Munich, le 10 novembre 2021. AKKA Technologies, leader européen du conseil en ingénierie et des services de R&D dans le secteur de la mobilité, a le plaisir d'annoncer le lancement du projet de recherche Charge.COM sur le développement de méthodes de diagnostic de recharge pour les véhicules électriques commerciaux, en collaboration avec l'Institut de technologie automobile de l'Université Technique de Munich (TUM).

Caractère innovant du projet

Le consortium a pour objectif de répondre à la question de savoir comment déterminer l'état de la batterie des véhicules électriques pendant le processus de charge. Les systèmes de batteries lithium-ion sont soumis à des mécanismes de vieillissement complexes au cours du fonctionnement des véhicules électriques. L'augmentation de la durée de vie peut conduire à une réduction de la quantité d'énergie disponible et donc à une réduction de l'autonomie électrique du véhicule. Dans le même temps, des conditions de recharge et des conditions environnementales variables d'un véhicule à l'autre entraînent des comportements de vieillissement différents au sein d'une flotte automobile. Les opérateurs de parcs de véhicules commerciaux sont notamment confrontés à des défis, car le choix de l'itinéraire n'est généralement pas effectué par le conducteur, mais par le biais d'une station de contrôle (disposition). Cela signifie qu'il n'est pas toujours possible pour un véhicule de remplir les exigences d'autonomie d'un itinéraire assigné, telles qu'une longue distance en logistique ou une opération de transport public. En outre, les flottes sont généralement composées de véhicules de différents constructeurs qui ne fournissent pas d'interface de données uniforme pour la transmission de l'état de la batterie.

Projet de recherche

Le projet de recherche répond au besoin de diagnostic des batteries indépendant des véhicules, afin de fournir aux opérateurs de flottes des informations sur l'état de la batterie spécifiques aux véhicules et basées sur le cloud pour répartir les véhicules. Sur une période de trois ans, les partenaires du projet travailleront au développement d'algorithmes de diagnostic pour les phases de recharge des véhicules électriques dans le but de déterminer précisément l'état de la batterie grâce à des protocoles de communication de recharge étendus.

À cet égard, un champ d'essai unique sera mis en place, qui permettra de tester les algorithmes dans le cadre d'un test Hardware-in-the-Loop (HIL) proche de l'application en simulant divers systèmes de batterie et états de fonctionnement. Les données recueillies sur l'état actuel du véhicule serviront de base à l'application de méthodes d'analyse prédictive, c'est-à-dire de modèles de prédiction à partir desquels des recommandations d'actions pourront être formulées pour une utilisation optimale des véhicules commerciaux.

« Les sujets d'analyse prédictive et des normes de communication de recharge sont une partie importante du développement d'un nouvel écosystème de mobilité. Le projet Charge.COM contribue à la numérisation de l'infrastructure de recharge et à la planification de l'utilisation des véhicules électriques en développant des processus de recharge diagnostiques à l'aide de l'intelligence artificielle et de la connectivité du cloud. Nous nous réjouissons d'une collaboration fructueuse et constructive avec la TUM. », déclare Felix Jakob, directeur d'AKKA Recherche Allemagne.

« Dans le cadre de l'évolution constante de la gamme et de la diversité des modèles de différents véhicules électriques, il est très pertinent, en particulier pour les opérateurs de flottes automobiles hétérogènes, de pouvoir comparer l'état des véhicules d'un constructeur à l'autre. Grâce au développement d'une méthode de diagnostic de recharge basée sur l'IA, le projet Charge.COM permet d'évaluer, indépendamment du véhicule, l'état de la batterie, qui est le composant le plus coûteux d'un véhicule électrique, et de rendre l'utilisation des véhicules électriques plus efficace. Nous sommes heureux de bénéficier des compétences d'AKKA Research dans le domaine de l'infrastructure de recharge et nous nous réjouissons d'une collaboration passionnante et productive. », déclarent le professeur Markus Lienkamp, président du MFT (TUM), et Thomas Kröger, doctorant au MFT (TUM).

Le projet de recherche est financé par le programme bavarois de recherche collaborative (BayVP), qui fait partie de la ligne de financement Numérisation - Technologies de l'information et de la communication IA - Big Data, conformément à la stratégie Bavaria Digital et à l'Agenda Hightech Bavaria.

Attachments

  • Original document
  • Permalink

Disclaimer

AKKA Technologies SE published this content on 13 October 2021 and is solely responsible for the information contained therein. Distributed by Public, unedited and unaltered, on 10 November 2021 16:58:11 UTC.