☰
︎

Новый интеллектуальный алгоритм обеспечивает больший запас хода для гибридных грузовиков

Грузовик планируют испытать в 2025 году. Австрийские исследователи также работают над вопросом, как лучше прогнозировать старение аккумуляторов электромобилей.
16 декабря 2024, понедельник 09:15
kosmos_news для раздела Блоги

Текст опубликован в личном блоге и его автор не имеет отношения к администрации сайта

После обновления программного обеспечения запас хода автомобиля может стать заметно больше. Большинство водителей, независимо от того, ездят ли они на электромобилях или на авто с двигателем внутреннего сгорания, были бы этому рады.

Благодаря интеллектуальным алгоритмам грузовики будут экономить топливо. Фото: TU Wien 
Кристоф Хаметнер из Венского технического университета разрабатывает соответствующий алгоритм в «Лаборатории Кристиана Доплера для инновационного управления и мониторинга систем привода». Однако он и его команда сосредоточены не на электромобилях или двигателях внутреннего сгорания, а на гибридных транспортных средствах на топливных элементах и батареях. 

Под интеллектуальном алгоритмом понимают практичные альтернативные методы решения различных сложных инженерных задач.

Кристоф Хаметнер из Венского технического университета. Фото: TU Wien 
Эти автомобили заправляются водородом, который преобразуется в электричество с помощью топливного элемента. Это электричество либо приводит в движение электродвигатель напрямую, либо временно сохраняется в аккумуляторе.

Преимущество аккумулятора в следующем: топливный элемент может работать непрерывно и, следовательно, эффективно, при этом аккумулятор покрывает пики мощности во время движения. Кроме того, время заправки аналогично времени заправки авто с двигателем внутреннего сгорания, поэтому нет необходимости беспокоиться о запасе хода.

«В нашей лаборатории мы сосредоточились на трех основных темах: виртуальные датчики, модели старения батарей и топливных элементов, а также алгоритмы прогнозирования в технологиях управления», — говорит Хаметнер в интервью порталу Futurezone.

Так называемые виртуальные датчики необходимы для батарей и топливных элементов, потому что нельзя «видеть» их содержимое. Вместо этого измеряются такие значения, как температура, напряжение и ток, чтобы определить состояние батареи. Эта технология уже очень хорошо работала с батареями, «но с топливным элементом сложность значительно выше»: наблюдаются локальные явления старения, и обычно невозможно провести столько измерений.

Еще одним направлением деятельности лабораторий было прогнозирование того, как батареи и топливные элементы могут работать вместе максимально эффективно. 

Учитываются данные о маршруте, погоде и пробках. Например, профиль высоты маршрута оказывает большое влияние на дальность передвижения. При движении в гору требуется не только больше мощности, но и рекуперация, соответственно, выше при спуске.

В демонстрационном автомобиле компании AVL List, занимающейся технологиями мобильности, корпоративного партнера лаборатории университета, эти прогнозы и соответствующие корректировки позволили сэкономить от 5 до 6 процентов водорода на каждом маршруте. 

«Это очень хорошее соотношение цены и качества, больше, чем мы надеялись», — говорит Хаметнер.


Автомобиль от компании AVL, занимающейся технологиями мобильности. Фото: TU Wien

Однако гибридные автомобили на топливных элементах особенно эффективны при перевозке грузов и людей, поскольку эта технология обещает большую дальность хода, быструю дозаправку и отсутствие выбросов CO2 при использовании водорода, полученного с использованием возобновляемых источников энергии. В ходе компьютерного моделирования было достигнуто улучшение эффективности на 3–5 процентов.

В следующем году алгоритм оптимизации из лаборатории будет протестирован на 40-тонном грузовике. Имея все данные, можно было бы лучше прогнозировать процессы старения аккумуляторов электромобилей и соответствующим образом реагировать.

Однако, по словам экспертов, водитель и его стиль вождения оказывают наибольшее влияние на эффективность и, следовательно, на запас хода, расход топлива и состояние аккумулятора.