Das Elektrofahrzeug setzt den Fahrer mit seiner besonderen Antriebscharakteristik und den Einschränkungen durch die begrenzte Reichweite in ein gänzlich neues Verhältnis zum effizienten Fahren. Zum einen befindet sich der Fahrer im Spannungsfeld aus aufregend sportlicher Fahrdynamik und dem Wunsch oder der Notwendigkeit die verfügbare Energie möglichst effizient zu nutzen. Zum anderen folgt gerade das effiziente Fahren im Elektrofahrzeug anderen Gesetzmäßigkeiten als dies von dem Fahrzeug mit Verbrennungsmaschine bekannt ist. Bisherige Forschungsergebnisse aus Nutzerstudien haben ergeben, dass erst mit zunehmender Fahrerfahrung Strategien zum effizienten Fahren mit dem Elektrofahrzeug erlernt werden. Inwieweit das Erlernen elektrofahrzeugspezifischer Energiesparstrategien sich allerdings auf das alltägliche Fahrerverhalten auswirkt, wurde bisher nicht untersucht. Ziel dieser Dissertation ist es daher, mögliche Änderungen im Fahrerverhalten als Folge der regelmäßigen Nutzung eines Elektrofahrzeugs zu identifizieren und deren Auswirkungen auf die Energieeffizienz des Fahrstils zu quantifizieren. Um die Ergebnisse möglichst gut auf den tatsächlichen Anwendungsfall übertragen zu können, werden dazu in einem fünfmonatigen Feldversuch Fahrdynamikdaten in elektrischen Versuchsfahrzeugen, die von 35 Probanden für alltägliche Fahrten eingesetzt werden, aufgezeichnet. Ausgehend von der Theorie zum Erlernen spezifischer Strategien für sparsames Fahren mit dem Elektrofahrzeug werden für die effizienzbestimmenden Größen des Fahrerverhaltens Näherungskurven erzeugt, mit deren Passungsgüte das tatsächliche Erlernen eines auf die Energieeffizienz des Elektrofahrzeugs optimierten Fahrerverhaltens überprüft werden kann. Der Einfluss unterschiedlicher Rahmenbedingungen wird durch eine probandenindividuelle Betrachtung regelmäßig gefahrener Routen und deren Charakteristik berücksichtigt. Darüber hinaus werden der Effekt der zwischenzeitlichen Nutzung von Verbrennerfahrzeugen auf das Fahrerverhalten im Elektrofahrzeug untersucht und das praktisch erreichbare Einsparpotential durch eine optimale Fahrweise ermittelt. Zusammengenommen bieten die Ergebnisse dieser Dissertation damit die nötige Grundlage für eine nutzerorientierte Dimensionierung der Antriebsleistung zukünftiger Elektrofahrzeuge und die Konzeption von Benutzerschnittstellen zur Entschärfung des Reichweitenkonflikts. Die Umsetzung dieser Lösungen ist speziell für den Mischbetrieb im Carsharing oder in Dienstwagenflotten entscheidend für die Akzeptanz und bestimmt somit den Erfolg der Elektromobilität.     «

Das Elektrofahrzeug setzt den Fahrer mit seiner besonderen Antriebscharakteristik und den Einschränkungen durch die begrenzte Reichweite in ein gänzlich neues Verhältnis zum effizienten Fahren. Zum einen befindet sich der Fahrer im Spannungsfeld aus aufregend sportlicher Fahrdynamik und dem Wunsch oder der Notwendigkeit die verfügbare Energie möglichst effizient zu nutzen. Zum anderen folgt gerade das effiziente Fahren im Elektrofahrzeug anderen Gesetzmäßigkeiten als dies von dem Fahrzeug mit Ve...     »

Due to the limited range and specific characteristics of the power train, efficient driving is a completely new challenge for driving an electric vehicle. Not only has the conflict between the excitingly sportive driving dynamics and the reasonability of efficient driving differed from the habituations in conventional vehicles with internal combustion engine. But also the way to drive energy efficient with an electric vehicle is not the same. Previous studies showed that strategies for efficient driving with electric vehicles are learned by driving experience. However, there are no results weather an increasing knowledge of efficient driving strategies affects daily driver behaviour. Hence, the objective of this dissertation is to identify changes in driver behaviour caused by frequent usage of an electric vehicle, and to quantify their effects on driving efficiency. To enable best comparability with real world application cases driving dynamics data was recorded in a field trial over five months. 35 participants had an electric test vehicle for daily usage. The presence of a potential learning process in driver behaviour was evaluated using curve fitting algorithms. The influence of different settings was taken into account by an individual analysis of frequently driven routes. Furthermore, the effect of intermediate usage of vehicles with internal combustion engine was evaluated as well as the principally available energy saving potential. Therefore, the results of this dissertation provide a valuable base for user-oriented dimensioning of electric vehicles’ power train and respective interfaces to support efficient driving in those cars. The application of these solutions is relevant for car-sharing and business fleet use cases of electric vehicles and finally; deciding the future of electric mobility.     «

Due to the limited range and specific characteristics of the power train, efficient driving is a completely new challenge for driving an electric vehicle. Not only has the conflict between the excitingly sportive driving dynamics and the reasonability of efficient driving differed from the habituations in conventional vehicles with internal combustion engine. But also the way to drive energy efficient with an electric vehicle is not the same. Previous studies showed that strategies for efficient...     »