Verkehrskonzepte der Zukunft Neue elektrifizierte ... · Anforderungen M Rad n Rad P el P ZA ... Z.1.1 Z.1.2 Z.2 Z.3 Zustandsautomat als abstrakte Repräsentation der wissensbasierten

Folie 1Verkehrskonzepte der Zukunft Folie 1Folie 1

Lehrstuhl FahrzeugmechatronikFakultät Verkehrswissenschaften Institut für Automobiltechnik Dresden - IAD

Verkehrskonzepte der Zukunft

Vortrag vonProf. Dr.-Ing. Bernard Bäker

Technische Universität DresdenInstitut für Automobiltechnik Dresden – IAD

Institute of Automotive Mechatronics – IAM GmbH

Neue elektrifizierte Antriebsarchitekturen

8. März 2010 - Nürnberg

Verkehrskonzepte der Zukunft Folie 2Folie 2

Inhaltsverzeichnis

1.Einleitung und MotivationHerausforderung ElektromobilitätAnforderungslandschaft

2.Die Wahrheit über das ElektroautoHistorie - Fakten und Hintergründe – ChancenElektrochemieInfrastrukturen

3.Elektrofahrzeuge der nächsten GenerationAbleitung der wirklich anstehenden AufgabenElektrische Speichersysteme und Neue FahrzeugarchitekturPrädiktive und retrodiktive BetriebsstrategienOptimierung eines Gesamtenergiemanagements

4.Zusammenfassung und Ausblick

Verkehrskonzepte der Zukunft Folie 3

Lohner-Porsche aus dem Jahre 1900•Erstes Elektrofahrzeug auf der Weltausstellung in Paris •Elektrischer Antrieb mit bis zu 7 PS an der Vorderachse•Energieversorgung durch 44-zelligen Bleiakku mit 80 Voltund Energie für ca. 3 Stunden•Die Höchstgeschwindigkeit: 58 km/h

• Erstmaliger Durchbruch der 100 km/h Geschwindigkeitsmarke:

• 29.4.1899 erreichte der Rennfahrer Camille Jenatzy mit dem Elektroauto «La Jamais contente» bereits 105,8 km/h

• Sie wurde von Elektromotoren angetrieben und wog 1450 kg.

• Es bedeutet übrigens "die niemals Zufriedene“, da sie angeblich keine Bremse eingebaut hatte. (elektromobil.com)

Einleitung und MotivationHerausforderung Elektromobilität

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Einleitung und EinleitungHistorie

Der EV-1 von GMBereits 1996 brachte General Motors den EV-1 heraus. Das Fahrzeug wurde lokal begrenzt als Leasingmodell in den USA eingeführt, inkl. einer vollständigen Infrastruktur mit zentralen Ladestationen.

Quelle: Medienberichte und Video, Autor: Chris Paine, Sony Pictures Classics,Erscheinungsjahr 2006.

Technische Daten (Auszug):

Höchstgeschwindigkeit: 129 km/hBeschleunigung 0-100 km/h: 8,5sReichweite (100km/h): 220km (140 miles)Verbrauch: 18 kwh/100kmNiMH-Akkus (26 Blöcke):Blockspannung: 12VBlockkapazität 53 AhGesamtkapazität: 16,3 kWhGesamtspannung: 312VLadegerät: 1,1kW/110V / 6,6kW/220VInduktiver Ladestecker ->Ladezeit (6,6kW): 3hNachfolger: GM Chevrolet Volt1117 EV1-Fahrzeuge wurden hergestellt800 gingen an ausgewählte KundenProduktionszeit: 1996-1999


Einleitung und MotivationLadestationen - Aktuelle Realität

Quelle: Daimler AG, 2009.

Quelle: BMW AG, 2009.

Quelle: Mitsubishi, 2009.


