistance it is the other way round. The deviation of the identified current dependency could result from the fact that the complete transient behaviour of the battery could not be modelled accurately. The fast RC-element had to be omitted as the fast voltage change would violate the condition for Eq. (6) provided by a too low sample rate. The EIS measurements have shown a clear difference in the parameter I 0 between negative and positive electrode. Also the determined parameter values from pulses showed differences between negative and positive electrode for current rate larger than -3I 20 . So the electrical behaviour of the electrodes could be distinguished. Furthermore the deviation of I 0p was relatively small for higher current rates. A low deviation of the parameter determined by pulses leads to the assumption, that the current dependency of the positive electrode could be modelled well by the simplified EEC. The higher deviation for the negative electrode could result from the fact, that the fast RC-element was not considered in the simplified EEC. 363 <?page no="378"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods It has to be mentioned here, that the used simplification for Butler-Volmer equation matched well with the actual equation for current rates, which were also measured (between -1I 20 to -8I 20 ). For higher current rates the Tafel-equation given in Eq. (9) would fit better to the current dependency and is also a function of I 0 . Therefore it has to be analyzed, if the same values for I 0 can be determined, if the Tafel equation is modeled and discharge pulses with higher current rates are used for identification of I 0 . It could be shown, that high-rate discharge pulses with e.g. -40I 20 are useful to determine this ohmic resistance R ser . This is required, as the VPA cannot be used to identify R ser beside the other EEC parameters, because of the missing high-frequent RC-element. The influence of the fast RC element is visible in the pulse measurements. Therefore the first 30 samples were skipped before parameterization and only the following samples were used, which mostly contain information about the remaining two RC elements. The validation pointed out weaknesses for both EECs. The relatively high error of simulated voltage response by EIS-parameterized EEC could be caused by the used simplification of Butler-Volmer. However, the voltage at the end of the first pulse step could be simulated well by this EEC. This is not the case for the pulse-parameterized EEC, which simulated a lower voltage drop and has an error of -0.07 V to the measurement. The voltage drop over the very high RC element was not considered for the simulation with this EEC, but this would generate an additional voltage drop of 0.024 V, if 0.5 mΩ for this resistance. This means, that further improvements have to be made in the proposed online pulse-parameterization method. 8 Conclusion Two identification methods for the electrical chracerisation of lead-acid batteries, one using electrochemical impedance spectra and the other using discharge pulses, were compared. Special attention was dedicated on the determined parameters to describe the current dependency of the charge-transfer resistances of both electrodes. Due to limitations given by electrical model, which was parameterized by discharge pulses, huge differences between the identification methods were found and during first validation weaknesses of the pulse-parameterized EEC were exposed. However, it is possible to separate the negative and positive electrode using discharge. Furthermore the determination of ohmic resistance using high-rate discharge currents was successful. The determined capacitance values from the pulses varied strongly. Further investions have to be done in the modelling of current dependency of the capacitances and the high-frequent behaviour of the battery. Literature [1] J. E. B. Randles, „Kinetics of rapid elekctrode reations,“ Trans. Faraday Soc., Nr. 42, p. 11-19, 1947. [2] Eckhard Karden und E. Karden, Using low-frequency impedance spectroscopy for characterization, monitoring, and modeling of industrial batteries / / Using low frequency impedance spectroscopy for characterization, monitoring, and modeling of industrial batteries, Bd. Bd. 26, Aachen: Shaker, 2002, pp. xvi, 137. 364 <?page no="379"?> 4A.2 Analysis of Deviations between Time-based and Frequency-based Battery Impedance Determination Methods [3] P. Mauracher und E. Karden, „Dynamic modelling of lead/ acid batteries using impedance spectroscopy for parameter identification,“ Proceedings of the Fifth European Lead Battery Conference, Bd. 67, Nr. 1-2, p. 69-84, 1997. [4] J. R. Macdonald, Impedance spectroscopy, Second edition Hrsg., E. Barsoukov, Hrsg., Hoboken, New Jersey: Wiley-Interscience a John Wiley & Sons Inc. publication, 2005, pp. 1 online resource (xvii, 595 pages). [5] H. Budde-Meiwes, J. Kowal, D. U. Sauer und E. Karden, „Influence of measurement procedure on quality of impedance spectra on lead-acid batteries,“ Journal of Power Sources, Bd. 196, Nr. 23, p. 10415-10423, 2011. [6] O. Bohlen, A. Hammouche und D. U. Sauer, Impedanzbasierte Zustandsdiagnose für Energiespeicher in Automobilen, Essen, p. 16. [7] W. Waag, C. Fleischer und D. U. Sauer, „On-line estimation of lithium-ion battery impedance parameters using a novel varied-parameters approach,“ Journal of Power Sources, Bd. 237, p. 260-269, 2013. [8] H. Blanke, O. Bohlen, S. Buller, De Doncker, Rik W., B. Fricke, A. Hammouche, D. Linzen, M. Thele und D. U. Sauer, „Impedance measurements on lead-acid batteries for state-of-charge, state-of-health and cranking capability prognosis in electric and hybrid electric vehicles,“ Journal of Power Sources, Bd. 144, Nr. 2, p. 418-425, 2005. [9] M. Thele, A contribution to the modelling of the charge acceptance of lead-acid batteries, Bd. 50, Aachen: Shaker, 2008, p. 165 S.. [10] J. Kowal, Spatially-resolved impedance of nonlinear inhomogeneous devices, Bd. Bd. 53, Aachen: Shaker, 2010, pp. VII, 203 S. [11] J. R. Macdonald und J. A. Garber, „Analysis of Impedance and Admittance Data for Solids and Liquids,“ Journal of The Electrochemical Society, Nr. 124, 1977. [12] S. Buller, Impedance based simulation models for energy storage devices in advanced automotive power systems, Bd. Bd. 31, Aachen: Shaker, 2003, p. 138 S. [13] H. Andersson, I. Petersson und E. Ahlberg, „Modelling electrochemical impedance data for semi-bipolar lead acid batteries,“ Journal of Applied Electrochemistry, Bd. 31, Nr. 1, p. 1-11, 2001. [14] F. Huet, „A review of impedance measurements for determination of the state-ofcharge or state-of-health of secondary batteries,“ Journal of Power Sources, Bd. 70, Nr. 1, p. 59-69, 1998. 365 <?page no="380"?> 4 B E/ E for autonomous driving / E/ E für Autonomes Fahren 4B.1 Electric power consumption on use case AD “Automated Driving” Ludwig Ramsauer, Bernhard Schmid, Vincent Vahée Abstract Electric energy management is one of the biggest challenges regarding consumption between cycle and real driving, board net stability and drive train efficiency with electrification. - The CO 2 emission has an increasingly important meaning due to always sharper worldwide legislations and public ecological awareness. The main causes of CO 2 emission increase are extensive industrialization and wrong human behaviors. In particular cars and the automobile industry bear a part of the responsibility. In fact, on the one hand the alternator is a crucial electric power provider but on the other hand the source of torque losses for the internal combustion engine. Consequently each reduction of electric power consumption leads to a CO 2 reduction. - The new WLTP procedure will be the new standard to certificate cars regarding pollutants, fuel consumption and CO 2 . The cycle and the overall procedure will focus the attention on the future battery management. - Real driving is strongly focused on a big amount of new functionalities / hardware developed to enhance comfort and safety, whereas NEDC cycle does not care about these functionalities. I.e. these components could be legally switched off by the manufactures for the NEDC test. This explains a part of the consumption difference between cycle and real driving. As an example a Csegment car needs in average 300W on cycle and more than 800W in real driving situations. Our world is moving very fast and new trends like: “Automated Driving” (AD) will influence the automotive industry. Depending on the automation level computers will take over the driving control, from assisted to fully autonomous driving. By analogy with humans who cannot sleep or close eyes during driving, therefore the electric consumers such as cameras, radars, lasers, control units and actuators will also not be so easily switched-off. First investigations have shown that electric loads from 200 W to 400 W depending on the automation level will be added to the basis loads. The E/ E architecture with a well-conceived electric energy concept is a key factor for the future automotive development. The presented solutions will allow automobile manufactures and Tier 1 supplier to put in place the first foundation stone of future car E/ E architecture. 366 <?page no="381"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Kurzfassung Das elektrische Energiemanagement ist eine der größten Herausforderungen bezüglich Verbrauchsunterschieden zwischen Testzyklus und realen Fahrzyklen, Bordnetzstabilität und elektrischer Antriebsstrangeffektivität. - Der Ausstoß an CO 2 Emissionen gewinnt immer mehr an Bedeutung durch weltweit zunehmend verschärfte Regularien und ökologischem Bewusstsein. Die Hauptursachen für einen vermehrten CO 2 Ausstoß sind zunehmende Industrialisierung und nicht angepasstes, falsches menschliches Verhalten. Insbesondere Fahrzeuge und die Automobilindustrie tragen einen Teil der Mitschuld bei. Die Lichtmaschine ist auf der einen Seite essentiell für die Versorgung des Fahrzeugs mit elektrischem Strom, auf der anderen Seite jedoch die Ursache für Verluste im Antriebsstrang eines Verbrennungsmotors, einhergehend mit einer Reduzierung des verfügbaren Drehmomentes. Deswegen führt jede noch so kleine Einsparung beim elektrischen Verbrauch zu einer Reduzierung von CO 2 . - Die neue Testzyklus-Prozedur WLTP wird der neue Standard, um Fahrzeuge bezüglich Emissionen, Kraftstoffverbrauch und CO 2 Ausstoß zu beurteilen. Dieser Zyklus und dessen neue Methodik werden starke Auswirkungen auf das zukünftige Batteriemanagement haben. - Reale Fahrzyklen beinhalten eine Vielzahl von neuen Funktionen und zusätzliche Hardware, um die Sicherheit und dem Komfort im Fahrzeug zu steigern. Der aktuelle Fahrzyklus NEDC berücksichtigt jedoch eine Vielzahl dieser Funktionen nicht, da diese im NEDC Zyklus rechtens abgeschaltet werden dürfen. Dies erklärt auch zum Teil die unterschiedlichen Verbrauchswerte zwischen Testzyklus und realen Fahrzyklen. Ein C-Segment Fahrzeug verbraucht im Durchschnitt 300 W im Testzyklus, aber mehr als 800 W unter realen Fahrbedingungen. Unsere Welt verändert sich rasch und neue Trends wie “Automatisiertes Fahren” verändern deutlich sichtbar die Automobilindustrie. In Abhängigkeit vom Automatisierungsgrad übernehmen zunehmend Computer die Fahrkontrollaufgaben, startend vom assistierten Fahren bis hin zum autonomen Fahren. Analog zum Fahrer, welcher während der Fahrzeugkontrolle weder die Augen schließen noch schlafen darf, müssen beim automatisierten Fahren stets die dazu nötigen elektrischen Verbrauchsgeräte wie Kameras, Radare, Laser, Berechnungseinheiten und Aktuatoren aktiv bleiben. Ein Abschalten ist nicht möglich ohne die Funktionalität automatisiertes Fahren zu verlieren. Die ersten Analysen zeigen einen damit verbundenen Mehrverbrauch an elektrischer Leistung von 200 W bis 400 W je nach Automatisierungsgrad auf. Dieser Verbrauch addiert sich zu dem o.g. Grundverbrauch. Eine E/ E-Architektur mit einem optimierten elektrischen Energiekonzept wird ein entscheidender Faktor für die zukünftige automobile Entwicklung sein. Die präsentierten Lösungen werden es den Fahrzeugherstellern und Tier 1 Lieferanten erlauben den richtigen Weg einzuschlagen, um die ersten grundlegenden Voraussetzungen für eine zukünftige E/ E-Architektur zu schaffen. 367 <?page no="382"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren 1 Electric power consumption 1.1 Impact on CO 2 emission Nowadays the question is not if the climate of the earth is deteriorating anymore but how fast the average temperature will increase and what will be the consequences. Climatic changes are always more visible: temperature increase, glacier retreat, sea level rising and release of methane frozen in permafrost into the atmosphere. Human behaviors, fast industrial growth and also automobile industry are some of the main causes. In order to solve these environmental issues all countries are trying to debate about solutions and to find a general consensus. The COP21 in Paris in December 2015 reaches a consensus with the limitation of the temperature increase at 1.5°C in fair and transparent manner. The EU government did not wait for the COP21 agreements to act. In fact since years new regulations were put in place to limit the emissions with the Exhaust Emission Standards. In particular in 2017, the Euro 6c will enter in force for car and light duty vehicles with always more restricted limits, in order to improve the air quality in our cities. But emissions and an improved air quality represent only one side of the actual environmental challenge, the limitation of CO 2 and other greenhouse gases is another challenge intended to limit the increase of the average earth temperature. The corresponding regulations are well known under the name CO 2 Emissions Standards. In 2015, most OEMs reached their targets by reducing drastically the average fleet CO 2 under 130 gCO 2 / km on the NEDC cycle. In 2020, the average fleet CO 2 will reach the limit of 95 gCO 2 / km on NEDC which will increase the pressure on the automobile industry. Currently the response of the OEMs comprises an improvement of the car construction and an improvement of the efficiency of the cars themselves. As well drivers have to make their driving behaviors progress. It results in a reduction of the overall weight of the new cars, a reduction of aerodynamic drag, a reduction of rolling resistance, an increase of the drive train efficiency and also a reduction of the electrical power consumption. Since years comfort and safety functions were developed to make the cars easier to drive and safe. All these components are often electrically powered. Nowadays cars with 100 control units with entertainment system, seat heating, mirrors and windows heating are not the exception rather than the rules. This means an increase of the overall electric power consumption. Concerning the electric production only the alternator, the e-machine and sometimes the recuperation of energy produce the electric power. The mechanical connection between alternator and combustion engine induces a direct link between fuel consumption, CO 2 emission and consumed electric power. Continental simulations on 48V P2 Hybrid C-Segment car outlined this behavior. Electric loads between 50 W and 400 W were added to the 12 V board net. The output of the calculations is the resulting fuel consumption / CO 2 emission as presented in the following table and diagram. 368 <?page no="383"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig. 1: Relation between CO 2 emission and added electric power on 12 V board net 1.2 Is electric power consumption really an issue? First of all, only a few people are really talking about electric power consumption in relation with CO 2 emission despite the direct link shown previously. The well-known ADAC Breakdown statistic in Germany in 2015 proves that the most frequent causes of breakdown were the electric in general (battery, alternator, starter, and lights) with an amount of 46% of breakdowns [1]. This trend is not new and increasing since years. That means that the growing amount of electric components overloads the electric board net. The following diagram summarizes the results of ADAC studies from 2007 to 2015. Fig. 2: ADAC Breakdown statistic in Germany 2007-2015 [2] Secondly the average electric power consumption of a C-segment car on cycle was measured at Continental. Such a car has an electric consumption of around 300 Watts on NEDC. Added electric power consumption [W] 0 50 100 150 200 250 300 350 400 Impact on CO 2 [gCO 2 / km] 0.0 0.8 1.5 2.3 3.1 4.0 5.0 6.1 7.2 0 2 4 6 8 0 50 100 150 200 250 300 350 400 450 related CO 2 increase gCO 2 / km on WLTP Added electric power consumption on a 48 V P2 configuration on WLTP (W) 36% 38% 40% 42% 44% 46% 48% 2015 2014 2013 2011 2010 2009 2008 2007 Years ADAC breakdown statistic 2007-2015 Electric in general in % 369 <?page no="384"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig. 3: Average electric power consumption of C-segment car on NEDC (example) The 300 Watts were measured according to the NEDC test procedure. That means that: - All not mandatory components are switched off - The steering is not used - The battery is fully charged. That means that the alternator does not have to be activated during the test. Only mandatory components such as the drive train control units, some other control units, fuel pumps and sensors are active. This electric consumption is not representative for real driving situations. In everyday life basis loads should be added to the minimum equipment configuration on cycle. Steering and brake system, battery management and recharge, cooling of combustion engine and lights increase the consumption from 300 Watts to 520 Watts in average for a C-segment car. Another big trend is the improvement of comfort and safety functions. Functions such as seat heating, electric window lifters, entertainment system, park assistance, GPS, head-up display, internet (…) are dedicated to comfort, and lights, wipers, defrost front / rear window & mirrors, toned mirror are linked to safety issues. All these components are electrically powered and they bring the amount of consumed electric power to 800 Watts on average. The most important aspect to keep in mind here is that depending on the road situations all these components could be switched off. As a conclusion the real electric consumption of a C-segment car varies between 520 and 800 Watts. This trend is increasing. In order to reduce the CO 2 emission of a car, big efforts are required. On drive train level new functions such as down speeding, coasting and engine off coasting were developed. The goals were to switch off the engine as often as possible and to control the engine more efficiently with less engine speed and more torque. It results an overall significant engine speed reduction. In the past a normal engine speed was around 2000 rpm. New functions and the improvements of all type of gearbox force the engine speed down to 800 rpm and even engine stop. Like the engine speed the alternator rotation speed is decreasing which drops down the overall electric power production. ~300 W average electric power measured on NEDC NEDC Cycle Vehicle speed [km/ h] 370 <?page no="385"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig. 4: Alternator electric power production of C-segment car (example) The following electric power paradox will gain in importance. Components are electrified to be more efficient and the overall consumption is climbing to serve the reduction of the combustion engine losses. At the same time the combustion engine rotation speed is reduced and limited so that the alternator could not able to produce enough electric power anymore depending on the electrical load scenario. Consequently the consumption is increasing and the electric power production is decreasing. This paradox shall stay in our mind to avoid board net issues in the near future. Another thinkable idea could be to recuperate braking energy and to use the electric power stored in batteries in the broadest sense of the word. 48V P2 configuration namely e-machine installed between two clutches one on engine side and the other on gearbox side is one of the most efficient ways to reduce CO 2 . Thanks to the 48V board net, four times more power than the conventional 12V board net could be used for boosting, electric driving and recuperation. The first function “boosting” adds an electrical torque to the combustion engine torque. The absolute torque stays constant but the combustion engine torque decreases as well as the consumption. The second function “e-driving” with engine off make possible CO 2 free car driving. On cycle the usage of these technologies enables a CO 2 reduction of 15 to 20 gCO 2 / km. The simulation of a 48 V P2 configuration on WLTP was performed to study the influence of adding electric power consumption on 12 V board net. The results are summarized in the figure 5. The electric power used during the cycle for free comes from braking recuperation and alternator smart usage during fuel cut off phase. If the amount of electric power (black line) transferred through the DC/ DC from 48 V to 12 V board net is increasing, then the electric power recuperated and stored is not completely available for boosting and e-driving. The CO 2 drawback (red line) is significant as shown in the next diagram. 800 1500 2000 6000 1300 W 2150 W 1550 W 1450 W Electric power produced by the alternator Engine speed 0 W Production exceed electric needs Lack of production, battery discharge 371 <?page no="386"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig. 5: Impact of an electric power consumption increase on CO 2 emission (example of a 48 V P2 configuration) On cycle the recuperated energy (orange bar) stays constant because of the cycle procedure itself. By adding electrical power consumption on 12 V board net from 50 Watts to 400 Watts, the DC/ DC has to transfer to the 12 V board net from 100 Watts to 330 Watts. It results for example a 70% decrease of e-driving energy and as a consequence an increase of the CO 2 emission from 0,8 to 7,2 gCO 2 / km. In conclusion, the electric power consumption in relation with CO 2 reduction was not a major development priority. Clearly comprehensible on cycle, it is not the case in real driving. In addition the electric power paradox gains in importance. Functions were developed in the name of comfort or efficiency which increases electric power consumption and at the same time less power is produced by the alternator. In order to maximize the CO 2 reduction related to a 48 V P2 configuration, the recuperated electric energy is completely used for boosting and e-driving, so that an increase of the average board net consumption has a significant negative impact on the CO 2 emission. 2 Our future with Automated Driving 2.1 A growing trend Automated driving or AD is a generic term summarizing all functions from the simplest brake assistant to the most complex fully automated pilot. Dependant on the driver’s degree of responsibility, AD functions were divided into 5 levels based on SAE J3016: 0 0,8 1,5 2,3 3,1 4,0 5,0 6,1 7,2 0 1 2 3 4 5 6 7 8 0 100 200 300 400 500 600 700 0 50 100 150 200 250 300 350 400 CO 2 increase due to added components (gCO 2 / km) Electric energy recovered/ used (Wh) Added electric power consumption on 12V board net (W) Mech. energy recovered (Wh) 12V boardnet supply (Wh) Energy used for torque assist (Wh) Energy used for el. Driving (Wh) CO 2 increase due to Watts (gCO 2 / km) 372 <?page no="387"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Level 0 to 2: Driver needs to monitor - Level 0 Driver only - Level 1 Assisted: longitudinal or lateral driving tasks - Level 2 Partial automation: longitudinal and lateral driving tasks Level 3 to 5: Driver does not need to monitor - Level 3 Conditional automation: longitudinal, lateral and some dynamic driving tasks - Level 4 High automation: longitudinal, lateral and all dynamic driving tasks on defined use cases with fail operational - Level 5 Full automation: longitudinal, lateral and all dynamic driving tasks during the entire journey. The purposes of AD could be differently defined or understood. A first description [3] is a complex addition of ADAS systems put together which goal is to drive the car instead of the driver. This point of view is shared by most drivers who like to drive themselves and surely do not want to lose the control of the car. By enhancing AD functions one after another as a modular concept from park, stop & go and city brake assistance to highway automation, the acceptance will surely grow as well as the quality of the end product. A second description [4] is more positive thinking about all what AD could improve and as a consequence essential to be developed for our future. In fact from 2012 to 2015, the positive acceptance for AD development increased from 24% to 35% and the negative acceptance decreased from 27% to 13%. Fig. 6: Puls Marktforschung GmbH/ Evaluation of Automated Driving development [4] As an example the AD system will always be aware of the traffic not visible ahead of us, anticipating possible dangerous driving situations. The AD system will follow the rules that too many human drivers do not take into account such as distance between two cars depending on vehicle speed, safely overtaking, constant driving, and the ability to stay calm behind the wheel. Continental puts a lot of development effort on AD system and functions. One example is the “Cruising Chauffeur” function developed by a cross divisional project group (Chassis & Safety, Interior, and Corporate) putting together the best innovations of each division. The system is composed of short and long range radars, mono and stereo cameras, control units, connectivity, traffic and real time road profile knowledge. With acceptance growth and further step by step development loops AD will continue to be improved to become a mandatory car equipment as well as ABS and ESP systems in the past. 35% 52% 13% 2015 Positive Sceptical Negative 24% 49% 27% 2012 Positive Sceptical Negative 373 <?page no="388"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren 2.2 Key feature As previously explained the CO 2 as well as emissions reduction are big challenges for all new car generations. The most probable solution is the introduction of hybrid drive trains with the feature to drive electrically that means CO 2 free. In addition to this nominal configuration AD functions will be installed to increase safety. But is safety really the only purpose of AD? Certainly not. AD could also be the best Ecodriver. The AD system will collect the following information: - Trip destination - Corresponding road profile - Real time traffic and light information - Optimal combustion engine running point / e-machine running point / gear box ratio - Optimal energy management along the trip - Optimal Eco driving behavior: smooth and slow acceleration phases, reduced braking phases, enhanced coasting phases, anticipation With these data, AD cars of level 2 to 5 will surely be able to drive safe and efficient to the desired destination. Projects and studies were already done on Eco-driving behaviors which lead to the same results. Well trained and/ or well supported, each driver willing to learn improves his driving skills and reduces fuel consumption and CO 2 emission. In order to illustrate this point, the results of two studies will be described in the following. [5] Fiat’s car equipped with Blue&Me infotainment system could record information about driver driving style. The data are saved inside a USB key plugged on the dashboard. The system can analyze the data online in order to support the driver with dedicated advices. The driver can also send data to the server which can analyze the data and compare the results with other driver. “Over 9,000,000 journeys have been uploaded by 42000 drivers”. The conclusion was: “We have seen that eco-driving works - on average, “eco: Drivers” reduced their fuel consumption and emission by 6%; the best 10% of drivers managed by at least 16%. We have seen that the changes from eco-driving are not, in most cases, temporary.” [6] Navteq equipped cars with high precision 360° lidar, GPS, Inertial Measurement Unit (IMU), Attitude Heading Reference System (AHRS), high-resolution multi-view cameras and panoramic cameras to measure precisely everything on and around the streets. As a result, the maps are not only graphics in 2D or 3D anymore but big databases, which describe the roads. With all these informations combined with traffic or Car2X data, the main control unit can calculate the energy needed for a car to be driven along a whole journey. In addition, each road segment is actualized to improve the journey in real time. Navteq proves with such technique the power of eco-driving with following results: - 5 to 10% potential savings on eco-driving (VA Tech NAVTEQ study, 2011) - 2 to 5% potential savings on predictive cruise control (VA Tech NAVTEQ study, 2011) The potential of eco-driving is very impressive. Thus developed in such a way AD cars have the potential to improve safety and also CO 2 emission. 