KI-Experten von Porsche Engineering an den Standorten Deutschland und Tschechien arbeiten mit Hochdruck am digitalen Zwilling der Hochvoltbatterie, um Aufschluss über den zu erwartenden Alterungsprozess zu erhalten. Außerdem soll der Battery Digital Twin genutzt werden, um Lebensdauer und Leistung der Batterie zu verbessern.
Um einen digitalen Zwilling der Batterie zu erschaffen, sehen die Ingenieure ein modulares, skalierbares Framework zur Integration bestehender und künftiger Modellkomponenten vor. Basis ist ein Performance-Modul, das das elektrische Verhalten der Batterie vereinfachend beschreibt und auf etablierten Ansätzen wie dem Resistor-Capacitor-Modell aufbauen kann. Hinzu kommt ein komplexeres elektrochemisches Modell, das die Vorgänge in der Batteriezelle auf der Ebene einzelner Partikel simuliert – die Interaktion zwischen Anode, Kathode und Elektrolyt. Eine weitere Säule ist das thermische Modell, mit dem sich vorhersagen lässt, wie die Batterie auf Kälte oder Hitze reagiert.
Die Modelle basieren überwiegend auf Laborversuchen mit einzelnen Zellen oder Zellmodulen und können nur begrenzt vorhersagen, wie sich die Batterie im Fahrzeug verhält. Deshalb ziehen die Experten von Porsche Engineering reale Felddaten hinzu. Sie stammen aus Testfahrzeugen oder von Prüfständen, auf denen Zellen vermessen werden. Ergänzt werden sie mit Daten aus der Flotte, sofern die Kunden an einem Datenaustauschprogramm teilnehmen. Mithilfe der Felddaten werden KI-Algorithmen darauf trainiert, Muster im Nutzungsverhalten des Fahrers zu erkennen.
Die Arbeit am Battery Digital Twin hat im letzten Jahr begonnen und macht gute Fortschritte. Porsche Engineering hat bereits Prototypen der elektrochemischen und thermischen Modelle erstellt, die jetzt mit KI-Analysen kombiniert werden. Eine erste Funktion liegt schon vor: Die Repair Prediction basiert auf einem Machine-Learning-Algorithmus, der die Batteriedaten überwacht und bei Anzeichen von Verschleiß oder Anomalien warnt. (jr)
