Optimales Energiemanagement mild elektrifizierter Antriebe unter realen Betriebsbedingungen mittels Prädiktionsalgorithmen aus dem Bereich des Maschinellen Lernens

Diese Arbeit untersucht das Energiemanagement hybridelektrischer Fahrzeuge. Es werden Strategien für Systemauslegung und Fahrzeugimplementierung analysiert. Fokus liegt auf ECMS, DP und PMP. Prädiktives Energiemanagement und datengetriebene Verfahren wie Markov-Ketten, FFNN und RNN werden behandelt. Online-ECMS zeigt signifikante Einsparpotentiale.