374 <?page no="389"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren 2.3 Drawbacks Unfortunately there is a downside of the idyllic technology. Emissions and fuel consumption are measured on predefined cycles on a chassis dynometer. The test procedures are the well-known New European Driving Cycle NEDC and the new Worldwide Harmonized Light-Duty Vehicles Test Procedure WLTP. The measurement part of the procedure consists in following a speed profile and gear shift point if the car is equipped with a manual gearbox. During the measurements most electric components are switched off. However, as required by the Euro NCAP certification some mandatory safety functions shall stay activated as well as the corresponding components. In order to calculate the electric power consumption of each level, 32 functions were firstly listed and then directly linked to AD level. Each function was analyzed on one hand to be matched against SAE level, and on the other hand to develop the correct architecture. The architecture definition task took into account: - Hardware such as cameras, radars, Lidars… control units - Communication technology - Redundancy according to SAE level - Fail operational according to SAE level Most components are already part of the Continental portfolio. Our internal source of information was used to characterize the components with attributes such as electric power consumption maximum, average, duty cycles. As a result of this study, the more functions the architecture has, the bigger the overall electric consumption is. In addition the classification into 5 levels is not sufficient regarding electric power consumption because the equipment affordable or premium influences the amount of functions, components, and maximum power consumption. In fact, the consumption step is not between level 2 and 3 but inside level 2 depending on the equipment. Added together the electric power consumption of the AD hardware could reach up to 375 Watts. This second step between level 3 and 4 is linked with important modification of the architecture due to redundancy and fail operational considerations. 375 <?page no="390"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig. 7: Electric power consumption of AD system depending on SAE level (example) The architecture of the level 5 was not taken into account during this project. In fact the level 5 architecture definition needs a separate project which has to deal with revolutionary concepts: transportation mindset changes, car sharing, infrastructure, zero emission zone. As previously explained in chapter 1.2, a C-segment car without AD hardware consumed around 300 Watts on cycle. In real driving situations the consumption increases from 300 to 520 Watts and depending on the external environmental conditions up to 800 Watts. The step from 520 to 800 Watts corresponds to components not vital to drive a car. Thus if such a car is equipped with AD hardware the overall electric power consumption will rise from 30 to 40% in comparison to a standard car. And these components will not be switched off. Thanks to our simulation presented in chapter 1.1, all added electric power consumption on the 12 V board net could be translated into an increase of CO 2 emission. As an example a level 4 with an electric power increase of 40 % will have a CO 2 increase up to 6,7 gCO 2 / km. 3 First foundation stone of future E/ E Architecture 3.1 First optimizations As presented in the chapter 2, AD system could be developed in an eco-driving manner. Each AD function is associated to a SAE level. Depending on the function, the possible CO 2 reduction was described. 1000 900 800 700 600 500 Mandatory loads in NEDC + Basis loads + 0 W + 50 W + 165 W + 280 W + 375 W Analysis made with already existing components / prototypes. Results do not take into account future technology & efficiency improvements. + xxx W Added elec. power due to AD Components Overall electric consumption of AD car [W] No automation Driver assist Conditional automation High automation Full automation Electric consumption needed for example on Automated Driving (real driving) + 175 W + 260 W L 0 L 1 L 2 low L 3 CC L 4 L 5 L 2 NCAP L 2 Full Partial automation 376 <?page no="391"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Level 1 assisted - Adaptive cruise control: smooth acceleration and deceleration - Lane departure warning system: no impact Level 2 partial automation - Traffic jam assist: smallest torque needed to go forward with slow take-off - Remote parking: no impact - Garage parking: no impact Level 3 conditional automation - Cruising chauffeur: eco-driving - Traffic jam assist construction side: smallest torque needed to go forward with slow take-off Level 4 high automation - Cruising chauffeur with enhanced fail operational: eco driving - Valet parking: no impact Level 5 full automation - Pilot: eco-driving optimized along the whole journey Thanks to this analysis, the CO 2 increase due to the added electric power consumption could be compensated as following. The maximum CO 2 reduction of eco-driving was set to the values coming from Fiat study: 6% fuel consumption reduction on average. This reduction can only be reached if the AD system always controls the car that means on level 5. With level 4 and 3 the eco driving activation time is reduced, and as a consequence the CO 2 benefit. For AD levels under level 2 NCAP the functions are really limited to driver assistance, that’s why the CO 2 benefit is smaller. As an example, the function “Adaptive Cruise Control” on Level 1 controls the car speed depending on the speed set point set by the driver and also depending on other vehicles ahead of us. The effect of this function is limited to smooth accelerations. In comparison, the function “Cruising Chauffeur” on Level 3 controls the car speed and position on the highway lanes taking into account the traffic, the destination of the journey with eco routing, the topography of the road, the engine parameters and so on. With all this knowledge, the most efficient way of driving could be set. With level 4 and 5, the activation time of the driving functions is increasing which increases also the possible CO 2 reduction. Fig. 8: Improvement of CO 2 emission thanks to eco-driving and efficient EE architecture (example) 8,9 6,8 4,6 2,8 1,2 0 CO 2 increase due to AD components [gCO 2 / km ] No automation Driver assist Conditional automation High automation Full automation CO 2 increase due to the consumption of AD components L 0 L 1 L 2 low L 3 CC L 4 L 5 L 2 NCAP L 2 Full Partial automation + 0 g + 0,8 g + 2,5 g + 4,6 g + 6,7 g + 2,7 g + 4,2 g CO 2 increase without improvement CO 2 increase with System improvement : Eco driving CO 2 increase with System improvement : Eco driving + Electric / Electronic optimization 377 <?page no="392"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Eco-driving is not the only way to reduce CO 2 emission. Other technologies or technical solutions have to be taken into account. Surely all these improvements are not directly linked to AD system but only linked to the reduction of the overall electric power consumption of a car in real driving. 3.2 Further optimizations Of course Eco-driving is the first straightforward solution to reduce the CO 2 consumption. But to embrace also the needs of the electrical system of the vehicle and the additional needs of an automated driving system a change in the E/ E-architecture is necessary and unavoidable. Current electrical systems of vehicles are already at the limit to support all functionalities at the same time with electrical power. With the additional actuators, sensors and calculating units necessary for an AD system the available electrical power will get critical. Additional as side effect of the AD system the “driver” within the vehicle can spend his time with other activities like infotainment, entertainment and internet search - with consuming of course additional electric power. Beside the electrical power consumption other drivers for an E/ E-architecture changes are the increasing data rates and the high calculation power necessary to manage the huge amount of data in real time and react properly. Additionally to fulfill the pure functional requirements for AD the E/ E architecture has to be Fail Operational at least starting with AD Level 3, i.e. the AD system shall work also in case of an appearing error - at least for a period of time or to finish a use case. For Fail Operational the degradation or emergency operations for the AD system are allowed. Last but not least since AD functions are still optional functions, the E/ E architecture should support a seamless scalability from AD L0 up to AD L5. The improvements of the E/ E architecture can be classified into three categories: a) “State of the art” - solutions already developed, in series production and in small continuous improvement steps. b) “Evolution” - solutions, new technologies in development or already existing in premium cars. c) “Revolution” - not industrialized at all and complete new architectural structures and concepts. Components (ECU, sensor, actuator, power supply), network, wiring harness and system aspects of E/ E architecture optimizations possibilities and their relation to AD function are considered in the following analysis. Since the quantification of CO 2 reduction depends strongly on car type, car topology, equipment level (…) the following study gives indication on improvements. 378 <?page no="393"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren 3.2.2 “State of the art” Fig 9: State of the art - Partial Networking • Components: To reduce the current consumption of components low power and high efficient HW components actual available on the market are used (high efficient alternator, low friction electric pumps, brushless motor). Single battery supply, no backup supply is used. This is state of the art and sufficient for Fail Silent system. • Network: The current consumption can be reduced by deactivation of network nodes not used for actual use case (partial network). The nodes are reactivated if necessary. This is already state of the art for CAN networks. Of course reaction times have to be considered to fulfill functional requirements. • Wiring harness: The diameter of the wiring harness can be increased to reduce the losses by the ohmic resistance. R ρ L A ρ ‐ resistivity Ω.m L ‐ length m A ‐ cross‐sectional area m 2 Of course a negative side effect is the increasing weight, more complicated installation and costs. Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 379 <?page no="394"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren • System: Components are switched-off/ activated directly via terminal control. Flexibility is very limited since the control structure is fixed during development and causes additional HW, wiring costs. Actuators are controlled on-demand and based on flow, pressure or speed set point. This allows activation levels fitting best possible the request. Fig 10: State of the art - Vehicle E/ E architecture Pros: + Current E/ E architecture approach and infrastructure can be kept. + ECUs, sensors, actuators and network are prepared and available for this architecture + Architecture extensible to support up to AD L2 functionality + Proven concept. Components are domain and function specific developed. Cons: - Electrical system current consumption not optimized for each variant. - No smooth scalability from basis equipped vehicle to full equipped vehicle is possible - Components are optimized to support low communication capabilities of the network and only in a second step to optimize the performance of a feature. - Architecture can hardly be extended to support AD L3 due to limited functional performance (decentralized, function oriented components architecture), slow network connections and low calculation performance. - Fail Operational is not prepared (power supply, communication …). Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 380 <?page no="395"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren 3.2.3 “Evolution” Fig 11: Evolution - Extended Partial Networking • Components: Replacement of all lights/ displays with LED/ OLED. The LED technology is already introduced by many car manufactures but not for all kinds of lights. Driving of components with intelligent control at the optimum energy efficiency considering the component and vehicle needs. “Resize” components, e.g. split up one big pump (inefficient due to big power area to be covered) into two small pumps to cover all use cases (e.g. first pump is switched on always, second pump is switched on only in a few use cases)). Adding of an additional battery supply can be used for stabilizations and supply of the electrical system. A DC/ DC-converter manages the energy flow and enables more use cases and features like coasting, sailing… New components have to be developed supporting the calculation power for AD L3 functionalities. • Network: Partial network with less active nodes by distributing the functions use case optimized and introduction of partial network technology for additional bus systems. Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 381 <?page no="396"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Replacement of too slow bus systems by high speed bus systems or additional high speed bus systems are necessary for AD L3 system. • Wiring harness: Wiring length can be reduced and optimized by distributed energy supplies. • System: Introduction of a multi voltage system like 12 V/ 48 V will on the one hand increase the recuperation yield and on the other hand reduce the wiring harness losses. The energy storage by introduction of fast storage supplies like supercaps will boost significantly the recuperation yield and will also act as distributed energy supply. Fig 12: Evolution - Vehicle E/ E architecture Pros: + In general the current E/ E architecture approach and infrastructure can be kept. + Current consumption reduction by introduction of new components/ technologies and increased partial networking is possible. + Increased recovery of energy is supported with fast storage supplies. + Step by step update of the E/ E architecture is possible. + Multi voltage system with DC/ DC converters prepares the E/ E architecture for Fail Operational for the energy supply. + The architecture is extensible to support up to AD L3 functionality with some pull-ups and limitations. Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 382 <?page no="397"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Cons: - The electrical system has to be extended with a multi voltage system with increased costs and system complexity. - New components have to be developed causing increased development costs and risks. - Limited performance due to decentralized, function oriented component architecture (object detection, functionality arbitration …). This has to be changed/ adapted for a AD L3 functionality 3.2.3 “Revolution” Fig 13: Revolution - Dynamic Partial Networking • Components: Centralized ECUs with big calculation power are able to support fast reaction time for central function control and high data communication. The high data communication between centralized ECUs allows a very scalable function split between these ECUs. Dependent on feature content of a vehicle the necessary numbers of centralized ECUs can be adapted. A strong coupling of function and HW component is not mandatory and not intended to have a higher variance. Smart sensors and actuators are multifunctional (not developed just to support one special function) and offers the supported services. Smaller µCs structure, e.g. 40 nm technology and smaller, will decrease power consumption in general. Drawbacks like the decrease in robustness against transient faults like alpha particles have to be considered. Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 383 <?page no="398"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren • Network: Enhancement of partial network is possible by dynamic function reallocation/ reconfiguration. Not active/ not demanded functions and active functions (dependent and changing with use case) are separated on different ECUs. This leads to less active nodes in the average and therefore to the reduction of power consumption. High speed communication is necessary to support centralized calculation ECUs and to transfer sensors and actuators requests within the network with small latencies. Ring communication is prepared in the E/ E architecture to allow fault tolerant and/ or high reliable systems. • Wiring harness: Aluminum power supply rails as backbone instead of single cables allows greater diameter and reduced ohmic losses and good installation opportunities. Power line communication and power over data line allow reduced wiring effort. • System: The change from signal oriented communication to service oriented communication allows a separation of functionality and components, i.e. sensors and actuators are not directly connected to a control unit. This allows a flexible architecture and multi usage of components. Of course the locations of the services have to be learned by the components at a certain point of time and not every service can run everywhere due to timing constraints. Not driving relevant calculations can be outsourced (if necessary) to cloud services to reduce calculation power and power consumption within the vehicle. Virtualization and hypervisor are necessary to support cross domain ECUs with best scalability and packaging density with fulfilling the independency of the different demands of the domains and services. Available resources can be used and can replace traditional functions. E.g. replacement of the outside mirrors with camera which can also be used for other functions like parking camera, blind spot detection, … Energy effort for climate control can be improvement with active/ passive cabin isolation and climate preconditioning before travelling An intensive usage of X2X Communication allows the adaption of the navigation and driving behavior but also enable optimization of electrical power consumers by predictive power management. Decoupling of driver and vehicle, i.e. no direct access to actuators like brake, steering is possible since AD L3 has to be Fail Operational. 384 <?page no="399"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren Fig 14: Revolution - Vehicle E/ E architecture Pros: + Conflicts and interferences between demands of driver and AD function are avoided. Additionally unused functions can be switched during manual driving or driving by the system (e.g. displays for vehicle information, high beam, screens for mirrors replacement…). + High speed communication and big calculation power allows centralized data fusion for best AD function performance + Scalability is possible for AD L0 to AD L5 with one E/ E architectural pattern. Fail Operational is supported. + E/ E architecture can be tailored to feature content of vehicle. + New functions can use the already existing services, sensor and actuators without changes. + Current consumption will be reduced by minimizing of active components and new technologies and intelligent features. + Ring communication allows a Fail Operational communication. In combination with the scalability of the E/ E architecture and the multi voltage system with DC/ DC converter inherited from “evolution” a complete Fail Operational system is available Cons: - A lot of things are new: High performance automotive µCs, virtualization, reconfiguration and service oriented communication… Therefore new components have to be developed with new HW and SW approach. - Due to the changing functionality split deep investigations are necessary: o Which kind of SW-module is located on sensors/ actuators? o Which SW-modules can be deployed more freely? Gateway ECUs (Domain specific) ECUs (Cross domain) ECUs (Partial networking) Central ECUs (Full calculation power) Central ECUs (Reduced calculation power) 385 <?page no="400"?> 4B.1 Electric power consumption on use case E/ E für Autonomes Fahren - Development costs and time to market will increase for the first vehicle developed with this new approach. And “conventional” architecture vehicles have to be supported in parallel. 3.2.3 Summary With a “state of the art” E/ E architecture AD system is supported up to L2. Current consumption of electrical system cannot be optimized for each variant. “Evolution” E/ E-architectures will support an AD L3 system but AD related components and bus systems have to be introduced. The scalability is limited and the current consumption is not optimized due to “parallel” E/ E-architectures, i.e. one to support up to AD L1/ 2 features and one to enhance complete vehicle E/ E architecture to an AD L3 system. In comparison to “state of the art” and “evolution” concepts the “revolution” approach offers a high flexible, future oriented and monolithic E/ E architecture supporting all AD levels without adding AD specific attachments and feature tailored, optimized current consumption. On the other hand the “revolution” concept will house some stumbling blocks and drive changes of HW/ SW components and development processes. Last but not least the organizational structures of OEMs and suppliers may be affected too. Literature [1] https: / / www.adac.de/ infotestrat/ unfall-schaeden-und-panne/ pannenstatistik/ [2] https: / / www.adac.de/ infotestrat/ unfall-schaeden-undpanne/ pannenstatistik/ pannenstatistik_archiv.aspx? ComponentId=169221&Source PageId=47921 [3] GIM l Gesellschaft für Innovative Marktforschung Automatisiertes Fahren Aktzeptance und Einstellungen [4] puls Marktforschung GmbH Evaluation of Automated Driving development [5] Fiat eco-drive: http: / / ecodrive.driveuconnect.eu/ ecodrive/ en/ Content.aspx [6] Navteq eco-move: http: / / www.ecomove-project.eu/ publications/ presentations/ 386 <?page no="401"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving Peter Grabs, Sebastian Dörnbach, Frédéric Holzmann, Udo Hornfeck Abstract Automated driving requires fault tolerance not only for certain functions but for the infrastructure as well. In this paper we present an E/ E architecture approach to efficiently fulfill the resulting dependability demands. Based on the functional requirements derived from a MATLAB / Simulink model of the vehicle power distribution system a hardware demonstrator of the Intelligent Power Distribution Node (IPDN) is developed. This demonstrator is integrated in a scaled-down mock-up of a vehicle and consequently in a target vehicle model as well. Results of fault injection tests are presented and compared with the simulation. A fault tree analysis has been conducted to evaluate the architecture concept focusing on the functional safety requirements. Kurzfassung Automatisiertes Fahren erfordert Fehlertoleranz nicht nur für bestimmte Fahrzeugfunktionen sondern auch für die Fahrzeuginfrastruktur. Im vorliegenden Beitrag wird ein E/ E Architekturkonzept für die effiziente Erfüllung der sich daraus ergebenden Zuverlässigkeitsanforderungen präsentiert. Basierend auf den aus einem MATLAB / Simulink-Modell des Fahrzeugenergieverteilungssystems abgeleiteten funktionalen Anforderungen wurde ein Demonstrator eines Intelligent Power Distribution Node (IPDN) entwickelt. Dieser Demonstrator wurde in ein verkleinertes Fahrzeugmodell und anschließend in ein Gesamtfahrzeugmodell integriert. Ergebnisse der Fehlerinjektionstests werden dargestellt und mit den Simulationen verglichen. Es wurde eine Fehlerbaumanalyse durchgeführt, um das Konzept mit den Anforderungen der funktionalen Sicherheit abzugleichen. 1 Introduction The introduction of automated driving into vehicles is a major challenge for everyone in the business. Besides the widely discussed legal and even moral aspects associated with it, also a lot of technical issues are to be solved to ensure a safe operation of vehicles. One of the major changes imposed by the implementation of highly or fully automated driving is the paradigm change from a mere assistance to the function itself. The driver is no longer able to act as a fall-back solution. From the per- 387 <?page no="402"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving spective of functional safety this means the step from a fail-safe approach to a faulttolerance system. This aforementioned paradigm change is of very high relevance for the chassis functions as e.g. steering or braking, since these functions are essential for the safe operation of the vehicle. Here the steering function is assessed to illustrate the necessary system adaptions. Today the driver is assisted in piloting the vehicle by an electric power steering (EPS). The EPS is able to conduct steering maneuvers by itself without support or control by the driver as it is done for instance in automated parking or lane keeping scenarios. In the case of a failure the EPS shall degrade its functionality or even completely cede operation. Nevertheless, the driver always remains responsible for the correct execution of the maneuver or the enforcement of a safe state in case of a malfunction. This drastically changes when we move to highly or fully automated driving scenarios. The stop of function is no longer a safe state for the steering system since no back-up system is available. Therefore means have to be in place ensuring at least the transition into the safe state. When talking about automated highway driving the transition may take from tens of seconds (for a slow deceleration in the same lane) to tens of minutes (for reaching a motorway station) depending on the definition of the safe state. To be able to support this transition into the safe state fault-tolerant operation is required. This applies not only to the sensors for the environment perception or the path planning but also to the functions implementing the control functions. When considering the lateral control of the vehicle currently discussed concepts consist of two independent control paths built up of ECU, driver stage and motor. Of course the requirement of fault tolerance applies not only to the control but also to the power supply for this function. 2 Power distribution concepts The simplest solution to implement a fault tolerant power distribution system is to use a second independent power net with a battery, a fuse and relay box (FRB) and a wiring harness for the backup functions [1]. Such a concept is exemplarily shown in figure 1. A DC/ DC converter could be used to couple the two power lines superseding the need for a separate generator in the back-up system. In the case of failures namely a short to ground in one of the branches the DC/ DC converter shall open the connection between the branches to stop the migration of the short into the other subsystem. The two control paths of the steering system (EPS1 and EPS2) are connected to the different branches to make them independent of power supply faults. Of course this is only possible when each of the control paths (EPS1 and EPS2) is able to support the transition into the safe state on its own. Please note that this does not necessarily mean that each subsystem has to be able to fulfill all functional requirements. 