Porsche Engineering perfecciona el sistema gemelo de batería digital

El año pasado, Porsche Engineering comenzó a desarrollar gemelos digitales para baterías de alto voltaje. La filial de ingeniería del fabricante alemán de automóviles de lujo informa ahora de rápidos progresos, incluida una primera función llamada "Predicción de reparación".

Porsche Engineering es una filial de propiedad absoluta de Porsche AG con sede en Weissach, Alemania y, al igual que Porsche Consulting, ofrece servicios para terceros. Al igual que su hermana consultora, Porsche Engineering tiene sus raíces dentro de la empresa, pero desde hace muchos años se especializa en servicios de desarrollo técnico para una amplia gama de clientes.

De cara a la emergente era eléctrica, Porsche Engineering describe las baterías como el componente decisivo de los vehículos eléctricos, entre otras cosas porque tienen una influencia significativa en el valor residual. Para comprender en detalle cómo envejecen las células y los sistemas de las baterías y cómo influye el comportamiento de uso en su vida útil, la empresa desarrolla desde 2023 el llamado gemelo digital y ahora anuncia los primeros resultados provisionales.

"Necesitamos comprender cómo se comportarán las células en el campo a largo plazo, sin poder aprovechar muchos años de experiencia, como es el caso del motor de combustión", explica Joachim Schaper, director de IA y Big Data de Ingeniería Porsche. Por lo tanto, el gemelo pretende ofrecer una visión del futuro: la representación digital de la batería se comporta exactamente como la original y, por lo tanto, proporciona información sobre el proceso de envejecimiento esperado. La filial de ingeniería afirma que el gemelo digital también se puede utilizar para mejorar la vida útil y el rendimiento de la batería.

Los expertos en IA de Porsche Engineering en Alemania y la República Checa informan que ya han creado prototipos de modelos electroquímicos y térmicos que ahora se combinan con análisis de IA. Los trabajos en el Digital Battery Twin ya han dado lugar a una primera función con predicción de reparaciones, basada en un algoritmo de aprendizaje automático que monitoriza los datos de la batería y advierte de signos de desgaste o anomalías.

Para crear un gemelo digital de la batería, se requieren varias fuentes de datos. El llamado módulo de rendimiento sirve como base para describir el comportamiento eléctrico de la batería de forma simplificada y puede basarse en enfoques establecidos (como el modelo de resistencia-condensador). Además, existe un modelo electroquímico más complejo que simula los procesos en la celda de la batería. Otro pilar es el modelo térmico, que permite predecir cómo reacciona la batería al frío o al calor.

En el caso de Porsche Engineering, estos modelos se basan principalmente en pruebas de laboratorio con celdas individuales o módulos de celdas y solo pueden predecir de manera limitada cómo se comportará la batería en el vehículo. Por este motivo se utilizan datos de campo reales procedentes de vehículos de prueba o de bancos de pruebas en los que se miden las células. Esto se complementa con datos de la flota si los clientes participan en un programa de intercambio de datos. Los datos de campo se utilizan para entrenar algoritmos de inteligencia artificial para reconocer patrones en el comportamiento de uso de los clientes. Las desviaciones de temperatura o tensión en celdas individuales, por ejemplo, pueden indicar desgaste prematuro y anomalías.

Sin embargo, Porsche Engineering afirma que una IA sólo puede reconocer aquellos aspectos para los que existe una base de datos sobre el terreno. No puede hacer declaraciones sobre los efectos del envejecimiento a largo plazo, ya que casi ningún vehículo eléctrico en circulación tiene más de cuatro años. Por eso los ingenieros de Porsche Engineering unen ambos mundos: "El éxito reside en combinar componentes existentes basados ​​en modelos con métodos de IA", explica Adrian Eisenmann, ingeniero de desarrollo de Porsche Engineering.

Algunas empresas emergentes ya se centran exclusivamente en el análisis de datos de la batería. Pero, desde el punto de vista de Porsche Engineering, no basta con mirar las células y los módulos: "También es necesario un conocimiento exhaustivo de los procesos del vehículo", subraya el director Joachim Schaper, que considera que su empresa se siente cómoda en ambos mundos: "Por ejemplo, Los ingenieros desarrollaron gran parte del sistema de gestión de baterías para vehículos eléctricos Porsche, así como inversores de impulsos para el accionamiento. Al mismo tiempo, Porsche Engineering emplea científicos de datos de baterías altamente especializados”.

El objetivo a largo plazo de la empresa no es sólo crear un Digital Battery Twin general, sino también una representación digital de baterías de vehículos individuales en el futuro. "Podría funcionar en la nube y, previa solicitud, proporcionar a los clientes información sobre cómo su comportamiento puede prolongar la vida útil de la batería sin comprometer el rendimiento de conducción", afirma Porsche Engineering. Algunos factores que influyen positivamente en la durabilidad son ampliamente conocidos: el estado de carga (SoC) debe mantenerse constante entre el 30 y el 70 por ciento y deben evitarse temperaturas exteriores extremas. Pero estos son sólo algunos de muchos factores: Porsche Engineering señala que el envejecimiento de la batería es una interacción compleja de muchos factores que son difíciles de separar, especialmente en el campo.

Desde el punto de vista de los ingenieros de Porsche, incluso es posible que en el futuro se pueda utilizar el doble digital para personalizar el vehículo. "Podríamos analizar el estilo de conducción del cliente a petición y cambiar los parámetros en el sistema de gestión de la batería para minimizar el desgaste", informan. Los gemelos digitales también podrían proporcionar información importante para el desarrollo de nuevas baterías en el futuro, posiblemente incluso fuera de la industria automovilística. La recopilación exhaustiva de datos sobre el desgaste de las baterías también permite un mejor uso en aplicaciones de segunda vida, como el almacenamiento estacionario, como las realizadas por la empresa Voltfang o The Mobility House. Scharper también señala: "El conocimiento sobre las células también podría transferirse a camiones, bicicletas eléctricas y barcos".