Anforderungslandschaft ElektromobilitätKey-Player im Zusammenspiel

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Politik (Emissionen, CO2-Grenzwerte, Steuereinnahmen, Infrastruktur,Verkehrswege, Energieversorgung, RE)

Energieversorger (Grundlastfähigkeit, RE, Geschäftsmodell)

Mineralölindustrie (Kraftstoffpreise, Zukunftsabsatz, Geschäftsmodelle)

Endkunde, Kundennutzen (Reichweite, Kosten, Verbrauch, Lebensdauer,Funktionsumfang)

Fahrzeughersteller (Absatzzahlen, Rendite, Emissionen, Fahrzeuggewicht,Verbrauch)

Automobile Systemlieferanten (Stückzahlen, Energieeffizienz)

Elektrische Energiespeicher (Bauform, Gehäuse, Absicherung, Spannungslage,Temperierung, Batteriemanagement, Schnellladung, Ladezustand, Balancing,Ausfall, Lebensdauer)

Aspekte der Elektromobilität


Mindmap zurElektromobilität

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Die Wahrheit über das ElektroautoReichweitendiskussion

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Reichweite einer 125kg schweren Batterie

Vergleich bzgl. Energieinhalt vs. Gewicht zuraktuellen Common-Rail Diesel-Technologie

1600km0

70

160

1500

150

Blei / 5 kWh

NiMH / 10 kWh

Li-Ionen / 25 kWh – ca. 40TEUR Fzg.-Preis *1

Diesel-Motor, 80l Tank – 5,x l/100km Verbrauch – ca. 42TEUR Fzg.-Preis *2

30

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*1: Im dt. Energiemix umgerechnet ca. 108 g/km CO2-Ausstoß zzgl. CO2-Anteil durch Infrastruktur*2: Nach Herstellerangaben 150 g/km CO2-Ausstoß (z.B. Mercedes-Benz E250CDIBlueEfficiency)


Seltene Erden und (Halb)MetalleChemie und Elektrochemie der Batterien

Seltene Erden

(Halb)Metalle, deren Wert sich inden letzten Jahren vervielfacht hat

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Periodensystem der Elemente

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, 2009.

TellurPreissteigerung2001‐20051313%

Indium Preis 2005:810 US‐$/kgPreissteigerung2001‐2005:575 %

CaesiumPreis 2005:14.890 US‐$/kg


Lithium-Preisentwicklung

Gewinnung von Lithium in Bolivien im größten Salzsee der Erde

Gewinnung von Lithium aus Salzen,in Bolivien, Salar de Uyuni.

Im Salzsee von Uyuni werden laut U.S. Geological Survey mit 5,4 Millionen Tonnen sehr große Vorkommen an Lithium vermutet. Da Lithium-Batterien aufgrund ihrer Energiedichte, hohen Zellspannung und einer geringen Selbstentladung in vielen elektronischen und elektrischen Geräten zum Einsatz kommen, ist das Element Lithium inzwischen ein wertvoller Rohstoff für die Automobilindustrie mit hohem Wachstumspotential.

Boliviens Präsident Evo Morales gab bereits 2007 das Projekt einer Pilotfabrik zur Lithium-Gewinnung aus dem Salar de Uyuniin Auftrag. Mit Dekret vom 1. April 2008 wurde der Industrialisierung der Ressourcen des Salars nationale Priorität eingeräumt und die staatlichen Bergbaugesellschaft COMIBOL bekam eine zusätzliche Abteilung für die Ausbeutung des Salzsees, mit einem Budget von 5,7 Mio. US-Dollar.

Der Bau der Pilotfabrik in Llipi Loma im Kanton Rio Grande begann im Mai 2008. Das Pilotprojekt umfasst auch die Entwicklung von Technologien zur Gewinnung von Lithiumkarbonat, da die Witterungsumstände und die Beschaffenheit der Salzlake des Salars bisherige Methoden nicht begünstigen.

Preisentwicklung von Lithium


Blick in die GlaskugelWann wird ein Elektrofahrzeug wirklich günstiger sein?