388 <?page no="403"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving Figure 1: Simplest solution to fulfill the fault tolerance requirements for the power distribution system by adding a second independent power branch The advantage of this solution is the ease of integration into an existing vehicle E/ E architecture and the fact that the extra cost can directly be allocated to the automated driving function. Still, it has some disadvantages as well: - The second set of power distribution components requires packaging space. - The back-up system and especially the back-up battery increases the weight of the electrical distribution system. - The price of the power distribution system increases. Although not all of these issues can easily be solved a concept has been proposed to reduce the negative impact on place, weight and cost of the power distribution system [2]. In figure 2 this proposal is illustrated. It includes a decentralized power distribution and utilizes the redundant power storages on different voltage levels. Given the ongoing market penetration of 48V mild hybrid or high voltage hybrid systems and the time horizon for the market-wide introduction of automated driving functions it is reasonable to take this second voltage level as given. This solution does not offer the ease of integration as an add-on feature. Therefore, it might become the preferred solution for vehicle platforms with a high take rate of automated driving functions. The main power supply structure is a ring with four intelligent power distribution nodes (IPDN) as corner points. The vehicle is divided into four zones that are supplied from the respective IPDN. Each IPDN is equipped with two switches that allow opening the connection to the next IPDN or the power storage. In case of a failure in the power distribution system this allows for the isolation of the failure and its effect can be limited to the segment between the adjacent switches. Therefore no single failure can shut down the entire power distribution system. In this setup the two control paths of the lateral control (EPS1 and EPS2) are attached to two different IPDNs; here EPS1 is connected to IPDN4 and EPS2 is connected to IPDN3. 389 <?page no="404"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving Figure 2: Proposed power distribution system for automated driving utilizing the power storage redundancy in different voltage levels in combination with a decentralized approach To check the feasibility of this approach a model of the vehicle including power sources, loads and wires has been set up in MATLAB / Simulink. The stability of the power supply has been assessed in worst case use profiles and overlaid with worst case driving maneuvers. It has been shown that this approach is feasible to live up to the vehicles power needs even under these circumstances [2]. Since no blocking points had been detected during these simulations a demonstrator has been built up to validate the simulations and the concept. 3 Hardware demonstrator development The results of the simulation in MATLAB / Simulink served as a base for the ampacity requirements of the switches in the IPDN. In IPDN4, with the connection to the DC- DC converter, the switches need to have the highest ampacity for the case that one switch has opened up and the complete current runs through the other switch. To reduce the complexity of the system, all four IPDNs have been dimensioned to the requirements of IPDN4. Hence, all IPDNs are capable of carrying the full load current in case of re-routing due to a fault in the power distribution system. A welcome sideeffect of this approach is the standardization of the hardware component that reduces the integration and validation effort and may also decrease the component price later-on in series production by scaling effects. Another source for the functional requirements of the IPDNs is the operating voltage requirement defined in ISO7637-2 and LV124. To ensure a high flexibility in the validation and testing phase the electronics of the IPDN have been designed to consist of four parts. In figure 3 this proposal is illustrated. The two switches for opening the connection to the next IPDN and additional clamp switches are on a power module, while the detection and control electronics are on a separate PCB. This approach is also beneficial to prevent influences from the high current in the power lines and the switches to the control electronic. Addi- 390 <?page no="405"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving tionally, this provides the opportunity to develop and test the single boards as standalone systems or develop the next generation of one part while the development status of the others stays the same. For example a second generation of the electronics board can be developed and built in the IPDN with the first generation of the power module. For future vehicle integration an intelligence solution realized by a microcontroller will be mandatory to allow for a vehicle level energy management. This additional board can be integrated in the IPDN as well due to this modular approach. Figure 3: Modular system design of the IPDN with the power board, the electronic board, the additional µC board and the distribution and fusing bus bars The switches on the power module have been realized by parallel setup of multiple MOSFETs. Using semiconductor switches is necessary to ensure the required fast isolation of the failure and to reduce the power losses in the switches. The electronic board includes an internal voltage supply for the electronic components and the MOSFETs. Furthermore, one detection circuit for each individual switch to control and open it in the case of a failure has been integrated. The connections for the input lines and the output connectors to the loads are based on today’s state of the art FRBs. The distribution and fusing part is realized with bus bars and melting fuses. All in all the IPDN components are compatible to conventional FRBs and the redundant power supply inputs with the switches to isolate fault power lines can be integrated as an extension of these FRBs. A prototype for the IPDN is shown in figure 4, whereas for this demonstrator the number of fuses for the loads has been limited to ten for simplicity reasons. 391 <?page no="406"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving Figure 4: CAD model of the IPDN demonstrator 4 Concept validation in a vehicle model To validate the results of the simulation and verify the functionality of the IPDN and the ring concept, the complete 12V supply system has been built up. To simplify the initial testing a mock-up of the vehicle with reduced current consumption has been set up. The resulting system has been designed to have a power load of approximately 20% of the real target vehicle. This scaled down vehicle model allows for fast integration and testing in a compact test environment. An additional benefit of this approach is the integration into a show object that is used for technical demonstrations. Figure 5: Equivalent circuit diagram with the scaled parameter for the real system (top) and the 1: 5 model (bottom) The model has been adapted to properly mimic the conditions in the target vehicle. Storage of the power can easily be realized by using a low capacity battery. By just using thinner cables not only the resistance increases, thus reducing the currents, but also the timing behavior of the current (e.g. rise time) changes. The wire model shown in figure 5 has been used to calculate the rise times. In order to make the real vehicle and the 1: 5 mock-up comparable, the rise time of the reduced currents and the real currents has to be the same. Hence, the increase of the inductance of the ring wires must be as high as the increase of the resistance according to formula (1). 392 <?page no="407"?> One im switch one fift switch After th tion tes simulat IPDN3 (right) e range o isolate in the s this sim Res In the m opening fied sim Still, the After su tors ha The wi simulat DC/ DC tem ev the inje mportant pa at the mom th of the t instead of ∗ ∗ he integrat sts have be tion results is shown exhibit a ve of 9V until the faulty simulation mulation. Figure 6: sults are sh mock-up m g of the sw mulation m e functiona uccessful i ave been in res have b tion and a C converter very IPDN ection of a 4B.2 E/ E arameter o ment of a target veh multiple M tion of the een condu s. The influ in figure ery good c the IPDNs power line is caused Voltage ch hown for th and me measureme witch. The models hav ality has be integration ntegrated been dime an 85 Ah r has been has just on a failure in E Architectur of the two short circu icle energ MOSFETs. IPDN dem cted. Thes uence of a 6. The re correlation. s detect the e. The over by the sim haracteristi he target v easuremen ents it take simulation ve been us een proven n and verifi into a real ensioned a Pb-AGM b n replaced ne load re the line b re Solutions semicond uit. As show gy, therefo monstrators se measur a fault inje sults of th . The volta e failure an rshoot of t mulation m ics of the fo vehicle sim nts in the 1 es only 55 n predicts 1 sed for the n for failure ication in t l vehicle m according t battery has by a 180 A presenting between IP for Automate uctor switc wn in form re only on s into this rements ha ection in th he simulati ages in IPD nd open the he voltage model of th four IPDNs mulation in M 1: 5 mock-up to 70 µs fr 10 to 15 µs e switches es in all rin he 1: 5 mo model with to the sim s been us A voltage g the sum o PDN2 and ed Driving ches is the mula (2) this ne MOSFE vehicle mo ave been c he ring bet ion (left) a DN2 and IP e correspo e after the s e DC/ DC in the ring MATLAB / p (right) rom the fau s due to th and the co g lines. ck-up the the target ulation of sed for pow source. To of its loads IPDN3. T (1) e energy in s energy is ET is used (2) ock-up fau compared w tween IPD and the va PDN3 drop onding swit switching p converter g structure. / Simulink ( ult injectio he fact that ontrol elec IPDN dem t vehicle c the target wer storag o simplify t s. Figure 7 The validat n the s just d per ult injecwith the N2 and alidation ps in the tches to process used in . (left) n to the t simplictronics. monstraurrents. vehicle ge. The the sys- 7 shows tion has 393 <?page no="408"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving been done for different load scenarios including the worst case scenario and for faults in each ring line, thus proving the feasibility of this concept. Figure 7: Measurement of the voltage characteristics of the four IPDNs in case of a failure between IPDN2 and IPDN3 in the target vehicle model 5 Functional safety analysis One of the main concerns when discussing the introduction of automated driving functions are the functional safety requirements. It is easy to show that a loss of the lateral control for an automated driving vehicle is a hazard classified as ASIL D. The respective ASIL D safety goal “Prevent loss of lateral control for automated driving! ” is used here as an input for the assessment of the power distribution concept with respect to functional safety aspects. Several subsystems are affected by this safety goal. Without claiming to be complete some examples are given here: the control paths itself with the ECU, the driver stage and the motor, the power supply of the control paths, the superordinated control system controlling the vehicle and requesting steering maneuvers, and the communication system between the vehicle control and the lateral control. All of these subsystems inherit the ASIL D requirement to prevent the loss of lateral control. It is good practice to allocate one tenth of the quantitative target values to each of the subsystems in such a case. Using the target values for the probabilistic metric for random hardware failures (PMHF) given in the ISO 26262-5: Table 6 one can derive a target value of 1 FIT (1 failure in 10 9 operating hours) for the power distribution system. To check the systems capability to cope with this quantitative requirement a fault tree analysis (FTA) has been conducted. As a result of the analysis the concept of the ring has been modified. Up to now the energy source had been directly connected to the central point of an IPDN. This implies that a failure in the supply line to the source or a failure in the source itself could only be isolated by the two IPDNs next to the IPDN connected to the faulty source. Thus, the loss of the DC/ DC converter or the 394 <?page no="409"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving battery directly leads to the loss of the adjacent IPDN as well. A more robust solution is shown in figure 8. The energy sources are connected not directly in the central point but at the output of one switch, thus enabling the isolation of a faulty source without cutting off a complete IPDN with its respective loads. Figure 8: Adapted power distribution system according to the results of the FTA The second modification is the connection of the battery in IPDN2 instead of IPDN1. The result is a symmetrical board net, which simplifies the detection of failures and stabilizes the voltage of the 12V power distribution. The nature of the ring structure inherently provides robustness against loss of connection by e.g. an isolated short or a broken cable. This is illustrated in figure 9 where the different supply paths for EPS1 are shown. Figure 9: Illustration of the different options for supplying EPS1 in case of any failure in the power distribution system 395 <?page no="410"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving This variety of current paths is visible in the FTA as well. In figure 10 the rough structure of the FTA is illustrated with the different current paths and their respective branches in the FTA. As source for the failure rate of the components SN29500 has been used. Major findings from the FTA are: - No single failure exists that leads to the loss of the power supply for both EPS systems. - The failure rate of the loss of power supply for both EPS systems is dominated by the failure rates of the battery and the DC/ DC converter. - The quantitative targets for the probabilistic metric for random hardware failures can be met with this concept. Figure 10: High level picture of the FTA for the loss of power supply for EPS1 and EPS2 schematic illustration of the current paths assessed in the respective branches 5 Summary A power distribution concept has been proposed to allow for effective implementation of the requirements for fault tolerance in the power supply imposed by the introduction of automated driving functions. After successful concept validation by simulation using a MATLAB / Simulink model of the vehicle electric distribution system a hardware demonstrator has been developed. It has been integrated into a vehicle mockup with scaled down power consumption. The capability of the prototype to cope with failures has been proven by failure injection tests that revealed very good correlation 396 <?page no="411"?> 4 B .2 E/ E Architecture Solutions for Automated Driving with the earlier simulation results. Moreover integration into a full-scale vehicle model has been successfully accomplished. The feasibility of the concept to fulfill the functional safety requirements associated with the automated driving functions has been assessed. The conducted fault tree analysis has shown that no single point failure exists and the quantitative target values can be met. The architecture concept has been adapted according to the findings of the FTA. In the next step this IPDN power distribution concept will be integrated into a real vehicle to validate this approach under real-life load and power net stability conditions. Literature [1] A. Kilic & W. Müller, Fehlertolerante Bordnetze für autonomes Fahren, 4. Internationaler Fachkongress: Bordnetze im Automobil, Ludwigsburg (2016) [2] Peter Grabs, Markus Plaschke, Markus Heuermann, E/ E Architecture Proposals for Automated Driving and their Failure Robustness, EEHE, Bad Boll, 2015. 397 <?page no="412"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Jean-Luc Augier, Thorsten Huck, Ahmet Kilic, Wolfgang Müller, Gabriele Pieraccini Abstract The introduction of Highly Automated Driving functionalities will cause a disruptive change in today’s E/ E architectures with the biggest impact it has ever seen. Since in the same timeframe other mega trends like electrified and connected will be introduced, the expected stepwise market introduction will pose many challenges to OEMs. The open question is, how fast will the market penetration be and with which function maturity level. Safety is an essential factor for Highly and Fully Automated driving functions. A faulttolerant Powernet is necessary to fulfill current and future legislation, and in order to realize it, appropriate steps are necessary. Steps like analyzing different safe stop strategies influencing the resulting Powernet architecture. In order to ensure that all requirements are taken into account, safety relevant issues like failure during normal operation mode and component failures must be identified and analyzed. Investigations are necessary regarding how components are impacted by failures and through these investigations, we will see that an appropriate Powernet framework is key in achieving the future state of the art safety. This paper shows, among others, that a proper diagnosis is a key factor to fulfill future safety targets. Other requirements like reliability and efficiency will also play a key role in the future, especially as possible differentiation parameters amongst OEMs. Different optimization targets shape the future vehicle architecture, thus each OEM has to solve a multi-objective optimization problem: which is the car with the best automated features, which is the one with the best efficiency (equal to higher driving range for EVs) and which is the one with the best reliability. In the paper we see how safety, efficiency and reliability leads to Powernet topology requirements. Furthermore, we will also explore its impact on the powertrain for Fully Automated Driving. Kurzfassung Die Einführung von hoch- und vollautomatisierten Fahrfunktionen bewirkt einen disruptiven Wandel derzeitiger E/ E-Architekturen. Eine schrittweise Einführung bei klassischen OEMs und gleichzeitigem Auftritt von „neuen Playern“ am Markt stellt diese vor viele Herausforderungen, da zeitgleich auch andere Megatrends wie Elektrifizierung und Connectivity ihre Umsetzung finden. Es bleibt abzuwarten, wie schnell die Marktdurchdringung und zugehörigem Reifegrad erfolgen wird. 398 <?page no="413"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Der entscheidende Faktor bezüglich der Einführung von hoch- und vollautomatisiertem Fahren ist die Sicherheit. Erstmals ist ein konsistent fehlertolerantes Powernet erforderlich um künftige Anforderungen zu erfüllen, beispielsweise zur Ausführung unterschiedlichster Safe Stop Strategien. Zur umfassenden Berücksichtigung aller Anforderungen müssen sicherheitsrelevante Aspekte identifiziert und analysiert werden, beispielsweise Komponentenausfälle während des Normalbetriebs und deren Auswirkung auf die Belastung weiterer Komponenten. Aus diesem Artikel wird ersichtlich dass eine angemessene Diagnose ein Schlüsselfaktor zur Erreichung der zukünftigen Sicherheitsziele sein wird. Neben der Sicherheit werden auch Forderungen nach Zuverlässigkeit und Effizienz eine wichtige Rolle in der Zukunft spielen, insbesondere bei der Erzielung eines Wettbewerbsvorteils bzw. zur Differenzierung zwischen den OEMs. Daher muss die zukünftige Fahrzeugarchitektur hinsichtlich unterschiedlicher Optimierungsziele, d.h. gemäß einer Mehrzieloptimierung, ausgelegt werden. Dieser Artikel zeigt Anforderungen aus Sicherheit, Effizienz und Zuverlässigkeit an zukünftige Powernet und Powertrain Topologien. 1 Evolution of Powernet The current Powernet Architectures in the market and the discussions about their future design are characterized by great diversity both on topology and component level. Main reason of this diversity are the OEM-specific specifications and drivers, which are reflected through the vehicle and Powertrain level in the Powernet architecture. Further, increasing electrification and interaction of the Powernet with the Powertrain leads to numerous requirements on the Powernets of today (Figure 1). Recuperation High load consumer Start-Stop Coasting Reliability Scalability ECE R13 Brakes Failure propagation Operation strategies in case of a failure Failure localisation Networking to vehicle functions Long-term parking Security, protection from manipulation Boosting el. Energy- Management Costs Hybriddrive Battery-Electric Drive Construction Kit Voltage quality in case of a failure el. energy till safe state Wiring harness Availability Effort of Integration Starting combustion engine Topology components ISO 26262 Functional safety Safety Driverinformation Failure- Recognition Standards and Laws CO 2 -Savings Weight Space Platform-concepts Others ECE R79 Steering Figure 1: Demands/ Requirements to Powernets 399 <?page no="414"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD The roadmap of electrical Powernet from the past until today can be structured into four overlapping phases (Figure 2). In the 1960’s the change from 6V to 14V electrical supply in passenger cars was largely seen. Main focus in the first phase was the optimization of components of the Powernet like belt driven 14V generator, battery and starter. In the second phase, the networking of functions and components started, e.g. load response function of the 14V generator, intelligent generator control and electrical energy management. In phase three, as part of the Powertrain electrification, electrical subnets with different voltage levels were introduced, e.g. HEV, PHEV, BEV with high voltage subnets. Phase four of development is characterized by the increasing safety relevance of electrically powered functions. Future Highly or Fully Automated Driving functions will have a strong impact on the Powernet architecture. Drivers of Development • CO 2 - / Fuel Saving • High-load electrical consumers • Safety Relevance of Loads Characteristics and Driver Component orientated Optimization • 14V Powernet • one 14V Battery Examples: alternator starter lead-acid battery • coupled el. subnets • different voltage levels • multible el. storages Examples: hybrid el. vehicle battery electric vehicle - Boost Recuperation System (BRS) Electrification of the Powertrain. Increasing Safety Relevance • Functional Safety, ISO 26262 • highly reliable power supply • dual channel Powernet Examples: electrification of safety relevant functions highly automated driving Networking and Energy Manag. • 14V Powernet • one 14V Battery Examples: intelligent generator control electrical load management Evolution of Powernet EM EM EM DC DC <60V DC DC DC DC <60V U=48V U< S U< S U=14V U=14V Figure 2: Development phases of Powernets 2 Levels of Automated Driving vs. Powernet/ Powertrain scalability On the road to automated driving, modern vehicles are increasingly equipped with driver assistance systems. These systems support the driver in its driving tasks. Due to technical advancements higher degrees of automation will be possible in future. Automated driving functionalities offer step by step a higher comfort level and an improved road safety. The following overview shows a common definition of Automated Driving levels used in this paper (Figure 3). 400 <?page no="415"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Level 2 Level 3 Level 4 Figure 3: Levels of Automated Driving The driver must specifically activate or deactivate the system and during operation the different functions require different levels of monitoring by the driver. In case the driver ignores the take-over request the system performs safe stopping. Up to level 2 “Partly Automated Driving” (current state-of-the-art) no safe stop is required. Even if there is no legislation, starting from level 3 the vehicle has to perform a safe stop. Different possible safe stop examples and their impact towards vehicle motion control actuation is shown in the following illustrations (Figure 4 and 5). Figure 4: Automated Driving Safe Stop Examples From level 3 “Highly Automated Driving” onwards fail-operational system capability is required, based on a fail-operational infrastructure (i.e. Powernet). Operational availability of electronics means that if no mechanical back-up (e.g. driver) exists after failure, only an action by other (additional) electronics can bring the vehicle (in motion) to a safe state. Generally this safe state is defined as stand still at a nonhazardous place. Referring to highly automated driving mode the driver must always 401 <?page no="416"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD be in a position to resume control, thus stopping the car in the same lane or road shoulder as a backup scenario seems to be acceptable. However the highest automation level function, i.e. Fully Automated Driving (from level 4), might require to stop the vehicle out of a dangerous zone (like construction zone, cross sections…) which might require a fail-operational Powertrain in addition. As the introduction of autonomous driving is realized step by step, the vehicle manufacturers face different challenges: - Technical challenges: the OEMs need the technical concepts with the adequate fail safe behavior to fulfill both legal requirements and driver expectations (impact on brake, steering system and Powernet). - Variant challenges: autonomous driving has to be managed with different degrees of maturity depending on vehicle class or vehicle equipment level. - Strategic challenges: As the demand and the willingness to pay by the vehicle owner is not known, vehicle manufacturer need scalable concept for their vehicle platform. Obviously the vehicle manufacturers will prefer scalable solutions for the power systems (brake system, power Steering, HMI) and for the background infrastructure like Powernet for energy supply and Powertrain. The definition of the scalability on Powernet level is driven in case of automated driving by the expectation on the vehicle behavior in case of failure (Figure 5). Figure 5: Requirements towards Powernet and Powertrain In other words, to enable Automated Driving functions level 3 upwards, major changes on both Powernet and Powertrain concepts are necessary. The classic 14V Powernet is to be divided in minimum two separate sub Powernets having their dedicated energy storage (see paragraph 3). To enable a safe stop out of dangerous areas which is expected for highest automation levels, a redundant energy source (e.g. DC/ DC or generator) and a redundant Powertrain system is required. The Powertrain redundancy can be done both on the High Voltage side (sHEV, PHEV, EV) and at the Low Voltage side (mHEV with 48V); obviously a proper topology is necessary, (para- 402 <?page no="417"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD graph 5). Consequently, electrified Powertrain concepts play a major role in providing the required redundancy only with minor technical changes, in comparison to a standard ICE. Table 1: current OEMs positioning Due to their history and product volume distribution, established OEMs will probably have to scale both Powernet and Powertrain concepts in order to fulfill all the market requirements. Given that electrical energy source like a standard belt generator and a DC/ DC behave differently, the resulting number of Powernet variants is expected to be very high. In contrary, new players in the electric vehicle market only have to scale their Powernet for electrified Powertrain (DC/ DC as interface w/ HV Powernet). In addition to the potential of electrified Powertrain regarding redundancy, these OEMs may have different optimized concepts at the right time to hasten the introduction of Automated Driving. Independently from the OEM and considering the still “grey area” related to Automated Driving requirements, a DC/ DC seems to be a good compromise between the cost and benefit to achieve high scalability, as it can function as a separating element between redundant paths. 3 Fault-Tolerant Powernet Topologies for Electrified Vehicles The Powernet topologies used in the automotive industry today do not fulfill the requirements for fault tolerance of the electrical supply for Highly or Fully Automated driving. If a fault occurs during automated driving, for example, a short circuit between supply and ground, an additional electric supply for the automatic driving system should at least be guaranteed for a limited period of time. The electrical supply must therefore be fault tolerant. Important elements of fault tolerant Powernet are the Powernet topology, showcasing a highly reliable fault detection as well as the operation strategy in case of a fault (Figure 6). Goal in the case of a fault is the take-over of the driver respectively to bring the car to a safe state. Thus, the fault must be first identified and an operation strategy for fault control must be initiated. The safety requirements must be met in accordance to ISO26262 [1]. The specifications of ISO 26262 "Functional Safety" provides a framework for the development of safety-related systems, which is solution neutral. 