El proyecto de vida útil de las baterías toma forma en el Reino Unido
El especialista en análisis de baterías Silver Power System se asoció con el Imperial College, la London EV Company (LEVC) y JSCA, la división de investigación y desarrollo de la Watt Electric Vehicle Company, en un programa de investigación sobre baterías de vehículos eléctricos diseñado para predecir la vida útil de las baterías.
El proyecto hará uso de la tecnología de gemelos digitales, que simula un homólogo digital de un sistema del mundo real. La financiación fue parcialmente concedida por el Centro de Propulsión Avanzada, lo que permitió al proyecto Plataforma Operativa de Gemelos Digitales Eléctricos en Tiempo Real (REDTOP) crear y probar gemelos digitales de baterías de VE reales.
Los datos son fundamentales para un gemelo digital, a fin de que el sistema informático comprenda correctamente cómo su homólogo del mundo real interactúa con su entorno. Los datos para este proyecto se tomaron de una prueba en carretera de 500.000 km y nueve meses de duración de 50 taxis eléctricos de batería LEVC TX y un coche deportivo EV de la empresa Watt EV. Los diseñadores prometen ahora que los "sofisticadísimos algoritmos desvelan una visión sin precedentes del rendimiento y el estado de salud de las baterías".
"Comprender cómo está funcionando la batería de un vehículo eléctrico en este momento -y predecir cómo funcionará en los próximos años- es absolutamente fundamental para muchos sectores. Pero hasta la fecha ha habido una falta de datos y la modelización predictiva se ha basado en gran medida en el laboratorio", dijo Pete Bishop, CTO de Silver Power Systems, añadiendo: "Al combinar un sólido ensayo en el mundo real con nuestra capacidad analítica de aprendizaje automático EV-OPS a través del programa REDTOP, no sólo hemos sido capaces de desvelar una visión sin precedentes del rendimiento y el estado de salud de las baterías en tiempo real, sino también de crear el gemelo digital más avanzado del mundo que permite predecir la vida futura de las baterías."
Liam Mifsud, director de programas de Silver Power Systems, añadió: "Además de utilizar una combinación de datos del mundo real, aprendizaje automático y el gemelo digital para predecir la futura degradación de la batería, podemos utilizar esta tecnología para actualizar el software de un VE a través de la nube para cambiar los algoritmos o parámetros con el fin de optimizar el rendimiento de la batería a medida que las celdas envejecen y maximizar su vida útil."
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