Real-time data collection for the analysis of driving dynamics and energy efficiency of an urban electric bus

In the modern era we are living in, there is a growing environmental awareness and a shift towards sustainable energy sources. Electric vehicles represent a key solution for reducing greenhouse gas emissions and decreasing dependence on fossil fuels. However, lithium batteries, widely used in electric vehicles, present significant challenges related to range, lifespan, and costs, making advanced management strategies essential to optimize performance and safety. This study offers an analysis of the main factors influencing battery performance and lifespan in vehicles, with particular attention to thermal behavior arising from different driving styles. The research uses data collected directly from an electric vehicle through the CAN (Controller Area Network) system. An electrical model was used in this study to analyze power flows as a function of driver demands. The results of this thesis provide a theoretical insight into improving the efficiency and sustainability of electric vehicles. Although technical limitations prevented immediate practical outcomes, the analysis successfully identified behaviors that negatively impact both energy consumption and battery temperature, offering valuable directions for future applied research.

Nell'era moderna in cui viviamo, c'è una crescente consapevolezza ambientale e un passaggio verso fonti di energia sostenibili. I veicoli elettrici rappresentano una soluzione chiave per ridurre le emissioni di gas serra e diminuire la dipendenza dai combustibili fossili. Tuttavia, le batterie al litio, ampiamente utilizzate nei veicoli elettrici, pongono sfide significative legate all'autonomia, alla durata e ai costi, rendendo necessarie strategie di gestione avanzate per ottimizzare prestazioni e sicurezza. Questo studio offre un’analisi dei principali fattori che influenzano le prestazioni e la durata delle batterie nei veicoli, con particolare attenzione al comportamento termico derivante dai diversi stili di guida. La ricerca utilizza dati raccolti direttamente da un veicolo elettrico tramite il sistema CAN (Controller Area Network). In questo studio è stato utilizzato un modello elettrico per analizzare i flussi di potenza in funzione delle richieste del conducente. I risultati di questa tesi forniscono una visione teorica per migliorare l'efficienza e la sostenibilità dei veicoli elettrici. Sebbene le limitazioni tecniche abbiano impedito risultati pratici immediati, l'analisi è riuscita a identificare comportamenti che influiscono negativamente sia sul consumo di energia che sulla temperatura della batteria, offrendo indicazioni preziose per la ricerca applicata futura.