403 <?page no="418"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD In contrast, the European brakes law ECE R13-H [2] requires a specific approach to fully power-operated brakes. For Highly Automated Driving, the electric braking system is fully power-operated. Therefore, the requirements of ECE R13-H for the braking system also apply to Highly Automated Driving. ECE R13-H, section 5.2.2.8: „If the service braking force and transmission depend exclusively on the use, controlled by the driver, of an energy reserve, there must be at least two completely independent energy reserves, each provided with its own transmission, likewise independent; each of them may act on the brakes of only two or more wheels […]” Operation strategy in case of a fault Kanal I Verbraucher r Load Diagnosis Channel 1 Consumer Channel 1 Consumer Load Fault Fault Recognition Fault control Driver take-over Safe Stop Driver takes over Driver takes over Safe Stop Scenario Driver starts driving Driver stops vehicle Driver hands over Manual Driving, Fault free Automated Driving Manual Driving with fault Diagnosis Fault control Vehicle Standstill Fault recognition Fault entry Fault entry Figure 6: Operation strategy in case of failure for Highly Automated Driving This legal requirement limits the variety of possible solutions of Powernet topologies significantly. The Powernet topology must consist of a two-channel structure, that is, two independent Powernet channels [8]. Each Powernet supply channel must also be associated with a completely independent electric supply storage. The brake system is therefore a redundant, dual-channel brake system, which is supplied by a dual channel Powernet. In addition for more extensive safe stop scenarios like stop at road shoulder, the steering system is also connected to two electrical system channels, each providing an independent channel for electrical supply. The same approach applies to the vehicle’s environment sensing system. For some safe stop scenarios, it must be ensured that in case of a failure of one channel of the Powernet, e.g. the sensors which are supplied by the other still-functioning electric channel are sufficient to reach the safe state. 404 <?page no="419"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Another supposed precondition here is that the electrical supply for Highly Automated Driving shall be implemented as an add-on solution in the vehicle. Figure 7 shows a typical basic structure of today HV- / 14V electrical system. EM R HV B HV DC DC B B R B HV subnet DC/ DC 1 HV-/ 14V- Powernet 14V basic net Figure 7: Structure of today’s HV / 14V Powernet Derived from the topology in Figure 7, examples of Powernet topologies, topology A and topology B, for Highly Automated Driving are shown in Figure 8. These topologies meet the requirements of ECE R13 and are feasible to be implemented as an add-on to the topology shown in Figure 7. EM R HV B HV DC DC B B R B HV R 1 R 2 B 2 DC DC 14V 14V Channel 2 Channel 1 DC/ DC 2 DC/ DC 1 Topology A EM R HV B HV DC DC B B R B HV R 1 R 2 B 2 DC DC 14V 14V Channel 2 Channel 1 DC/ DC 2 DC/ DC 1 Topology B Figure 8: Topology options for fault-tolerant HV electrical systems Topology A and topology B can of course also be used for 48/ 14V electrical systems. In this case, only the voltage level of high voltage (HV) subnet is changed to 48V. The 48V and 14V subnets share a common ground connection and are, contrary to the HV / 14V Powernet, galvanic coupled subnets. Channel 1 of the fault tolerant onboard network (Figure 8) is formed by the 14V base Powernet as shown in Figure 7. The consumer group R B represents the conventional standard consumers without safety relevance. The consumer group R 1 represents one part of redundant safety relevant consumers for Highly Automated Driving. For example, the control electronics and actuators of one of the two brake modules. The additional channel 2 supplies the other part of the redundant system components like the second brake module of the vehicle. 405 <?page no="420"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Topology A and topology B in Figure 8 differ by the electrical connection of the channel 2 to the remaining electrical system. In topology A the supply of channel 2 is connected to the HV-subnet. In topology B the supply of channel 2 is connected to the 14V subnet of channel 1. In today's HV / 14V electrical systems the HV-subnet also depends on the function of the 14V-subnet, e.g. the control electronics of the inverter and the HV battery system including the HV battery contactors. Power for the electronics in the HV components is supplied from the 14V vehicle electrical system. If the 14 V power supply fails, for example due to low voltage, the HV-subnet also will be switched off. Today, the two subnets are not functionally independent, which has a major impact on fault propagation. This will be discussed in the section below. An advantage of topology B in comparison to topology A is that there is no quantity splitting of the DC/ DC converter 2 (DC/ DC 2) between HV / 14V electrical power systems and 48V / 14V electrical power systems. Moreover, topology B covers, with respect to the DC/ DC converter 2, even the conventional 14V electrical system with only one 14V voltage level. With topology B therefore different Powertrain concepts can be used and costs can be saved through economics of scale. A disadvantage of Topology B is, that the DC/ DC converter 1 (DC/ DC 1) must supply both channels. Therefore the rated power of DC/ DC 1 must be increased compared with topology A. Because of the two series-connected DC/ DC converters for the supply of channel 2, a double chain of efficiency results. However, if the power requirement of channel 2 is significantly smaller than that of channel 1, this disadvantage can be neglected. 4 Impact of component failure in the electrical supply The impacts of a component failure are exemplary described below using a simple example for Topology A. In a first step, it is assumed that no further measures to control failures such as fault detection and fault treatment are carried out. As an initial error, a fail silent failure of DC/ DC converter 1 (DC/ DC 1) was assumed. As shown in Figure 9a, it is seen with this failure, that the DC/ DC converter 1 no longer supplies energy in channel 1. As a result of this failure, the consumers of channel 1 are only powered by the battery B B . The prerequisite is of course, that the battery B B is dimensioned, so that the battery can supply the consumers in channel 1 without the support of the DC/ DC converter to perform the safe stop. Channel 2 will continue to be supplied from the HV-subnet, since the supply of the control electronics of the HV-subnet will be carried out by channel 1. Therefore, the HV-subnet remains functional. Without further measures for fault control, the battery B B will be discharged and finally there will be a failure of channel 1 due to under voltage. In this case the control electronics of the HV inverter and HV battery system is no longer supplied from channel 1 and the HV-subnet is switched off. This leads to a Powernet state as shown in Figure 9b. Channel 1 and the HV-subnet have failed. Channel 2 can therefore no longer be supplied from the HV-subnet and 406 <?page no="421"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD the safety relevant consumers of channel 2 (R 2 ) are supplied only with the battery B 2 . Without measures for fault control, the battery B 2 will be discharged after some time. Safe stopping has to be performed before battery B2 is discharged and finally also leads to the failure of channel 2. EM R HV B HV B B R B HV R 1 R 2 B 2 DC DC Channel 2 Channel 1 DC DC DC/ DC 2 DC/ DC 1 EM R HV B HV B B R B HV R 1 R 2 B 2 Channel 2 Channel 1 DC DC DC DC DC/ DC 2 DC/ DC 1 (a) (b) Figure 9: Fail silent failure of DC/ DC1 This example clearly shows the need for a highly reliable, optionally multistage failure detection. Already the failure of the DC/ DC converter 1 and the discharge of the battery B B needs to be detected. At least then, if only the battery B 2 to supply the consumers of channel 2 is available (Figure 9b), the vehicle electrical system failure must be detected. The take-over of the vehicle by the driver or the safe condition of the vehicle must be brought about, at the latest, by this time point. Even during the development of the electrical system it must be ensured that the battery B 2 has the necessary capacity to supply the safety-relevant functions until the take-over of the driver is carried out or the safe condition of the vehicle is achieved. An example of a possible operating strategy in case of failure should be mentioned briefly. If the DC/ DC converter 1 has failed, non-safety relevant consumers such as the seat heating or the interior blower in channel 1 can be shut down or their performance can be reduced. Thus, the time until the complete discharge of the battery B 1 is increased and the time until the safe state of the vehicle has to be reached is prolonged. This example also clearly illustrates why the battery B 2 in channel 2 cannot be omitted. If battery 2 is not implemented, the failure of channel 1 would also cause the immediate following breakdown of channel 2. Both topologies, topology A and topology B, have several advantages, which are summarized below: - Scalable and modular approach for different vehicle and Powertrain configurations, enabling possibility for economics of scale and cost effective industrialization. 407 <?page no="422"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD - The legal requirements of the ECE R13 are fulfilled (two Powernet channels with independent storage systems). - Simple operation strategy in case of failure, this is especially important for safety relevant systems: as simple as possible, as complex as only absolutely necessary. - Add-on solution for vehicles with Highly or Fully Automated Driving functions. 5 Multi-Voltage Powernet The presented dual voltage level Powernet topologies (HV and 14V) above, can be also extended or adapted in case of a mild hybrid car (mHEV) with 48V technology. Why to make things even more complex by introducing a further voltage level? Currently on the market there are a lot of discussions by the OEMs regarding how to achieve the future CO2 / fuel consumption regulations (especially for EU and China). Due to uncertainties regarding the PHEV, EVs and Diesel market shares in the future there are hypothesis of a wider introduction of a 48V Boost Recuperation System (BRS) to reduce CO2 and fuel consumption fleet average values (it seems to be the most attractive alternative from a cost point of view). If this happens, the future Powernet must also be scalable among ICE, mHEV, sHEV, PHEV and EV vehicles in order to minimize the overall costs. In other words the current main motivation for the 48V is the legislation and the supply of electrical high load consumers. Around year 2000 there had already been a tentative to introduce a new voltage level (42V) as alternative to the 14V. At that time the motivation was mainly from a technological point of view to overcome the power limits of the 14V Powernet. The tentative failed due to the too high switching costs from 14V to 42V. The new voltage level of 48V is directly dedicated to fill the gap between 14V and HV by targeting components in the mid power range (Table 2). This range is sufficient to realize mild hybridization concepts including recuperation of kinetic energy, as well as it is enough to power all common auxiliary loads independent from ICE operation, without additional measures for HV cable isolation for shock protection. Additionally, the standardized voltage range offers an opportunity for higher economics of scale with higher adoption [4]. Table 2: Motivation for different voltage levels Powertrain Voltage level Reasons / motivation Conventional ICE 14V 14V Powernet provides enough electrical power for standard systems Conventional ICE in upper class vehicle with mild hybridization 14V 48V 14V Powernet for conventional products 48V Powernet introduced both for comfort and CO2 reasons. Mechanical systems step by step replaced by electrical systems (e.g. A/ C compressor, water pump) (P)HEV / EV 14V HV (>60V) 48V optional 14V Powernet for conventional products HV for Powertrain 48V optional for compatibility reasons (same products independent from powertrain concept) 408 <?page no="423"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD It is clear, that a three voltage Powernet dramatically increases the complexity, the costs and makes the system reliability a real challenge. Since all the three mega trends, automated, connected, and electrified increase the power requirements of the vehicle (car = powerful computer on wheels), it is reasonable to state that in the future the 48V voltage level will be not only an enabler for CO2 / fuel reduction (BRS) and for improved functionalities (48V consumers), but also a more efficient way to distribute more power across the vehicle. New E/ E architectures with central computer and zone oriented ECU with local conversion from 48V to 14V can be an alternative to standard 14V dominated topologies [4]. The main challenge for switching to these new architectures is currently the overall cost/ benefit ratio. If 48V will be introduced with high market share combining the reduced emissions and the improved functionalities, we will see vehicle with three voltage levels (sHEV, PHEV, EV). To reduce the complexity there will again be an effort to replace in the medium-long term the 14V voltage level and to go back to a dual voltage Powernet (HV and 48V). VW already shows this vision for 2030ff [7]. For these reasons, a fault tolerant Powernet architecture, which envisions 48V, is expected. As already discussed in above paragraphs, an advantage of the proposed topologies is the scalability via a DC/ DC which is still valid by extending the concept to a mHEV like (Figure 10) or to sHEV, PHEV and EV with three voltage Powernet (Figure 11). EM R 48 B 48 DC DC B B R B 48V R 1 R 2 B 2 DC DC 14V 14V Channel 2 DC/ DC 2 DC/ DC 1 Channel 1 S Figure 10: Fault toleration Powernet for mHEV (48V BRS + 48V safety relevant consumers - S. Loads) [5], [6] This small level of electrification of a combustion engine gives also the possibility, depending on where the 48V electric motor is mounted, to drive the vehicle out of a hazardous location. This is possible since the 48V BRS can provide a redundant Powertrain configuration (e.g. for P2, P3 and P4 topologies). In case of a fault of the combustion engine, the 48V electric motor acts as a second torque source to move slowly the car out of a dangerous area (like construction zone, cross sections, railroad track, etc.). As already mentioned, this requirements is expected for Fully Automated Driving Functions. 409 <?page no="424"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD Figure 11: Fault tolerant Powernet for three voltage vehicle (e.g. sHEV, PHEV, EV) 6 Summary The market introduction of Automated Driving is leading to disruptive changes in the Powernet architectures. Since the legislation is currently still under discussion, the architectural solutions among many OEMs are quite different. Powernet architectures used in the automotive industry today are not suitable for Highly and Fully Automated driving. New electrical power supply with a high degree of fault-tolerance have to be developed. Due to legal requirements a Powernet with dual channel topology is necessary. Two scalable topologies that meet this requirement are presented and the impact of a component failure is discussed in an exemplary way. To achieve a high scalability a DC/ DC can be used as separating element between redundant paths. Advantages and disadvantages of the selected Powernet topologies are summarized on system level. The importance of proper diagnosis functions is also highlighted to assure a proper safety level. The OEMs are faced with many challenges and need scalable Powernet architectures as the ones presented in this paper. Higher Automated Driving Levels represents a further disruptive change to current vehicle topologies since a Powertrain redundancy seems to be required. This means, these vehicles cannot not be designed with only a single combustion engine. A degree of electrification is necessary (mHEV or HV depending on Safety Stop Scenarios) for the redundancy requirement. While classical OEMs have to find scalable solutions, new players on the market designing EVs with multiple drives have almost a capable solution. Current uncertainty regarding the possibility to achieve future CO 2 / fuel consumption targets and the continuously increasing power demand in the vehicle pushed by all mega trends (automated, electrified, connected) can push a 48V introduction into 410 <?page no="425"?> 4B.3 Efficient, Safe and Reliable Powernet for AD volume market. If this happens, three voltage Powernet framework will be present in future vehicles. Or alternatively, in order to reduce the complexity and the costs, one low voltage level will disappear. Who will survive, the 14V or the 48V? Our pick would be 48V. Literatur [1] International Organization for Standardization: ISO 26262 - Road vehicles - Functional safety, 2011 [2] Europäische Union: ECE R13 - H: UN/ ECE-Regelungen R 13 - H Bremsen; https: / / www.bmvi.de/ SharedDocs/ DE/ Anlage/ static/ ECE/ r-13-bremsen-teil-ipdf.pdf? __blob=publicationFile [3] SAE Levels of Driving Automation http: / / cyberlaw.stanford.edu/ files/ blogimages/ LevelsofDrivingAutomation.pdf Stanford Law School, 2013 [4] Pieraccini, G; Pflüger J.; Horn, M.; Augier, J-L: Powering the future. 17 th International Conference Electronic in Vehicles (ELIV), Baden-Baden - October 14 th , 2015 [5] Barthlott, J.; Horn, M.; Müller, N.: 14V-Powernets for Next Generation Microhybrid Vehicles. EEHE 2014, p. 309-331, ISBN 978-3816932642 [6] Horn, M.; Koller, O.; Kriso, S.: Development of safe and reliable Powernets for new vehicle functions. EEHE 2015, p. 59-74, ISBN 978-3-8169-3311-3 [7] Kühnlenz F.: 48V - Past, presence, future - An essay on a possible 48V development direction 3rd International Conference Automotive 48V Power Supply Systems - Düsseldorf, Germany - November 23th, 2015 [8] Kilic, A.; Müller, W.: Fehlertolerante Bordnetze für automatisches Fahren. 4. Internationaler Fachkongress Bordnetze im Automobil, 08-09.03.2016 411 <?page no="426"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Ajay Poonjal Pai, Tomas Reiter, Martin Maerz Abstract This paper discusses a new behavioral model for calculating semiconductor power losses in automotive inverters with a higher accuracy. The loss equations are derived using a model that calculates losses in terms of I c/ f , V dc , T j , R g , V ge and the IGBT/ Diode chip areas A I/ D . The accuracy of this model is experimentally demonstrated on a HybridPACK TM Drive FS820R08A6P2 power module from Infineon. The model is also subject to typical mission profile cycles, and is found to offer significantly better accuracy compared to the existing models, which makes this model attractive for carrying out efficiency estimations and technology comparisons, especially in widebandgap technologies. Another attractive feature of this model is that it is backward compatible with the existing models, which makes it possible to switch between models by changing just the coefficients and not the model itself. 1. Introduction A widely used inverter topology in the automotive industry is the two-level Voltage Source Converter (2L-VSC). Often, the focus is to achieve high power density, high reliability, at the lowest cost. Thus, the estimation of semiconductor losses in the 2L- VSC is of significant importance. Several loss calculation models have been proposed in literature. On one side, there are the detailed physics-based models of the devices which yield very accurate results, but are complicated and time consuming. On the other side there are behavioral models that make use of characterization data available in datasheets, but may not be as accurate as the physics-based device models. Semiconductor companies are often required to thoroughly simulate the automotive inverters for several thousand hours of its lifetime, according to various mission profiles or drive cycles. Running detailed physics-based simulations in such cases would be impractical as the simulation run time would be too long. Therefore, most semiconductor companies resort to simple behavioral models where they characterize the devices under different operating conditions and use these characterizations to develop simple equations to model the losses. Depending on the desired accuracy and the permissible levels of complexity, most models estimate losses as functions of one or more of the following parameters: device currents I c/ f , dc-link voltages V dc and junction temperatures T j . However, in practice, losses also depend on the gate-resistance R g and the gate-voltage V ge . Moreover, these models are parametrized for a certain device, and 5A Power Electronics / Leistungselektronik 412 <?page no="427"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters need to be re-parametrized for a device of a different chip area, even if it is of the same family. A single model that takes into account all the above dependencies has been recently proposed in [1]. Although it discusses the derivation of the model in sufficient detail, the application of the model in a system-level application has not been elaborated. Hence, in this paper, we use the model proposed in [1] to derive the equations for losses in 2L-VSCs, and demonstrate its benefits at the system level. This paper is organised as follows. The first part contains an introduction to the various models available in literature and used by major semiconductor companies. This is followed by a brief discussion on the model published in [1], which is later applied to derive expressions for losses in an automotive inverter. Then, the developed equations are used to calculate losses in an automotive inverter based on the HybridPACK Drive Module [2] from Infineon, for typical mission profiles, and the results are compared with those of the state-of-the-art models. 2. Review of Literature and Motivation Power losses in 2L-VSC have been extensively investigated in literature. For calculating the conduction losses, Mestha [3] performs a rigorous analysis by determining the exact location of the conduction intervals of each semiconductors and carries out a pulse-by-pulse analysis. The mathematical descriptions become highly complicated, necessitating the use of Bessel functions. In this paper, we follow a simpler approach detailed in [4, 5]. It divides the fundamental time period into infinitesimally small time intervals dt by assuming an infinite switching frequency, and then obtains the average power loss by integrating the product of the equation for V ce/ f , instantaneous current i c/ d , the duty cycle of each switch and dt. As far as the switching losses are concerned, Casanellas [4, 6] proceeds by finding the area over which the current and voltage waveforms overlap during the switching transition. This requires a detailed knowledge of the transient switching curves for the device, which is generally not provided in datasheets. Therefore, a more convenient approach is to use the values of switching energies E on/ off/ rec readily available in the datasheets [7, 8], and is followed in this paper. Tab. 1: The standard model Conduction Losses Switching Losses V ce/ f = (V ce0/ f0 + C c/ d T j + D c/ d ) + (R c/ d + E c/ d T j + F c/ d )I c/ d E = E nom I c/ d I c/ d,nom V dc V dc,nom (X c/ d T j + Y c/ d ) G For carrying out the above calculations, most semiconductor companies simply represent V ce/ f as the sum of an offset voltage V ce0/ f0 and a drop across an incremental resistance R c/ d as shown in table 1. Similarly, a linear variation of E on/ off/ rec with I c/ d and V dc is assumed. As this model, hereafter referred to as ’standard model’, is fitted at the nominal point, it results in a significant error at non-nominal conditions. The errors are especially high for light-load conditions, which is the region where automotive 413 <?page no="428"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters inverters operate the most. Therefore, the standard model is not suitable for loss calculations in automotive inverters. A better solution would be to use the quadratic model presented in [1], hereafter called as the ’proposed model’. The standardand the proposed-models are summarized in table 1 and 2 respectively. The newly introduced parameters are defined in section 7.1 in the Appendix. For assessing the performance of the proposed model, it will be compared against the standard model. A look-up table based model will be used as the reference for all comparisons, and will be called as the ’benchmark model’. For all measurement purposes, a HybridPACK Drive module FS820R08A6P2 ∗ from Infineon will be used. As per [1], the nominal values for all the parameters for this module are given in table 3 and the model coefficients derived are indicated in table 4 in the Appendix. Tab. 2: The proposed model Conduction Losses Switching Losses V ce = f(J c ) · f(T j ) · f(V ge ) E on = f(J c )·f(T j )·f(V dc )·f(t M )·f(A I )·f(A D ) where, where, f(J c ) = A 11 · J 2 c + A 12 · J c + A 13 f(T j ) = A 21 · T 2 j + A 22 · T j + A 23 f(V ge ) = A 31 · V 2 ge + A 32 · V ge + A 33 f(J c ) = C 11 · J 2 c + C 12 · J c + C 13 f(T j ) = C 21 · T 2 j + C 22 · T j + C 23 f(V dc ) = C 31 · V 2 dc + C 32 · V dc + C 33 f(t M ) = C 41 · t 2 M + C 42 · t M + C 43 f(A I ) = C 51 · A 2 I + C 52 · A I + C 53 f(A D ) = C 61 · A 2 D + C 62 · A D + C 63 V f = f(J f ) · f(T j ) E off = f(J c ) · f(T j ) · f(V dc ) · f(t M ) · f(A I ) where, where, f(J f ) = B 11 · J 2 f + B 12 · J f + B 13 f(T j ) = B 21 · T 2 j + B 22 · T j + B 23 f(J c ) = D 11 · J 2 c + D 12 · J c + D 13 f(T j ) = D 21 · T 2 j + D 22 · T j + D 23 f(V dc ) = D 31 · V 2 dc + D 32 · V dc + D 33 f(t M ) = D 41 · t 2 M + D 42 · t M + D 43 f(A I ) = D 51 · A 2 I + D 52 · A I + D 53 E rec = f(J f ) · f(T j ) · f(V dc ) · f(A D ) where, f(J f ) = E 11 · J 2 f + E 12 · J f + E 13 f(T j ) = E 21 · T 2 j + E 22 · T j + E 23 f(V dc ) = E 31 · V 2 dc + E 32 · V dc + E 33 f(A D ) = E 41 · A 2 D + E 42 · A D + E 43 ∗ FS820R08A6P2 is a B6-bridge IGBT module with an implemented current rating of 820 A and blocking voltage of 750V. It has three IGBTs of 100 mm 2 each in parallel per switch (in total, A I = 300 mm 2 per switch) and three anti-parallel diodes of 50 mm 2 each in parallel per diode (in total, A D = 150 mm 2 per switch). 414 <?page no="429"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters 3. Inverter Losses Fig. 1: A phase leg of a 2L-VSC Figure 1 shows a phase leg of a 2L-VSC commonly used in automotive inverters. The load current is assumed to be sinusoidal and can be written as a function of the time t, the angular frequency ω and the peak current I pk , as: i L (t) = I pk · sin (ωt) (1) or i L (t) = I pk · sin (α) (2) where α = ωt. It can be assumed that the load inductance is sufficiently large to keep the load current constant in a given switching period. Also, it is assumed that the switching frequency f sw is sufficiently large compared to the fundamental output frequency f o . The top IGBT S1 conducts in complement with the the bottom diode D2 between [0, π ], and the bottom IGBT S2 conducts in complement with the top diode D1 between [ π ,2 π ]. Due to symmetry, the losses for the upper and the corresponding bottom devices will turn out to be equal. So, it is sufficient to estimate the losses for one IGBT and diode. 