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Fazit und Lösungsszenarien

Fazit• Die Elektromobilität ist zunächst für urbane Regionen interessant• Ein lokales Energiemanagement reicht nicht aus• Es gibt Alternativen zu Hochvoltspannungslagen in Kfz-Bordnetzen• Der Hybridantrieb wird sich als Antriebsart im Kraftfahrzeug etablieren• Die Elektromobilität ist ein Infrastrukturthema• Statt einer Elektromobilitätsrevolution erfolgt eine Evolution in kleinen

Stufen

Lösungsszenarien für eine nachhaltige,massentaugliche Elektromobilität:• Energieeffizientes Gesamtfahrzeugmanagement• Prädiktive Betriebsstrategie und Fahrtroutenplanung• Alternative Batterie- und Antriebskonzepte• Entwurf einer übergreifenden Bewertungsmetrik zur frühzeitigen

Potenzialabschätzung

Folie 12

Verkehrskonzepte der Zukunft Folie 13Folie 13Folie 13

Modulares Gesamtfahrzeugmanagement

Modellbasierte Entwicklung und Optimierung zukünftiger, modularer, energieeffizienter Online-Betriebsstrategien mit prädiktiven und retrodiktiven Funktionsstrukturen.

Übergreifender Managementansatz am IADPrädiktive Betriebsstrategien für Fahrzeuge mit modernen Antriebskonzepten

Legende:

A: Navigation/Fahrzeugdaten/Car2X-Kommunikation

B: Prädiktion/Retrodiktion

C: Fahrzyklus

D: Fahrermodell

E: Betriebsstrategie/Energiemanagement/Optimierung

F: Fahrzeugmodell/el. Energiespeicher

A B

C D E

F


Simulationsrandbedingungen• Reines Elektrofahrzeug

• Variationsrechnungen Bordnetzlast und Fahrzeugmasse (NEFZ und FTP75-Zyklus)

Legende:

1 Fahrzyklus

2 Fahrermodell

3 Batteriemodell

4 Bordnetzmodell

5 Elektromaschine

6 Achsübersetzung7 Fahrzeugmodell

31 2

7

6

4

5

Modellbildung und SimulationAm Beispiel eines reinen Elektrofahrzeugs

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X-Volt-Bordnetze

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Quelle: O. Sirch, BMW AG, München 2009.

Spannungslagen für zukünftige Energiebordnetze


Forschungsprojekt Cool Energy Car CommunicationTeilaspekt Anzeigesystem für die Restlaufzeit der Rotlichtphase


Räder

Energieflussschema für Kraftfahrzeuge

Elektr. SpeicherKraftstofftank

EchemEchem

Verbrennungsmotor

EchemEchem Etherm

Etherm WmechWmech

Getriebe / Antriebsstrang

WmechWmech

E-Maschine(n)

WmechWmech Eelek

Eelek

Eelek-chemEelek-chem

EkinEkin Epot

Epot

WmechWmech

Verbrennungsmotorischer Zweig

Unidirektionaler Energiefluss

Bidirektionaler Energiefluss

Elektromotorischer Zweig

iG

PEMPVM

Konventionelles Fahrzeug:1 Freiheitsgrad (iG)

Hybridfahrzeug:2 Freiheitsgrade (iG, PEM/PVM)


Zustandsspezifischer Betriebsbereich

VM

GangGang SOCSOC Wunsch-moment

Wunsch-moment

Bremse

+

Mom

ent

Drehzahl

-

EM

Fahrge-schwindigkeit

Fahrge-schwindigkeit

Betriebsoptionen

BetriebsmodusBetriebsmodus Betriebsgrößen (EM,VM…)Betriebsgrößen (EM,VM…)

Boost

LPA

VM

EM

EM-gen

Bremse

VM-schlepp

……

VM: Verbrennungsmotor

EM: Elektromotor

SOC: State Of Charge (Ladezustand der Batterie)

