La UPC, SEAT y Volkswagen Group Innovation buscan nuevas estrategias para mejorar el rendimiento del 'powertrain' y de las baterías de los vehículos eléctricos del futuro

Representantes de ambas entidades, delante del edificio del Rectorado de la UPC
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Representantes de ambas entidades, delante del edificio del Rectorado de la UPC

El rector de la UPC, Daniel Crespo, y el vicepresidente ejecutivo de Investigación y Desarrollo de SEAT, Werner Tietz
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El rector de la UPC, Daniel Crespo, y el vicepresidente ejecutivo de Investigación y Desarrollo de SEAT, Werner Tietz

El inLab FIB de la UPC colabora con SEAT y el Volkswagen Group Innovation (Wolfsburg, Alemania) en el proyecto ‘Predictive eBoost’, centrado en diseñar nuevas estrategias, basadas en algoritmos de 'machine learning' y análisis de datos, para mejorar la eficiencia y el rendimiento de los motores y las baterías de los vehículos eléctricos.

19/04/2022

Las baterías de los vehículos eléctricos son cada vez más potentes y tienen más autonomía pero también necesitan una gestión térmica adecuada. Las estrategias actuales solo tienen en cuenta la temperatura actual de los componentes del vehículo para decidir cuándo enfriarlos o calentarlos. El desarrollo de sistemas más inteligentes de ayuda a la toma de decisiones, como por ejemplo modelos de aprendizaje automático, permitirá lograr unos mejores criterios de eficiencia y de consumo.

El enfoque de este proyecto consiste en usar información del trayecto del vehículo, como la pendiente de la vía o la velocidad de circulación, para decidir cuándo activar la refrigeración de la batería y, así, poder mejorar las estrategias actuales.

¿Por qué un vehículo tendría que invertir energía en enfriar la batería, si en pocos minutos encontrará una pendiente prolongada en la cual se podrá enfriar sola? Si se pudiera saber que se acerca una aceleración importante, ¿no sería mejor preparar el vehículo con antelación para mitigar el esfuerzo que tendrá que hacer? Estas, entre otras, son algunas de las preguntas a las que se busca dar respuesta en este proyecto.

Tener en cuenta no solo la temperatura de los componentes del vehículo, sino también su estado, el del entorno y el del trayecto, permite optimizar el rendimiento y el consumo de la batería para aumentar su autonomía y vida útil, y minimizar el impacto medioambiental. En este sentido, los resultados del proyecto ‘Predictive eBoost’ supondrán un importante paso adelante en la implantación del vehículo eléctrico, ya que permitirán alargar la distancia recorrida sin necesidad de detenerse, a la vez que proporcionarán una experiencia de conducción más satisfactoria.

La investigación está encabezada por Gerhard Lux, de SEAT, y por Marc Duevel, de Volkswagen Group Innovation, y cuenta con el liderazgo, por parte de la Universitat Politècnica de Catalunya · BarcelonaTech (UPC), del profesor Ernest Teniente, director del inLab FIB, el laboratorio de innovación e investigación de la Facultad de Informática de Barcelona (FIB) de la UPC.