N. D.

Baterije su ključne komponente električnih vozila – ne samo zato što značajno utiču na preostalu vrijednost. Proizvođači originalne opreme i dobavljači stoga žele razumjeti detalje o starenju ćelija baterija i sistema i utjecaju ponašanja/upravljanja u vožnji na njihov vijek trajanja. U tu svrhu Porsche Engineering razvija digitalnog blizanca visokonaponske baterije.

Kako će se u budućnosti ponašati sistem za koji ne postoji dugoročna evidencija? Svemirska agencija NASA se decenijama bori sa ovim pitanjem. Njihove sonde, na kraju krajeva, često kreću u nepoznata okruženja opremljena najnovijom tehnologijom. Kako bi bolje procijenili životni ciklus svemirskih letjelica, NASA-ini istraživači su ranih 2000-ih razvili koncept “digitalnog blizanca” – prava letjelica je replicirana do najsitnijih detalja kao model u kompjuteru, a zatim je korištena za igranje nepoznati scenariji – decenijama putovanja, na primjer.

Porsche Engineering koristi isti pristup optimizaciji visokonaponske baterije električnih vozila.

– Moramo razumjeti kako će se ćelije ponašati na terenu na dugi rok – bez mogućnosti da se oslanjamo na dugogodišnje iskustvo, kao što je slučaj sa motorom sa unutrašnjim sagorijevanjem, objašnjava Joachim Schaper, viši menadžer AI i velikih podataka u Porsche Engineering.

Battery Digital Twin ima za cilj da pruži uvid u budućnost – digitalni prikaz baterije radi tačno kao original i pruža informacije o očekivanom procesu starenja. Također se može koristiti za poboljšanje vijeka trajanja i performansi baterije. Stručnjaci za umjetnu inteligenciju iz Porsche Engineeringa u Njemačkoj i Češkoj Republici stoga u potpunosti rade na Battery Digital Twinu. Sa sve većim zahtjevima za izdržljivošću baterija, ne samo u pravnoj sferi, ova tema je vrlo važna. Od avgusta ove godine, svako ko pusti baterije u promet u Evropskoj uniji morao je da pruži informacije o performansama i trajnosti u skladu sa novom Uredbom o baterijama EU (BATT2). Američka država Kalifornija već je postavila minimalne standarde – od 2030. godine, električna vozila moraju i dalje postići najmanje 80 posto svog prvobitnog dometa nakon deset godina ili 150.000 milja (241.000 kilometara) pređenih kilometara. Ovo je propisano od strane Kalifornijskog odbora za vazdušne resurse u svojoj uredbi „Advanced Clean Cars II“ iz novembra 2022. Slična uredba bi se mogla primijeniti u EU u budućnosti. Stoga je od suštinskog značaja da proizvođači originalne opreme mogu pružiti precizne informacije o trajnosti akumulatora vozila.

Otkrivanje obrazaca ponašanja

Da bi stvorili digitalni blizanac baterije, inženjeri obezbjeđuju modularni, skalabilni okvir za integraciju postojećih i budućih komponenti modela. Osnova za ovo je modul performansi koji opisuje električnu sposobnost baterije na pojednostavljen način i može se graditi na utvrđenim pristupima kao što je model otporničkog kondenzatora. Osim toga, postoji složeniji elektrohemijski model koji simulira procese u baterijskoj ćeliji na nivou pojedinačnih čestica – interakciju između anode, katode i elektrolita. Drugi aspekt je termalni model, koji se može koristiti za predviđanje kako će baterija reagirati na hladnoću ili toplinu. Modeli su uglavnom zasnovani na laboratorijskim testovima sa pojedinačnim ćelijama ili ćelijskim modulima i njihova sposobnost predviđanja kako će se baterija ponašati u vozilu je ograničena. Stručnjaci u Porsche Engineeringu stoga koriste stvarne terenske podatke preuzete sa testnih vozila ili ispitnih stolova na kojima se testiraju ćelije. Oni se dopunjuju podacima iz flote, pod uslovom da korisnici učestvuju u programu razmjene podataka.