LPA: Lastpunktanhebung


Nutzung der vorausschauenden FAS in Kraftfahrzeugen

Betriebsführungdes

Antriebsstrangs

Betriebsführungdes

Antriebsstrangs

Verkehrs-beeinflussendeMaßnahmen

Verkehrs-beeinflussendeMaßnahmen

PrädiktiveFahrerassistenzsysteme

PrädiktiveFahrerassistenzsysteme

Kraftstoff-verbrauchs-reduktion

Kraftstoff-verbrauchs-reduktion

Emissions-reduktion

Emissions-reduktion

Geräusch-reduktion

Geräusch-reduktion

Fahr-performance

Fahr-performance

• Prädiktive FAS können durch ihre Nutzung die Betriebsführung des Antriebsstrangs verbessern

• Verkehresbeeinflussende Maßnahmen interagieren vorteilhaft mit Fahrerassistenzsystemen


Struktur von Betriebsstrategien

Funktionsebenen desFahrzeugmanagements:

Hardware Regelung / SteuerungHardware Regelung / Steuerung

BetriebszustandmanagementBetriebszustandmanagement

PrädiktionsdatengenerierungPrädiktionsdatengenerierung


Funktionale Klassifikation von Betriebsstrategien

Heuristische MethodenHeuristische Methoden

BetriebsstrategienBetriebsstrategien

OptimalsteuerungOptimalsteuerung

WissensbasierteFormulierung

WissensbasierteFormulierung

Ökonomische ModelleÖkonomische Modelle

SelbstorganisierendSelbstorganisierend

ZustandsdiagrammeZustandsdiagramme

Fuzzy LogikFuzzy Logik

Neuronale NetzeNeuronale Netze

Kontinuierliche RegelungKontinuierliche Regelung

Bayes‘sche NetzeBayes‘sche Netze

Modellprädiktive RegelungModellprädiktive Regelung

NMPCNMPC

DirektesMehrzielverfahren

DirektesMehrzielverfahren

SequentielleQuadratische

Programmierung

SequentielleQuadratische

Programmierung

Anpassungsfähigkeit der Betriebsführung

Nichtlineares Problem


Statische, zustandsbasierte Strategie

Antwort

MRad

nRad

Pel

PZA

βk

GeräuschAbgasVerschleiß…

Restriktionen

Steuervektor Sensorvektor

TEM

TVM

TBatt

QBatt

…

MVM

nVM

iGetr

MEM

nEM

…

MRadmax

nEMmax

PEMmax

TEMmax

…EBatt>0

Anforderungen

MRad

nRad

Pel

PZA

…

Zustandsbasierte Betriebsstrategie

Z.1

Z.1.1 Z.1.2

Z.2 Z.3

Zustandsautomat als abstrakte Repräsentation der wissensbasierten Strategie („wenn x dann y“)


Statische, zustandsbasierte Strategien

Z.1Rein elektromotorischRein elektromotorisch Rein verbrennungsm.Rein verbrennungsm. BremsenBremsen

Kombinierter Betrieb EM & VMKombinierter Betrieb EM & VM

BoostingBoosting LastpunktverschiebungLastpunktverschiebung

AnhebungAnhebung AbsenkungAbsenkung

PEM=Psoll

MEM=Msoll/iG

PVM=Psoll

MVM=Msoll/iG

PEM+PBremse=Psoll

MEM+MBremse=Msoll/iG

PVM+PEM=Psoll

MVM+MEM=Msoll/iG

MVM=MVMmax(n)

MEM=Msoll/iG-MVM PEM<0 PEM>0


Statische, zustandsbasierte Strategien

Zustandsübergänge als „Variationsparameter“

MEM=MRad/iEM

MEM=0

MBrems=0

MBrems=MRad

MEM=MEMmax

MBrems=MRad-MEMmax·iEM

|MRad/iEM| < MEMmax

[SOC < SOCmax] und [ |MRad/iEM| < MEMmax]

|MRad/iEM| > MEMmax

[SOC > SOCmax] oder [ |MRad/iEM| > MEMmax ]

