Европа, Азия и США вступили в стратегическую гонку за лидерство в цепочке создания стоимости в рамках энергетического перехода. В центре этого соревнования находятся аккумуляторы, от которых зависят как цели по декарбонизации, так и конкурентоспособность автомобильного сектора. Однако европейская аккумуляторная промышленность сталкивается с серьезными препятствиями – физические испытания остаются чрезмерно долгими, занимая годы и требуя тысячи образцов. Этот процесс является ресурсоемким, дорогостоящим и дает лишь частичное представление о механизмах деградации батарей.
В ответ на этот вызов в Европе запускаются проекты, направленные на создание цифровых решений. В рамках программы Horizon Europe проект THOR (2023–2027) призван кардинально изменить подход к тестированию аккумуляторов за счет цифровизации. Его главная миссия – заменить значительную часть физических испытаний виртуальным моделированием, чтобы ускорить проектирование и сократить расходы без ущерба для точности.
В основе этой трансформации лежит разработка «цифрового двойника» для аккумуляторов – динамической виртуальной копии физической системы, которая постоянно обновляется данными из реального мира. Этот инструмент будет с высокой точностью моделировать производительность, срок службы и безопасность батарей с целью сократить потребность в физических тестах как минимум на 50%. Кроме того, он позволит генерировать более полные наборы данных для точной оптимизации конструкции и стратегий использования аккумуляторов.
Проект THOR разрабатывает три прогностические модели – на уровне ячейки, модуля и всего блока, – которые будут интегрированы в единую платформу. Эта система предоставит возможность в реальном времени визуализировать снижение емкости, распределение тепла и пределы безопасности, что поможет инженерам принимать быстрые и надежные решения на всех этапах жизненного цикла батареи. Гибридная стратегия проекта сочетает физические модели, описывающие электрохимические и тепловые явления, с методами искусственного интеллекта, которые анализируют большие объемы экспериментальных данных для повышения точности прогнозов.
Для достижения этих целей был создан общеевропейский консорциум, объединивший научный, расчетный и промышленный опыт. В него вошли такие организации, как CEA и INERIS из Франции, VUB из Бельгии, отвечающие за экспериментальные тесты, и греческая компания FEAC, разрабатывающая гибридную платформу цифрового двойника. Промышленные партнеры – Varta Innovation (Австрия), Flash Battery (Италия) и ENGIE-Laborelec (Бельгия) – предоставляют прототипы аккумуляторов и проверяют модели в реальных условиях эксплуатации.
Проект уже достиг значительных успехов. Компании Varta Innovation и Flash Battery изготовили и распространили более 750 цилиндрических ячеек формата 21700 с химией NMC/графит и LFP/графит – двумя наиболее распространенными на рынке. В ходе испытаний была достигнута точность прогнозирования емкости на уровне ячейки более 95%. Сейчас команда переходит к следующему этапу – масштабированию моделей до уровня модулей и аккумуляторных блоков.
Промышленные партнеры подчеркивают практическую важность работы. В Flash Battery отмечают, что цифровые двойники обеспечат измеримые преимущества, включая повышение эффективности производства, снижение эксплуатационных расходов и повышение безопасности. Представители Varta Innovation добавляют, что технология не только сокращает объем физических тестов, но и дает более глубокое понимание поведения ячеек. В свою очередь, ENGIE-Laborelec подчеркивает значимость проекта для сектора стационарных накопителей энергии, где надежность и срок службы играют решающую роль.
В долгосрочной перспективе THOR стремится доказать, что результаты, полученные с помощью цифровых двойников, сопоставимы с физическими испытаниями. Это может способствовать обновлению международных стандартов безопасности и энергоэффективности, таких как IEC и CENELEC. Проект также является частью более крупного кластера TwinBatt, объединяющего четыре европейские инициативы, которые находятся на переднем крае цифровых исследований в области аккумуляторов.
