Un collectif britannique composé de plusieurs constructeurs automobiles, d'universitaires et d'une société spécialisée dans l'analyse des batteries travaillent actuellement sur un programme de recherche baptisé REDTOP. Le but ? Prédire la durée de vie des batteries avec précision.

Comme vous le savez, l'automobile électrique va se démocratiser au fil des années. En témoignent les objectifs de nombreux pays, comme les États-Unis qui souhaitent que 50% des nouveaux véhicules soient électriques d'ici 2050. Sur le Vieux Continent, la Commission européenne espère quant à elle se débarrasser des voitures diesel et essence d'ici 2035.

De fait, avec la transition inévitable de l'industrie et du marché automobile vers l'électrique, pouvoir prédire la durée de vie des batteries avec précision est devenu un aspect primordial. C'est ce sur quoi travaille justement un collectif britannique composé de Silver Power System, spécialiste de l'analyse des batteries, l'Imperial College de Londres, la London Electric Vehicle Company (constructeur de taxis électriques), et JSCA, la division de recherche et développement de la Watt Electric Vehicle Company.

Voyez-vous, la batterie est de loin le composant le plus coûteux d'un véhicule électrique. De fait, il est essentiel pour les acteurs du secteur (fabricants de batteries, propriétaires et exploitants de parcs automobiles) de comprendre comment fonctionne une batterie et de prévoir dans quelle mesure elle est susceptible de se dégrader au cours de la durée de vie du véhicule.

Un système prometteur pour prédire la durée de vie des batteries

Jusqu'à présent, il était difficile de prédire la durée de vie d'une batterie, et ceux malgré l'existence de modèles numériques qui permettent de lancer des simulations. En effet, ce qui manque à ces modèles numériques, ce sont des données réelles. Toutes les batteries ne sont pas traitées de la même manière tout au long de leur vie. Elles se dégradent à des rythmes différents, sont soumises à des conducteurs différents et à des routines de charge différentes, d'où la nécessité de “combiner les données du monde réel avec une technologie prédictive basée sur l'apprentissage automatique”.

Ils collaborent tous sur un programme de recherche baptisé REDTOP, pour Real Time Electrical Digital Twin Operating Plateform. Le but est simple : développer un “jumeau numérique” de batterie le plus avancé au monde, soit un modèle virtuel liée à une batterie réelle. Dans le cadre de ce programme, plus de 50 taxis électriques de la London Electric Vehicle Company ont été équipés d'un dispositif qui communique en permanence de multiples données sur la batterie.

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Des “jumeaux numériques” idéaux pour suivre les performances d'une batterie

Ces données sont ensuite analysées par la plateforme EV-OPS de Silver Power, et grâce à l'appui des universitaires de l'Imperial College, des jumeaux numériques de batteries électriques ont été fabriqués. Comme l'expliquent les membres du programme, ces modèles numériques permettent de suivre les performances et l'état d'usure d'une batterie en temps réel, et offrent donc par extension un moyen de prédire efficacement sa durée de vie.

Plus précisément, ces clones numériques permettent d'obtenir une image complète de l'activité de la batterie, identifient les différences entre les batteries (que ce soit au niveau des performances ou de la capacité de charge) et dressent au long terme un tableau complet de l'état de santé de la batterie pendant toute la durée de vie du véhicule.

De nombreux secteurs pourraient profiter de cette technologie

Selon les membres du programme REDTOP, les propriétaires de parcs automobiles pourront se servir de ce système pour obtenir une image complète de l'état de santé des batteries de tous les véhicules électriques en leur possession. En réalité, les exploitations sont nombreuses. Les fournisseurs d'assurance, les autorités chargées des transports, et même les particuliers propriétaires d'une voiture électrique pourraient utiliser cette technologie pour garder un œil sur les performances et l'état de leur batterie.

“En plus d'utiliser une combinaison de données du monde réel, d'apprentissage automatique et de jumeau numérique pour prédire la dégradation future de la batterie, nous pouvons utiliser cette technologie pour mettre à jour le logiciel d'un véhicule électrique via le cloud afin de modifier les algorithmes ou les paramètres pour optimiser les performances de la batterie au fur et à mesure que les cellules vieillissent et maximiser la durée de vie de la batterie”, assure Liam Mifsud, directeur de programme chez Silver Power Systems.

Source : Electrek