Porsche Engineering pone a punto el gemelo digital de la batería

Porsche Engineering es una filial al 100% de Porsche AG con sede en Weissach, Alemania y, al igual que Porsche Consulting, ofrece servicios para terceros. Al igual que su hermana consultora, Porsche Engineering tiene sus raíces dentro de la empresa pero se ha especializado en servicios de desarrollo técnico para una amplia gama de clientes durante muchos años.

Con vistas a la incipiente era eléctrica, Porsche Engineering describe las baterías como el componente decisivo de los vehículos eléctricos, entre otras cosas porque tienen una influencia significativa en el valor residual. Para comprender en detalle cómo envejecen las células y los sistemas de las baterías y qué influencia tiene el comportamiento de uso en su vida útil, la empresa desarrolla desde 2023 un denominado gemelo digital - y ahora anuncia los primeros resultados provisionales.

"Necesitamos entender cómo se comportarán las células en el campo a largo plazo, sin poder recurrir a muchos años de experiencia, como es el caso del motor de combustión", explica Joachim Schaper, responsable de IA y Big Data en Porsche Engineering. El gemelo pretende, por tanto, ofrecer una visión de futuro, ya que la representación digital de la batería se comporta exactamente igual que la original y proporciona así información sobre el proceso de envejecimiento previsto. La filial de ingeniería afirma que el gemelo digital también puede utilizarse para mejorar la vida útil y el rendimiento de la batería.

Los expertos en IA de Porsche Engineering en Alemania y la República Checa informan de que ya han creado prototipos de los modelos electroquímicos y térmicos que ahora se están combinando con análisis de IA. El trabajo en el Digital Battery Twin ya ha dado como resultado una función inicial con predicción de reparaciones, basada en un algoritmo de aprendizaje automático que monitoriza los datos de la batería y advierte de signos de desgaste o anomalías.

Para crear un gemelo digital de la pila, se necesitan varias fuentes de datos. Un denominado módulo de rendimiento sirve de base para describir el comportamiento eléctrico de la pila de forma simplificada y puede basarse en enfoques establecidos (como el modelo resistencia-condensador). Además, existe un modelo electroquímico más complejo que simula los procesos en la célula de la pila. Otro pilar es el modelo térmico, que puede utilizarse para predecir cómo reacciona la pila al frío o al calor.

En el caso de Porsche Engineering, estos modelos se basan principalmente en pruebas de laboratorio con celdas individuales o módulos de celdas y sólo pueden predecir de forma limitada cómo se comportará la batería en el vehículo. Por eso se utilizan datos reales de campo procedentes de vehículos de prueba o de bancos de pruebas en los que se miden las celdas. Esto se complementa con datos de la flota si los clientes participan en un programa de intercambio de datos. Los datos de campo se utilizan para entrenar algoritmos de IA que reconozcan patrones en el comportamiento de uso de los clientes. Las desviaciones de temperatura o tensión en celdas individuales, por ejemplo, pueden indicar un desgaste prematuro y anomalías.

Sin embargo, Porsche Engineering afirma que una IA sólo puede reconocer aspectos para los que existe una base de datos sobre el terreno. No puede hacer afirmaciones sobre los efectos del envejecimiento a largo plazo, ya que casi ningún vehículo eléctrico en circulación tiene más de cuatro años. Por eso, los ingenieros de Porsche Engineering están uniendo ambos mundos: "El éxito radica en combinar los componentes basados en modelos existentes con los métodos de IA", explica Adrian Eisenmann, ingeniero de desarrollo de Porsche Engineering.

Algunas empresas de nueva creación ya se centran exclusivamente en analizar los datos de las baterías. Pero, desde el punto de vista de Porsche Engineering, no basta con examinar las células y los módulos: "También se necesita un conocimiento exhaustivo de los procesos en el vehículo", subraya el jefe Joachim Schaper, que ve a su empresa en casa en ambos mundos: "Por ejemplo, los ingenieros han desarrollado grandes partes del sistema de gestión de baterías para los e-vehículos Porsche, así como inversores de impulsos para el accionamiento. Al mismo tiempo, Porsche Engineering emplea a científicos de datos de baterías altamente especializados".

El objetivo a largo plazo de la empresa no es sólo crear un Gemelo Digital de Baterías general, sino también una representación digital de las baterías de vehículos individuales en el futuro. "Podría funcionar en la nube y, previa solicitud, ofrecer a los clientes información sobre cómo su comportamiento puede prolongar la vida útil de la batería sin comprometer el rendimiento de la conducción", afirma Porsche Engineering. Algunos factores que influyen positivamente en la durabilidad son ampliamente conocidos: el estado de carga (SoC) debe mantenerse constante entre el 30% y el 70% y deben evitarse las temperaturas exteriores extremas. Pero estos son sólo algunos de los muchos factores, Porsche Engineering señala que el envejecimiento de las baterías es una compleja interacción de muchos factores difíciles de separar, especialmente sobre el terreno.

Desde el punto de vista de los ingenieros de Porsche, es incluso concebible que el doble digital pueda utilizarse para personalizar el vehículo en el futuro. "Podríamos analizar el estilo de conducción del cliente a petición y cambiar los parámetros en el sistema de gestión de la batería para minimizar el desgaste", informan. Los gemelos digitales también podrían aportar información importante para el desarrollo de nuevas baterías en el futuro, posiblemente incluso fuera de la industria automovilística. La recopilación exhaustiva de datos sobre el desgaste de las baterías también permite un mejor uso en aplicaciones de segunda vida, como el almacenamiento estacionario, como el que lleva a cabo la empresa Voltfang, o The Mobility House. Scharper también señala: "El conocimiento sobre las pilas también podría transferirse a camiones, e-bikes y barcos".

Con información de Cora Werwitzke, Alemania