[SOC > SOCmax]

|MRad/iEM| > MEMmax

und [SOC < SOCmax]

physikalisch determiniert

wissenbasierte Festlegung

Rein generatorischRein generatorischGeneratorisch &

Reibbremse

Generatorisch & Reibbremse

BremsenBremsen

ReibbremseReibbremse


Adaptive, zustandsbasierte Strategien

Zustandsbasierte Betriebsstrategie - Adaption:

Parametersatz 1

Parametersatz 2

Parametersatz 3

Parametersatz n

Z.1

Z.1.1 Z.1.2

Z.2 Z.3…

Datenbank:

Offline optimierte Datensätze für definierte Einsatzszenarien


Grundkonzept

Fahrzeug-umfeldsensorik

GPS-Daten Car-2-XKommunikation

Routenerkennung

Steuerung und Regelungder Systemkomponenten

Betriebsstrategie

prädizierter Verlauf

• Es existieren mehrere Methoden zur Generierung von Prädiktionsdaten

• Aus den zur Verfügung stehenden Daten wird der Fahrverlauf für eine bestimmte Zeit/ Strecke vorausgesagt (Prädiktionshorizont)

• Dieser kann für die Berechnung einer Optimalsteuerung der Fahrzeugkomponenten in Bezug auf Emissionen, Kraftstoffverbrauch etc. genutzt werden

• Nach einem festgelegten Δt kann die Optimierung von neuem durchgeführt werden

t

vh

t

MEM

MVM

iG

Onlineoptimierung


Gleitende Prädiktion anhand des NEFZ veranschaulicht

Arbeitsweise der gleitenden Prädiktion

in gleichen Abständenerneute Prädiktion(Fahrtvorausschau)

für jede Prädiktion Berechnung neuer optimaler Kombinationen MEM, MVM, iGetriebe

Verwendung nur der (ersten ΔTpräd/Δt) Kombinationen bis zur nächsten

Prädiktion (Optimierung)


Bisherige Ergebnisse durchgeführter Simulationen

Ergebnisse: Verbrauchseinsparung in Abhängigkeit des Prädiktionshorizonts

100%75%50%50-70s10-15s5-8s

75%

50%

InnerstädtischStop&Go

AußerstädtischHochgeschwindigkeit


Forschungsprojekt Cool Energy Car CommunicationTeilaspekt Energieeffiziente Betriebsstrategie durch Signalerkennung


Kameramodul

Radar/ Lidar

Car2X-Kommunikation

interne Sensorik

Fahrerverhalten

Routenerkennung

Fahrverlaufsprädiktion

t

vh

prädiktiveBetriebsstrategie

GPS/ NavigationOnline-

Reichweitenermittlung

MMI(Visualisierung)

Ansteuerung der Traktionsaktorik

Dat

enfu

sionsa

lgorith

mus

Prädiktion

Retrodiktion

ωVM, MVM

MEM

MGes

ωR

ad, MRad

ωR

ad, MRad

VM

EM

Kupplung

Batterie

Getriebe

IEMUEM

t

MEM

MVM

iG

Integration von Prä- und RetrodiktionsinformationenBetriebsstrategie vs. Routenstrategie – Energetische Assistenzsysteme

Folie 30


Ansatz einer fusionsgestützten FahrverlaufsprädiktionBetriebsstrategie vs. Routenstrategie

?

t+1tt-1 t+k t+N Zeit t

Prädiktionsmodul 1:Verkehrszeichenerkennung

Fahrprofil

v(t)

Prädiktionsmodul 2:Ampel-Fzg-Kommunikation

Prädiktionsmodul n:z.B. Zustandsbasierte Fahrereigniserkennung

Fusionsgestützte Fahrverlaufsprädiktion Profil ‚v_60‘ & ‚TL_red‘ & ‚Curve_l‘ Profil ‚v_30‘

