Avec l’essor considérable des véhicules électriques, la batterie, élément jusque là "anecdotique" d’une automobile, est devenu un enjeu technologique majeur. La course à la recherche et au développement s’intensifie, Porsche dévoilant un projet bien avancé de batteries « prédictives » qui optimiseront les trajets et la gestion énergétique.
Les constructeurs doivent relever un défi reposant sur une délicate équation entre une autonomie toujours plus longue et un temps de recharge le plus efficace possible. Dans le temps de recharge, la température joue un rôle clé : si les cellules sont trop froides ou trop chaudes, les performances de charge diminuent. C’est pour répondre à cet écueil que Porsche travaille depuis quelques temps sur un algorithme très pointu de gestion thermique des batteries qui, via l’IA, calculera une prédiction des déplacements à venir afin d’optimiser la gestion des composants thermiques et ainsi garantir une température idéale au moment de la recharge.
Alors que la gestion thermique conventionnelle est purement réactive, c'est-à-dire réagissant et intervenant en cas de surchauffe détectée, il s’agirait désormais de prévoir à l’avance les trajets et donc les comportements à venir du véhicule afin d’ajuster en conséquence la gestion thermique. Cette gestion serait d’autant plus importante que les batteries des véhicules électriques ont une inertie de chaleur bien plus conséquente que les moteurs thermiques classiques. Ce qui semblait auparavant uniquement à la portée d’ordinateurs centraux pourra bientôt être implémenté dans une unité de contrôle d’un véhicule.
«Pour que la batterie atteigne la bonne température de chargement, le système de commande du véhicule doit regarder plus loin dans l'avenir qu'il ne le fait actuellement. » Björn Pehnert, ingénieur en chef de la gestion thermique.
Les ingénieurs du département logiciel de Porsche Engeneering Prague, en partenariat avec l'Université technique tchèque de Prague (qui a créé la base du code) ont ainsi développé un estimateur en temps réel (RTE), sorte de jumeau virtuel du véhicule, qui combine l’état du véhicule, les prévisions de charge fournies et le modèle de comportement du véhicule, le tout couplé à un optimiseur qui peut agir par exemple sur les systèmes de chauffage et de refroidissement pour ajuster l’ensemble. Le RTE prend aussi en compte le style de conduite, le revêtement routier ou encore la couleur de la voiture, autant d’éléments enclins à influer sur la gestion thermique, et les incorpore aux autres données pour effectuer ses prévisions en temps réelle et les adapter en permanence.
En bonne IA qui se respecte, le système est aussi capable « d’apprendre » et accumule l’expérience issue des trajets habituels réalisés par le conducteur pour permettre à l’optimiseur d’établir sa gestion thermique prédictive jusqu’à la prochaine borne de recharge. Ce que l'on appelle "la fonction de coût" détermine quel objectif est poursuivi. Dans la configuration par défaut, l'algorithme essaie de minimiser à la fois le temps de charge et la consommation d'énergie. Cependant, en théorie, la priorité pourrait également être donnée aux performances: dans ce cas, le système de gestion thermique préchaufferait la batterie avant d'atteindre un point d'accès autoroutier afin que le véhicule puisse accélérer plus rapidement.
La phase initiale de conception est désormais terminée. Porsche…prédit que cet algorithme seul pourrait entraîner jusqu'à 30% de consommation d'énergie en moins. Soyez-en sûrs, nous ne sommes plus seuls à bord !
Avec l’essor considérable des véhicules électriques, la batterie, élément jusque là "anecdotique" d’une automobile, est devenu un enjeu technologique majeur. La course à la recherche et au développement s’intensifie, Porsche dévoilant un projet bien avancé de batteries « prédictives » qui optimiseront les trajets et la gestion énergétique.
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