3.1. Conduction Losses The conduction losses in an inverter can be calculated by summing the energy loss during each conduction interval. The duty cycle of each conduction interval δ is dependent on the modulation function F (ωt), the modulation index m and the power factor angle φ, and can be written for the IGBT as [4]: δ(t) = 1 2 [1 + m · F (ωt + φ)] (3) 415 <?page no="430"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters and the duration of the conduction interval can be obtained by multiplying δ(t) by the switching period T sw . For sine-triangle Pulse Width Modulation (PWM), F (ωt + φ) can be simply written as sin (ωt + φ). Thus eqn. 3 reduces to: δ(t) = 1 2 [1 + m · sin (ωt + φ)] (4) Within a switching period T sw , the IGBT conduction interval is δ(t)T sw . Thus, in each switching period, the conduction loss is the product of the instantaneous voltage v ce (t), the instantaneous current i c (t) in it [9] and δ(t) (to average the losses over one switching period): p S,cond (t) = v ce (t) · i c (t) · δ(t) (5) The average power P S,cond can be calculated as: P S,cond = 1 T o ∫ To 2 0 p S,cond (t) · dt (6) where T o is the fundamental period of the load current. The integration is carried only over T o 2 because the IGBT is gated off over the negative half of the voltage cycle. Making the necessary substitutions and changing the variable of integration to α, we can now write: (7) P S,cond = 1 2π ∫ π 0 (A 11 · J 2 c + A 12 · J c + A 13 ) · (A 21 · T 2 j + A 22 · T j + A 23 ) · (A 31 · V 2 ge + A 32 · V ge + A 33 ) · I pk · sin (α) · 1 2 [1 + m · sin (α + φ)] · dα Normally, V ge max/ min levels used for driving the IGBT are fixed in a given application. Also, it can be assumed that the junction temperature is constant over one fundamental cycle of the load current. Thus, the functions T j and V ge can be removed out of the integration. Moreover, as the proposed model makes use of the current per chip area, rather than the absolute currents, it makes sense to derive the equations in terms of the current density J c which can be written as J c (α) = J c,pk · sin (α) (8) where J c,pk = I pk A I and J c = I c A I . Equation 7 can now be rewritten as (9) P S,cond = K c J c,pk A I 2π ∫ π 0 (A 11 · (J c,pk · sin (α)) 2 + A 12 · (J c,pk · sin (α)) + A 13 ) · sin (α) · [1 + m · sin (α + φ)] · dα where K c = (A 21 · T 2 j + A 22 · T j + A 23 ) · (A 31 · V 2 ge + A 32 · V ge + A 33 ) (10) 416 <?page no="431"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters On expanding, we obtain (11) P S,cond = K c J c,pk A I 2π ∫ π 0 [ A 11 · J 2 c,pk · sin 3 (α) + A 12 · J c,pk · sin 2 (α) + A 13 sin (α) + mA 11 J 2 c,pk sin 3 (α) sin (α + φ) + mA 12 J c,pk sin 2 (α) sin (α + φ) + mA 13 sin (α) sin (α + φ) ] · dt Carrying out integration within the specified limits, we obtain: (12) P S,cond = K c J c,pk A I 4π [ 4A 11 3 J 2 c,pk + πA 12 2 J c,pk + 2A 13 + 3mπA 11 cos φ 8 J 2 c,pk + 4mA 12 cos φ 3 J c,pk + πmA 13 cos φ 2 ] For the diode, the calculation steps are similar, except that, δ(t) = 1 2 [1 − m · F (ωt + φ)] (13) Therefore, the loss equations can be arrived at by substituting m = −m in equation 12 and replacing the coefficients A 11 -A 33 with B 11 -B 23† , J c,pk with J d,pk and A I with A D , resulting in: (14) P D,cond = K d J d,pk A D 4π [ 4B 11 3 J 2 d,pk + πB 12 2 J d,pk + 2B 13 − 3mπB 11 cos φ 8 J 2 d,pk − 4mB 12 cos φ 3 J d,pk − πmB 13 cos φ 2 ] Naturally, the losses for all the 6 IGBTs and 6 Diodes in the inverter can be respectively obtained by multiplying equations 12 and 14 by 6. The corresponding equations for the standard model can be found in [3, 5, 4, 6] and are mentioned below. (15) P S,cond = I 2 pk · R c [ 1 8 + m cos φ 3π ] + V ce0 .I pk [ 1 2π + m cos φ 8 ] [Standard Model] (16) P D,cond = I 2 pk · R f [ 1 8 − m cos φ 3π ] + V f0 .I pk [ 1 2π − m cos φ 8 ] [Standard Model] On comparison, it can be noted that the proposed model does not add any significant complexity to the equations. By setting the quadratic coefficients in equation 12, viz., A 11 , A 12 and A 13 as 0, we obtain: (17) P S,cond = K c A I [ J 2 pk · A 12 ( 1 8 + m cos φ 3π ) + A 13 J pk ( 1 2π + mcosφ 8 )] † Note that V f is not a function of V ge . Therefore there is no function of V ge involved in the equations 417 <?page no="432"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters which is similar in form to the corresponding equation 15, which means that the standard model is just a specific case of the proposed model. This makes the proposed model backward compatible with the standard model, which makes it possible to switch between the models by just changing the model-coefficients and without having to actually modify the model itself. 3.2. Switching Losses The switching loss E sw occurring in an IGBT in a switching period T sw is equal to the sum of the turn-on and turn-off losses occurring in the switch. As the output current is sinusoidal, the current which the IGBTs have to switch at different pulses is different. Therefore, we find E sw (per pulse) averaged over the fundamental period T o as follows: E sw = 1 2π ∫ π 0 [E on (α) + E off (α)] dα (18) In order to obtain the average power, it is necessary to multiply E sw with the switching frequency f sw . P sw = f sw 2π ∫ π 0 [E on (α) + E off (α)] dα (19) Making the necessary substitutions, we obtain: P sw = f sw 2π ∫ π 0 [ (C 11 · J 2 c + C 12 · J c + C 13 ) · (C 21 · T 2 j + C 22 · T j + C 23 ) · (C 31 · V 2 dc + C 32 · V dc + C 33 ) · (C 41 · t 2 M + C 42 · t M + C 43 ) · (C 51 · A 2 I + C 52 · A I + C 53 ) · (C 61 · A 2 D + C 62 · A D + C 63 ) + (D 11 · J 2 c + D 12 · J c + D 13 ) · (D 21 · T 2 j + D 22 · T j + D 23 ) · (D 31 · V 2 dc + D 32 · V dc + D 33 ) · (D 41 · t 2 M + D 42 · t M + D 43 ) · (D 51 · A 2 I + D 52 · A I + D 53 ) ] · dα (20) As with conduction losses, we can assume that T j , V dc are constant in a fundamental period. Also, R g (and therefore t M ), A I and A D are generally fixed in a given application. Therefore, the functions involving these variables can be removed out from the integration, as follows: P sw = f sw 2π [ K on ∫ π 0 (C 11 · J 2 c + C 12 · J c + C 13 ) · dα + K off ∫ π 0 (D 11 · J 2 c + D 12 · J c + D 13 ) · dα ] (21) where (22) K on = (C 21 · T 2 j + C 22 · T j + C 23 ) · (C 31 · V 2 dc + C 32 · V dc + C 33 ) · (C 41 · t 2 M + C 42 · t M + C 43 ) · (C 51 · A 2 I + C 52 · A I + C 53 ) · (C 61 · A 2 D + C 62 · A D + C 63 ) and (23) K off = (D 21 · T 2 j + D 22 · T j + D 23 ) · (D 31 · V 2 dc + D 32 · V dc + D 33 ) · (D 41 · t 2 M + D 42 · t M + D 43 ) · (D 51 · A 2 I + D 52 · A I + D 53 ) 418 <?page no="433"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Plugging J c (t) = J c,pk · sin (ωt) into equation 21, we get (24) P sw = f sw 2π [ K on ∫ π 0 (C 11 · J 2 c,pk sin 2 (ωt) + C 12 · J c,pk sin (ωt) + C 13 ) · dα + K off ∫ π 0 (D 11 · J 2 c,pk sin 2 (ωt) + D 12 · J c,pk sin (ωt) + D 13 ) · dα ] Solving the integration, we obtain (25) P sw = f sw [ K on C 11 + K off D 11 4 J 2 c,pk + K on C 12 + K off D 12 π J c,pk + K on C 13 + K off D 13 2 ] For a diode, there is no component due to turn on, but only due to reverse recovery (E rec ). The average power loss due to reverse recovery can be similarly written as: (26) P rec = f sw · K rec [ E 11 4 J 2 d,pk + E 12 π J d,pk + E 13 2 ] where (27) K rec = (E 21 · T 2 j + E 22 · T j + E 23 ) · (E 31 · V 2 dc + E 32 · V dc + E 33 ) · (E 41 · A 2 D + E 42 · A D + E 43 ) As with the conduction losses, the losses for all the 6 IGBTs and 6 Diodes can be respectively obtained by multiplying equations 25 and 26 by 6. It is to be noted that, unless discontinuous modulation schemes are used, the modulation method has no influence on the switching losses [5]. The corresponding equations for the standard model can be found in [10] and are given below: (28) P sw = f sw V dc V dc,nom [ X c π I pk + Y c 2 ] [Standard Model] (29) P rec = f sw V dc V dc,nom [ X d π I pk + Y d 2 ] [Standard Model] where X c/ d and Y c/ d are coefficients obtained by linear curve-fitting. As with the conduction losses, the model for switching losses too is backward compatible. 419 <?page no="434"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Fig. 2: Comparison of relative error in the standard and proposed models 4. Application of the Model For demonstrating the developed equations, an automotive inverter (V dc = 400 V, I rms,nom = 450 A) with HybridPACK Drive is considered. The proposed model, as well as the standard model, are programmed in MATLAB/ SIMULINK and loss calculations are performed. The input to this model is a mission profile, containing the values of I rms , V dc and the coolant temperature T coolant as a function of time. Firstly, a simple mission profile containing different values of I rms , with all other parameters at their nominal values, is applied. Figure 2 shows the error in the calculation of losses for the standard and the proposed models with reference to the benchmark model, as a function of I rms . As the standard model is designed to be accurate at the nominal point, it offers close to zero error at full-load conditions (I rms,nom = 450 A). At all other points, it has a higher error, with the worst case error being 16% at I rms = 100 A. Figure 3 shows the individual loss components for the specific case of I rms = 150 A, which is a light-load condition. It can clearly be seen that the standard model has close to 15% error for most of the components, whereas the proposed model mostly has less than 2% error. The developed equations were then used to calculate the losses occurring in the inverter at no-load conditions (I rms = 0 A), at different values of V dc . As expected, the standard model predicts the losses to be zero as can be verified from figure 4. But in reality, there are losses due to capacitive effects even at zero currents, as long as V dc 6= 0. As depicted in the figure, the proposed model calculates non-zero losses, which were in good agreement with the experimental measurements of the no-load losses. The proposed model was then subject to a typical highway mission profile, sampled at 0.1s and spanning 10 minutes. Figure 5 shows a histogram indicating the number of times a certain I rms sample value occurs in the mission profile. It can be seen that I rms > 300A occurs only 0.56% of the time, whereas I rms < 100A occurs more than 95% of the time. In figure 2, it was seen that the error with the standard model was more than 15% for I rms = 100A. This implies that, for the typical mission profile considered, the standard model calculates losses with 15% error more than 95 % of the time! Figure 6 shows the IGBT losses estimated by the standard-, proposedand the benchmarkmodels for the mission profile, along with the corresponding I rms . It is interesting to 420 <?page no="435"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Fig. 3: Comparison of relative error in the standard and proposed models at I rms =150 A Fig. 4: Comparison of no-load losses calculated by the standard and proposed models choose the three regions of the mission profile, A-C as shown in figure 6. These regions are zoomed into in figures 7(a), 7(b) and 7(c) respectively. Region-A is the no-load region, where I rms ≈ 0A. In this region, it can be seen that the standard model (red curve) predicts nearly zero losses, which is not the case with the proposed model (green curve), which is in good agreement with the results from the look-up table based benchmark model (blue curve). Region-B is the nominal-load region, where I rms ≈ 450A. In this region, it can be observed that the difference between the two models is in a few watts, as expected. In region-C, however, which is the most-occurring condition, where I rms < 450A, the difference is in hundreds of watts. The same conclusion can be drawn from figure 8 which shows the variation of the IGBT junction temperature. Fig 9(a) and 9(b) show the loss energy and the efficiency over a drive cycle for the two models, with reference to the benchmark model. The standard model calculates with an error of 4%, whereas the proposed model calculates at 0.2% error. In terms of efficiency, it translates to an error of 0.11% points and 0.007 % points respectively. It is important to note that the gap between the two methods widens further for a city 421 <?page no="436"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Fig. 5: Histogram of a typical highway mission profile mission profile, as there are more regions of short acceleration-recuperation, at which points the standard method has lower accuracy. It can thus be concluded that the standard model calculates the worst-case losses, and came into use mainly for designing the cooling systems, where a worst-case analysis is more important. But, for applications such as automotive inverters which operate mostly at light-load conditions, the standard model results in more than 15% error. This is not acceptable for efficiency calculations, especially when comparing across device technologies, e.g., Si vs SiC, or across chip generations, where the difference in the compared technologies itself may be in the range of 10-15%. In contrast, the proposed model consistently offers less than 2% error for the entire range of I rms . 5. Conclusions In this paper, a new loss model for a two-level Voltage Source Converter was developed using a recently published quadratic behavioral model which models the semiconductor losses in terms of I c/ f , V dc , T j , R g , V ge , A I and A D . The equations thereby derived are backward compatible with the existing models, and have no significant additional complexity compared to the existing models. However, the proposed model was found to significantly enhance the accuracy of loss calculations. The proposed model was found to predict the no load losses of a HybridPACK-based inverter with good accuracy. The power losses for a typical highway mission profile were analysed, and the proposed model was found to have less than 2% error for almost the entire investigated range, whereas the state-of-the-art method was found to have close to 15% error at light-loaded conditions, which forms a significant range of operation for automotive inverters. It also had a significant impact on the calculation of the total energy over a drive cycle and the efficiency. From the results, it could be concluded that the proposed model is an attractive solution for carrying out efficiency calculations, especially with 422 <?page no="437"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Fig. 6: Comparison of total losses for a typical highway mission profile (a) Region- A (b) Region- B (c) Region- C Fig. 7: Interesting regions of the mission profile the goal of comparing across chip generations/ technologies. Thus, the model could potentially form the basis for evaluating upcoming wide-bandgap technologies. 423 <?page no="438"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Fig. 8: Comparison of IGBT T j for a typical highway mission profile (a) Energy (b) Efficiency Fig. 9: Energy and efficiency over a drive cycle 6. References [1] Ajay Poonjal Pai, Tomas Reiter, and Martin Maerz. A new behavioral model for accurate loss calculations in power semiconductors. In PCIM Europe 2016; To be published in Proceedings of. VDE, 2016. [2] Product brief hybridpack drive. Infineon AG, 2014. [3] LK Mestha and PD Evans. Analysis of on-state losses in pwm inverters. In IEE 424 <?page no="439"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Proceedings B (Electric Power Applications), volume 136, pages 189-195. IET, 1989. [4] F Casanellas. Losses in pwm inverters using igbts. IEE Proceedings-Electric Power Applications, 141(5): 235-239, 1994. [5] Johann W Kolar and Hans Ertl. Influence of the modulation method on the conduction and switching losses of a pwm converter system. Industry Applications, IEEE Transactions on. [6] JW Kolar, FC Zach, and F Casanellas. Losses in pwm inverters using igbts. IEE Proceedings-Electric Power Applications, 142(4): 285-288, 1995. [7] Frede Blaabjerg and John K Pedersen. An extended model of power losses in hard-switched igbt-inverters. In IEEE Industry Applications Conference, 1996. [8] GI Orfanoudakis, SM Sharkh, MA Yuratich, and MA Abusara. Loss comparison of two and three-level inverter topologies. In Power Electronics, Machines and Drives (PEMD 2010), 5th IET International Conference on, pages 1-6. IET, 2010. [9] Rik W Dedoncker. Lecture Notes Power Electronics Control, Synthesis, Application, volume 2. ISEA, RWTH Aachen University, 2012. [10] Suleiman M Sharkh, Mohammad A Abu-Sara, Georgios I Orfanoudakis, and Babar Hussain. Power electronic converters for microgrids. John Wiley & Sons, 2014. 425 <?page no="440"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters 7. Appendix 7.1. Definition of Newly Introduced Terms in the Proposed Model J c/ f As the model deals with different chip areas, it makes more sense to talk in terms of the current per chip area rather than the absolute current. Therefore, the model uses the current densities J c/ f instead of I c/ f , where J c = I c A I and J f = I f A D . t M,on/ off The model takes into account the dependency of the switching losses on the switching speed di c dt of the IGBT which is controlled by means of the external gate resistor R g,on/ off . However, di c dt measurements are quite complicated to obtain as they require probes with a very high bandwidth, which can also affect the measurement set-up. Also, taking into account the di c dt by means of R g would lead to heavy dependencies on the measurement set-up and result in significant inaccuracies. Instead, the proposed model uses the duration of the miller plateau of V ge which does not need a high bandwidth current probe, to represent the switching speed. As shown in figures 10(a) and 10(b), the duration of the miller plateau t M is defined as the time (in µ s) between the point ’A’ at which V ce changes by 10 % of its off-state value to the point ’B’ at which V ge is 5% higher than its value at A. (a) Turn-on (b) Turn-off Fig. 10: Definition of t M for indication of IGBT’s switching speed 426 <?page no="441"?> 5A.1 An Improved Behavioral Model for Loss Calculations in Automotive Inverters Tab. 3: Nominal values for all parameters used in the model I c/ f T j V dc R g,on R g,offt M,on t M,off V ge A I A D J c J f (A) ( ◦ C) (V) (Ω) (Ω) ( µ s) ( µ s) (V) (mm 2 ) (mm 2 ) ( A mm 2 ) ( A mm 2 ) 450 25 400 0.5 2.8 0.803 0.2672 15 300 150 1.5 3 Tab. 4: Coefficients of the proposed model determined for HybridPACK Drive Measured Parameter Varied Parameter No. of points Coefficients Determined V ce J c 213 A 11 = −0.0632 V·mm 4 A 2 A 12 = 0.455 V·mm 2 A A 13 = 0.584 V T j 9 A 21 = −1.25 · 10 −9 1 ( ◦ C) 2 A 22 = 1.15 · 10 −4 1 ( ◦ C) A 23 = 0.983 V ge 6 A 31 = 0.01 1 V 2 A 32 = −0.335 1 V A 33 = 3.76 V f J d 16 B 11 = −0.0239 V·mm 4 A 2 B 12 = 0.295 V·mm 2 A B 13 = 0.657 V T j 4 B 21 = −4.98 · 10 −6 1 ( ◦ C) 2 B 22 = 1.39 · 10 −4 1 ( ◦ C) B 23 = 1.09 E on J c 7 C 11 = 3.5322 mJ·mm 4 A 2 C 12 = 4.869 mJ·mm 2 A C 13 = 1.386 mJ T j 12 C 21 = −1.264 · 10 −6 1 ( ◦ C) 2 C 22 = 2.745 · 10 −3 1 ( ◦ C) C 23 = 0.93217 V dc 8 C 31 = 2.273 · 10 −6 1 V 2 C 32 = 1.58 · 10 −3 1 V C 33 = 3.975 · 10 −3 t M,on (R g,on ) 5 C 41 = 0.427 1 (µs) 2 C 42 = 0.673 1 (µs) C 43 = 0.185 A I 3 C 51 = −1.0842·10 −5 1 mm 4 C 52 = 0.0066 1 mm 2 C 53 = −0.0014 A D 3 C 61 = −1.13 · 10 −6 1 mm 4 C 62 = 0.0016 1 mm 2 C 63 = 0.7877 E off J c 5 D 11 = 3.6537 mJ·mm 4 A 2 D 12 = 7.3424 mJ·mm 2 A D 13 = 2.7006 mJ T j 12 D 21 = 1.555 · 10 −5 1 ( ◦ C) 2 D 22 = 3.2552 · 10 −4 1 ( ◦ C) D 23 = 0.9821 V dc 9 D 31 = −3.386 · 10 −6 1 V 2 D 32 = 0.00375 1 V D 33 = 0.0421 t M,off (R g,off ) 4 D 41 = 0.947 1 (µs) 2 D 42 = 0.387 1 (µs) D 43 = 0.829 A I 3 D 51 = 3.3068 · 10 −6 1 mm 4 D 52 = 0.0022 1 mm 2 D 53 = 0.0342 E rec J f 14 E 11 = −0.08983 mJ·mm 4 A 2 E 12 = 1.919 mJ·mm 2 A E 13 = 0.755 mJ T j 12 E 21 = 4.93 · 10 −5 1 ( ◦ C) 2 E 22 = 0.00305 1 ( ◦ C) E 23 = 0.893 V dc 7 E 31 = 1.0097 · 10 −6 1 V 2 E 32 = 0.0021 1 V E 33 = −0.0066 A D 3 E 41 = −7.15 · 10 −6 1 mm 4 E 42 = 0.0077 1 mm 2 E 43 = 0.0039 427 <?page no="442"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Florian Wein, Robert Christopher Burns Abstract The Single-Board-Solution (SBS) module demonstrator for BLDC motors is a power electronic, air-cooled, all-in-one system for low-voltage 48V, high-current applications up to 25kW peak. Initially aimed at full electric drive trains, it turned out that the SBS module covers a power range from 10kW to 20kW which is not properly addressed by commercial solutions on the market. It may find use in other applications such as starter-generators, auxiliary motors, or transmission controls, too. The 48V SBS module was engineered onto a single PCB substrate, incorporating both power electronic and control units onto a single level. It is based on commercially available materials combined with thermal management “know how” from AB Mikroelektronik GmbH. Due to the high power density, with 510Aeff peak in a small module package of 225mm x 155mm x 75mm, some technical challenges had to be solved. For instance, the thermal mechanical stress effects had to be properly addressed due to the expansion behavior of the multilayer structures and the combination of SMD components. Therefore, experiments with combinations of materials and designs were set up to determine the best fit between functional operation, thermal management and reliability. For optimum efficiency, an intelligent circuit board layout was designed which enabled synchronized control of the parallel MOSFET power switches. In parallel, long current paths were reduced in order to minimize parasitic inductances and capacitances. An intelligent circuit design enables faster switching and reduced losses by close proximity between logic and power electronics. With a power density of currently 6kW/ dm 3 , the SBS power module demonstrator shows that optimized circuit-, optimized thermal design and simplified module architecture enable cost-effective high power modules to address power ranges beyond 15kW for 48V applications. 428 <?page no="443"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Kurzfassung Das Single-Board-Solution Power Modul (SBS) für BLDC Motoren ist ein luftgekühltes all-in-one System für 48V Hochstromanwendungen bis zu 25kW Spitze. Ursprünglich für vollelektrische Antriebsstränge entwickelt, stellte sich heraus, dass das SBS-Modul einen Leistungsbereich von 10kW bis 20kW abdeckt, der von kommerziellen Lösungen am Markt nicht adressiert wird. Weitere Einsatzbereiche können beispielsweise Starter-Generatoren, Hilfsmotoren oder Getriebesteuerungen sein. Das 48-V-SBS-Modul wurde auf einem einzelnen PCB-Substrat entwickelt, das sowohl Leistungselektronik als auch die Steuerungseinheiten auf einer einzigen Ebene enthält. Das Modul basiert auf handelsüblichen Materialien und Bauelementen, kombiniert mit Wärmemanagement "Know-how" von AB Mikroelektronik GmbH.Wegen der hohen Leistungsdichte, mit 510Aeff für 10s bei einer Modulabmessung von 225mm x 155mm x 75mm, mussten einige technische Herausforderungen gelöst werden. Zum Beispiel der Einfluss thermomechanischer Spannungen, verursacht durch das unterschiedliche Ausdehnungsverhalten mehrlagiger Strukturen, in Kombination mit SMD Bauteilen. Deshalb wurden Experimente mit verschiedenen Materialkombinationen und Designs gemacht, um das beste Setup aus Funktionalität, Wärmemanagement und Zuverlässigkeit zu ermitteln. Um die Effizienz zu optimieren wurde ein intelligentes Platinen Layout designed, welches eine synchronisierte Steuerung der parallelen MOSFET-Leistungsschalter ermöglicht. Gleichzeitig wurden lange Strompfade reduziert, um parasitäre Induktivitäten und Kapazitäten zu minimieren. Ein intelligentes Schaltungsdesign ermöglicht ein schnelleres Schalten und reduziert Verluste durch unmittelbare Nähe zwischen Logik und Leistungselektronik. Mit einer Leistungsdichte von derzeit 6kW/ dm 3 zeigt das SBS-Leistungsmodul, dass mit einer optimierten Schaltung, einem optimierten thermischen Design und einer vereinfachten Modularchitektur kosteneffektive 48V Hochleistungsmodule für Leistungsbereiche jenseits 15kW möglich sind. 1 Motivation, Neuheit und Vorteile Aktuell am Markt erhältliche automobile Traktions-Elektronikmodule werden nach wie vor in Mehrlagentechnik ausgeführt. Derzeit herrscht eine Trennung zwischen Leistungs- und Steuerelektronik in mindestens zwei Ebenen. Die Motivation bestand darin ein, Niedervolt-Hochstrom Modul mit Standardtechnologien (FR4 PCB ohne selektives Dickkupfer) zu entwickeln. Dabei sollte, als zusätzliche Neuheit, die Steuerung und die Leistungselektronik auf einem Schaltungsträger liegen und das Gesamtmodul eine effektive Spitzenleistung von 25kW aufweisen. Aus dem Aufbau als 48V Single Board ergeben sich mehrere Vorteile. Durch die direkte Nachbarschaft zwischen Logik und Leistungselektronik sind schnellere Schaltzeiten möglich, darüber hinaus werden Schaltverluste verringert. Bare-Die Chips und Wire-Bond Prozesse fallen durch den Einsatz von gehäusten MOSFETs weg. Des Weiteren werden kostspielige Schnittstellen wie beispielsweise Stecker eingespart, wodurch die die Komplexität in der Aufbau- und Verbindungstechnik vereinfacht werden kann. Eine Wasserkühlung entfällt. Insgesamt wird der fertigungstechnische 429 <?page no="444"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Aufwand minimiert (Design for Manufakturing) und somit eine „Design to Cost“ Strategie verfolgt. Das Modul weist im Vergleich zu marktüblichen Produkten ein kleineres Volumen bei höherer Leistungsdichte auf und ist somit kosteneffektiver. Besondere Bedeutung hat außerdem die Auslegung des Systems mit Blick auf die neue 48V-Spannungsklasse. Die hier zum Einsatz kommenden 48V Batteriesysteme verringern erheblich das Verletzungsrisiko durch elektrische Spannungen, im Vergleich zu den marktüblichen Hochspannungsbatteriesystemen. Dies betrifft sowohl die Herstellung solcher Systeme als auch Wartung und Service im Alltagseinsatz. Tabelle 1: Vorteile einer Single Board Solution Vorteile Höhere Leistungsdichten bei geringerem Volumen Kosteneffektives Design (Design for Manufacturing) Ein skalierbarer Aufbau vereinfacht eine anwendungsspezifische Anpassung hinsichtlich unterschiedlicher Leistungsklassen 48V Spannungsklasse 2 Projektbeschreibung und Ziele Das Projektziel war es, eine Steuerung für bürstenlose Gleichstrom-Motoren als leistungselektronisches Gesamtsystem für Niedervolt-Hochstrom-Anwendungen bis 25kW Ausgangsleistung zu entwickeln. Dabei lag der Schwerpunkt darin, das Modul als Ein-Platinen-Lösung/ Single-Board-Solution (SBS) für Automotive-Applikationen auszuführen und mit marktüblichen Technologien Stromstärken von mindestens 255Aeff Dauerstrom (30min) und 510Aeff Spitzenstrom (10s) zu erreichen. Das Konzept sollte sich durch seine Ein-Platinen-Aufbauweise an den Platzbedarf typischer Bauräume für z.B. PKW-Getriebegehäuse oder Motorrad-Motorgehäuse anpassen lassen. Durch die Vereinfachung der Modularchitektur (Single Board Solution) soll dem Markt eine kosteneffektive Traktionselektronik zur Realisierung von E- Mobilitätsprojekten außerhalb der Premiumsegmente zur Verfügung gestellt werden. Durch die Integration des Systems (Elektromotor mit integrierter, intelligenter Leistungselektronik) ist mit einer grundsätzlich höheren Umgebungstemperatur zu rechnen. Deshalb lag ein weiterer Projektschwerpunkt auf der Entwicklung und Qualifizierung von neuen Materialkombinationen zur besseren Entwärmung und zur Reduzierung der Wärmeübergangsverluste. Zusätzlich sollten diese neuen Verbundmaterialien auch ein verbessertes Temperaturausdehnungsverhalten aufweisen, um so die thermomechanischen Spannungen auf die Verbindungsstellen zu reduzieren. 3 Grundlagenuntersuchung Um die Stromtragfähigkeit und thermische Performance marktüblicher Technologien bewerten zu können, wurde zu Projektbeginn Grundlagenuntersuchungen an einem einphasigen Prototypen durchgeführt. 