Optimierung der Batterielebensdauer von Saroléa-Motorrädern mit KI
Auswirkung
ML6 und Saroléa haben 2018 damit begonnen, maschinelles Lernen bei den Saroléa Superbikes zu implementieren, wobei der Schwerpunkt zunächst auf der Verbesserung der Batterieleistung lag. Bis heute werden die Batterie-Reaktionsmodelle genutzt, um das Verhalten der Batterie unter bestimmten Bedingungen besser einzuschätzen und letztlich die Regelkreise zu optimieren.
Der Kunde
Saroléa ist ein Automobiltechnikunternehmen, das sich auf die Entwicklung von Hochleistungs-Elektrofahrzeugen spezialisiert hat.
Die Herausforderung
Leistung und Autonomie sind für den kommerziellen Erfolg eines Elektrofahrzeugs äußerst wichtig. Saroléa entwickelt leistungsstarke Elektrofahrzeuge, deren Flaggschiffe ihre elektrischen Superbikes sind: das MANX7 und das neue N60. Diese Motorräder sind mit der neuesten Technologie ausgestattet, einschließlich Hochfrequenzsensoren und Saroléas eigenem Fahrzeugsteuergerät, das im Laufe mehrerer Jahre eine riesige Datenmenge aufgezeichnet hat. Saroléa möchte diese Daten nutzen, um seine Fahrräder zu optimieren und sie schließlich als Zusatzpaket für das Fahrzeugsteuergerät anzubieten.
Die Lösung
ML6 und Saroléa begannen 2018 mit der Implementierung von maschinellem Lernen bei den Saroléa Superbikes, wobei der Schwerpunkt zunächst auf der Verbesserung der Batterieleistung lag. Zu diesem Zweck wurden die umfangreichen historischen Batteriedatensätze genutzt, um Modelle für die Vorhersage des Batterieverhaltens zu erstellen, die letztendlich den Ladezustand, die Gesundheit und die verbleibende Reichweite der Batterien abschätzen.
Unter
Resultate
Diese Batteriereaktionsmodelle werden verwendet, um das Verhalten der Batterie unter bestimmten Bedingungen besser einzuschätzen und letztlich die Regelkreise zu optimieren. Die Betriebsgewinne müssen noch ermittelt werden, aber die ersten Ergebnisse sind ermutigend.