포르쉐 엔지니어링, 디지털 배터리 트윈 미세 조정

작년에 포르쉐 엔지니어링은 고전압 배터리용 디지털 트윈 개발을 시작했습니다. 독일 럭셔리 자동차 제조업체의 엔지니어링 자회사는 이제 "수리 예측"이라는 초기 기능을 포함하여 빠른 진전을 보고하고 있습니다.

포르쉐 엔지니어링(Porsche Engineering)은 독일 바이작(Weissach)에 본사를 두고 있는 포르쉐 AG(Porsche AG)가 전액 출자한 자회사로, 포르쉐 컨설팅(Porsche Consulting)과 마찬가지로 제3자에게 서비스를 제공합니다. 컨설팅 자매와 마찬가지로 Porsche Engineering은 회사 내에 뿌리를 두고 있지만 수년 동안 다양한 고객을 위한 기술 개발 서비스를 전문적으로 제공해 왔습니다.

새로운 전기 시대를 염두에 두고 포르쉐 엔지니어링은 배터리를 전기 자동차의 결정적인 구성 요소로 설명합니다. 무엇보다도 배터리는 잔존 가치에 큰 영향을 미치기 때문입니다. 배터리 셀과 시스템이 어떻게 노후화되고 사용 행위가 서비스 수명에 어떤 영향을 미치는지 자세히 이해하기 위해 회사는 2023년부터 소위 디지털 트윈을 개발해 왔으며 이제 첫 번째 중간 결과를 발표합니다.

"우리는 연소 엔진의 경우처럼 수년간의 경험을 활용하지 않고도 셀이 현장에서 장기적으로 어떻게 작동하는지 이해해야 합니다."라고 AI 및 빅 데이터 책임자인 Joachim Schaper는 설명합니다. 포르쉐 엔지니어링. 따라서 트윈은 배터리가 원본과 똑같이 작동하고 예상되는 노화 과정에 대한 정보를 제공하는 디지털 표현을 통해 미래를 엿볼 수 있도록 고안되었습니다. 엔지니어링 자회사는 디지털 트윈을 사용하여 배터리의 수명과 성능을 향상시킬 수도 있다고 말합니다.

독일과 체코 공화국의 포르쉐 엔지니어링(Porsche Engineering) AI 전문가들은 현재 AI 분석과 결합되는 전기화학 및 열 모델의 프로토타입을 제작했다고 보고합니다. Digital Battery Twin에 대한 작업을 통해 배터리 데이터를 모니터링하고 마모 또는 이상 징후를 경고하는 기계 학습 알고리즘을 기반으로 수리 예측 기능을 갖춘 초기 기능이 이미 구현되었습니다.

배터리의 디지털 트윈을 생성하려면 여러 데이터 소스가 필요합니다. 소위 성능 모듈은 배터리의 전기적 동작을 단순화된 방식으로 설명하는 기초 역할을 하며 확립된 접근 방식(예: 저항기-커패시터 모델)을 기반으로 구축할 수 있습니다. 또한 배터리 셀의 프로세스를 시뮬레이션하는 보다 복잡한 전기화학 모델이 ​​있습니다. 또 다른 핵심은 배터리가 추위나 열에 어떻게 반응하는지 예측하는 데 사용할 수 있는 열 모델입니다.

Porsche Engineering의 경우 이러한 모델은 주로 개별 셀 또는 셀 모듈을 사용한 실험실 테스트를 기반으로 하며 차량에서 배터리가 어떻게 작동할지 제한된 범위에서만 예측할 수 있습니다. 이것이 바로 테스트 차량이나 셀이 측정되는 테스트 벤치의 실제 현장 데이터가 사용되는 이유입니다. 고객이 데이터 교환 프로그램에 참여하는 경우 이는 차량의 데이터로 보완됩니다. 현장 데이터는 AI 알고리즘을 훈련하여 고객 사용 행동 패턴을 인식하는 데 사용됩니다. 예를 들어, 개별 셀의 온도 또는 전압 편차는 조기 마모 및 이상을 나타낼 수 있습니다.

그러나 포르쉐 엔지니어링은 AI가 현장에 데이터베이스가 있는 측면만 인식할 수 있다고 말합니다. 도로를 운행하는 전기 자동차는 4년 이상 된 차량이 거의 없기 때문에 장기적인 노후화 영향에 대해 언급할 수 없습니다. 이것이 바로 Porsche Engineering의 엔지니어들이 두 세계를 하나로 모으는 이유입니다. Porsche Engineering의 개발 엔지니어인 Adrian Eisenmann은 "기존 모델 기반 구성 요소와 AI 방법을 결합하는 데 성공이 있습니다."라고 설명합니다.

일부 스타트업은 이미 배터리 데이터 분석에만 집중하고 있다. 그러나 포르쉐 엔지니어링의 관점에서는 셀과 모듈만 보는 것만으로는 충분하지 않습니다. "자동차의 프로세스에 대한 포괄적인 지식도 필요합니다."라고 Joachim Schaper 대표는 강조합니다. 그는 자신의 회사가 두 세계 모두에서 본거지라고 생각합니다. , 엔지니어들은 포르쉐 전기 자동차용 배터리 관리 시스템과 구동용 펄스 인버터의 상당 부분을 개발했습니다. 동시에 포르쉐 엔지니어링은 고도로 전문화된 배터리 데이터 과학자를 채용하고 있습니다.”

회사의 장기 목표는 일반적인 디지털 배터리 트윈(Digital Battery Twin)을 만드는 것뿐만 아니라 향후 개별 차량 배터리의 디지털 표현도 만드는 것입니다. 포르쉐 엔지니어링은 "클라우드에서 실행될 수 있으며, 요청 시 고객의 행동이 어떻게 주행 성능을 저하시키지 않고 배터리 서비스 수명을 연장할 수 있는지에 대한 정보를 제공할 수 있습니다."라고 말합니다. 내구성에 긍정적인 영향을 미치는 몇 가지 요소는 널리 알려져 있습니다. 충전 상태(SoC)는 30~70% 사이로 일정하게 유지되어야 하며 극단적인 외부 온도는 피해야 합니다. 그러나 이는 많은 요인 중 일부일 뿐이라고 포르쉐 엔지니어링은 배터리 노후화가 특히 현장에서 분리하기 어려운 여러 요인의 복잡한 상호작용이라고 지적합니다.

포르쉐 엔지니어의 관점에서 볼 때, 디지털 도플갱어가 미래에 차량을 개인화하는 데 사용될 수 있다는 가능성도 있습니다. “요청 시 고객의 운전 스타일을 분석하고 배터리 관리 시스템의 매개변수를 변경하여 마모를 최소화할 수 있었습니다.”라고 그들은 보고합니다. 디지털 트윈은 미래의 새로운 배터리 개발에 대한 중요한 통찰력을 제공할 수도 있습니다. 심지어 자동차 산업 외부에서도 가능합니다. 배터리 마모에 대한 포괄적인 데이터 수집을 통해 Voltfang 또는 The Mobility House 회사에서 수행하는 고정식 보관과 같은 2차 수명 애플리케이션에서 더 나은 사용이 가능해졌습니다. Scharper는 또한 "세포에 대한 지식은 트럭, 전기자전거 및 보트로 이전될 수도 있습니다"라고 말합니다.