SASOL2018, Nachmittagsszenario verbessert

Vorgestern hatte ich noch die Sonnenenergie relativ stark vereinfacht angenommen. Am späten Nachmittag würden bei der Fahrt etwa 250W an PV-Energie reinkommen, wohingegen man bei perfekt ausgerichteten Panels im Stand etwa 800W einnehmen können würde. Darauf hatte ich die letzte Berechnung ausgerichtet und war bei etwa ausgeglichener Energiebilanz auf eine erreichbare Strecke zwischen 62 und 70km gekommen (bei 50 respektive 90km/h). Hier nochmal die Grafik:

Optimierungskennfeld.

Die Neuberechnung mit tatsächlichem Sonnenstand ergibt: je nachdem, wie die tatsächlichen Messwerte der Panels von SER3 ausfallen, habe ich mich nicht massiv vertan bei der Schwankung der erreichbaren Strecke. Viel mehr kann ich realistischerweise nicht sagen als Dateningenieur 🙂 Die einzig tragbare Aussage dazu: bei der gleichen Geschwindigkeitsbandbreite (50-90km/h) schwankt die bei einer ausgeglichenen Energiebilanz erreichbare Strecke zwischen 74 und 80km, wenn ich die veränderliche Sonneneinstrahlung am Tagesrand mit einbeziehe. Typischerweise kämen jetzt zu der Aussage noch fünf Stufen Hierarchie und Management über mir, jedesmal würden die Powerpoints inhaltsleerer und buzzword-voller und am Ende käme heraus, dass wir nur 5Wh/km brauchen, keine Stickoxide ausstossen, das Adblue selbst trinken können und noch 42 Mio Fr. Gewinn damit machen 😀

SASOL2018, Energiebilanz von 15-17 Uhr abhängig von der Länge der Fahrdauer (Rest Ladezeit mit ausgerichteten Panels)

Allerdings würde es auch zu mir passen, dass ich mal wieder sehr konservativ rechne und lieber mit weniger eingenommener Energie plane. Die Messwerte werden es dann schon zeigen 😀

Vielleicht rechne ich noch ein Szenario über den gesamten Tag durch, aber das ist schon fast wieder Overengineering, weil am Ende eh erstmal die Hardware zuverlässig funktionieren muss, bevor meine letzten 3% Optimierung zum Tragen kommen.

Frühling statt Hochsommer

Südafrika hat ja doch ganz andere geografische Daten als Australien oder Nordamerika. Hm. Aber dieselbe Uhrzeit, das ist sehr praktisch, und auch keine Zeitzonen drin. Ich liebe Daten ohne künstliche Unstetigkeitsstellen 😀

In Nordamerika sahen die Einstrahlungskurven so aus (Leistung/Energie ohne Aufladen morgens/abends, Leistung/Energie mit Aufladen morgens/abends):

Die Tage gingen da etwa von 06:00 (Morgendämmerung) bis 20 Uhr (Dämmerung/Eindunkeln). Wenn ich mir dasselbe für Südafrika anschaue, sieht es anders aus:

Die Rennzeiten passen schon ziemlich gut zu den Sonnenzeiten, muss ich sagen. Start um 07:30 Uhr, da bleibt vorher eh nicht viel Zeit zum Laden. Je weiter wir nach Kapstadt kommen, desto länger können wir morgens im Prinzip schlafen 🙂 Der Rennstop um 17 Uhr jeden Tag passt auch recht gut mit der Dämmerung zusammen.

Zum direkten Ablesen der Energiemenge, ausreichend genau für unsere Zwecke, hier noch zwei diskretisierte Grafiken, aufgeteilt nach den vier grossen Orten der Strecke:

Relativ zu SER2 (bzw. zu irgendeinem Panel, es ist dieselbe Berechnung, nur Ort/Zeit verändert) sind es etwa 10-12% weniger Sonnenenergie als in Nordamerika bei der ASC2016. Da sich noch viele andere Parameter verändert haben, ist das aber nur ein grober Anhaltspunkt.

SASOL2018, Nachmittagsszenario

Das hier beschriebene Nachmittagsszenario musste ich doch mal genauer durchrechnen und darstellen. Dafür gibt’s ja R 🙂

Allerdings muss ich dazu einige Annahmen treffen, zum Beispiel die über den Verbrauch von SER3. Da hab ich mir mal eine Kurve zusammengebastelt, die ich dann entsprechend mit echten Messwerten von Langstreckenfahrten verbessern kann. Und nochmal der Hinweis: ein Tesla wiegt etwa zehn Mal so viel wie SER3 und verbraucht auch zehn Mal so viel.

