Un sistema integrato che raccoglie le informazioni da tutto l'Ateneo e permette di esplorare con rapidità, efficacia e trasparenza le competenze, mettendo a disposizione i dati relativi alla produzione scientifica, ai progetti di ricerca, ai brevetti e a tutte le informazioni di rilievo sull’attività di ricerca. Tramite la funzione di ricerca si possono scoprire gli ambiti di ricerca, le persone, le strutture e i risultati dalla ricerca condotta al Politecnico di Torino. È possibile cercare per parola chiave, nome persona, titolo progetto, in lingua italiana o inglese. Il sistema restituirà gli elementi presenti nei database del Politecnico di Torino, compresi i profili completi del personale.
PredictEV - Ottimizzazione delle Batterie e Riduzione dei Tempi di Ricarica
Durata:
Responsabile scientifico:
Tipo di progetto:
Ente finanziatore:
Codice identificativo progetto:
Ruolo PoliTo:
Abstract
Il progetto risponde ad un problema chiave nel settore automotive: l’ottimizzazione del pre-condizionamento termico delle batterie, al fine d aumentare la vita utile della batteria e ridurre i tempi di ricarica. La previsione avverrà sulla base delle condizioni ambientali e operative del veicolo, in particolare sui seguenti fattori: stile di guida e abitudini del guidatore, caratteristiche dell’infrastruttura di ricarica (localizzazione, potenza e disponibilità), condizioni meteorologiche e traffico. L’algoritmo permetterà di mantenere il pacco batteria all'interno di un intervallo termico sicuro e ottimale, riducendo lo stress sulle celle e allungandone la vita utile e permettendo di migliorare l'efficienza complessiva del sistema. Sarà creata un’architettura di calcolo ibrida a bordo del veicolo e su unità di calcolo remote per minimizzare il costo computazionale demandato alla centralina e ottimizzare la gestione dei dati necessari per il calcolo.
Sarà allestito un veicolo elettrico in comunicazione con un cloud remoto per l’implementazione del sistema di predizione. La validazione sperimentale avverrà in laboratorio sul pacco batteria tramite l’utilizzo combinato di un simulatore di guida e di un sistema di test di batterie e su strada sul veicolo dimostratore. Prodotto significativamente modificato. Il progetto produrrà come risultato un algoritmo di previsione e ottimizzazione di ricarica rapida unitamente alla sua tecnologia abilitante rappresentata da un’architettura integrata tra cloud e centralina di controllo a bordo veicolo necessaria per il calcolo
Persone coinvolte
- Angelo Bonfitto (Responsabile Scientifico)
- Francesco Paolo Deflorio (Responsabile Scientifico di Struttura)
- Ezio Spessa (Responsabile Scientifico di Struttura)
Strutture coinvolte
Partner
- BYLOGIX SRL
- DUMAREY Softronix Srl - Coordinatore
- Flag MS
- POLITECNICO DI TORINO - AMMINISTRAZIONE CENTRALE
- STORM REPLY S.R.L.
Parole chiave
Settori ERC
Obiettivi di Sviluppo Sostenibile (Sustainable Development Goals)
Budget
| Costo totale progetto: | € 5.423.265,11 |
|---|---|
| Contributo totale progetto: | € 2.679.329,06 |
| Costo totale PoliTo: | € 1.104.119,73 |
| Contributo PoliTo: | € 662.471,84 |