Uz pomoć terenskih podataka, AI algoritmi su obučeni da prepoznaju obrasce ponašanja korisnika u vožnji. Odstupanja temperature ili napona u pojedinačnim ćelijama, na primjer, mogu ukazivati ​​na prijevremeno trošenje i abnormalnosti. Međutim, AI može prepoznati samo aspekte za koje postoji postojeća baza podataka na terenu. Ne može predviti dugoročne efekte starenja, jer jedva da postoji e-vozilo na putu koje je starije od četiri godine. To je razlog zašto inženjeri u Porsche Engineeringu spajaju dva svijeta.

– Uspjeh leži u kombinovanju postojećih komponenti zasnovanih na modelu sa metodama umjetne inteligencije, objašnjava Adrian Eisenmann, razvojni inženjer u Porsche Engineeringu.

Neki startupi već usmjeravaju svoj isključivi fokus na analizu podataka o baterijama. Međutim, samo gledanje ćelija i modula nije dovoljno, naglašava Schaper.

Potrebno vam je i sveobuhvatno poznavanje procesa u vozilu. Porsche Engineering je kod kuće u oba svijeta: na primjer, inženjeri su razvili velike dijelove sistema upravljanja baterijom za Porsche električna vozila, kao i impulsne pretvarače za pogonski sklop. Istovremeno, Porsche Engineering takođe zapošljava visoko specijalizovane naučnike za podatke o baterijama. Inicijalna funkcija u Porsche Engineeringu Kina pod nazivom “Predviđanje popravka” već je proizašla iz rada na digitalnom blizancu baterija. Zasnovan je na algoritmu mašinskog učenja koji prati podatke o bateriji i upozorava na znakove habanja ili abnormalnosti.

– Ovo omogućava da se kupac proaktivno obavještava, kaže Lars Marstaller, vlasnik proizvoda za analizu baterija u Porsche Engineeringu.

Funkcija predviđanja također skraćuje posjete radionici, jer se potrebni rezervni dijelovi mogu naručiti u ranoj fazi.

Individual Battery Twin Rad na Battery Digital Twinu započeo je prošle godine i dobro napreduje. Porsche Engineering je već napravio prototipove elektrohemijskih i termičkih modela, koji su sada kombinovani sa AI analizama. Ali posao je izazovan – podaci iz vozila sa različitim termalnim sistemima i sistemima za punjenje moraju se spojiti, a laboratorijski modeli su često složeni i zahtevaju mnogo računarske snage. Simulacijski modeli se postupno parametrizuju s terenskim podacima kako bi bili još realističniji. Prijave prototipa se očekuju ove godine.

Dugoročni cilj nije samo stvaranje opšteg digitalnog blizanaca baterije, već i digitalni prikaz pojedinačnih akumulatora vozila. Mogao bi raditi u oblaku i, po želji, kupcu dati upute kako produžiti vijek trajanja baterije bez ugrožavanja performansi pogona.

Poznati su neki faktori koji pozitivno utiču na trajnost: Stanje napunjenosti (SoC) treba održavati konstantnim između 30 i 70 procenata i treba izbjegavati ekstremne spoljašnje temperature. Ovo su, međutim, samo neki od mnogih faktora.

– Starenje baterije je složena interakcija mnogih faktora koje je teško razdvojiti, posebno na terenu, kaže Eisenmann.

Na kraju, možda će čak biti moguće prilagoditi vozilo uz pomoć digitalnog dvojnika.

– U budućnosti možete analizirati stil vožnje kupca na zahtjev i promijeniti parametre u sistemu upravljanja baterijom na način koji minimizira habanje, može zamisliti stručnjak Marsteller.

Osim toga, digitalni blizanci bi mogli pružiti važne uvide u razvoj novih baterija – potencijalno čak i izvan automobilske industrije.

– Znanje o ćelijama moglo bi se primijeniti i na kamione, e-bicikle i čamce, nudi Schaper kao primjer.