Verbrauchskurve, hypothetisch

Jetzt kann ich mit den angenommenen Verbrauchswerten und der Annahme über die Sonneneinstrahlung folgendes Szenario durchrechnen:

  • 15-17 Uhr am Nachmittag (17 Uhr ist jeweils Schluss mit Fahren laut Reglement)
  • von diesen zwei Stunden wird eine gewisse Zeit gefahren, dann wird angehalten und geladen (=Panels senkrecht)
  • Beim Fahren: Verbrauch nach Kurve oben, konstante Geschwindigkeit, PV-Leistung 250W konstant
  • Beim Laden: Panels senkrecht, PV-Leistung 800W (s.u. *)

* siehe hier: Erkenntnisse WSC2013:

[…] von Sonnenaufgang bis 08 Uhr gibt’s im Maximum schon etwa 900 Watt (etwa 80-85% von dem, was unter maximaler Einstrahlung reinkommt) […]

Damit hab ich alles zusammen, um ein paar Kennlinien für verschiedene Geschwindigkeiten zusammenzustückeln, das kann dann so aussehen:

Optimierungskennfeld.

Jede Linie ist eine Geschwindigkeit, die Farbe zeigt die Energiebilanz, links sieht man, wieviel Kilometer man schafft abhängig von der Fahrzeit (Standzeit = 120min-Fahrzeit). Die schwarzen Punkte markieren die Energiebilanz-Null-Linie (+/-30Wh).

Ich hatte es fast schon erwartet, dass die gefahrene Geschwindigkeit gar keinen grossen Unterschied macht, wenn man am Ende dieses Szenarios die Energiebilanz anschaut. Und tatsächlich: zwischen 50 und 90km/h unterscheiden sich die erreichten Streckenlängen nur um acht Kilometer (62 statt 70km), man muss nur bei 50km/h 75min lang fahren und bei 90km/h hat man die Strecke nach 47min geschafft. Bei obigen Annahmen hat man also eine recht gute Variabilität.

Aber: die Abnahme der Sonneneinstrahlung ist noch nicht mit drin, das könnte durchaus noch deutliche Unterschiede ergeben; sowie natürlich echte Messwerte vom Fahrzeug. Wenn man eh zuviel Energie hat, könnte man für die letzten zwei Fahrstunden des Tages auch einen Energie-Zielwert vorgeben und dann an der Kurve ablesen, welche Geschwindigkeit man entsprechend fahren sollte.

Whiteboard-Strategieskizze SASOL2018

Also wenn ich im Sommer in Bern bin, hat ja die Nachmittagsstrategie zwischen Terminen eine grünblaue Nassposition recht weit vorn im Alphabet. Im Herbst/Winter kommen wieder Sessionen im Bundeshaus. Aber am Nachmittag bei der SASOL2018 kann es durchaus anders aussehen:

Drei Szenarien für einen bestimmten SASOL-Fahrfall.

Da ich noch keine echten Verbrauchs- und Leistungswerte von SER3 habe, orientiere ich mich an der ultimativen Statistik und den Erfahrungswerten von SER2.

Frage: kann es sich energetisch lohnen, anstatt zwei Stunden langsam dahinzukriechen, stattdessen eine Stunde lang anzuhalten und dann eine Stunde doppelt so schnell zu fahren? (man könnte das z.B. jetzt verallgemeinern in Wie hole ich die maximale Strecke bei fixer Energiemenge aus zwei Stunden Fahrzeit heraus? oder andersherum Mit welchem Tempo soll ich noch wie weit fahren und dann nachladen, wenn ich noch 0.5kWh netto reinholen möchte/muss?)

  • Uhrzeit 15-17 Uhr
  • Verbrauch: @60=15Wh/km, @30=10Wh/km
  • PV: 200Wh/h (vereinfacht, linearisierte Sonnenkurve, flache Panels beim Fahren), 1000W bei normalisierten Panels (gestopptes Fahrzeug)
  1. 2h mit 60km/h fahren: Strecke 120km, Energie -1.4kWh (1.8kWh out, 0.4kWh in)
  2. 2h mit 30km/h fahren: Strecke 60km, Energie -0.2kWh (0.6kWh out, 0.4kWh in)
  3. 1h laden, 1h mit 60 fahren: Strecke 60km, Energie +0.3kWh (0.9kWh out, 1+0.2kWh in)

Klare Antwort: ja. Wenn die Batterie eh voll ist und Platz braucht für den nächsten Morgen vorm Start, kann man bequem mit 60 zwei Stunden lang fahren. Wenn man aber eh knapp dran ist, gibt es ein Optimum, das nicht unbedingt darin besteht, langsam weiterzufahren, sondern auch (gefühlt* natürlich seltsam) so sein kann, dass man eine Stunde lädt und dann eine Stunde schneller weiterfährt. Man kann es ausrechnen, dass es nichts bringt, nur muss man noch nach der Einsicht handeln. Mal schauen, ob dieser Fall bei der SASOL eintritt und ob ich die Rennfahrer im Team überzeugt kriege — es sind auch diesmal wieder welche dabei, so langsam kenne ich diesen speziellen Menschenschlag. Eigentlich reicht es ja auch, wenn ich als Strategieberater den Teamchef überzeuge, die Hierarchie ist klar geregelt hier 🙂

*Das mag für Autofahrer genauso widersinnig erscheinen wie einfach mal hinter einem Velo herzufahren, anstatt sich mit illegaler massiver Unterschreitung des Seitenabstands vorbeizuquetschen, nur damit ich kurz danach eh am Stau gemütlich vorbeiliege, während sich die Dosen gegenseitig im Weg stehen.

