data science and bicycle touring
SER3 kam auf dem Land-/Seeweg wieder zurück, war günstiger. Gestern kam der Hänger aus dem Container, heute kam das Auto aus dem Hänger.
Die Reifen waren nicht mehr voll, aber stossen ging. Ab mit dem Auto ins Bühler-Customer-Center, in die Ausstellung zum Thema Afrika.
Im Januar gibt’s dann entsprechend einen CEO-Apéro. Mein Kleiderschrank ist voller Bühler-Garnituren, da findet sich sicher was. Ein Blaumann bzw. eine Arbeitshose fehlt mir nur noch.
Eine weitere Auswertung: wann wurden welche Geschwindigkeiten gefahren? Welcher Fahrer ist wie weit und wie lange gefahren?
Was nicht geht: Fahrstile der Fahrer zu vergleichen. Dafür haben die Fahrer zu wenig Einflussmöglichkeiten und die gefahrenen Streckenabschnitte sind zu unterschiedlich. Dazu kommt noch massiver Wind. Wenn ich ein Gyro und einen Windmesser hätte und auch noch eine GPS-Aufzeichnung im Solarauto selbst, könnte ich Fahrstile unserer vier Fahrer in Bezug auf den Verbrauch auseinanderhalten. Aber mangels dieser zwei wesentlichen Einflussfaktoren (Wind/Steigung) geht das nicht.
Aber hier zu den Geschwindigkeiten ein paar Kurven:
Man sieht Kontrollstops, man sieht ungeplante Stops, man sieht Ladestops (wenn man weiss, wo man schauen muss). Was aber interessanter ist, sind eigentlich die Zustandsänderungen, d.h. wann wird weitergefahren, wann wird gestoppt und daraus abgeleitet wann sind Fahrerwechsel bzw. wer fährt wann. Man hätte das natürlich konsequent mitschreiben können und eigentlich wäre jetzt das Protokoll des jeweiligen Observers hilfreich — Stichwort open data, das sollte uns der Veranstalter zur Verfügung stellen, genauso wie den aufgezeichneten GPS-Track des Solarautos.
Ich mach mal bisschen stop-go-Erkennung:
Wenn ich alle Wechsel von stop auf go und umgekehrt markiere, sind das um die 3300. Das sind ein bisschen viele, um sie manuell zu annotieren. Aber man kann ja filtern: innerhalb von zwei Minuten sollten maximal zwei solche Wechsel sein, das reicht noch für echtes stop&go im Verkehr, was ich dann manuell erkennen kann.
Da bleiben noch 156 Zustandswechsel übrig, die ich jetzt von Hand (mit Aufzeichnungen, Fotos mit EXIF, Hintergrundwissen etc.) kennzeichnen kann. Ich weiss lange nicht alle, aber vielleicht kann mir ja jemand helfen. Momentan sieht die Grafik so aus:
Wenn ich da irgendwann mal alles komplett gekennzeichnet habe, kann ich auch Fahrerstatistiken berechnen. Ich hoffe, meine farbige Legende hat ungefähr die Lieblingsfarben der Fahrer erwischt, sonst bitte melden 🙂
Und als (wie immer geniales) Detail von tidyr: ich hab eine Funktion gesucht, die alle Datenpunkte zwischen zwei gesetzten Zustandsänderungen auf den ersten Zustand setzt, also z.B. alles zwischen Tobias um 09:37 bis Selina um 10:45 auf Tobias. Das ist also eine Funktion zum Füllen. Und natürlich heisst sie auch “fill”…
Oder auch: die ultimative Statistik (siehe ASC2016)
(Stand: 2018-10-07, Änderungen vorbehalten)
| day | W_Motor_Wh | W_PV_Wh | km | vmax_km_h | h | Wh_km | km_h |
|---|---|---|---|---|---|---|---|
| 1 | 5460.7 | 3944.6 | 427.7 | 107.3 | 7.34 | 12.77 | 58.27 |
| 2 | 4030.1 | 4392.9 | 362.6 | 92.4 | 6.69 | 11.11 | 54.2 |
| 3 | 3666.3 | 2521.6 | 358.2 | 85.3 | 7.67 | 10.24 | 46.7 |
| 4 | 2403.2 | 4057.1 | 255.2 | 102.8 | 5.46 | 9.42 | 46.74 |
| 5 | 3393.6 | 3047.4 | 243 | 92.1 | 4.41 | 13.97 | 55.1 |
| 6 | 4496.5 | 4763.1 | 370.1 | 82.7 | 7.24 | 12.15 | 51.12 |
| 7 | 3976.9 | 3971.4 | 286.8 | 78.2 | 6.43 | 13.87 | 44.6 |
| 8 | 4671.3 | 4345.4 | 365.5 | 103.5 | 7.17 | 12.78 | 50.98 |
(Achtung: dezimale Nachkommastellen bei den Uhrzeiten; Stillstandzeiten wie Ampelstops zählen nicht zur Fahrzeit, Fahrzeit = Zeit in Bewegung)
Ja, wenn man natürlich im Gruppenchat fragt, ob noch jemand was ausgewertet haben möchte, ist man selbst schuld. Mein folgendes Angebot wurde gleich angenommen.
