Elektrische und hybride Personenkraftwagen verbessern die Effizienz durch die Rückgewinnung von Bremsenergie und die Optimierung der Leistungssteuerung. Diese Studie vergleicht das Energieeinsparpotenzial von drei Optimierungsmethoden – gemischt-ganzzahlige lineare Programmierung (MILP), nichtlineare Programmierung (NLP) und dynamische Programmierung (DP) – für ein batterieelektrisches Fahrzeug im Urban Dynamometer Driving Schedule (UDDS). Mithilfe eines vereinfachten EV-Modells zeigen die Ergebnisse, dass NLP die höchste Energieeinsparung (31,1 %) erreicht, gefolgt von DP (23,5 %) und MILP (18,2 %).
Liljenström et al. (Thu,) studied this question.