430 <?page no="445"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW 3.1 Einphasiger Testaufbau Es wurde ein einphasiger Testaufbau mit einer sechslagigen Standard FR4 PCB erstellt. Die Kupferlagen waren je 105µm dick. Beim Schaltungsdesign und Leiterplattenlayout wurde auf eine möglichst symmetrische Stromaufteilung geachtet. Die Motorphase bestand aus zwei Schaltern, Highside und Lowside, mit jeweils acht 100V - D²Pack MOSFETs parallel pro logischem Schalter. Der Strom wurde auf der Platine auf mehreren parallelen Lagen geführt. Von außen wurde der Strom über zwei Stromschienen zugeführt, die über Einpresskontakte mit der Leiterplatte leitend verbunden wurden. Vorgesehen waren acht Einpresskontakte für den Batterieanschluss (DC-, DC+) und vier Einpresskontakte für die Motorphase (AC). Die Leiterplatte, mit Abmessungen von 150mm Länge x 120mm Breite, wurde auf einen Strangguss Kühlkörper montiert. Um den Wärmeübergang zwischen PCB und Kühlkörper zu verbessern, und um elektrisch zu isolieren, wurden verschiedene Thermal Interface Materialien (Gap Filler, Bornitrid gefüllte Silikonfolien und Keramik gefüllte Softsilikonfolie) namhafter Hersteller verwendet und hinsichtlich ihrer thermischen Performance bewertet. Bild 1: Einphasiges Testlayout 3.2 Tests und Ergebnisse Das einphasige Testmodul wurde statisch und dynamisch bestromt und das thermische Verhalten mit einer Thermografiekamera gemessen. Bei den statischen Tests wurden beide Schalter aktiviert. Der Teststrom verursachte Leitungsverluste in beiden Schaltern sowie in der Platine und sämtlichen Kontaktierungen. Die Bestromung beider Schalter mit 500A für 90s führte am Prototypen zu einer gemessenen maximalen Temperatur von 60°C. Im dynamischen Betrieb war die Temperatur der 431 <?page no="446"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW MOSFETs auch nach 75s Betriebszeit bei 500A, 20kHz noch unkritisch. Die maximale Transistortemperatur lag hier bei 73°C. Bild 2: Einphasiges Testmodul Bild 3: dyn. Betrieb : Maximale Temperatur am Schalter bei 500A 432 <?page no="447"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Durch die Tests am einphasigen Aufbau konnte die maximale Stromtragfähigkeit abgeleitet werden. Dauerströme von 255Aeff (30min) und Spitzenströme von 510Aeff (10s) sind mit herkömmlicher FR4 Technologie realisierbar. Die Beste thermische Performance wurde mit einem getesteten Gap Filler Material erzielt, da dieses Material eine optimale Anbindung der PCB an den Kühlkörper gewährleistet und Oberflächenunebenheiten ausgleicht. 4 Single Board Solution (SBS) Auf der Basis der in der Grundlagenuntersuchungen gewonnen Erkenntnisse wurde ein dreiphasiger Umrichter entwickelt. 4.1 Aufbau Das dreiphasige SBS-Modul beinhaltet Treiber, Strommessung, Zwischenkreiskondensatoren, Eigenstromversorgung, Eigenschutz und Kühlung (Luftkühlung forciert mit Lüfter oder natürliche Konvektion). Der Platz für den integrierten Controller ist vorgesehen und freigehalten. Bei den Prototypen befindet sich dieser zu Versuchszwecken auf einer Plug-In Schaltungs-PCB. Die Leistungsanschlüsse sind über Einpresskontakte realisiert. Die Zwischenkreiskondensatoren und die Strommesssensoren sind im Kühlkörper integriert, wodurch ein kompakter Aufbau und eine optimale Kühlung der Elektrolytkondensatoren möglich ist. Insbesondere Elektrolytkondensatoren sind sehr temperaturempfindliche Bauelemente: eine Temperaturerhöhung von 75°C Betriebstemperatur um nur 20°C auf 95°C kann die Lebensdauer der Kondensatoren um den Faktor 4 reduzieren [1, 2]. Die umgebende Masse des Kühlkörpers stellt eine hohe thermische Kapazität bereit und gleicht thermische Schwankungen gut aus. Der Gesamt-Bauraum beträgt 225mm x 155mm x 75mm. Bild 4: Aufbau Single Board Solution (SBS) 433 <?page no="448"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Das Modul ist hinsichtlich seiner Leistungsklasse vollständig skalierbar. Tabelle 2 stellt die Key Facts der Single Board Solution im Überblick dar. Tabelle 2: Key Facts Single Board Solution (SBS) Leiterplatten-Technologie: 8-lagig FR4 mit 105µm Kupfer Power Stage: B6 MOSFET Inverter mit 100V-MOSFET`s D²Pack Nennspannung: 48V Dauerstrom Umrichterausgangsphase bei Raumtemperatur und erhöhter Umgebungstemperatur 75°C: 248Aeff (30min) gemessen Maximalstrom Umrichterausgangsphase bei Raumtemperatur und erhöhter Umgebungstemperatur 75°C: 489Aeff (10s) gemessen Leistungsklasse bis 25kW Spitze 4.2 Tests und Ergebnisse Das Single Board Solution Modul wurde zuerst am passiven Prüfstand getestet. Die Stromlast lieferte eine Laborquelle (Gleichspannung von 0..600V+/ -500A). Der Motor wurde durch ein stark vereinfachtes Modell dargestellt. Verwendet wurde dazu eine passive RL-Last (3-phasig, 40mOhm, 70mOhm LL, 20uH je Strang). Gekühlt wurde aktiv mit 2 Lüftern. Erste Belastungstests mit Dauerstromlasten von 255Aeff waren bei Raumtemperatur thermisch unkritisch. Die Dauerstromtragfähigkeit des Systems konnte bei Raumtemperatur sogar auf 353Aeff erhöht werden. Die maximale Transistortemperatur betrug bei dieser erhöhten Stromlast von 353Aeff 102°C und lag damit um 73°C unter dem zulässigen Maximalwert für Silizium-Halbleiter von 175°C. Bild 5: Thermografie Aufnahme SBS bei 353Aeff 434 <?page no="449"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Bild 6 zeigt eine Thermografie Aufnahme des Single Board Solution Moduls nach 20min bei folgenden Parametern: • DC: 45V, 207A, 9,3kW • AC: 100Hz, 255A • T max Transistor: 63°C • T max Kühlkörper: 54°C Bild 6: Thermografie Aufnahme SBS bei 255Aeff Trotz einer sehr hohen Leistungsdichte konnte durch ein effektives Entwärmungskonzept und eine zuverlässige Aufbau und Verbindungstechnik ein leistungsstarkes Gesamtsystem entwickelt werden. Bei den ersten Tests mit dem Single Board Solution Modul wurde der Motor durch eine RL-Last simuliert. Eine derart starke Vereinfachung des Systems auf eine RL- Last weist eine völlig andere Charakteristik auf als ein realer mechanischer Motor. Deshalb wurde die SBS zu weiteren Testzwecken an einem Motorprüfstand betrieben. 4.3 Motorprüfstand Der 48V-Antrieb bestand aus einem wassergekühltem 25kW Permanent Magnet Synchron Motor (PMSM) als Antriebsmaschine und einem Asynchronmotor als aktive Belastungsmaschine. Die Regelung erfolgte sensorlos. Den Prüfstand zeigt Bild 7. 435 <?page no="450"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Bild 7: Aufbau Motorprüfstand Es wurden mehrere Testpunkte mit verschiedenen AC Strömen angefahren. Es wurde bei Dauerstrom von 255Aeff und bei Maximalstrom 510Aeff, bei Raumtemperatur sowie erhöhter Umgebungstemperatur 75°C getestet. Tabelle 3: Auszug der Messergebnisse am Motorprüfstand Strom_Ausgang T_Umgebung Zeit Tmax_Transistor Aeff °C / °C 247 22 30min 72,5 246 75 30min 102,0 490 22 10s 55,0 490 75 10s 110,5 436 <?page no="451"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW 4.4 Lastzyklus und Ergebnisse Die Single Board Solution muss für automotive Anforderungen genügend thermische Reserven bereitstellen. Um dies sicherzustellen, wurde das System nach einem OEM-typischen Lastzyklus getestet. Das Lastprofil bestand aus einem Maximalstrom I_max von 520Aeff für 10s und einer erhöhten Stromlast I_erhöht von 343Aeff (66% von I_max) für 105s. Danach erfolgte ein rampenförmiger Stromabfall auf 0A innerhalb von 5s. Das Profil startet bei Raumtemperatur und wurde fünfmal wiederholt. Bild 8: Lastprofil Ausgehend von Raumtemperatur erwärmte sich das Single Board Solution Modul infolge des Lastprofils wie in Abbildung 9 gezeigt. Bild 9: Platinen Temperatur und Kühlkörpertemperatur 437 <?page no="452"?> 5A.2 Low voltage, high current Single-Board-Solution (SBS) power module for automotive applications up to 25kW Die maximale Platinen Temperatur lag bei ca. 117°C. Die Kühlkörpertemperatur betrug ca. 80°C. Somit wurde bewiesen, dass das SBS-Modul für einen OEM- Lastzyklus mit einer realistischen Motorbelastung ausreichend dimensioniert ist. Des Weiteren zeigt die Abbildung 9 das der Kühlkörper, bedingt durch seine thermische Kapazität, nicht die hohen Temperaturspitzen der Platine aufweist. Somit ist die Anordnung der Zwischenkreiskondensatoren im Kühlkörper vorteilhaft, erhöht deren Zuverlässigkeit und verlängert damit deren Lebensdauer. 5 Zusammenfassung Die Firma AB Mikroelektronik GmbH hat einen 48 Volt Hochstrom Umrichter mit einer effektiven Spitzenleistung von 25kW entwickelt. Bei einer Modulabmessung von 155mm x 225mm x 75mm ergibt sich eine Leistungsdichte von 6kW/ dm³. Die Besonderheit liegt darin, dass das Modul mit marktüblichen Technologien aufgebaut ist und ohne teure Spezialmaterialien wie beispielsweise Dickkupferleiterplatten auskommt. Die Leistungselektronik befindet sich zusammen mit der Steuerung auf einer Leiterplattenebene, wodurch eine kosteneffektive Fertigung (Design for Manufacturing) gewährleistet ist. Durch den Wegfall von Bauteilen, zum Beispiel von Steckverbindungen, wird die Komplexität reduziert und die Zuverlässigkeit erhöht. Durch ein optimales Schaltungsdesign ist ein niedermodularer und niederinduktiver Aufbau möglich. Eine optimale Entwärmung der aktiven Bauelemente wird durch eine direkte thermische Anbindung an den Kühlkörper gewährleistet. Die Zwischenkreiskondensatoren sind in den Kühlkörper integriert, was deren Lebensdauer erhöht. Der Kühlkörper wurde bei den Tests luftgekühlt. Dauerströme von 255Aeff (30min) und Maximalströme von 510Aeff (10s) sind bei Raumtemperatur und erhöhter Umgebungstemperatur von 75°C für das Gesamtsystem thermisch unbedenklich. Das SBS- Modul stellt außerdem genug thermische Reserve für beispielsweise Beschleunigungsvorgänge zur Verfügung. Literatur [1] R. Stömmer: “Die Auswirkungen auf das Gesamtsystem: Bauteile-Integration auf Steuerplatinen für die Elektrifizierung von Nebenaggregaten“, 8. Automobil- Kunststoffpumpen-Forum, ASK, 28.09.2015 bis 29.09.2015, Reit im Winkl, Deutschland. [2] MIL-HDBK-217F: http: / / www.weibull.com/ mil_std/ mil_hdbk_217f.pdf 438 <?page no="453"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) Martin Brüll, Philip Brockerhoff, Franz Pfeilschifter, Hans-Peter Feustel, Wilhelm Hackmann Abstract The field of fast charging is diverse. Many solutions use dedicated additional costly components for each charging type. To push the E-Mobility market, a new system for charging is proposed comprising of E-Machine, Inverter and Boost DC/ DC converter with a minimum of additional components. The new Bidirectional Chargeand Traction-System (BCTS) is capable for traction and all kinds of conductive charging with reduced system costs. Kurzfassung Es gibt viele unterschiedliche Schnellladelösungen. Diese verwenden dedizierte teure Komponenten für jeden Ladetyp. Um den Markt der Elektromobilität positiv zu fördern, schlagen wir ein neues Ladesystem vor, bestehend aus einer E-Maschine, einem Inverter und einem Boost DC/ DC Wandler mit nur wenigen zusätzlichen Komponenten. Das Bidirektionale Lade- und Traktions-System (engl. BCTS) ist sowohl zum Fahren als auch für alle Arten des kabelgebundenen Ladens geeignet bei insgesamt reduzierten Systemkosten. 1 Introduction The electric vehicle (EV) market growth is below the expectations from beginning of this decade [1] [2]. Besides pricing per EV, the main technical reason is the limited range. To increase the range in principal two options are possible: Increase battery capacity or increase availability of (ultra) fast charging. An economic charging solution, making as little as possible changes in car and utility necessary is a key enabler for E-Mobility. Several high power charging solutions are available on the market: On the one hand 3-phase AC charging of about 20 kW and up to 43 kW. State-of-the-art chargers comprise always a dedicated rectifier only used in charging mode [3] [4]. The infrastructure usually supports about up to 20 kW only, mainly due to investment costs [3] [5]. Rare 1-phase solutions for medium power are available as well, like a 10 kW one-phase charger for the US market [6]. On the other hand DC charging for 40 kW and above is available as simple solution in the car for some car manufacturers, such as [7] [8] [9]. Vehicle costs are low, but infrastructure investments are high. Based on this situation the distribution of DC-fast charging stations is not sufficient 439 <?page no="454"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) and growing slowly [5] [10], except for single-company solutions like Tesla [9]. Latest publications ask for even higher charging power than available today [11]. Higher charging power is a must for long range vehicles due to both, growing battery capacities and the driver’s request for short charging times. The current situation of the fast-charging infrastructure is a classical chicken-and-egg problem. On the one hand the business case for fast-charging stations is difficult, since no EVs are charging. On the other hand there are no EVs, since their travelling without a charging station is not possible. With the Bidirectional Chargeand Traction System we present an attractive solution for E-Mobility to overcome this problem. We introduce here an architecture with high power components covering both, the traction and the charging function. It reuses existing components in the car enabling AC fast charging. This enables reduction of investment costs for charging stations, since no expensive DC charging electronics are necessary. Furthermore, the system is compatible with existing DC charging infrastructure. 2 Bidirectional Chargeand Traction System 2.1 System Architecture Figure 1: Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) The Bidirectional Chargeand Traction-System (BCTS), as shown in Fig. 1, comprises mainly out of a serial connection of the following key components: The E-Machine, the Inverter and a Boost DC/ DC Converter (DC Booster). There is no separate unit on board for the charging mode. In traction mode, when no plug is connected to the car, it is an energy-optimized architecture. The battery is connected via the Battery-Link to a DC Booster, which is 440 <?page no="455"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) used to stabilize the DC-Link voltage on an optimized maximal level. In partial load the control strategy reduces the DC-Link voltage to optimize the energy consumption and semiconductor lifetime. Furthermore the inverter costs are reduced significantly, since the system design can be optimized for a lower E-Machine/ Inverter current. This also contains a lot of implicit benefits, like lower current, enabling lighter cables and connectors, lower switching transients, reduced electromagnetic interference (EMI) and higher efficiency. To enable High-Power EV applications there is a trend for higher DC-Link voltage levels such as ~800 V [12]. The BCTS supports this trend. In charging mode the main task is the transformation from the 1or 3-phase AC mains power to DC power as input for the battery. To fulfil the grid requirements, a mains filter and an active rectifier is necessary. Further a DC/ DC converter to adapt the rectifier output to the battery’s needs. In case of an AC charging system, the charger is on board of the vehicle. In case of a DC charging system, it is inside the charging station. Both competing systems are available today, but either the car manufacturer or the public utility wants to avoid its additional cost. Reusing the inverter for this function is proposed in [13]. In the presented BCTS all three functions are included in components, which are already on board of the vehicle: The E-Machine stator is used as the AC mains filter, the inverter as the 1or 3-phase rectifier and the DC Booster adapts the DC-Link voltage to the Battery-Link voltage for battery management. In principle, this solution could support AC charging with power as high as the installed continuous traction power depending on additional filter efforts. Counting both, vehicle and charging station, the system cost is optimized. BCTS is also capable for (ultra) fast DC charging (charging above 100 kW). We propose the connection to the DC-Link (see Fig. 1). This reduces DC charging station costs, since it can operate on a stable voltage and an additional DC/ DC converter in the charging station is not necessary 1 . Furthermore the charger is compatible to state-of-the-art systems at ~400 V that connect directly to the Battery-Link. So, this architecture is prepared for both, ~400 V and ~800 V DC charging stations. For (ultra) fast charging, the charging cable becomes a major issue due to its weight and stiffness for the user. A transition to higher voltages offers lighter cables 2 . The BCTS offers a cost efficient high voltage (~800 V) solution. Since all components are designed for bi-directional usage, an integration of the BCTS into Vehicle-to-Grid (V2G) applications is simply possible from power electronics point of view. The BCTS can be beneficially used in all kinds of battery electric vehicles. In case of hybrid energy sources, a DC-Link management is needed anyway and a DC/ DC Converter would be beneficial for the system efficiency. So it is prepared for the integration of a Fuel-Cell Range Extender, different independent battery packages and 1 Such a charging station is not compatible to batter-link charging 2 Competing concepts are charging robots or water-cooled cables. 441 <?page no="456"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) an ICE-based serial hybrid; a parallel hybrid is already an EV and thus prepared for the BCTS. 2.2 Use Cases Figure 2: BCTS Use Cases The BCTS is designed for three use case areas with six main use cases. Fig. 2 shows the energy flow paths for the different use cases. The first area is Driving with the use cases traction and regeneration. In traction mode the battery is discharged via the Battery-Link, the DC Booster converts the voltage to the DC-Link in the range of battery voltage and 800 V output. The DC-Link supplies the energy flow to the inverter which converts the DC to AC for the Emachine. In regeneration mode the direction of the energy flow and the energy conversion in the BCTS components is reverse. Between high SOC and regeneration mode 3 to low SOC and full acceleration 4 the battery voltage has roughly a ratio of 2 (typically 450 V to 270 V). This wide range is covered by the DC Booster and no margin in the Inverter is necessary. The second area is Charging with the use cases AC charging and DC charging. The AC charging mode is split into the sub modes 1-phase charging and 3-phase charging. 1-phase charging uses the standard interfaces at every home. It is possible at both, 230 V and 110 V. The charging power hereby is limited to some kW only, depending on local regulations. 3-phase charging enables higher power with low investment costs in charging stations. All kinds of AC charging modes require a mains filter, a rectifier and a DC voltage adaptation on board. The maximal power is mainly 3 Battery voltage increases due to internal resistance 4 Battery voltage decreases due to internal resistance 442 <?page no="457"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) limited by the on-board charger. The energy flow in the BCTS is as following: From the charger plug socket the 1or 3-phase AC current is fed through the E-Machine via the opened star point. The inductance of the E-Machine is used as filter. Via the DC-Link the AC current reaches the inverter, which rectifies the current. The DC Booster sets the voltage down to the battery needs on the Battery-Link. For the DC charging mode we propose the connection of the DC socket to the DC- Link so that the energy flow is going through the DC Booster towards the battery. This is beneficial since on the one hand the BCTS gives flexibility for different DC voltages in charging stations. Especially both, 400 V and 800 V charging stations can be supported without any modification on charging station side. On the other hand, the charging time is decreased by using a DC Booster on board. For this use case the charging power is not limited at low battery voltage (P charge = I cable · V bat ), since a high voltage is always used between car and station (I cable < I bat ) [12]. The third area is Vehicle-to-Grid with the use cases of AC supply mode and DC supply mode. In both modes the direction of the energy flow and the energy conversion in the BCTS components is reverse to the AC charging mode and DC charging mode, respectively. These modes are possible, since no component on board is unidirectional (see Fig.1), since the regeneration mode already requires bidirectional components. 5 2.3 Comparison with state of the art systems Figure 3: State of the art EV architecture for traction and charging 5 Bidirectional functionality of charging station required 443 <?page no="458"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) Today every EV on the market has a 1-phase AC charger on board. This comprises a mains filter, a rectifier (AC/ DC) and a DC voltage adaptation (DC/ DC). The DC/ DC converter in this charger is unidirectional and has usually a galvanic separation [14]. It comprises a DC/ AC inverter, a transformer and a AC/ DC rectifier [15] (see Fig. 3). The 1-phase charging power is limited in some regions, like central Europe, to e.g. 3.7 kW due to grid regulations, which should avoid strong deviations on the mains [16]. Furthermore, increasing the 1-phase charging power leads to high current ripples on the DC-Link. Several of the first EVs from 2010-2012, the Slow-Chargers, were equipped with the 1-phase AC charging function only. With the introduction of 3-phase AC on-board charger from 2013 on, the charging power for the AC-Chargers increased to 22 kW. Although even 43 kW have been installed [3], the public charging stations often do not supply more than 22 kW, which is sufficient for a full charge of typical today’s battery capacities in about one hour. As an alternative for fast charging, the DC-Chargers have a direct connection for DC power supply to the Battery-Link. This keeps the power electronics for the conversion out of the car, but requires the same functionality in the charging station (see Fig. 3). 6 Beside today’s Battery-Link charging stations, in near future some 800 V DC charging stations could show up [12][17]. This requires either a dual voltage interface for the charging station or leads into an incompatibility for some cars. Technically, the DC- Chargers shall be prepared for DC power supply, depending on the features of the charging station and the implemented protocol. DC charging stations are costly [3] and need more space. Today in urban areas, AC charging stations are more often present than DC charging stations. Both, the Slow- Chargers and the DC-Chargers can use the AC charging stations, but with the limited power of the 1-phase on-board charger. Therefore urban public charging often is more efficient for the AC-Chargers. Fig. 3 depicts the state-of-the-art architecture for an EV with an AC on-board charger and the commonly used state-of-the-art DC-charging architecture [18][19]. DC- Chargers have already been used for V2G applications without extra hardware on vehicle side. Since V2G requires AC power supply, the DC/ AC conversion is done with an extra unit off-board [20]. To overcome this diverse charging landscape it is a clever idea to equip the EV with all these charging interfaces. Today such All-Chargers have all the chargers as dedicated boxes for charging-only on board. This brings with it additional costs and requires additional installation space and thus is not yet seen for the mass market. With the BCTS we propose an advanced concept for the All-Chargers with reduced costs and installation space. Furthermore both, DCand AC power supply, is possible. To be able to use the traction components as AC-Charger additional components are necessary. This is mainly affecting the motor configuration. Two switches are introduced to open the star point of the motor. To connect the system to the grid additional three phase switches are necessary like in any other existing charger. For the DC charging we propose the connection of the DC Socket to the DC-Link so that the en- 6 On top, a complex communication is needed for the battery monitoring system. 444 <?page no="459"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) ergy flow is going through the DC Booster towards the battery. Since the DC-Link is designed for voltages between battery voltage and ~800 V, DC charging at all those voltages is supported. Thus the BCTS is compatible to any existing or planned charging system worldwide. Fig. 4 summarizes the comparison of the BCTS functions with state-of-the-art solutions. Figure 4: Functional benchmark summary of BCTS and state-of-the-art solutions. Vehicle types defined in text. DC-Chargers @ “800 V” and “800 V” charging stations not yet available in the market 3 Component development 3.1 Inverter In principle, the Inverter used in the BCTS does not differ in hardware to a standard Inverter. The power stack is carried out in a B6C circuit for 3-phase operation. The used semiconductors are Si-IGBTs and Si-diodes. 7 In addition to the DC-Link voltage the power semiconductors are loaded by switching voltages generated by the unavoidable parasitic inductance of the internal interconnections. Therefore 1200 V IGBTs and diodes are used. The existing power module components have a power rating of approximately 200 kVA at 800 V DC-Link voltage. This corresponds to an E- Machine current of 225 A rms . The control software uses the field-oriented control principle (see Fig. 5). In addition to the standard traction operating mode, an additional charging operating mode is implemented. In traction and regeneration mode, while driving, the electric motor position encoder provides the mechanical position of the rotor which is used for the determination of the rotor field orientation. The switching frequency of the power stack is 10 kHz. 7 Today, the usage of SiC-semiconductors wouldn’t be economic, because the additional costs are out of proportion to the achievable inductor reduction. 445 <?page no="460"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) Figure 5: Inverter control architecture based on the field-oriented principle In AC charging mode, the same field-oriented control is used in principle, but with an adapted parameter set. Additionally the phase voltages angle of mains supply instead of the position encoder angle is adapted (see Fig. 6). Similar to the traction mode, the power stack is switches at 10 kHz initially. It is also planned to investigate the increase of the inverter’s switching frequency above 10 kHz to create positive effects regarding grid harmonics and performance. This is possible, since the traction power is greater than even the highest available 3-phase AC charging power, which is limited by grid installation (typically 43 kW corresponding to 64A in Europe) [16]. Figure 6: Schematical view of traction mode and charging mode in the Inverter software With the field-oriented control, the Inverter adapts the different, speed dependent machine voltages to the DC-Link in both, traction and regeneration mode. Reusing this principle also for charging brings a simple adaption to the mains voltage and frequency. On top the power factor cos can be set and controlled even to values of 1 (see Fig. 7) or capacitive values. 446 <?page no="461"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) Figure 7: Simulation of 3-phase charging, starting after 100 ms. Top: Current of the 3 phases on Inverter input, Bottom: Current and voltage of phase A. As unified solution [13], the 1-phase charging operation can be realized with the same principle, which was demonstrated by simulation (see Fig. 8). Figure 8: Simulation of 1-phase charging, starting after 100 ms. Top: Current of the phase A on Inverter input, whereas N is connected to phase B. Bottom: Current and voltage of phase A 447 <?page no="462"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) 3.2 Boost DC/ DC Converter The DC Booster for the BCTS shall step up the voltage from the Battery-Link to a controlled DC-Link voltage of up to ~800 V. Therefore an inductor as temporary energy storage is needed. To achieve a low overall size of this component, SiC MOSFETs are used as power semiconductor devices in this DC/ DC Converter, enabling a high switching frequency of 80 kHz. Figure 9: Integrated DC/ DC prototype with SiC power module, capacitor, inductor and cooler (left), switch off transition at 25 kW one phase operation A low inductive assembly concept is essential for power electronics with SiC fast switching semiconductors, i.e. this means among others a compact assembly. Therefore we had to limit the power of one converter module to 30 kW, since commercially available power modules have been used. The first prototype (see Fig. 9) was realized as a step-up/ step-down converter in Hbridge configuration. This is reasonable for overlapping input and output voltage ranges. For applications expecting the DC charging voltage to be always higher than the battery voltage, a single half bridge design is sufficient. Higher power is generated by paralleling of such modules. The semiconductor switching timing is shifted according the number of modules. The DC-Link capacitors can then be downsized [21]. 