Sonnige Vorbereitung für die SASOL-Telemetrie

Rechts im Bild: der MiniPC, der die Telemetrie-Daten von SER3 empfängt. Die Software ist inzwischen noch deutlich aufgebohrt; sieht so aus, als ob Roli mein Feedback und meine R-Skript-Auswertungen ganz gut mit eingebaut hätte. Das Begleitfahrzeug wird zum rollenden WiFi, der MiniPC hängt am Router-LAN, ich gehe mit meinem Laptop per WiFi via Router auf den MiniPC und hole mir dort die Daten live alle paar Sekunden ab.
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Salt-Vertragsverlängerung (2)

Alle zwei Jahre muss man ja mal schauen, was sich auf dem Mobilfunkmarkt so tut. Unser Mobiliar-Rahmenvertrag mit der Swisscom wäre inzwischen auch für mich offen, aber die Konditionen sind nicht so gut wie bei Salt, obwohl ein Teil der Vertragsgebühr sogar gesponsort wird. Also hab ich mich normal umgeschaut, den Vertrag schon zum 28.09.2018 gekündigt und wieder in das Kündigungsschreiben hineingeschrieben, dass ich gern den Plus Europe für 49 Fr. im Monat nehmen würde, so wie er auch im Sommer immer mal wieder online angeboten wurde.
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Kloster Iddaburg und Open Data Beer

Als ich neulich so im Tal nach Fischingen hinunterglitt, fiel mir das 200m über mir gelegene Kloster auf, wo ich auch noch nie war. Das gibt nochmal extra Höhenmeter, um bis auf 950m hinaufzufahren, mit 13-14% Steigung. Gute Aussicht gibt’s und auch ein Selbstbedienungsrestaurant. Auffahrt 1:15h, Abfahrt 45min. Der Ottermobilsitz ist jetzt sogar mal knarzfrei, nachdem ich die obere Befestigung neu verschraubt habe. Mal sehn, wie lange.

Aussicht von Kloster Iddaburg übers Toggenburg.
Noch keine Öffnungszeit.

Neu: HDR-Bilder haben jetzt auch Geokoordinaten — total simpel, hätte ich schon früher drauf kommen können:

exiftool -TagsFromFile srcimage.jpg “-all:all>all:all” targetimage.jpg

(ich kopiere einfach alle Metadaten aus einem der Einzelbilder in das neue HDR-Bild hinein).

Gestern abend war ich noch am Hauptsitz der SBB in Wankdorf zum vierten Open Data Beer. Sie hatten doch tatsächlich Quöllfrisch und nicht nur Bärner Müntschi da. Bei dem vorgängigen Vortrag wurde der open data show room der Forschungsstelle Digitale Nachhaltigkeit der Uni Bern vorgestellt, die haben ziemlich viele coole Visualisierungen mit open data gemacht. Hinterher ging es ums Networking und auch da hat es sich gelohnt 🙂

Opendata-Bahnhöfe

Für den Grünabgleich verwendbar.

Über Twitter war ich auf das Opendata-Projekt https://twitter.com/BahnhoefeCH gestossen: es sind alle geographischen Punkte aller Schweizer Bahnhöfe bekannt (Freigabe durch die jeweiligen Verkehrsbetriebe/Netzbetreiber) und jetzt soll zu jedem Bahnhof ein Foto gemacht werden. Das geht entweder in der App oder online unter https://railway-stations.org/index.html (auch für Deutschland und andere Länder). Continue reading “Opendata-Bahnhöfe”

Navya-Shuttle in Neuhausen/Rheinfall

Am 08. November war ich in Fribourg für das autonom fahrende Navya-Shuttle, mit eher enttäuschenden Erfahrungen. Seit Ende März 2018 kurvt in Neuhausen SH ebenfalls ein solches Navya-Shuttle herum, das ich im Sommer 2017 in Sion das erste Mal bestiegen hatte.

Projektleiter und die nächsten Begleitpersontrainees.

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Sparende Heisswassersteuerung mit Raspberry Pi

Oder auch ganz literarisch-adaptiert: Der Raspberry heizte nach.* Seit einer ganzen Weile läuft ein Raspberry Pi als Türöffner und Temperaturlogger. Ein zweiter läuft seit Anfang Januar im Regelbetrieb (ha, Wortwitz!) und regelt meinen Heisswasserkessel. Die eigentliche Idee kam mir ja, als ich die auf dem Kessel in der Küche notierte Verlustleistung von >1kWh pro Tag feststellte. Warmwassererzeugung läuft bei mir elektrisch und da sollte sich eine Senkung der Kesseltemperatur deutlich auf den Stromverbrauch auswirken; mal ganz abgesehen von der Frage, warum man bei einer neu eingebauten Küche überhaupt noch so einen Kessel mit einer dermassen hohen Verlustleistung einbaut. Es ist ja nun nicht so, dass es nicht sowas wie Quooker gäbe. In der Umgebung meiner Wohnung muss auch jemand so einen Hahn haben, weil neulich nämlich ein Servicefahrzeug von denen vor der Tür stand.
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