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Detailergebnis zu DOK-Nr. 78512

Einführung der Dynamik elektrischer Fahrzeuge in die Verkehrssimulation (Orig. engl.: Introducing electrified vehicle dynamics in traffic simulation)

Autoren	Y. He M. Makridis K. Mattas G Fontaras B. Ciuffo H. Xu
Sachgebiete	5.15 Verkehrsablauf (Verkehrsfluss, Leistungsfähigkeit, Bemessung) 6.2 Verkehrsberechnungen, Verkehrsmodelle

Transportation Research Record: Journal of the Transportation Research Board Vol. 2674, H. 9, 2020, S. 776-791, 8 B, 2 T, 34 Q. - Online-Ressource: verfügbar unter: http://journals.sagepub.com/home/trr

Viele Studien haben den zusätzlichen Nutzen der Einbeziehung der Fahrzeugdynamik in die Mikrosimulation hervorgehoben. Solche Modelle konzentrieren sich in der Regel auf die Simulation konventioneller Fahrzeuge und berücksichtigen nicht die Beschleunigungsdynamik der E-Fahrzeuge, deren Leistungsmerkmale sich von denen von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor unterscheiden. Darüber hinaus hat sich keins dieser Modelle ausdrücklich mit den Verzögerungseigenschaften des Fahrzeugs befasst. Obwohl es im Allgemeinen nicht als kritisch angesehen wird, wie ein Fahrzeug abbremst, können unrealistische Verhaltensweisen in Simulationen sowohl den Verkehrsablauf als auch die Emissionsergebnisse verzerren. Die Arbeit baut auf dem Mikrosimulationsmodell der Free-Flow-Beschleunigung (MFC) auf und schlägt eine Erweiterung vor, die den ersten Versuch darstellt, diese Forschungslücken zu schließen. Zunächst wird ein umfassender Überblick über dynamikbasierte Fahrzeugfolgemodelle (einschließlich der Free-Flow-Modelle) gegeben. Zweitens wird die Methodik des MFC-Modells zur Erfassung der Dynamik von elektrischen Fahrzeugen beschrieben. Dann wird der Versuchsaufbau in verschiedenen Dimensionen für die Modellvalidierung und -implementierung vorgestellt. Schließlich zeigen die Ergebnisse der Studie, dass die dem MFC-Modell zugrundeliegenden Beschleunigungs- und Verzögerungspotenzialkurven die reale Dynamik von E-Fahrzeugen, die auf dem Rollenprüfstand getestet werden, genau abbilden können. Nach der Implementierung des MFC-Modells in die Mikrosimulation können glatte Übergänge garantiert werden und bei der Reproduktion der Fahrtrajektorien auf der Straße kann das MFC-Modell den mittleren quadratischen Fehler (root mean square error, RMSE) der Geschwindigkeit (um circa 69 %) und der Beschleunigung (um circa 50 %) erheblich reduzieren. Letztlich kann das MFC-Modell die Fahrzeugbeschleunigungswerte von 0-100 km/h genau vorhersagen, wobei der RMSE 49,4 % und 56,8 % niedriger ist als die des Gipps-Modells beziehungsweise des intelligenten Fahrermodells (IDM).