|
Батареи являются важнейшими компонентами электромобилей – не в последнюю очередь потому, что они оказывают значительное влияние на остаточную стоимость. Именно поэтому производители и поставщики хотят детально понять, как стареют элементы и системы батарей и какое влияние на срок службы оказывают условия эксплуатации. С этой целью компания Porsche Engineering разрабатывает цифрового двойника высоковольтной батареи.
Как поведет себя в будущем система, по которой еще не накоплен достаточный опыт? Этот вопрос уже много десятилетий волнует космическое агентство NASA. Ведь его зонды с новейшими технологиями часто оказываются в неизведанных условиях. Чтобы лучше оценить работоспособность космических аппаратов, в начале 2000-х годов исследователи NASA разработали концепцию «цифрового двойника»: они до мельчайших деталей воссоздали реальный летательный аппарат в виде компьютерной модели и использовали ее в различных неизвестных условиях – например, десятилетних путешествиях.
Компания Porsche Engineering использует тот же подход для оптимизации высоковольтных батарей электромобилей. «Нам необходимо понять, как элементы батарей будут вести себя в реальных условиях в долгосрочной перспективе. При этом мы не можем опираться на многолетний опыт, как в случае с двигателями внутреннего сгорания», – объясняет доктор Йоахим Шапер, руководитель отдела искусственного интеллекта и больших данных в Porsche Engineering. Цифровой двойник батареи позволяет заглянуть в будущее: он ведет себя точно так же, как оригинал, и предоставляет информацию о предполагаемом процессе старения. Кроме того, этот метод можно использовать при работе над увеличением срока службы и эффективности батареи. Поэтому специалисты по искусственному интеллекту из компании Porsche Engineering в Германии и Чехии напряженно работают над созданием цифрового двойника батареи.
Тема очень актуальна, поскольку требования к долговечности батарей постоянно растут – в том числе и со стороны законодателей. Согласно постановлению ЕС о батареях, с августа этого года все, кто предлагает на рынке Европейского союза аккумуляторные батареи, должны предоставлять информацию об их характеристиках и сроках службы. Американский штат Калифорния уже установил свои минимальные требования: с 2030 модельного года электромобили должны сохранять не менее 80 процентов первоначального запаса хода через десять лет или 150 000 миль (241 000 км) пробега. Это предусмотрено Калифорнийским советом по воздушным ресурсам в его правилах «Advanced Clean Cars II» от ноября 2022 года. Аналогичные правила могут быть приняты в будущем и в ЕС. Поэтому производителям будет необходимо предоставлять точную информацию о сроках службы автомобильных батарей.
Распознавание закономерностей
Для создания цифрового двойника батареи, инженеры хотят использовать модульную масштабируемую структуру для интеграции существующих и будущих компонентов модели. Основой является модуль Performance, который упрощенно описывает электрическое поведение батареи и может опираться на такие известные решения, как RC-цепь, которая состоит из резистора и конденсатора. Кроме того, существует более сложная электрохимическая модель, которая моделирует процессы в элементах батареи на уровне отдельных частиц – описывая взаимодействие между анодом, катодом и электролитом. Еще одна составляющая – термическая модель, с помощью которой можно предсказать, как батарея отреагирует на холод или тепло.
Эти модели основаны преимущественно на лабораторных испытаниях отдельных элементов или модулей элементов и могут лишь в ограниченной степени предсказать, как батарея поведет себя в автомобиле. Поэтому эксперты Porsche Engineering используют также данные реальной эксплуатации. Они поступают от тестовых автомобилей или со стендов, на которых измеряются параметры элементов. Они дополняются данными из автопарков, если клиенты участвуют в программе обмена данными.
Реальные данные используются для обучения алгоритмов искусственного интеллекта, позволяющих распознавать определенные закономерности. Например, отклонения температуры или напряжения в отдельных элементах могут указывать на преждевременный износ и аномалии. Однако ИИ может распознать только то, что имеется в базе данных. Он не может делать выводы о долгосрочных последствиях старения, поскольку почти ни один электромобиль на дорогах не старше четырех лет. Поэтому инженеры Porsche Engineering объединяют оба мира. «Успех заключается в сочетании существующих компонентов, основанных на моделях, с методами искусственного интеллекта», – объясняет Адриан Айзенманн, инженер-разработчик в Porsche Engineering.
Некоторые стартапы уже сосредоточились исключительно на анализе данных батарей. Но простого изучения элементов и модулей недостаточно, подчеркивает Шапер: «Вам также необходимо всестороннее знание процессов, происходящих в автомобиле». Porsche Engineering уверенно чувствует себя в обеих областях. Например, инженеры разработали значительную часть системы управления батареями электромобилей Porsche, а также импульсные преобразователи для системы привода. В то же время в Porsche Engineering работают высококвалифицированные специалисты по обработке данных батарей.
Работа над цифровым двойником батареи уже привела к появлению первой функции «Прогнозирование ремонта». Она основана на алгоритме машинного обучения, который отслеживает данные батареи и предупреждает о признаках износа или аномалиях. «Это позволяет заранее обратится к клиенту, – говорит доктор Ларс Маршталлер, сотрудник отдела анализа данных батарей клиентов в Porsche Engineering. – В то же время функция прогнозирования сокращает длительность возможного визита на сервисную станцию, поскольку необходимые запасные части могут быть заказаны заблаговременно».
Индивидуальный двойник батареи
Работа над цифровым двойником батареи началась в прошлом году и успешно продвигается. Porsche Engineering уже создала прототипы электрохимических и термических моделей, которые теперь сочетаются с анализом искусственного интеллекта. Но работа предстоит непростая: Необходимо объединить данные, полученные от автомобилей с различными системами управления тепловым режимом и системами зарядки. Кроме того, лабораторные модели часто бывают сложными и требуют больших вычислительных мощностей. Модели постепенно дополняются реальными данными, что позволяет сделать их еще более точными. Прототипы приложений должны появиться еще в этом году.
Долгосрочной целью является создание не просто общего цифрового двойника батареи, но и цифрового представления отдельных автомобильных батарей. Оно могло бы работать в облаке и при желании предоставлять клиентам информацию о том, как их поведение может продлить срок службы батареи без ущерба для ходовых качеств. Некоторые факторы, положительно влияющие на долговечность, уже известны. Необходимо поддерживать уровень заряда (SoC) на постоянном уровне от 30 до 70 процентов и избегать экстремальных внешних температур. Но это лишь некоторые из многих условий. «Старение батареи – это сложное взаимодействие многих факторов, которые трудно разделить, особенно в реальных условиях», – говорит Айзенманн.
Можно даже предположить, что в будущем цифровой двойник может быть использован для персонализации автомобиля. «В будущем по желанию клиента мы могли бы анализировать стиль его вождения и изменять параметры системы управления батареей так, чтобы свести износ к минимуму», – говорит эксперт Маршталлер. Цифровые близнецы также могут дать в будущем важные сведения для разработки новых батарей – возможно, даже вне рамок автомобильной промышленности. «Знания об элементах могут быть использованы для грузовых автомобилей, электровелосипедов и лодок», – приводит пример Шапер.
Миниатюры:
|
