クラウドサービスの効率的な利用
クラウド分析は今や、電気自動車の効果的なバッテリー管理戦略に不可欠な要素となっている。特に大規模なフリートを展開する企業にとってはそうです。クラウドのパワーを利用することによってのみ、自動車メーカーとフリートオペレーターは、現実世界のバッテリーの健全性、特に車両の寿命期間中に変化するバッテリーの健全性を理解することができます。クラウド分析がなければ、保証の問題や早期老朽化、さらには安全上重要な事象を軽減するための対策を講じる機会は非常に限られてしまいます。
しかし、クラウドサービスがその役割を果たすためには、堅牢で、必要なときにいつでも利用できなければならない。定期的な一括アップロードであれ、データの常時ライブストリーミングであれ、選択したデータ収集戦略をサポートしなければならない。さらに、レンタルスクーターからHGVまで、さまざまな利用プロファイルからデータを収集・分析できなければならない。
このため、設計には独自の制約が課される。各戦略によって、ピーク時のリソース使用パターンが異なる可能性があり、慎重に考慮しなければならないからだ。また、サービスのリアルタイムの可用性を確保することは重要だが、システムがコスト効率に優れているためには、リソースの非効率的な利用を避けることも同様に重要である。
クラウドとSoX
イートロンテクノロジーズのテクニカル・スペシャリストであるアレックス・ダーリントン博士は、「私たちは、クラウド・サービスを業界をリードするSoX（ステート・オブ・エブリシング）アルゴリズムと並行して開発することが不可欠であることを当初から認識していました」と説明する。その一環として、"仮想車両フリート "を使用してクラウドインフラのテストを可能にするフレームワークを開発しました。"仮想車両フリート "は、事実上、車両の正確な構成を反映するデジタルツインであり、シミュレーションが標準的な負荷テストをはるかに超えることを可能にします。
実際、イートロンのシミュレーションはバッテリーの状態と性能だけでなく、車両自体のダイナミックスもモデリングするほど詳細であり、これは特定のフリートとその使用パターンを真に代表する負荷を生成します。
このアプローチには多くの利点がある。特に魅力的なのは、最大規模のバーチャル・フリートであっても迅速に作成・設定できることで、特定のアルゴリズムをわずかなリードタイムでテストし、微調整することができる。
安全な仮想環境でのリアルなデータ
仮想環境は、現実的なデータだけでなく、現実的なデータ量も生成する。また、自然界に存在する合成データであるため、現実世界のデータを使用した場合に問題となるプライバシーの問題を回避することができる。
バッテリー・パックやセルの故障は、バーチャルな世界で安全にモデル化し、テストすることができる。これにより、例えば、突然の広範囲に及ぶパックの故障の影響を、完全な安全性のもと、妥協することなく徹底的に調査することができる。
さまざまなエラー条件を導入することで、異常や経年劣化の影響をより正確に検出する予測診断法を開発し、テストすることができる。実際、シミュレーションからの出力は、実世界から収集した既存のデータを補完するために使用することもでき、機械学習モデルのトレーニングを加速するのに役立つ大規模なデータセットを生成することができます。その結果、より正確な健康状態（SoH）と残存耐用年数（RUL）の評価が可能になる。
このようなシナリオを仮想世界でモデル化することで、クラウドサービスのプロビジョニングを "適切なサイズ "に設定し、要件に完全に適合させることができるのです」とアレックスは結論づける。そして、すべての "もしも "の質問に前もって答えておくことで、最初に正しい結果を出すことができるのです」。
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