448 <?page no="463"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) 3.3 E-Machine Figure 10: E-Machine Stator with hair pin winding technology and access to the three phases and the star-point. For e-traction drives three-phase rotating field machines are beneficially applied, as externally excited synchronous machines, permanent magnet synchronous machines and induction machines. For these E-machine types different stator winding types can be realized. Distributed windings can be carried out as e.g. a round wire pull-in winding or a hair pin winding, concentrated windings - which are not feasible for induction machines - as a single tooth winding. Main design criteria are high copper filling factors, low stator heights (resulting in maximum rotor diameters within a given outer contour), short winding heads and a satisfying heat transfer from the stator copper into the stator stack, in addition to the further criteria of an automotive series production as easy scalability (here in stack length) [22]. Besides well known manufacturing applications for round wire pull-in winding, robust winding bodies gain more and more interest in automotive sector. So hair pin winding, a technology that hasn’t been used in recent applications, is catching up due to best fit for the extreme size requirements of automotive branches. Hair pin windings mostly consist of bended rectangular solid wires, inserted in the slots of the lamination stack. In fact producing this kind of stator is very time-consuming. Besides three dimensional bending of isolated wires and insertion into with isolation paper filled slots, every single pair of pins had to be interconnected by the use of specialized (laser) welding processes. Furthermore the winding heads had to be flattened using a twist treatment. Uprising aspects of this buildup is, that highest filling factors are reached (here in the range of 60 to 70% in a series mass production), the process itself is clearly definable and can be stabilized as well as hugely easy to handle. Systematic and casual errors - such as damaged wires due to layup on sharp edges - are nearly or completely visualized and can be solved in common [22]. The E-machine design for the described BCTS applications can be beneficially realized with the hair pin technology, as different circuit configurations (star or delta connection of the stator phases, series or parallel connections of the stator coils and also the separation of the star point connection) and the necessary design of the stator connecting points can be easily done with different modifications of simple bus bar connections (see Fig. 10). The E-machine cooling is carried out as a water jacket 449 <?page no="464"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) cooling, which is combined with the power electronic water cooling in one cooling circuit. Based on a reference design for classical DC-Link voltages up to 450 V a derived modified E-machine design for DC-Link voltages up to 800 V for the BCTS will be created by an adaptation of the effective number of stator turns, while using the same lamination shapes and dimensions, beside the necessary enforcement of the insulation system and redesign of the air and creepage paths. 3.4 Switch For the preparation of the charging mode, the BCTS requires the opening of the E- Machine’s star point to connect the 3 inner machine phases to the mains phases independently. And for the preparation of the traction mode the star point shall be reestablished. This must be done with switches, which turn out to be a key component for the BCTS. A comparison of different switch technologies is shown in Tab. 1. Since energy consumption is crucial in EVs, on-state losses is the most important selection criterion. Switching transitions in terms of dV/ dt and current switch off capability are not important, since the switch is not active under load conditions and does not have to guarantee for safety disconnect. Based on this, we decided to choose contactors in the BCTS prototype system. Table 1: Comparison of switch technologies Element On state losses per switch (@250 A) Reverse state Pro Con Contactor R dson ~ 1mOhm (begin of life) P = 62,5 W conducting low on state losses reliability, availability, noise Thyristor V on ~ 1,4V P = ~350 W blocking on state losses, availability IGBT V on ~ 1,3V - 1,9V P = ~350 W diode conducting component availability on state losses MOSFET R dson dependend P = 100 W - 600 W conducting on state losses 4 Summary We have developed a cost efficient solution for E-Mobility targeting all kinds of conductive charging. It solves the chicken-and-egg problem of investment for fast charging electronics by reusing existing electronics in the car. It makes the charging station as simple as possible, which is AC charging. Furthermore all conductive charging interfaces can be used when the BCTS is installed. In this paper we have discussed the system architecture, the use cases and the needs and the current development status of the involved components. 450 <?page no="465"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) Literatur [1] "Global EV Outlook 2013," International Energy Agency, Apr. 2013. [2] "Global EV Outlook 2015 Update," International Energy Agency, 2015. [3] J. S. Johansen, Fast-Charging Electric Vehicles using AC, Technical University of Denmark, 2013. [4] S. Loudot, B. Briane, O. Ploix and A. Villeneuve, "Fast charging device for an electric vehicle". EU Patent EP2406098 B1, 11 03 2010. [5] C. Schwarzer, "Heise online," Heise Medien GmbH & Co. KG, 5 10 2015. [Online]. Available: http: / / www.heise.de/ autos/ artikel/ DC-Ladeinfrastruktur-im- Alltagstest-2839530.html. [Accessed 30 10 2015]. [6] "Leistungssteuerung," Tesla Motors, [Online]. Available: my.teslamotors.com/ de_DE/ roadster/ technology/ power-electronics-module. [Accessed 30 10 2015]. [7] "BMW i3 aufladen," BMW, [Online]. Available: www.bmw.com/ com/ de/ newvehicles/ i/ i3/ 2013/ showroom/ charging.html. [Accessed 30 10 2015]. [8] "Charging electric vehicles," Volkswagen, [Online]. Available: www.volkswagen.co.uk/ technology/ electric-technology/ charging-electricvehicles. [Accessed 30 10 2015]. [9] "Supercharger," Tesla Motors, [Online]. Available: www.teslamotors.com/ supercharger. [Accessed 30 10 2015]. [10] Position Ladeinfrastruktur-Ausbau in Deutschland, Verband der Automobilindustrie e.V., 1.Juli 2015. [11] "Schnellladenetz für Achsen und Metropolen," 2014-2017. [Online]. Available: www.slam-projekt.de. [Accessed 30 10 2015]. [12] C. Jung, O. Bitsche, N. Lobenstein, F. Grill and M. Falk, "The Future of Fast Charging: 800V," in Advanced Automotive & Industrial Battery Conference (AABC) Europe, Mainz, 2016. [13] A. Arancibia, K. Strunz and F. Mancilla-David, "A Unified Singleand Three- Phase Control for Grid Connected Electric Vehicles," IEEE transactions on smart grid, vol. 4, no. 4, pp. 1780-1789, Dec. 2013. [14] Mercedes-Benz company standard, Electrical Characteristics and Electrical Safety of High-Voltage Components in Road Vehicles - Requirements and Tests, Mercedes-Benz, 2014. [15] O. Kilgenstein, Schaltnetzteile in der Praxis. Arten der Schaltregler, ihre Eigenschaften und Bauelemente, ausgeführte und durchgemessene Beispiele, Würzburg: Vogel, 1992. [16] "E-Mobility: Ladekonzepte," VDE Verband der Elektrotechnik Elektronik Informationstechnik e.V., [Online]. Available: https: / / www.vde.com/ de/ emobility/ ladeinfrastruktur/ ladekonzepte/ seiten/ default.aspx. [Accessed 10 03 2016]. [17] Efacec Electric Mobility, S.A., "efacec," [Online]. Available: http: / / electricmobility.efacec.com/ ev-qcbus/ . [Accessed 06 03 2016]. [18] VDE, Standard Electric vehicle conductive charging system - Part 23: DC electric 451 <?page no="466"?> 5A.3 Bidirectional Chargeand Traction System (BCTS) vehicle charging station, Germany: VDE, 2014. [19] Schneider Electric GmbH, "Schnell-Ladestation - Infrastruktur zum Wiederaufladen von Elektrofahrzeugen," [Online]. Available: http: / / www.schneiderelectric.com/ products/ de/ de/ 1800-evlink-losungen-zur-wiederaufladung-vonelektrofahrzeugen/ 1830-evlink-fur-schnellladung/ 60852-schnellladestation/ ? CATEGORY=1830. [Accessed 07 03 2016]. [20] K. Ogawa, "Vehicle-to-Home technology boosting the value of automobiles," Nikkei BP Japan Technology Report / A1407-060-011, 2014. [21] D. Christen, S. Tschannen and J. Biela, "Highly Efficient and Compact DC-DC Converter for Ultra-Fast Charging of Electric Vehicles," in 15th International Power Electronics and Motion Control Conference, Novi Sad, Serbia, 2012. [22] W. Hackmann, M. Weseler, N. Pitarevic and R. Schmid, "Comparison of the Performance Capabilities and Impacts on Production of different E-traction Motors: Synchronous Machine, PM Machine, Induction Machine and Reluctance Machine," in HdT-Tagung 'Elektrische Antriebstechnologie für Hybrid- und Elektrofahrzeuge', Munich, 2013. 452 <?page no="467"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars Ugo Ghisla Abstract Increasing electric power demands in modern vehicles, coupled with demands for improved fuel efficiency and operating range, have focused attention on the limitations of the traditional 12V automotive power distribution bus. Increased current demand translates into increased losses; reducing these losses results in decreased vehicle weight and improvement in fuel economy. Simply increasing the bus voltage is not a viable option in the short term: while newer vehicle system components can be designed to operate from a higher bus voltage, many legacy components still require 12V. This paper describes a proven end-to-end bus architecture - the result of a decade of continuous improvement in power conversion technology, product development and packaging - that enables efficient operation of both high voltage (e.g., 48V) and low voltage (e.g., conventional 12V) loads from a high voltage distribution bus. Higher voltage loads are powered directly; low voltage system components receive power by means of dense, efficient, down converters located at the point-of-load. Considerations of conversion efficiency and power-loss reduction are presented to show the effectiveness of the method. 1 Introduction For over a half century, cars have relied almost exclusively on 12 V battery power systems. For much of that time, however, cars comprised relatively few electrical loads and electrical efficiency and fuel economy were secondary issues. Trends in modern automotive design, including proliferation of electronic systems and transitioning of traditionally mechanical sub-systems to electric operation ( e.g., power steering, air conditioning, turbo-chargers) has dramatically increased electric power consumption. At the same time, demands for increasing fuel economy in conventional vehicles and increased operating range in EVs and HEVs have brought issues of electrical efficiency and vehicle weight sharply into focus. The advantages of higher distribution bus voltage include lower bus losses and reduced size and weight of bus infrastructure. However, given the wide availability of economical, field proven, 12V system components, and a service infrastructure geared toward 12V systems, transitioning directly to a higher voltage bus is essential- 453 <?page no="468"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars ly impossible. A viable high voltage automotive bus solution must accommodate both 12V legacy loads and equipment as well as newer, higher voltage, system components. Thus, an ideal automotive distribution system would boost a 12V battery to a higher distribution bus voltage for efficient delivery of power to each point-of-load. High voltage loads would be powered directly from the bus; legacy 12V loads would be powered by means of an efficient bi-directional down converter (to support regenerative loads) located at the load. Prior attempts to achieve this have been stymied, in part, owing to lack of economical, reliable, high performance power conversion technologies capable of supporting a dual-voltage system at the power and performance levels required in modern vehicles. 2 Low voltage vs. elevated voltage power transport Figure 1 shows a high-power (2 Kilowatt) load remotely located from a low voltage power source and connected through a cable with a 50 mm 2 cross section and a lumped resistance of 3 mΩ. Figure 1: Cable loss with high-power automotive load We compare this to the topology shown in figure 2, in which a Vicor model NBM6123T60E12A7TOR non-isolated bus converter module (NBM), located near the energy source, boosts the 12 V by a fixed ratio: An identical NBM module, located at the point of load, takes advantage of the NBM’s bidirectional topology and reduces the voltage through the reciprocal ratio. The performance data shown in the figures proves the substantial benefits of elevated voltage power transport: the elevated voltage system uses a conductor that has one-twentieth (1/ 20) the cross-sectional area and therefore onetwentieth weight of the low voltage cable. In this example the weight for the copper cable in the high voltage distribution path will be about 0.11Kg compared to 2.2Kg for the 12V distribution. Moreover this calculation does not take into account the reduced weight at cable isolation and connectors. This advantage increases of course with longer cables as well as distributed power. As a very rough estimation the reduction in in cable weight is approximately 0.25 to 0.35 [Kg/ kW+m] . 5 = = = K I I V V OUT IN IN OUT (1) 454 <?page no="469"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars Figure 2: A pair of identical Vicor bi-directional NBM converters allow a reduction of cable cross section by a factor of 20. More complex power architectures are made possible by the NBM’s high power capacity and high power density. For example, a source-side NBM can supply multiple loads in different locations around the vehicle, as depicted in figure 3. Additionally, because the NBM exploits a natively bidirectional converter topology, this design approach supports regeneration from loads such as active suspension systems with no additional circuitry necessary in the power train. Figure 3: One NBM can provide an elevated potential for distributing energy to high power loads. High voltage loads (U4/ L4) are powered directly from the bus; low voltage loads are powered via NBMs and can be uni-directional (L5) or bi-directional (L6). Over the past few years, this approach has been created high interest in telecom, fuel cell, and renewable energy [1] applications, which, like the automotive sector, demand high power capacity and power density, high reliability, long operating life, and wide operating temperature ranges. 455 <?page no="470"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars 3 Implementation By automotive standards, most existing converters provide modest power levels. They offer narrow input-voltage ranges and are typically not compatible with operating environments that present large transients in source voltage and load current. Vicor’s NBM addresses these limitations by implementing a fast bi-directional converter topology that accommodates a wide input-voltage range and provides excellent dynamic performance in the face of fast load steps. At its core is the sineamplitude converter (SAC) topology [2,3], which, compared to alternative topologies, demonstrates superior performance in virtually every significant metric [4] including conversion efficiency, power density, bandwidth, and stability, in cost-sensitive applications demanding high reliability and long operating life [5, 6]. By exploiting both zero-voltage switching (ZVS) and zero-current switching (ZCS), and operating with a fixed conversion ratio and at a constant duty cycle, SAC converters deliver higher efficiencies than alternative variable duty cycle types, reducing heat generation [7] and the size and cost of associated thermal management components. 4 SAC: the NBM’s engine Power conversion topology is the number one determinant of overall power system performance. Among commercially available power converters, the most common method, hard switching, is limited with regard to power density because of the power dissipated in the switching devices. This limits switching rates to a few hundred kilohertz. Hard-switched power converters also exhibit relatively high output inductance and resistance, low control bandwidth, and poor transient response; by their very nature they radiate and conduct broadband RFI due to their high harmonic content. Resonant-tank converters improve on the efficiency and noise output relative to hardswitched converters. In figure 4, for example, the primary controller turns the switch on at zero voltage and zero current. This ZCS / ZVS control greatly reduces the harmonic content and improves efficiency by reducing dissipation in the switches. However, bandwidth and transient response in such converters are limited by the output filter, duty cycle and other factors. Figure 4: A ZCS / ZVS converter 456 <?page no="471"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars A simplified schematic of a Sine Amplitude Converter is shown in Fig. 5. The power train is a low-charge (Q), high-frequency, controlled oscillator, with high spectral purity and common-mode symmetry, resulting in essentially noise-free operation. Transformer leakage inductance, which is tightly controlled by design, is exploited in setting the resonant frequency of the power train. The control architecture locks the operating frequency to the power train resonant frequency, optimizing efficiency and minimizing output impedance by effectively canceling reactive components. Thus, whereas leakage inductance is considered an impediment in conventional topologies, it is a core element in a SAC. Output impedance is extremely low and SACs can paralleled with accurate current sharing. Quiet and powerful, the SAC can be considered to be a linear voltage / current converter with a flat output impedance up into the MHz range. The secondary current in a SAC is basically a pure sinusoid. The very low, noninductive output impedance of the NBM allows an almost instantaneous response to a 0 to 100% step change in load current. Because there is no internal regulation circuitry in a SAC, and none of the attendant loop delays or stability issues, no internal control action is required to respond to the change in load. The internal ASIC controller simply continues its function of controlling and synchronizing the operation of the switches to maintain operation at resonance. Figure 5: The Sine Amplitude Converter The SAC’s switching frequency is constant, independent of load. The converter’s inherent response to increasing load current is to increase the amplitude of the sinusoidal current in the primary-side resonant tank, which increases the energy coupled to the secondary side. At reduced load, the primary current falls in proportion and, under no-load conditions, approaches zero. 5 Performance benefits of the non-isolated SAC configuration Transformers can be configured with or without galvanic isolation. As shown in figure 6, a 4: 1 galvanically isolated transformer can be used in a SAC to boost a 12V source to a 48V bus (K=1/ 4), The same transformer, when wired as a non-isolated autotransformer, will exhibit a K=1/ 5 transformation ratio. Thus, to achieve a 4: 1 457 <?page no="472"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars transformation ratio with a non-isolated transformer, the primary turns may be reduced to 3 turns, thereby reducing primary winding losses. Figure 6: Simply bridging the primary and secondary windings in the appropriate phase reconfigures a K=1/ 4 transformer as a K=1/ 5 autotransformer. For a given load, both the isolated and non-isolated K=1/ 4 transformers will have the same primary and secondary currents. Because core losses are highly dependent on magnetic flux [8], and because the non-isolated transformer has fewer primary turns, the core losses in the non-isolated transformer will be lower than in the isolated device. In automotive applications, the transformer ratios can be scaled to operate the interconnecting bus at potentials that meet Safety Extra Low Voltage (SELV) requirements, such as 48 V (nominal). Given the high power-delivery capacity of NBM converters, high-power loads can be operated directly from the 48 V bus. For example, in conventional ICE powered vehicles, a 48 V power bus can drive stop-start systems to improve fuel economy and reduce engine wear. HEVs and EVs can use the 48 V bus to power, for example, high-efficiency air-conditioning compressors, powersteering motors, or active-suspension systems. This kind of cross-platform applicability can also drive economies of scale. Figure 7: Back-to-back NBM converters provide a low loss means of transmitting non-traction electric power over an elevated 48 V bus in automotive applications. 458 <?page no="473"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars 6 NBM Capabilities Off-the-shelf NBM models are capable of delivering up to 2 kW per module with power densities approaching 180 kW/ dm 3 . Modules can deliver up to 170 A continuous output current and can be operated in parallel to form multi-kW arrays. Because Vicor NBMs feature up to 98% conversion efficiency and utilize an innovative, thermally adept, ChiP® packaging technology, they can be cooled by chassis mounting in many applications. Another important feature of Vicor’s NBM is that the efficiency curve is extremely flat across a large range of load conditions (from 20% to 100% load), guaranteeing high performance in most operating conditions (see figure 8). Additionally, it is important to note that the same level of efficiency and performance are also achieved when the NBM operates in reverse operation. Figure 8: Efficiency and power dissipation of an NBM converter for various load currents and input voltages Due to their fast switching speed and control topology, SAC-based NBM modules exhibit unprecedented fast transient response. Figure 9, for example, shows that the nominal 54V output of an NBM varies less than 2% in response to a 0 to 170 A load step. 459 <?page no="474"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars Figure 9: Output response of an NBM converter to a 170 A load step The NBM also exhibits very low noise and a narrower noise spectrum than converters based on other topologies, reducing or eliminating the need for filtering and simplifying filter implementation, when needed. 7 Conclusions Automotive 12 V power distribution systems are reaching the limits of their capability to supply high-power loads, particularly those located remotely from the energy source. Dual bus 12 V / 48 V systems alleviate the problems faced by single bus 12 V power distribution systems. Vicor’s field-proven NBM converters can implement dual bus systems and provide industry-leading efficiency—98%—and power density approaching 180 kW/ in 3 . NBM converters use a natively bi-directional SAC engine that is compatible with regenerative systems such as active suspension. In addition to excellent efficiency and power density, the SAC engine generates very low narrowband noise, reducing or eliminating the need for filtering. NBM converters also exhibit very fast transient response, allowing a single module to power multiple loads with no interaction during high-current load steps. The result of over ten years of continuous improvement, NBM converters have proven their economy, reliability, and performance capabilities in applications that demand high reliability, long service lifetime, and wide operating temperature range. 460 <?page no="475"?> 5A.4 A novel, non-isolated bus converter enables high efficiency energy transport to supply high power loads in cars References [1] Patel, A., “A New Bidirectional DC-DC Converter for Fuel Cell, Solar Cell, and Battery Systems”, presented at the Applied Power Electronics Conference (APEC), 2016. [2] Vinciarelli, P., “Factorized Power Architecture With Point of Load Sine Amplitude Converters”, U.S. Patent No. 6,930,893, Issued Aug. 16, 2005. [3] Vinciarelli, P., “Point of Load Sine Amplitude Converters and Methods”, U.S. Patent No. 7,145,786, Issued Dec. 5, 2006. [4] Salato, M., “The Sine Amplitude Converter Topology Provides Superior Efficiency and Power Density in Intermediate Bus Architecture Applications”, Vicor White Paper, June 2011. [5] Salato, M., “The Sine Amplitude Converter Topology Provides Superior Efficiency and Power Density in Intermediate Bus Architecture Applications, Vicor White Paper, June 2011. [6] Salato, M., "Datacenter power architecture: IBA versus FPA," Telecommunications Energy Conference (INTELEC), 2011 IEEE 33rd International , vol., no., pp.1,4, 9-13 Oct. 2011. [7] Tan, D.F.D., "Intermediate bus architectures: A practical review," Power Semiconductor Devices and ICs (ISPSD), 2013 25th International Symposium on , vol., no., pp.19,22, 26-30 May 2013. [8] Reinert, J.; Brockmeyer, A.; De Doncker, R.W.A.A., "Calculation of losses in ferroand ferrimagnetic materials based on the modified Steinmetz equation," Industry Applications, IEEE Transactions on , vol.37, no.4, pp.1055,1061, Jul/ Aug 2001. 461 <?page no="476"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Ikenna Nwaoko, Stephen Turner, Wayne Maddison, Tim Spearman, Andreas Hubert, Dai Pearce. Abstract Every electric hybrid vehicle will have an electric motor which provides torque to the drive-train. These motors can be classified as DC or AC machines and then can be further sub-categorised based on their nature of control and principle of operation, i.e. Brushless DC, Switched Reluctance, Induction, etc... Some of these machines require complex power electronic stages and control systems which involve the use of IGBTs, MOSFETs, switched mode power supplies, current and position sensing elements. The use of mixed signal printed circuit boards necessitates careful considerations in PCB layout and design to address unwanted electrically coupled noise and is paramount to the operation of the system. Evaluating electrical noise factors at a component level during the design phase is critical to the performance of the machine within the constraints of cost and reliability of the electrical system and subsequently the electric vehicle. This paper’s focus is on the benefits of critically analysing electrical, electromagnetic and conductively coupled noise paths during product development in relation to the performance of 48 Volt switched reluctance motors. Furthermore, it provides some guidance in applying the various EMC design rules to the system’s power electronics given that these rules often contradict each other. Kurzfassung Der Antriebsstrang eines Hybridfahrzeuges besteht in vielen Fällen aus einem Verbrennungs- und mindestens einem Elektromotor. Diese E-Maschinen können als DC- oder AC-Maschinen klassifiziert werden. Weiterhin lassen sich diese auf Grund ihres Arbeitsprinzips und ihrer Regelung unterscheiden, wie z.B. bürstenloser DC- Motor, geschaltete Reluktanzmaschine, Asynochronmaschine, usw. Einige dieser Maschinen erfordern eine komplexe Leistungselektronik, die die Verwendung von IGBTs, MOSFETS, Schaltnetzteile, Strom- und Positionssensorelementen umfassen. Die Verwendung von Mischsignalleiterplatten erfordert ein sorgfältiges Leiterplattenlayout um unerwünschtes elektrisch gekoppeltes Rauschen zu vermeiden. Die 462 <?page no="477"?