Zum Glück sind die beiden I-Werte (Resultierende vom ZMC und der direkte Wert vom BMS) zu 0.98 korreliert, da könnte ich jetzt sogar die Verlustleistung der Steuerelektronik draus berechnen.
Jänu. What goes around comes around, *seufz*.
Die erste Annahme dazu: die Verlustleistung bzw. die benötigte Leistung der Regelelektronik ist in allen Fahrzuständen (auch ohne Oberdeck :D) konstant. Wenn wir gar keine Verluste hätten, wäre P_pv + P_mot = P_bat. Es gibt aber eine Differenz zwischen P_pv+P_mot und P_bat und genau die sollte in der Annahme der Verlustleistung entsprechen.
Schauen wir uns also dazu mal die Dichteverteilung an. Die sagt recht klar aus, dass die Verlustleistung der Elektronik nicht konstant ist. Noch dazu sieht sie (aus meiner Perspektive) spannend aus — Hügel und Berge sind nicht nur in natura cool 🙂
Die zweite Annahme: die Verlustleistung ist abhängig davon, ob das Auto steht oder fährt. Okay, also teilen wir die Daten mal soweit auf und machen die Dichteverteilung nochmal:
Jedenfalls sollte ich mir das mal anders anschauen, und zwar in den Dimensionen (Motorleistung x PV-Leistung). Ich gehe davon aus, dass ich von allfälligen Regelverlusten der PV (wenn mehr Leistung über die Panels kommt, gibt’s eigentlich auch mehr Verluste) nichts bemerke, weil der Strom von den Panels erst nach den MPPTs gemessen wird und die Verluste vorher entstehen. Das sollte man dann in einer Dimension sehen (oder eben grad nicht). In der anderen Dimension Motorleistung würde ich aber schon davon ausgehen, dass bei höherer Leistung auch höhere Verluste anfallen.
Also los, 524’000 Datenpunkte mal schnell gruppieren, aggregieren und in eine Heatmap verklappen:
In beiden Heatmaps sieht man eigentlich dasselbe, es ist nur einmal der Mittelwert und dann der Medianwert. Links der roten Linie sind alle Fahrzustände, in denen der Motor rekuperiert hat (dementsprechend viele Lücken, in Australien kommt da fast nichts). Rechts der Linie sind die Zustände, in denen der Motor Energie verblasen hat. Pro Datenpunkt von den 524’000 hab ich die Differenz berechnet, die der Elektronik-Verlustleistung entsprechen sollte, negative Werte weggeworfen und den Rest entsprechend in einen Wert pro Kästchen zusammengefasst.
Man sollte mit steigender Motorleistung erkennen, dass sich die Farbe der Kästchen von dunkelgrün (Mitte) zu gelb/rot (rechts) verändert, und zwar ziemlich unabhängig von der PV-Leistung.
Grob in Zahlen (Motorleistung/Verlustleistung):
*
Das sind so als Anhaltspunkte ganz plausible Zahlen, wie ich finde. Auch hier: in Südafrika gab es wegen der massiven Steigungen ganz andere Daten als es in Australien geben dürfte. Wenn ich noch einen Neigungssensor hätte, könnte ich noch besser filtern. Meist fährt man auf flacher Strecke mit einer Leistung von 500-1000W, da sind es um die 3% Verluste. Und wie geschrieben: ich nehme an, dass die Verluste die Differenz zwischen gemessener Batterieleistung und der Summe aus P_mot und P_pv sind.