Prädiktionshorizont N(t)

Prädiktive Umfeldinformationen

InformationsfusionAttribuierung einzelner Detektionsereignisse

< 0grad( ) > 0Blinker_l: ‚on‘

Lσ Ereignis

‚Linkskurve‘

Fzga

Fusionsmodell, z.B. Bayes-Netz

Errechnung eines Fusionsprofils mit zugehörigem Wahrscheinlichkeitsmaß

Simultanes Auftreten vonDetektionsereignissen erfordertden Entwurf einer geeigneten Struktur für die Signalfusionierung

⎟⎟⎟⎟⎟

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⎜⎜⎜⎜⎜

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⎛

•

=Fahrer

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•

=Fahrer

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60_

Wahrscheinlich-

keitsmaß

Zurückgelegtes Fahrprofil

Fusions-

modell

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Am IAD wurde ein neuartiges Li-Ionen-Batteriesystemfür mobile und stationäre Anwendungen entworfen.

Entwurfskriterien und Aspekte sind:

- Neuer Ansatz eines integrierten Batteriemanagements mit

- Low Cost Microcontroller Steuereinheit (ARM7)- Advanced Cell Balancing (aktives resistives Balancing)- Dynamische SOC/SOH-Bestimmung- Integriertes Alterungsmodell (kalendarisch und zyklisch)

- Battery-Packaging als skalierbarer Ansatz (n-16 Volt-Module)

- Entwurf auf Basis von Li-Tec High-Energy Li-Ionen-Zellen (4x40Ah)

- Langzeittest und Verifikation mithilfe zugehörigem Hybrid-Powernet-Prüfstand (Zertifizierung und Qualitätsabsicherung)

Forschungsvorhaben Elektro-Speicher der ZukunftEntwicklung eines Prototyps mit Li-Ionen-Technologie


Forschungsvorhaben Elektro-Speicher der ZukunftRealisierung eines Prototyps mit Li-Ionen-Technologie

SchnittstellenDisplay

Batterie-management

Bananen-buchsen

BNC-Buchsen

VerteilerplatineShunt

Zellverbinder

Li-Ionen-Zellen

Batteriepole

CAD-Zeichnung Foto des Prototypen


Building Vehicle

PhotovoltaicSystem

Wind Energy

PressureAccumulator

Electr. StorageSystem

Advanced Battery

Multi‐valentEnergy Management

Internal combustion engine

GeneratorElectr. Storage

SystemAdvanced Battery

Battery Management

In‐house consumer devices Vehicle traction energy

Docking StationPowerPlug

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Forschungsprojekt des Landes SachsenWohnen und Mobilität

Elektrofahrzeug / Fahrzeug mit Elektrotraktion

Smart PowerGrid


Preisverleihungen I/II

Auszeichnung eines gemeinsamen Konzepts der EA, des IAD und der Eisenbahnerwohnungs-genossenschaft Dresden (EWG) zur energetischen Sanierung der „Urbanen Mitte“ des Stadtteiles Dresden Gorbitz durch den Bundesminister für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung, Herrn Tiefensee. Teilgenommen hat die EWG am vom Bundesminister für Verkehr, Bau und Stadtentwicklung ausgeschriebenen Wettbewerb „Energetische Sanierung von Großwohnsiedlungen“.

Entgegengenommen hat den Preis Dr. Hesse, hier mit Frau Dr. Mikoleit und Herr Dr. Zweinert (s. Foto).

1. Platz im Wettbewerb„Wohnen und Mobilität mit regenerativer Energie“am 15. Juli 2009

Projektantrag in Zusammenarbeit mit der EA EnergieArchitektur GmbH – Dresden erstellt.


