e-Auto: kWh / km - Auswertung aus Odometrie- und Batterielevel-Daten

[MarkusCosi]

Hallo zusammen,

mithilfe des Loxberry und dem PSA controller (siehe hier) habe ich Zugriff auf Odometriedaten (gefahrene km) und Verbrauch (Batterie-Level %, dazu Kenntnis der Kapazität gesamt in kWh) des E-Autos.

Daraus müsste sich ja ein Verbrauch in kWh / 100km berechnen lassen wenn man es schaffen würde die Stufen zwischen den Lade-Zeitpunkten (Impuls nach Lade-Session Ende der Wallbox) auszuwerten.

Hat jemand schonmal soetwas gemacht? Hat vllt. jemand Erfahrung mit Stufen-Auswertung bei Analog-Signalen in einem ggf. anderem Kontext?

Danke!

[MarkusCosi]

Hallo,

ich habe folgende Programmierung umgesetzt und bekomme jetzt kWh/100km Verbrauch.

Die Idee: Zwei Analogspeicher speichern jeweils bei jedem neu erfassten km-Stand (siehe Baustein "Größer") den neuen Wert (Batterie SOC - PsaCarController_energy_0_level und Odometer - PsaCarController_timed##_odometer_mileage). Zuvor jedoch (daher die Einschalt-Verzögerung) wird der alte Wert übertragen. So hat man stets den neuen bzw. aktuellen und den letzten (alten) Wert parat. Daraus kann man per Formel-Baustein und den Differenzen (gefahrene km, verbrauchte Batterie-Kapazität) den Verbrauch in kWh / 100km bestimmen. Am Ende wird per Text-Gen ein Info-Report erstellt (mich interessiert der Zusammenhang: Verbrauch vs. Temperatur, sowie ggf. noch Strecke) und der an einen Tracker geschickt...

Ich fragte mich dabei nur: sollte man die tatsächliche Batteriekapazität nehmen, oder die nutzbare? Laut Datenblatt meines Autos sind das entweder 50kWh oder aber 46,3kWh.
Sollte man ferner noch die "state of health" irgendwie mit einbeziehen?

Schöne Grüße!

(PS: Ergänzt (nicht abgebildet) habe ich noch einen Check ob das Auto wieder zu Hause steht: (PsaCarController_last##_position_geometry_coordina tes_0 und PsaCarController_last##_position_geometry_coordina tes_1 genutzt um per Approximationsformel mit den Referenz Längen und Breitengraden den Abstand in km auszurechnen, siehe hier. Check <2km? → dann Trigger der Datenerfassung sofern Ungleich km erkannt))

[Tico]

Ein nützliches Werkzeug für den Vergleich historischer Werte ist der Sequence Controller (vielleicht Process Controller auf Deutsch?).

Der beigefügte Code hat keine Bedeutung für kWh/100km. Die Logik kann jedoch leicht angepasst werden.

Ein Temperaturwert kommt in den Block bei AI1 mit einer Aktualisierungsfrequenz von 10 Sekunden. Bei jeder Temperaturänderung fließt der Wert in einer Kaskade nach unten. Sie können dann das Delta in der internen Logik auswerten und Ausgänge schalten oder den Kilometerstand berechnen.

Es stehen 8 analoge Eingänge + 8 analoge Ausgänge zur Verfügung, sowie ein Textausgang an TQ.

[MarkusCosi]

Hallo Tico,

das ist eine sehr schöne Anregung, danke! (wieder was von dir gelernt)
Ich habe es gleich mal adaptiert und werde es ausprobieren und berichten. Danke!

[MarkusCosi]

Hallo nochmal,

mit der Ablaufsteuerung funktioniert es nun wunderbar und sieht deutlich ordentlicher aus, also nochmals vielen Dank für die Anregung!
Ich nutze nun die nutzbare Batteriekapazität (siehe hier, hier, hier) sowie als weiteren Faktor die "state of health" in % (AI5, "battery_health_resistance"). Es bleibt das Problem, dass der Batteriestand nur mit einer signifikanten Stelle bei einstelligen Werten angegeben wird... Streng genommen sollte ich also noch eine Prüfung einfügen ob der Unterschied >10% ist.

[Tico]

Ich war angenehm überrascht, wie genau die Standortformel ist. In meinem Teil der Welt liegt die Genauigkeit innerhalb von ~100 Metern des tatsächlichen Standorts. Dies ist fast ausschließlich darauf zurückzuführen, dass die Eingabe des Standorts auf drei Dezimalstellen begrenzt ist.

Wenn der tatsächliche Standort ein auf 3 Dezimalstellen genauer Wert ist, z. B. Süd 31.555000 und Ost 115.888000, liegt die Genauigkeit innerhalb von 1 Meter des Heimatstandorts, wenn dieser innerhalb von ~1 km liegt.

Sicherlich gut genug, um eine Garage zu öffnen.

[MarkusCosi]

Hallo Tico,

tatsächlich gibt der PSA controller die Position mit 5 Nachkommastellen, bzw. 7 signifikanten Stellen an. Das entspräche tatsächlich einer Genauigkeit von <1m. Interessant in diesem Zusammenhang sind auch reverse georeferencing APIs, wie z.B.:

- https://geocode.arcgis.com/arcgis/re...cation=LON,LAT
- https://geocode.arcgis.com/arcgis/re...cation=LON,LAT
- https://nominatim.openstreetmap.org/...on&language=en

Damit bekommt man dan in human readable Form raus wo das Auto grad steht...
Was mir leider noch nicht ganz klar ist, ist wann der PSA controller die Daten aktualisiert. Ich fürchte für ein Garagentor-Öffnen sind die Updates zu sporadisch und unberechenbar... Für die obige Auswertung hingegen reicht's allemal