La batteria digitale: il futuro della durata delle batterie nei veicoli elettrici
La batteria è il cuore pulsante di un’auto elettrica, influenzando in modo significativo il suo valore residuo. Per questo motivo, case automobilistiche e fornitori desiderano comprendere a fondo il processo di invecchiamento delle celle e dei sistemi di batterie, e l’impatto che il comportamento del conducente ha sulla loro durata. Porsche Engineering sta sviluppando un "Gemello Digitale" della batteria ad alta tensione per affrontare questa sfida.
Il concetto del "Gemello Digitale" è stato inizialmente sviluppato dalla NASA per simulare il comportamento di veicoli spaziali in missioni di lunga durata. Un modello digitale del veicolo reale viene utilizzato per prevedere il suo ciclo di vita in condizioni estreme. Porsche Engineering sta applicando un approccio simile per ottimizzare le batterie delle auto elettriche. "Dobbiamo capire come le celle si comportano a lungo termine nel mondo reale, senza poter fare affidamento su decenni di esperienza con i motori a combustione", spiega il Dr. Joachim Schaper, responsabile di AI e Big Data presso Porsche Engineering.
Il "Digital Battery Twin" di Porsche Engineering è una rappresentazione digitale della batteria che si comporta esattamente come il suo equivalente reale, permettendo di prevedere il processo di invecchiamento e di migliorare la durata e le prestazioni della batteria.
La crescente attenzione alla durata delle batterie, anche da parte dei legislatori, rende questo progetto particolarmente rilevante. La nuova normativa UE sulle batterie, in vigore da agosto 2023, impone ai produttori di fornire informazioni dettagliate sulle prestazioni e sulla durata delle batterie. La California ha già introdotto standard minimi, richiedendo che le auto elettriche siano in grado di mantenere almeno l’80% della loro autonomia originale dopo 10 anni o 241.000 km. Questa tendenza normativa sta ponendo una forte pressione sulle case automobilistiche per garantire la trasparenza e la longevità delle loro batterie.
Per creare un Gemello Digitale della batteria, i team di Porsche Engineering hanno sviluppato un framework modulare e scalabile che integra modelli esistenti e futuri. Il cuore del sistema è un modulo di prestazione che descrive in modo semplificato il comportamento elettrico della batteria, basandosi su modelli consolidati come quello Resistor-Capacitor. Un modello elettrochimico più complesso simula i processi all’interno della cella della batteria a livello di singola particella, analizzando l’interazione tra anodo, catodo ed elettrolita. Il sistema include anche un modello termico che predice le reazioni della batteria al freddo e al caldo.
L’analisi dei dati in tempo reale dal mondo reale, raccolti da veicoli reali, consente agli algoritmi di intelligenza artificiale di identificare modelli nel comportamento degli utenti. Ad esempio, variazioni di temperatura o di tensione in singole celle possono indicare un’usura precoce o delle anomalie. La mancanza di dati dalle auto elettriche con più di quattro anni di vita limita le capacità della IA di prevedere gli effetti di invecchiamento a lungo termine. Pertanto, gli ingegneri stanno combinando il mondo dei modelli basati su dati reali con quello dei modelli di intelligenza artificiale. "Il successo risiede nella combinazione di moduli modellistici esistenti con metodi di intelligenza artificiale", osserva Adrian Eisenmann, ingegnere di sviluppo presso Porsche Engineering.
Mentre alcune startup si concentrano solo sull’analisi dei dati delle batterie, Porsche Engineering crede che sia necessario considerare la complessa interazione tra batteria e veicolo. "Occorre comprendere a fondo i processi all’interno dell’auto", sottolinea Schaper. Porsche Engineering possiede la conoscenza e l’esperienza in entrambi i campi: dai sistemi di gestione della batteria alle unità di conversione di potenza per i sistemi di propulsione, fino ai data scientist specializzati nella gestione dei dati delle batterie.
Da questo lavoro è già nata una prima funzionalità chiamata "Repair Prediction". Basata su un algoritmo di machine learning, questa funzione monitora i dati della batteria e avvisa gli utenti in caso di segni di usura o anomalie. "In questo modo è possibile contattare il cliente in modo proattivo", spiega il Dr. Lars Marstaller, Product Owner Battery Analytics presso Porsche Engineering. Questa funzionalità di previsione consente di ridurre i tempi di riparazione, consentendo di ordinare i pezzi di ricambio necessari in anticipo.
Il Gemello Digitale della batteria è ancora in fase di sviluppo, ma i progressi sono significativi. Porsche Engineering ha già realizzato prototipi dei modelli elettrochimici e termici, che saranno presto integrati con le analisi basate sull’intelligenza artificiale. La sfida è quella di combinare dati provenienti da veicoli con sistemi di termoregolazione e di ricarica diversi, e di gestire la complessità dei modelli di laboratorio che richiedono grandi risorse computazionali. I modelli di simulazione saranno progressivamente calibrati con dati reali per aumentare la loro accuratezza. Entro la fine dell’anno sono previste applicazioni prototipali.
L’obiettivo a lungo termine è quello di creare non solo un Gemello Digitale generico, ma anche una rappresentazione digitale di ogni singola batteria del veicolo. Questa rappresentazione potrebbe essere ospitata nel cloud e fornire agli utenti consigli personalizzati su come prolungare la durata della batteria senza compromettere le prestazioni.
Anche se alcuni fattori che influenzano positivamente la durata della batteria sono già noti, come mantenere il livello di carica tra il 30% e il 70% ed evitare temperature estreme, la realtà è più complessa. "L’invecchiamento della batteria è un processo complesso che coinvolge molti fattori, spesso difficili da isolare nel mondo reale", afferma Eisenmann.
Grazie al Gemello Digitale, in futuro potrebbe essere possibile personalizzare il veicolo. "Si potrebbe analizzare lo stile di guida dell’utente e modificare i parametri del sistema di gestione della batteria per ridurre l’usura", immagina l’esperto Marstaller. I Gemelli Digitali potrebbero anche fornire informazioni preziose per lo sviluppo di nuove batterie, non solo per l’industria automobilistica, ma anche per altri settori. "La conoscenza delle celle potrebbe essere applicata a camion, biciclette elettriche o imbarcazioni", suggerisce Schaper.
L’approccio di Porsche Engineering al Gemello Digitale della batteria rappresenta un importante passo avanti nella comprensione e nella gestione della durata delle batterie dei veicoli elettrici. Questo progetto ha il potenziale per migliorare le prestazioni delle batterie, aumentare la loro longevità e fornire ai conducenti informazioni utili per ottimizzarne l’utilizzo. In definitiva, l’obiettivo è quello di garantire un futuro più verde e sostenibile per la mobilità elettrica.