Preisverleihungen II/II

Mit dem Preis, auch „Kongress-Oscar" genannt, werden Professoren geehrt, die herausragende Kongresse bzw. Tagungen in die Stadt geholt haben. Diese Ehrung wird in vier Kategorien vergeben, die sich nach der Teilnehmerzahl der organisierten Kongresse richten. Die Auswahl der Preisträger erfolgt anhand von festgelegten Bewertungskriterien durch eine hochkarätige Jury. So spielen die Anzahl der gebuchten Übernachtungen und die Organisation des Rahmenprogramms eine wichtige Rolle. Zusätzlich ist entscheidend, inwieweit der Kongress eine nationale, europäische oder außereuropäische Veranstaltung ist und ob diese gezielt nach Dresden geholt worden ist.

Preisträger in Kategorie 1: bis 200 Teilnehmer Herr Prof. Dr.-Ing. Bernard Bäker vom Institut für Automobiltechnik der TU Dresden wurde in der Kategorie für Veranstaltungen bis 200 Kongressteilnehmer, für die 40 Bewerbungen eingingen, ausgewählt.

1. Platz Congress Award Dresdenfür Prof. Bäker zur Ausrichtung der29. Tagung „Elektronik im Kraftfahrzeug – u.a. Elektromobilität“am 16. und 17. Juni 2009 in Dresden

Überreicht durch das Oberbürgermeisteramt unddem Stadtmarketing der Stadt Dresden am 12. November 2009,v.l.: Frau Dr. Böning, Prof. Bäker


Zusammenfassung

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• Darstellung von Ausbaustufen einer Elektromobilität der Zukunft.

• Vorstellung eines elektrifizierten Fahrzeugantriebs mitvorausschauender Steuerung sowie neuartiger el. Energiespeicherzzgl. einer veränderten Energieinfrastruktur mit dezentralen,regenerativer Energieerzeugung.

• Keine eindeutige Lösung einer Elektromobilität der Zukunft, mobileZukunft wird geprägt sein von verschiedensten Mobilitätskonzepten,es werden sich gesellschaftliche Veränderungen einstellen.

• Notwendig wird ein übergreifendes nationales und ggf. globalesEnergiemanagement.

• Bewertungssystem zur Elektromobilität notwendig, mehr Transparenzwann und für welche Anwendung welche Art von Elektromobilität ameffizientesten ist, welche Rahmenbedingungen erfüllt sein müssen,Massentauglichkeit und Nachhaltigkeit essentiell.


Tagungshinweise

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Aktuelle Tagungen in 2010

4. Tagung

„Diagnose in mechatronischen Fahrzeugsystemen“ in DresdenNeue Verfahren für Test, Prüfung und Diagnose von E/E-Systemen im Kfz3. und 4. Mai 2010, IAD-Tagung, Lehrstuhl Fahrzeugmechatronik

30. Tagung – Jubiläumstagung

„Elektronik im Kraftfahrzeug“ in DresdenElektromobilität – Energiebordnetz – E/E-Architektur der Zukunft16. und 17. Juni 2010, Haus der Technik Tagung, Steigenberger Hotel Dresden


BAB 17Dresden-Südvorstadt

Kontaktdaten des Lehrstuhls

Prof. Dr.-Ing. Bernard BäkerTechnische Universität DresdenFakultät für VerkehrswissenschaftenInstitut für Automobiltechnik (IAD)Lehrstuhl für Fahrzeugmechatronik

Besucheradresse:TU Gelände, Jante Bau, EG, Zimmer 1/2George-Bähr-Straße 1c01062 Dresden

Tel.: +49 (0) 351 / 463 - 34832Fax: +49 (0) 351 / 463 – 32866

Sekretariat: Frau PuschendorfTel.: +49 (0) 351 / 463 - 34180Fax: +49 (0) 351 / 463 - 32866E-Mail: [email protected]

Internet-Seite des Lehrstuhls:http://tu-dresden.de/fzm

KontaktdatenKontaktdaten

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Documents

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