Porsche Engineering mette a punto il gemello della batteria digitale
L’anno scorso, Porsche Engineering ha iniziato a sviluppare gemelli digitali per batterie ad alta tensione. La filiale di ingegneria della casa automobilistica tedesca di lusso sta ora registrando rapidi progressi, inclusa una funzione iniziale chiamata "Repair Prediction".
Porsche Engineering è una società affiliata al 100% di Porsche AG con sede a Weissach in Germania e, come Porsche Consulting, offre servizi per conto terzi. Come la sua sorella di consulenza, Porsche Engineering ha le sue radici all'interno dell'azienda, ma è specializzata da molti anni in servizi di sviluppo tecnico per un'ampia gamma di clienti.
In vista dell’avvento dell’era elettrica, Porsche Engineering descrive le batterie come il componente decisivo dei veicoli elettrici, tra l’altro perché hanno un’influenza significativa sul valore residuo. Per comprendere in dettaglio come invecchiano le celle e i sistemi della batteria e quale influenza ha il comportamento di utilizzo sulla loro durata, l’azienda sviluppa dal 2023 un cosiddetto gemello digitale – e ora annuncia i primi risultati provvisori.
"Dobbiamo capire come si comporteranno le celle sul campo a lungo termine, senza poter attingere a molti anni di esperienza, come nel caso del motore a combustione", spiega Joachim Schaper, responsabile AI e Big Data presso Ingegneria Porsche. Il gemello vuole quindi offrire uno sguardo al futuro, con la rappresentazione digitale della batteria che si comporta esattamente come l'originale e fornisce quindi informazioni sul processo di invecchiamento previsto. La filiale di ingegneria afferma che il gemello digitale può essere utilizzato anche per migliorare la durata e le prestazioni della batteria.
Gli esperti di intelligenza artificiale di Porsche Engineering in Germania e nella Repubblica Ceca riferiscono di aver ora creato prototipi di modelli elettrochimici e termici che ora vengono combinati con le analisi di intelligenza artificiale. Il lavoro sul Digital Battery Twin ha già portato a una prima funzione con previsione della riparazione, basata su un algoritmo di apprendimento automatico che monitora i dati della batteria e avvisa in caso di segni di usura o anomalie.
Per creare un gemello digitale della batteria, sono necessarie diverse fonti di dati. Un cosiddetto modulo di prestazione serve come base per descrivere il comportamento elettrico della batteria in modo semplificato e può basarsi su approcci consolidati (come il modello resistore-condensatore). Inoltre, esiste un modello elettrochimico più complesso che simula i processi nella cella della batteria. Un altro pilastro è il modello termico, che può essere utilizzato per prevedere come la batteria reagisce al freddo o al caldo.
Nel caso di Porsche Engineering questi modelli si basano principalmente su test di laboratorio con singole celle o moduli di celle e possono prevedere solo in misura limitata come si comporterà la batteria nel veicolo. Questo è il motivo per cui vengono utilizzati dati reali sul campo provenienti da veicoli di prova o da banchi di prova su cui vengono misurate le celle. Se i clienti partecipano a un programma di scambio dati, questi vengono integrati con i dati della flotta. I dati sul campo vengono utilizzati per addestrare gli algoritmi di intelligenza artificiale a riconoscere modelli nel comportamento di utilizzo dei clienti. Le deviazioni di temperatura o tensione nelle singole celle, ad esempio, possono indicare usura prematura e anomalie.
Tuttavia, Porsche Engineering afferma che un’intelligenza artificiale può riconoscere solo aspetti per i quali esiste un database sul campo. Non può fare dichiarazioni sugli effetti dell’invecchiamento a lungo termine, poiché quasi nessun veicolo elettrico in circolazione ha più di quattro anni. Ecco perché gli ingegneri di Porsche Engineering uniscono entrambi i mondi: “Il successo sta nel combinare componenti esistenti basati su modelli con metodi di intelligenza artificiale”, spiega Adrian Eisenmann, ingegnere di sviluppo presso Porsche Engineering.
Alcune start-up si stanno già concentrando esclusivamente sull’analisi dei dati della batteria. Ma dal punto di vista di Porsche Engineering non basta guardare solo celle e moduli: “Occorre anche una conoscenza approfondita dei processi del veicolo”, sottolinea il direttore Joachim Schaper, che vede la sua azienda a suo agio in entrambi i mondi: “Ad esempio , gli ingegneri hanno sviluppato gran parte del sistema di gestione della batteria per i veicoli elettrici Porsche e invertitori di impulsi per la trazione. Allo stesso tempo, Porsche Engineering impiega scienziati dei dati sulle batterie altamente specializzati”.
L’obiettivo a lungo termine dell’azienda non è solo quello di creare un Digital Battery Twin generale, ma anche una rappresentazione digitale delle batterie dei singoli veicoli del futuro. "Potrebbe funzionare nel cloud e, su richiesta, fornire ai clienti informazioni su come il loro comportamento può prolungare la durata della batteria senza compromettere le prestazioni di guida", afferma Porsche Engineering. Alcuni fattori che hanno un effetto positivo sulla durata sono ampiamente noti: lo stato di carica (SoC) dovrebbe essere mantenuto costante tra il 30 e il 70% e le temperature esterne estreme dovrebbero essere evitate. Ma questi sono solo alcuni dei tanti fattori, Porsche Engineering sottolinea che l’invecchiamento della batteria è una complessa interazione di molti fattori difficili da separare, soprattutto sul campo.
Dal punto di vista degli ingegneri Porsche è addirittura ipotizzabile che in futuro il doppelganger digitale possa essere utilizzato per personalizzare la vettura. "Su richiesta potremmo analizzare lo stile di guida del cliente e modificare i parametri nel sistema di gestione della batteria per ridurre al minimo l'usura", riferiscono. I gemelli digitali potrebbero anche fornire importanti spunti per lo sviluppo di nuove batterie in futuro, forse anche al di fuori del settore automobilistico. La raccolta completa di dati sull'usura delle batterie consente anche un migliore utilizzo in applicazioni di seconda vita come lo stoccaggio stazionario, come intrapreso dalla società Voltfang o The Mobility House. Scharper osserva inoltre: “La conoscenza delle celle potrebbe essere trasferita anche a camion, biciclette elettriche e barche”.