Was ich auch noch nebenbei festgestellt habe: die Spannungswerte vom BMS sind nur auf etwa 1V genau aufgelöst, die vom ZMC auf 0.01V. Die vom ZMC haben vielleicht auf der Strecke und im Display vom SER3 nicht gestimmt, aber in den Offline-Daten auf der SD-Karte sind sie vollständig, also nehm ich sie.
Dauer der Analyse: 2.5h und das war voll spannend 😀
* als Ergänzung eine Viertelstunde nach dem Posten: ja hallo, aus den Verbrauchswerten kann man ja sogar ganz schnell einen Grundstromverbrauch von 5W für die Elektronik und dann etwa 2% Verluste vom Motorcontroller ersehen, eine ganz normale lineare Interpolation. Jetzt kann mal bitte jemand messen gehn und mir das bestätigen.
Und für die Strategie bedeutet das: man sollte immer möglichst schnell fahren, damit die 5W Grundstromverbrauch prozentual nicht so ins Gewicht fallen und ausserdem ist man ja bei fixer Strecke auch schneller da und spart so auch wieder Energie! Wahnsinn, wir hatten Fahrer, die haben das intuitiv verstanden! 😛
Meine nachträglichen Auswertungen zu SER3 sind angelaufen. Nach etlichen Datenbereinigungen und dem millisekundengenauen Einlesen der Timestamps gibt’s schonmal eine annotierte Übersichtsgrafik zum Batteriestand über die acht Tage. Man könnte noch Wirkungsgrade beim Laden/Entladen berücksichtigen bzw. zwischendurch mal mit Spannung/Strömen neu kalibrieren. Witzig ist ja, dass ich jetzt beim Auswerten gemerkt habe, dass ich doch den echten Batteriestrom habe und den nicht als Resultierende aus PV und Motor berechnen muss — einfach den I-Wert vom BMS nehmen. Zum Glück sind die beiden I-Werte (Resultierende vom ZMC und der direkte Wert vom BMS) zu 0.98 korreliert, da könnte ich jetzt sogar die Verlustleistung der Steuerelektronik draus berechnen.
Die Geschwindigkeiten hab ich noch nicht ausgewertet, die strategischen Überlegungen sieht man aber ganz gut; und man sieht auch, wo externe Einflüsse die optimale Strategie beeinflusst haben.
Tag 1: erstmal die Batterie von voll in einen Zustand bringen, wo man laden und entladen kann. Hat funktioniert.
Tag 2: früh/vormittags immer noch entladen, drum den 30-min-Kontrollstop erst am Mittag, weil sonst gar kein Platz für die Energie ist — Problem: lange Loops, entweder schneller für zwei oder langsam für einen (bzw. schnell drei zu langsam zwei). Wenn man die Energie eh nicht rausbringt, spielt die Lage des Kontrollstops keine Rolle (hier vor/bis 12 Uhr). Idealerweise liegt der Stop zeitlich da, wo man gegenüber den Panels in Fahrlage den meisten Anstellwinkel zum Senkrechtstellen braucht.
Tag 3: endlich etwas weniger Sonne und kein Nachladestop am Tagesende
Tag 4: morgens entladen, über Mittag halten und dann von unter 50% auf über 85% aufladen am Nachmittag
Tag 5: war bis zum Abfliegen des Oberdecks gut, aber im Prinzip auch zu langsam gefahren mit zu wenig Energieverbrauch
Tag 6: quasi ideale Kurve bis auf die fehlende morning charging session, vormittags entladen, mittags halten, nachmittags stoppen zum Aufladen
Tag 7: Auto auf Trailer bis 09 Uhr, danach Sicherheitsgeschwindigkeit, keine Chance zum Leerfahren
Tag 8: früh entladen und dann mangels Tempo beim Fahren laden bis zum Ende
I was in charge of the battery. Mein Spruch 😀
Geschwindigkeiten/Standzeiten/Verbräuche etc. folgen noch. Mit R/ggplot kann man super annotieren und wenn man die ggplot-Grammatik verstanden hat, kann man wenige Zeilen eleganten Code schreiben und er läuft einfach auf Anhieb.