> 5A.5 Evaluie essenti Kosten Diese A und ele auf die Weiterh Richtlin 1 In Hybridi automo various comme safety a the like compo fundam interfer compat There machin paths. • C t • C • • t Addressin erung der iell und wir - und Zuve Arbeit kon ektromagn e Leistung hin liefert nien und de ntroducti sation, a otive indus s categorie ercial vehic and with th elihood of nent level mental asp rence (elec tibility. Figu are four d ne. These Conductive traces and Capacitive parasitics, Inductive m parasitics Electroma transmitted ng Electrical N Einflüsse rkt sich auf erlässigkei zentriert s netischen R g einer 4 sie Hinw eren teilwe ion topic tha stry due to es have b cles. End c he added p achieving must be pect whic ctrical nois ure 1 illust Figur distinct no noise cou e mode of d common e mode rel power pla mode exh and power gnetic cou d through p Noise in the D auf das f die Perfo tsanforder sich auf die Rauschpfa 48V Reluk weise für eise gegen at has ga o ever dem een imple customers pride of bei all five cri critically a h can gr se) which rates this b re 1: Noise oise coupli upling met f noise tra ground. ates direct anes etc. ibits as m r lines are upled nois paths such Design of Pow elektrische ormance de rungen aus e Vorteile ade währe ktanzmasc die Anwe nsätzliche A athered mo manding e emented in s want bett ing environ iteria, ever analysed reatly inhi embodies below: e Coupling ing mecha thods can ansmission tly with ele agnetic fie common t se which h as antenn wer Electronic e Rausche er E-Masc s. der kritisc nd der Pr chine für endung ve Anforderun omentum emission ta nto the po ter mileage nmentally f ry little det in the ele ibit any g s the subje Mechanism anisms tha be transm n can be v ectric fields elds and th ransmissio is classe nas, cables cs for Hybrid en ist in hine im Ra hen Analy roduktentw automobile erschieden ngen. over rece argets, ele owertrain o e, perform friendly. In tail and int ctric mach good desi ect area o ms [1] at can occ mitted thro viewed gen s in PCB la herefore tr on paths. ed as rad s, connect Motor Applica der Desig ahmen geg yse der ele wicklung in e Anwend ner EMV ent years ectric mach of passeng ance, driv order to e teraction d hine desig ign is un of electrom cur in an ough a va nerally as ayers, com races, com diated and tors etc. ations gnphase gebener ektrisch- Bezug dungen. Design in the hines of ger and eability, enhance down to gn. One nwanted magnetic electric ariety of cables, mponent mponent d often 463 <?page no="478"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications This means the four noise coupling methods have multiple coupling paths which can overlap, amplifying the degree of difficulty in identifying the exact method and predominant path in an electric machine. Electric machines, be it, generators or motors would typically consist of a controller, a half or full H-bridge power circuit, stators and rotor. These machines by the nature of operation quite often have strong magnetic fields, electric fields, including high dv/ dt and di/ dt signals generated within them. This increases difficulty in obtaining a design that mitigates the negative effects such fields can induce via coupling. Machines with integrated power electronics inherently possess a greater probability of interference from the fields generated in the stator/ rotor assembly due to the close proximity. Switched reluctance machines (SRM) are quite often mainly publicised as machines with significant noise related issues regardless of their merits. These merits include robustness (high temperature & harsh environment), simple construction, low rotor inertia, safeguarded from volatile rare earth metal costs, low maintenance, controllability/ response and good power density. The drawbacks to these machines are mechanical vibrations, torque ripple, and acoustic noise [2]. Another possible issue is the complex control strategy required, but this can be eventually viewed as “sunk cost” from a business perspective. This paper primarily discusses a number of technical issues in relation to coupling paths in design which introduce electrical noise and interfere with the machine’s performance and critical specifications such as torque ripple. A couple of EMC guidelines are highlighted in this paper. Furthermore the paper reveals insights to how Controlled Power Technology’s switched reluctance machine SpeedStart ® have addressed and minimised a few of some common issues associated with SRM. 2 SpeedStart ® Switched Reluctance Machine SR machines can either be a motor or generator or a combination of both. SpeedStart ® is a BISG (Belt Integrated Starter Generator) which essentially means it is both a motor and a generator with integrated electronics. SRM which combine both functionalities have more components in design with greater complexity in the control strategy allowing it to be utilised in a various applications. SpeedStart ® allows hybrid architecture integration in either a P0 [3] or P1 topology (torque linkage with Internal Combustion Engine) while its versatile variant SpeedTorq ® (advanced control strategies) extends to P2, P3 or P4 topology (torque linkage with transmission or final drive). The closer an electric machine is to the final drive the greater the emphasis on functional safety. Therefore it is essential to note electrically coupled noise can impede both performance and functional safety. The table below shows CPT’s SpeedStart ® core technical specifications: 464 <?page no="479"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications Table 1: Technical Specifications for CPT 48V SpeedStart ® . CPT Unit 48V 12KW BISG - SpeedStart ® Machine Type - (Cooling Method) Switched Reluctance Machine - (Liquid Cooling) Generating Peak Power P Gen_Peak transient 12KW @ 52V from 5000rpm onwards (30s) Generating Continuous Power @ 5000rpm P Gen_Cont 5000rpm >5.5KW @ 52V Generating Continuous Power @ 2000rpm P Gen_Cont 2000rpm >3.5KW @ 52V Boosting Max Power P Boost_Peak 8KW from 3000rpm onwards Cranking Torque T crank >60Nm Continuous Max Speed n max 22,000rpm One common key requirement that is usually stated alongside performance demands is: • DC Link Voltage Ripple = 2V pk-pk (12V board net) A few other highly discussed requirements are current ripple and torque ripple. Although at this point in time, there appears to be no common metric or specification across the different automotive manufacturers, particularly for the 48V board net. Fulfilling power demands without addressing such critical requirements is not an option, as the increase in electrification warrants increased emphasis on customer safety. Electrical noise generated within the machine and its interaction with sensitive inputs/ output signals are a few factors with cannot be neglected in the priority list. 3 Electrical Noise in Power Electronics Electronics hardware typically required in SRM is categorised into control level circuitry and power level circuitry. In CPT’s SpeedStart ® , this is split into two distinct PCBs (Printed Circuit Boards) simply referred to as control and power board. The control circuitry consists of the microcontroller, communication interface, power supply unit (PSU), input signal interface, gate drivers, current sensing circuits, temperature sensing circuits and position sensing circuits. The power PCB consists of three full H-bridge circuits with arrays of FETs (Field Effect Transistors), position sensor, thermistors and current shunt sensors. Figure 2 illustrates an overview of the electronics in SpeedStart ® SRM. The stator, which is assembled into the mechanical housing, is included as it is major source of EM waves. In design, a useful thought process is to categorise the various blocks and their interconnections into functional probability of acting as a source, coupling path or victim of electrical noise. 465 <?page no="480"?> 5A.5 Electric or unin 3.1 No There a the ma strongly during connec position e.g. CA mecha effort. T for suc mentio I. C e II. III. IV. V. A g Applyin problem accord scores voltage Addressin Figur cal noise o tended pot ise Coupl are variou achine req y relate wi the PCB d ctor locatio n measure AN. Determ nisms, and Therefore, ch noise c ned are as Consider s e.g. analog Minimise s Reduce sig Ensure low Apply grou ground, ut ng the first m can be ing to the can be iss e that co ng Electrical N re 2: Block occurs whe tential diffe ing s paths by uires for d th machine design esp on and size ements, bu mining the d the degre EMC PCB coupling o s follows: segregating g, digital, p signal curre gnals track w impedan unding tec ilise groun t three gu addressed identifiers sued by co ould lead Noise in the D Diagram O en an incid erence bet y which ele decision m e performa pecially wh e are facto us and pha e precise c ee to whic B design g occurring. A g circuits a power supp ent loop ar k length [5] ce return p chnique su d plane, a uidelines to d by referr with immu onsidering to a m Design of Pow Overview o dent induce tween two ectrical no making or d ance must hen other ored in. In ase curren coupling p h these sig guidelines a A few of according t plies etc. [4 rea [5]. ]. path to sou uch as se pply star g o PCB de ring to the unity score the voltag machine d wer Electronic of SpeedS es unwante points. ise can be driving an be identifie constraint n a SRM, t nts, gate d paths, relat gnals are d are outline these gui to function 4]. urce [5]. parate the ground con sign can o drawing i es based o e range of decision, cs for Hybrid tart ® Electr ed electric e coupled o action. Cr ed and prio s such as the critical drivers and ted couplin distorted re ed to minim delines th ality i.e. fre e power g figuration often be c n figure 1 on its funct f the signa and neig Motor Applica ronics current in onto a sig ritical sign oritised for mounting signals a d commun ng mecha equires sig mise the lik hat are fre equency a round and [1]. contradicto ; classing tionality. Im al, minimum hbouring ations a track nal that als that r routing points, are rotor ications nism or gnificant kelihood equently and type d signal ory. The circuits mmunity m signal signals 466 <?page no="481"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications characteristics (voltage and current levels including rate of change). Focusing on the critical signals mentioned earlier from signal origin through to destination with emphasis on the susceptible region, table 2 summarises rationale for classing their respective circuits. Table 2: SRM Critical Signal Routing Design Rationale. SIGNAL Type Working Voltage Range Min Decisive Voltage Neighbouring Signal Properties POSITION Analog 4.9mV - 5V (sensor region) 4.9mV Digital, High Power dv/ dt & di/ dt CURRENT Analog 98µV - 60mV (sensor region) 98µV Digital, High Power dv/ dt & di/ dt GATE DRIVE Digital 2.5V - 5V (Micro region) 2.5V Analog, low power CAN Digital 1.5V - 3.5V (Ext Input region) 1V Analog, low power • Millivolt position signals in neighbouring high power, rapid transient signals during machine switching on the power board and EM wave environment results in the circuit being identified as a potential victim with a poor immunity score. Precisely, the sensor region closer to the rotating shaft and energised stator coils. • Microvolt current signal routed as a differential pair in neighbouring high power, fast rate of change during machine switching and EM waves environment on the power board results in its circuit being identified as a potential victim with a very poor immunity score. Precisely the region before it is amplified by the current sense amplifier chips. • Gate drive digital signals in neighbouring analog and low power environment results in its circuit being identified as a potential noise source (voltage increased to 15V level at gate driver output to power board). Its immunity score is significantly high. • CAN bus volt level signal routed as a differential pair in neighbouring analog and low power environment results in its circuit being identified as a potential source or in some odd cases victim. Its immunity score is satisfactory. With these points highlighted, applying the PCB design rules listed previously becomes easier. By prioritising which design rule would enhance the immunity score of victim circuits or lower the likelihood of noise coupling from potential source circuits. Position Circuit - Minimise signal loop area, reduce track length (especially on power board to reduce chances of inducing noise). Current Circuit - Reduce track length especially on power board to reduce chances of inducing noise before such low microvolt signals are amplifier on the control board. Gate drive signals - Separate return path for analog signal return (i.e. position & current). 467 <?page no="482"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications CAN - Segregate from gate driver and analog signals. See the figure 3 for consequences of ignoring these rules. Figure 3: Machine Current Waveforms (PCB Design Guidelines above not Applied) Note the noisy current signal in the grey dotted circled region. The purple PhB LEM waveform is an external calibrated current transducer added to measure the actual current in the machine. Ideally, the red Phb actual machine interpreted signal should match. By applying the listed design rules with the addition of reducing the current sense differential pair signal track length especially on power board, a better and less noisy waveform can be achieved as shown in figure 4. Figure 4: Machine Current Waveforms (PCB Design Guidelines Applied) -250 -200 -150 -100 -50 0 50 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Current (A) Time (us) Pha Phb Phc PhB LEM -250 -200 -150 -100 -50 0 50 0 500 1000 1500 2000 2500 3000 Current (A) Time (us) Pha Phb Phc PhB LEM 468 <?page no="483"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications 3.1.1 Grounding Grounding is a critical, broad and quite often misunderstood topic. It will not be discussed in detail in this paper but refer to chapter 5 in Designing Electronic Systems for EMC for more detail [1]. The black dotted circled region in figure 4 compared to that in figure 3 show the result of changing mounting standoffs from copper to plastic in order control power and signal grounds. Figure 3 clearly shows how commutating strictly on phase B induces electrical noise in phase A and C. Additionally, the lower copper layers on the power board are strictly used as ground planes. This shields the signal layer from magnetic fields generated when stators are energised. 3.2 Integrated Circuits A number of integrated chips such as current sense amplifier chips and SMPS (Switched Mode Power Supply) chips are used in the electronics design for SpeedStart ® SRM. Analysing the performance of these chips by powering and testing each in isolation is a good method of evaluating its stability and noise characteristics. For SMPS, following the manufacturer layout guidelines is recommended which is usually aimed at minimising power loop trace impedance and keeping it away from the control loops. With this rule, the PCB designer could still fulfil a good SMP layout with minimum supply ripple on a PCB board that has a different layout stack-up/ count to that specified in the manufacturer’s datasheet. SMPS layout will not be discussed further in this paper. SRMs such as SpeedStart ® require bidirectional current measurement with high accuracy and a wide range, up to 500A in either direction. Therefore, the choice of sense amplifier chip is critical. In most cases, the cheapest chip that fulfils the major electronic requirements such as sense input range, CMRR (Common Mode Rejection Ratio), gain, automotive qualified and bidirectional is chosen in design. This can lead to critical system performance issues if more in-depth testing is not carried out. This in-depth analysis involves the inherent white noise (random Gaussian noise) characteristics of the sense amplifier. The test involves powering only the sense amplifier circuitry from a stable calibrated floating supply or a battery. The idea is to ensure no external ground noise coupling occurs in order to avoid corrupting the results. The sense amplifier output is then measured using a calibrated, quality oscilloscope. The tester should always consider and differentiate actual measured noise from instrumentation/ equipment noise. Two sense amplifier chips fulfil the current amplifier specifications but on evaluating their inherent white noise characteristics the following results were noticed in the table 3 below: Table 3: Summary of White Noise Comparison Test of Sense Amplifier Chips Output Zero Current Noise (pk-pk) Sense Amplifier Chips: Chip A Chip B No Filter 80mV 31mV 100pF Preamplifier Caps 40-45mV N/ A 200pF Preamplifier Caps 29-35mV N/ A Probing after 15KHz Low Pass Filter routed Input of Micro 29-35mV (100pF Preamplifier) 8mV Chip B is about 1.6 times more expensive than chip A. Both chips have a gain of 50. Assuming 1A flowing through a shunt represents 98µV at sense amplifier inputs, this 469 <?page no="484"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications results in a voltage of 4.9mV on its output. Therefore, chip A’s zero current level of 35mV represents about 8A while chip B’s zero current noise represents about 2A. At 48V, the machine design is required to achieve 12KW results in higher rate of current in the stator. Given a system that requires swift response i.e. current signal delays in the lower microsecond region, heavy filtering cannot be utilised to minimise sense amplifier inherent noise characteristics. A further system requirement that demands phase current resolution of 1A would yield the conclusion of Chip B being selected. The figure 5 shows the results of chip A and this can be compared to that shown in figure 6 for sense amplifier chip B. Figure 5: Inherent Noise Measurements of Sense Amplifier Chip A at Zero Current Figure 6: Inherent Noise Measurements of Sense Amplifier Chip B at Zero Current -8 -6 -4 -2 0 2 4 6 8 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Current (A) Time (us) Pha amp Phb amp Phc amp bus cur amp -2 -1 0 1 2 0 1000 2000 3000 4000 5000 6000 7000 Current (A) Time (us) Pha amp Phb amp Phc amp bus cur amp 470 <?page no="485"?> 5A.5 Addressing Electrical Noise in the Design of Power Electronics for Hybrid Motor Applications Critical understanding of system characteristics and detailed requirements led to a PCB design decision of using the more expensive sense amplifier chip. Cost cutting exercises should strictly be focused on components that are less safety critical and have negligible effect on system performance. 4 Summary Electrical noise occurs when an incident induces unwanted electric current in a track or unintended potential difference between two points. A thorough process is strongly advised in translating commonly discussed EMC design rules into actual PCB practical design decisions. A good method is to always refer to the source, coupling path and victim EMC diagram and allocating circuits accordingly using its characteristics and results gathered from testing integrated circuits in isolation. Addressing electrical noise design of power electronics for 48V BISG is critical to its performance and safe operation. Various techniques for reducing DC link ripple or torque ripple have been proposed. One of the proposed solutions is the use of a combination of HCC (Hysteresis Current Control) and DLCIC (DC-Link Current Integration Control) for reducing DC-link ripple [6]. A few solutions proposed for torque ripple reduction are TSF (Torque Sharing Function), Current Profiling, commutation strategy (e.g. angle control optimisation with soft/ hard chopping modes), DTC (Direct Torque Current) and multiphase excitation [2]. A common denominator in all the techniques highlighted is the reliance of measured current or position. Therefore, ensuring accurate and precise sensor measurements by addressing electrical noise in the design is synonymous to achieving ripple reduction. Carefully evaluated design and verification testing in SRM such as SpeedStart ® has resulted in a system that is capable of achieving highly accurate measurements e.g. 0.5% accuracy in a 500A bidirectional current range. This solidifies the bassline on which other ripple reduction techniques are implemented and obtained in the validation process thereby meeting both performance and safety critical goals. Literature [1] Duff William G., Designing Electronic Systems for EMC. Raleigh, NC: SciTech, 2011. [2] Jebarani Evangeline S. and Suresh Kumar S., "Torque ripple minimization of switched reluctance drives-A survey," in Power Electronics, Machines and Drives (PEMD 2010), 5th IET International Conference on, pp. 1-6. IET, 2010. [3] Hubert A. and Bloore P., “Operation strategy of a 48V mild-hyrbid C/ D vehicle for CO 2 reduction,” in EEHE Conference, April 2015. [4] Kobeissi I., “Noise reduction for microcontroller-based systems.” Motorola Semiconductor (2004). [5] Hubing, Todd H. "PCB EMC design guidelines: a brief annotated list." (2003). Faculty Research & Creative Works. Paper 1672. http: / / scholarsmine.mst.edu/ faculty_work/ 1672 [6] Suppharangsan W., and Jiabin W., "Switching technique for minimisation of DC link capacitance in switched reluctance machine drives." Electrical Systems in Transportation, pp. 185-193. IET 5, no. 4, 2015. 471 <?page no="486"?> 5B.1 Concept of a decision system for an operating strategy in a cybernetic energy and power management Joachim Fröschl, Stefan Kurtz, Michael Winter, Julian Taube, Timur Nuritdinow, Hans-Georg Herzog Abstract Modern premium vehicles feature a lot of electric and electronic systems. From the point of view of an electrical power system there is a distinction between the categories consumption, supply, storage, and conversion. The permanent increase of customer functions is a significant reason for an increase in complexity of the energy supply and energy management and the operational behavior. Additionally to the development of hardware, of the management systems and the tool chain for an energy management system the advancement and the implementation of operational behavior was promoted. This paper shows a new approach to cope with a structured software based part of the operational strategy of the cybernetic energy management which is based on the viable system model VSM from Stafford Beer. Based on the drafted energy management system this paper explicates an approach of a decision system for an operating strategy in a cybernetic energy and power management. This decision system has to benchmark the system states with the criteria of stability, the diagnostic and predictive information so that the best possible operating strategy controls the system and its variables. This paper presents a first implementation of a decision based operating strategy in a cybernetic energy management in a vehicle and gives an overview on the first results. Kurzfassung Moderne Kraftfahrzeugbordnetze unterstützen eine Vielzahl von elektrischen und elektronischen Systemen. Diese Systeme werden aus Sicht der Energiebereitstellung in die Kategorien elektrische Verbraucher, Erzeuger, Speicher und Wandler eingeteilt. Die ständige Zunahme der kundenwerten Funktionen erhöht signifikant die Komplexität der elektrischen Energieversorgung und dessen Management und Betriebsstrategie weiterhin. Ergänzend zur Entwicklung der Hardware, des Energiemanagementsystems und dessen Tools wurde die Weiterentwicklung und Implementierung der Betriebsstrategie des Managements der elektrischen Energieform vorangetrieben. Dieser Beitrag zeigt einen neuen Ansatz zur Bewältigung des strukturierten, softwarebasierten Anteils der Betriebsstrategie des kybernetischen Energiemanagements. Es baut auf dem Viable System Model VSM von Stafford Beer auf. Ausgehend von der skizzierten Ausführung des Managementsystems wird mit diesem Beitrag ein Konzept für ein betriebsstrategisches Entscheidungssystem in einem kybernetischen Energie- und Leistungsmanagement in einem Fahrzeug erläutert. Das Entscheidungssystem hat die Aufgabe, die Systemzustände unter Stabilität, Diagno- 472 5B Energy Management / Energiemanagement <?page no="487"?> 5B.1 Concept of a decision system for an operating strategy in a cybernetic energy and power management se und Prädiktion zu bewerten und daraus eine jeweils bestmögliche Betriebsstrategie zur Ansteuerung der Stellmittel auszuwählen. Dieser Beitrag zeigt eine erste Implementierung einer auf Entscheidungen basierenden Betriebsstrategie in einem kybernetischen Energie- und Leistungsmanagement in einem Fahrzeug und skizziert die ersten Ergebnisse. 1 Introduction Modern premium vehicles feature a lot of customer functions. The consumption of power and energy is steadily increasing. Therefore and due to efficiency requirements the network of functions within a vehicle and its environment will get even more complex in future. It is a challenge for the power supply system to provide the needed energy and power to all functions and still stay within its limits. The resulting growth in complexity of the electrical power network requires a more intelligent and systemic approach of the operational behavior. An additional challenge arises from constraints concerning the diagnostic information. Even more than one decision base is needed for a strategic behavior. In an additionally predictive and diagnostic based management system the degree of complexity is growing immensely. An operating strategy decision might for example consider the internal status, the diagnostic information and a predicted situation at the same time. It is even more complex as a simple algorithm which calculates the right network voltage. Therefore a total view on the complete operational behavior of an energy conversion system within a vehicle will be necessary. This paper presents an approach of a decision system for the operating strategy in a cybernetic energy management. 2 Objectives and approach The task of the presented contribution is to evaluate the conscious behavior of a system from a point of view of the decision theory. The exemplary system is the cybernetic energy and power management system presented in [14] and [15]. The proposed approach, based on basic principles of the decision theory, covers the problem of finding the best possible operating strategy in a given cybernetic energy and power management system for a modern premium vehicle. Therefore the implemented decision system has to appropriately modify the power supply system to achieve the optimal operating strategy behavior. From a cybernetic point of view this behavior has to balance the internal behavior with the external situation according to the law of requisite variety by W.R. Ashby [2]. The goal is to transform the system behavior caused by the operating strategy into a sequence of correlated decisions. 3 Research and technology Within typical technical systems for energy management algorithmic procedures and priority based selections of situational operating strategies are currently the state of the art. This assumes that on the one hand the algorithms have a sufficient bandwidth of behavior and on the other hand the defined priorities fulfill the criteria of completeness. This is no problem when dealing with simple tasks. But if the number 473 <?page no="488"?> 5B.1 Concept of a decision system for an operating strategy in a cybernetic energy and power management of variables which have to be covered increases, the complexity of a decision is growing disproportionately high. For these problems a more appropriate strategy of choosing the right operational behavior is given by the decision theory [6]. On page 12 the decision process is distinguished into the following steps: • Definition of the problem • Specification of the target system • Investigation of the possible operation alternatives • Selection of an alternative • Decisions during realization The main focus of this process defined by Laux et. al. covers the business management. A technical decision for covering a situation by an operating strategy has to be analyzed from a point of view of different approaches. First in the following chapter the cybernetic management system which is taken as a basis for integrating the decision system is explained. 4 Cybernetics and modelling The founder of the cybernetic science was Norbert Wiener in 1948 [1]. The discussion of complexity in systems was mainly influenced by the work of W. R. Ashby [2]. An overview on cybernetics is given in [4]. The cyberneticist Stafford Beer analyzed the structure of animals, especially those of mammals. He found out that the organic structure of these animals can be modeled with his viable system model VSM [3]. He first discussed it in the context of business management. This model is still used in the business management by Fredmund Malik [5]. The increasing complexity of the control of electrical energy and power in modern premium vehicles requires a management system with an intrinsic behavior to reduce complexity. So another transformation is made by Kohler for a predictive power management system [7, 9]. A method to cover the predictive aspects is shown in [11]. For an energy and power management system the model is transformed in a similar way to the flexible Energy and Power Management called fEPM [8,10,12,13]. The first implementation of the fEPM for series production was rolled out in the BMW 7 series in 2015 and called ConnectedPowerManagement [14]. Figure 1 shows the basic model of the flexible energy and power management system fEPM transformed from VSM. 474 <?page no="489"?> 5B.1 Figu The ba • T t • T • T t s t • T • T s s To repr sive wa 5 R The op vehicle Concept of a ure 1 shows asic model The system trol and the The syste has to com The system posited kn iation in tim tai