Cum folosește Porsche Engineering AI pentru a crește eficiența invertoarelor EV cu ZVS și ARCP

Descoperă cum Porsche Engineering folosește AI, ZVS și ARCP pentru a reduce pierderile la comutare cu 70–95% și a crește autonomia în vehiculele electrice.

Porsche Engineering apelează la inteligența artificială pentru a îmbunătăți eficiența vehiculelor electrice, începând cu unul dintre elementele critice ale sistemului de propulsie, adesea subestimat: invertorul. O parte semnificativă a pierderilor de energie în trenurile de rulare electrice apare în timpul comutării tranzistoarelor de putere, afectând direct autonomia, sarcina termică și dimensiunea componentelor. O direcție pragmatică, tocmai acolo unde se pierd kilometri prețioși.

Noul demers se bazează pe principiul comutării soft. Spre deosebire de comutarea dură, unde curentul și tensiunea se suprapun în tranziții, comutarea soft urmărește să reducă la minimum produsul lor, controlând atent momentele în care tranzistoarele sunt deschise și închise. În practică, comutarea are loc când tensiunea sau curentul sunt aproape de zero.

Porsche Engineering a ales Zero Voltage Switching (ZVS), o metodă care se potrivește în mod special sarcinilor inductive, precum motoarele electrice. ZVS se aliniază bine și cu tranzistoarele moderne pe carbură de siliciu (SiC) și nitrură de galiu (GaN), tot mai des folosite în vehiculele electrice pentru eficiența lor la frecvențe de comutație mai ridicate. Alegerea pare logică: tehnologia hardware și strategia de control trag în aceeași direcție.

În centrul conceptului se află topologia de invertor Auxiliary Resonant Commutated Pole (ARCP). Deși ARCP este cunoscută în electronica de putere de zeci de ani, utilizarea sa în invertoarele de tracțiune a fost limitată până acum de complexitatea controlului în condiții de funcționare care se schimbă rapid. Aici intervine inteligența artificială.

Un algoritm de inteligență artificială preantrenat procesează în timp real zeci de parametri ai vehiculului, inclusiv sarcina, cuplul și temperatura. Pe baza acestor date, calculează, în fracțiuni de secundă, momentele optime de comutare pentru tranzistoarele de putere. Porsche Engineering evaluează atât rețele neuronale recurente, cunoscute pentru precizia predictivă ridicată, cât și metode de învățare prin întărire, avantajoase în aplicații exigente în timp real. O combinație care arată maturitate în alegerea instrumentelor, nu doar entuziasm pentru o tehnologie nouă.

Simulările indică un câștig substanțial de eficiență. Pierderile la comutare în tranzistoarele de putere pot fi reduse cu 70 până la 95 la sută. În funcție de condițiile de rulare, acest lucru se traduce într-o creștere vizibilă a autonomiei și într-o generare mai mică de căldură în invertor. Solicitarea termică redusă permite sisteme de răcire mai mici și invertoare mai compacte, cu scăderi ale volumului total de 20 până la 50 la sută. Comutarea mai blândă reduce și stresul asupra tranzistoarelor de putere, ceea ce le poate prelungi durata de viață.

Algoritmul de control bazat pe inteligență artificială a ajuns deja într-un stadiu avansat de dezvoltare. După finalizare, Porsche Engineering intenționează să ofere tehnologia sub formă de soluție software. Livrată ca biblioteci software, aceasta poate fi integrată în unitățile de control existente cu modificări hardware relativ minore, fiind potrivită atât pentru actualizări de model, cât și pentru platforme complet noi de vehicule electrice. O strategie orientată spre implementare, fără a forța schimbări masive de hardware.