Es gibt Leute, die stehen auf Rankings. Nach unserem Abschneiden auf dem dritten Platz der SASOL2018 sind wir im Welt-Ranking auf den achten Platz vorgestossen. Keine Ahnung, wie das berechnet wird, aber wir sind weit vor Stanford und weit weg von Nuon.
Interessanter ist aber der Beitrag über die SASOL2018. Das folgende Bild stammt auch von dort:
Wenn man sich die Ergebnisse der World Solar Challenge in Australien vor einem Jahr anschaut, würden wir uns da etwa auf dem sechsten Platz einsortieren, wenn das Auto keine Probleme hat und wir einen Schnitt von mehr als >65km/h durchhalten. Nach meinen Verbrauchsschätzungen und den Erfahrungen hier in Südafrika ist das durchaus machbar und es sollte auch noch mehr Energie reinkommen. Kann ich ja bei Gelegenheit mal durchrechnen.
Noch eine Statistik: der Wasserhahn mit der Sprühdüse hier im Hotel macht 150ml pro Minute. Aber sinnvoller fände ich Thermostatarmaturen an der Dusche, wenn schon das Warmwasser so stark im Druck schwankt. Ich will schliesslich nicht das Mischungsverhältnis regeln, mich interessiert die Temperatur.
Mein Upgrade ist auch schon durchgelaufen. Bin zwar wieder in Eco eingecheckt, aber diesmal spiel ich nicht dran rum, sondern lass die mir am Flughafen gleich beim Einchecken die neue Bordkarte geben.
Von meinem Zelt gibt’s auch schon eine neuere Version, die noch ein paar nettere Merkmale hat, zum Beispiel kann man Kopf- oder Fussende oder beide bis hoch zum Gestänge aufrollen. Oder die Tür lässt sich anders öffnen, so dass man wirklich eine Apsis hat und nicht immer alles öffnen muss: Vela 1 Extreme (neu). Aber die Aufbauzeit von anderthalb Minuten stimmt recht gut, dann ist man schon ziemlich trocken und kann den Rest von innen weiter bauen.
Ansonsten überwiegt bereits zwei Tage nach dem Ende der Challenge nicht wie sonst das Nie-Wieder-Gefühl, sondern ich vermisse schon einige Leute, mit denen ich jetzt fast zwei Wochen gemeinsam unterwegs war. Das ist neu, das war sonst nicht so.
Edit am 04.02.2024: ich hab dazu ja mal eine Präsentation an einem meiner Mobiliar-Data-Science-Meetups gemacht, die gibt’s jetzt hier auch: https://dc.georgruss.ch/wp-content/uploads/2024/02/20181211-dsmeetup-sasol2018-datascience.pptx
Ich mag ja Grossstädte generell nicht gern (ausser Melbourne und Zürich), aber in Kapstadt fühle ich mich absolut unwohl und unsicher. Der Rest des Landes schien bis auf die vielen Zäune okay zu sein, aber Kapstadt nicht. Man soll immer in der Gruppe unterwegs sein, sehr aufpassen und ist eigentlich ständig in Gefahr, ausgeraubt zu werden, so wie einer aus unserem Team heute morgen.
Gestern waren wir noch afrikanisch essen. Strauss, Springbock, Kudu und Krokodil, alles sehr vorzüglich. Und die südafrikanische Variante von Lemon, Lime and Bitters ist Rock Shandy, auch wenn da noch der Zucker drin fehlt, ansonsten ist es sehr ähnlich.
Meine Knie sind komplett lädiert von den 100 Stunden Autofahrt. In so einem Fahrzeug tue ich mir das nicht nochmal an. Und als weitere Vorbedingung für irgendeine Solar Challenge muss ich persönlich spätestens vier Wochen vor Challenge-Start sehen, dass zuverlässige und verlässliche Live-Telemetrie-Daten vom Fahrzeug kommen — funktionierendes Odometer, keine Zeitverzögerung, alle Sensoren funktionieren, Geschwindigkeiten stimmen, keine Aussetzer, gute Reichweite, grösserer Datenpuffer und schnellere Nachlieferung bei Funkverlust. Und Begleitfahrzeuge, die den Namen verdienen — Toyota Hiace, VW-Bus o.ä. mit echten drei Sitzreihen; Gepäckhänger, die das Umladen ersparen, etc.
Heute kam noch die Awards-Zeremonie, wo sie quasi für jedes der neun Teams mindestens einen Preis vergeben haben, damit jeder mal auf die Bühne kann. Für uns gab es den Best Newcomer-Award und natürlich den hässlichsten Pokal, den man sich vorstellen kann, für den dritten Platz. Das Teil ist nochmal eine ganze Nummer billiger und schlechter sowie total lieblos gemacht, schon der Pokal der American Solar Challenge 2016 war nicht besonders toll.
Bei den Awards haben sie wieder versucht, das ganze Event in einen Kontext von irgendwas mit sustainability, also Nachhaltigkeit zu pressen. Von uns hat das niemand ernstgenommen. Sobald nur irgendein Team ein Flugzeug besteigt, ist es doch mit der Nachhaltigkeit sowieso vorbei. Bei sowas wirken nur tatsächliche Bedrohungen wie zum Beispiel die Wasserknappheit in Kapstadt. Die Wasserhähne wurden alle mit extremen Sparmassnahmen nachgerüstet, bei mir im Hotel kommt nur ein ganz dünnes Wasserspray aus dem Hahn. Aber sinnloserweise war die Zeremonie heute auch noch in einer riesigen Mall mit Casino, die mit natürlicher Umgebung und Nachhaltigkeit ebenfalls genau gar nichts zu tun hat.
Nach der Zeremonie sind wir noch Richtung Lion’s Head hinaufgefahren, aber meine Müdigkeit überwog meine Wandermotivation, so dass ich lieber nochmal 4h im Auto geschlafen habe, aber sogar relativ bequem diesmal.
Die Aussicht war okay. Morgen geht’s zurück, das Team hat sich schon aufgelöst.
Energie PV in [Wh]:
4630.246
Motorenergie out [Wh]:
5352.673
Motorenergie rekuperiert [Wh]:
-643.5655
Energie Batterie in [Wh]:
-78.86153
Gesamtstrecke [km]:
365
Gesamtverbrauch ohne Rekuperation [Wh/km]
14.66486
Gesamtverbrauch mit Rekuperation [Wh/km]
12.90166
Geht so 😀
Letzter Tag, dritter Platz, mehr war nicht drin, weniger aber auch nicht. Die Batterie ist am Rennende 80% voll, die bringt man bei dem niedrigen Tempo und voller Sonne wirklich nicht leer.
Aber zurück zum Camp: da ich Zweifel hatte, dass das Massenlager auf Steinboden und mit Blechdach wirklich angenehmer sein würde als zu zelten, hab ich mein Zelt allein draussen bei den anderen Teams aufgestellt und bin damit gut gefahren. Nachts kamen um 01:02 Rekruten im Gleichschritt und mit Militärgesängen vorbei. Einige Leute hatten mir auch gestern schon abend gesagt nicht nochmal — das Gefühl kenn ich.
Um 05:10 Uhr kam vom Team Nuon eine Mischung aus The Lion King und Schlagschraubern. Und wie ich später feststellte, waren die andern von der Nacht total durchfroren. Ich nicht und noch dazu hatte ich weichen Grasboden unter meiner Matte.
Der Plan für heute war bei Sicherheitsgeschwindigkeit ziemlich simpel. Unser Loop sollte bis zum Leuchtturm führen, dem südlichsten Punkt Afrikas (Festland-?). Ein langer Loop also und dann noch ein oder zwei weitere, danach die 162km bis Stellenbosch, um vor 16 Uhr dort anzukommen. Heute war also eine Stunde kürzer Fahrzeit.
Zum Start war es windstill, Remo fuhr, die Batterie war voll, das Wetter prima, wir hatten >200km Vorsprung auf das nächstplazierte Team und die Batterie hätte am Ende des Tages gern leer sein dürfen. Das sind aus strategischer Sicht alles Traktanden auf der Liste, die mit langweilig angeschrieben ist. 2016 auf der American Solar Challenge war das etwas anders, da mussten wir das Auto am Ende auf den Hänger laden, weil auf leicht hügeliger Strecke nichts mehr ging.
Also hab ich mir eine Challenge aus OREOs überlegt, d.h. dass die genau am Ende des Tages alle weg sind. Hat nicht geklappt, jänu.
Meine späteste berechnete Abfahrt am Loop Stop war 13 Uhr, so dass wir 3h für 162km gehabt hätten. Unser erster Loop begann um 09:20 Uhr und wir sind bis zum Leuchtturm gefahren. Wir haben uns sogar beeilt, dass wir vor Team TUT loskommen, damit wir sie nicht gleich wieder überholen müssen. Ein gutes Argument von Michi gegen einen zweiten/weiteren Loop fand ich auch, dass das Risiko, dass man im Loop abbrechen und das Auto auf den Hänger stellen muss, zwar nicht grösser ist als beim direkten Weiterfahren zum Ziel, aber dass man dann eben die Kilometer vom Loop verliert — der wird ja nur gewertet, wenn er vollständig gefahren wurde.
09:32 Uhr, erster Loop: es lockert sich der hintere linke Radkasten. Anhalten, aussteigen, Duct Tape drüber, hält, weiterfahren.
09:44 Uhr, erster Loop: das Funkgerät im Solarauto muss gewechselt werden.
10:30 Uhr waren wir am Leuchtturm, haben das Auto bis hoch gefahren und ein Teamfoto gemacht.
10:55 Uhr waren wir wieder am Kontrollstop. Ich hatte schon berechnet, keine zwei weiteren Loops zu machen. Also haben wir in Ruhe neben dem gestressten Team Nuon unser KFC-Zmittag gegessen und sind dann in Ruhe auf die zweite Runde gegangen.
Der Funkverkehr war auch entsprechend witzig. Die besten Sprüche kamen von Michi aus dem Lead Car: “S het no en ganze huufe herdöpfelstock do, wenn no öper wöt! und eine Weile später Achtung, s Schiff chunnt entgäge.
Nach dem zweiten Loop gefahren von Selina ist ab dem Kontrollstop wieder Tobi gefahren, später kam noch ein Wechsel auf Selina, die dann SER3 ins Ziel gefahren hat. Tobis Sicherheitsgeschwindigkeit lag bei 103km/h, weil ich währenddessen (unabsichtlich) mit Safety Officer Karlheinz über Liegevelo-, Elektrovelo- und Velomobildetails gefachsimpelt habe. Später hat er dann bei Selina (leider) wieder aufgepasst, obwohl sie auch gern wieder schneller gefahren wäre als 60km/h.
Eine der letzten Fragen an mich von Karlheinz: “Wieviel Kilometer noch zum Ziel?” Antwort: “42”…
Ich hatte noch eine halbe Stunde Puffer für den Stadtverkehr in Stellenbosch eingeplant, dass wir auch wirklich vor 16 Uhr ankommen würden. Der war auch nötig, denn es wurde 15:54 Uhr. Also gut gerechnet. Es folgten die üblichen Wartereien und das Schaumbad im Ziel.
Vorher noch ein kurzer Burnout 🙂
Wie immer: mir reicht’s jetzt, ich will heim. Ich hab meinen Job erledigt, wie es alle erwartet haben und seh da keinen Grund zum Feiern. Das stand so in meiner Tätigkeitsbeschreibung.
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Wegen des morgendlichen Regens gab es heute weniger Kilometer.
Energie PV in [Wh]:
4035.634
Motorenergie out [Wh]:
4421.191
Motorenergie rekuperiert [Wh]:
-485.0891
Energie Batterie in [Wh]:
99.53265
Gesamtstrecke [km]:
291
Gesamtverbrauch ohne Rekuperation [Wh/km]
15.1931
Gesamtverbrauch mit Rekuperation [Wh/km]
13.52612
Batterie quasi +/- Null, mehr rauszufahren war bei dem Tempo nicht drin. Dazu müsste man mehr Kilometer fahren, was wegen der Zeitbegrenzung nicht geht oder man müsste schneller fahren, was wegen der Sicherheit nicht geht. Luxusprobleme.
