較短的電池充電時間和更長的行駛里程，這是Porsche Engineering工程技術部門在去年作為概念研究開發預測性熱管理系統的承諾，可確保電池處於最佳溫度，能縮短停留在充電站的時間，讓快速充電僅需幾分鐘。
而溫度在其中起著關鍵作用：如果電池溫度太低或太熱，充電性能就會下降。但由於有預測性的熱量管理功能，這種現像很快就會成為過去。所配置的軟體將能預測充電行程的即將來臨，並控制所有熱量組件，以使電池處於最佳溫度。放眼未來，還可以防止不必要的加熱或冷卻，從而更節省能源並擴大續航里程。
此預測功能將新的系統與常規熱管理機制區分開來，而該系統目前已在Porsche的車輛中實現。以目前市場上最簡單的形式，它是一個控制迴路，始終將動力單元溫度保持在安全的範圍內。但是，這通常純粹是反應性的，例如：驅動單元過熱時，空氣擋板會打開以協助降低溫度。
在內燃引擎的情況下，這種特殊控制非常有效，因為可以在幾分鐘內迅速冷卻引擎缸體。然而，重達700公斤的電動車電池具有更大的熱慣性，難有同等的效果。
為了使電動車的大型電池達到合適的溫度以便即時充電，車輛控制系統必須提前檢測到潛在的負載。Porsche開發的預測性熱管理系統，可以預測即將到來的行程的電池溫度。例如：如果預測程序注意到駕駛正在駛向快速充電站，則系統會必要性提前啟動冷卻或加熱系統，以使電池具有理想的溫度，以便在到達時立即以最佳效率進行快速充電。而這需要功能強大的電腦來即時進行如此複雜的計算。
為了使車輛控制系統決定何時進行干預以進行冷卻或加熱，它必須首先知道各種組件之間的相互作用。例如：如果電池冷卻了，則功耗增加，而減小了行駛範圍。因此，對於當前狀況的模擬計算構成了熱管理的基礎：從電池和驅動單元到冷卻系統和空調系統的所有內容，都在RTE即時估計器(Real-time estimator)模擬計算中進行了複製。這個預測出來的數位「雙胞胎」的行為完全像一輛真正的車輛。例如：如果打開加熱功能，模擬結果將準確顯示這將如何影響電池的充電狀態。
RTE預測車輛將會產生的熱負荷(例如：40分鐘內)。為此，它將車輛的當前狀態、外部提供的負載預測，以及車輛行為模型結合在一起。模型預測(MPC Optimizer)控制加熱和冷卻系統，不僅要考慮RTE計算，還要考慮舒適度和效率要求。
但是，由計算機再現的模擬車況僅提供目標狀態。實際上，許多其他因素通常無法直接測量，這些因素都會影響車輛的行為，例如：駕駛方式、有效載荷、路面、甚至車身上的污垢或油漆的顏色(在黑色車容易吸熱)…等等。因此，一個特殊的軟體模組(即時估算器，RTE)確保將這些額外影響也考慮在內。它將車輛的實際行為與RTE模擬不斷進行比較，最後付諸執行。
為了能夠更精準，車輛當然必須知道旅程將駛向何方。但不能保證每次旅程，都會將每個目的地都輸入到導航設備中。因此，駕駛可以簡單地讓車輛「學習」行程。然後，它透過GPS追蹤路線並自行識別經常行經的路線。基於此經驗，系統稍後將能夠在啟動後不久識別前方的行程，並在內部預測即將行駛的未來路線的地圖。
例如：5公里的城市交通，其後是時速120 km/h的20公里高速公路里程。從模擬車輛中獲取數據以及路線信息，然後使用它來計算汽車的最佳熱響應。像是什麼時候必須啟動熱泵來預熱電池？何時建議借助冷卻器或空調將其降至較低的溫度？
黑色曲線顯示電池溫度如何隨時間變化。借助可預測的熱量管理，到達充電站時，溫度恰好在25~30°C的最佳範圍內。因此電池可以在幾分鐘內就能以最大功率充電。
此種演算法的預設配置是將充電時間和能耗最小化。但理論上，也可以優先考慮性能表現，所以在這種情況下，熱管理系統會在到達高速公路入口之前對電池進行預熱，以使車輛能夠在到達高速公路時立即可更快地加速行駛。此優化機制的特殊功能是每隔幾秒鐘會重新計算一次預測，並使其對應當前實際情況。例如：如果駕駛脫下外套並調低車內溫度，該演算法將會注意到這一點，並在下一次預測中將此影響考慮在內。
Porsche Engineering對未來的持續觀察具有幾個優點。例如：如果電動車主要常用於城市內的短途旅行，則控制單元會了解這種模式，並可允許將電池溫度提高到正常範圍之外，但仍在安全範圍內。這是因為它知道旅程將很快結束，並且停放時車輛將自行冷卻。這樣，不會在多餘的冷卻上浪費能量。因此，預測性的熱管理不僅可以縮短充電時間，而且可以改善車輛的續航里程。
Porsche Engineering軟體開發負責人Ondrej Holub表示，「理論上可以節省10~30%的能量耗損」
目前該項目現已完成。研究表明，預測性熱管理具有很高的潛力，將來可以安裝到客戶的車輛中。儘管「已安裝」實際上是錯誤的用詞。畢竟，這是21世紀的典型創新，因此新技術僅由代碼組成，而不由硬體組成，也是汽車科技突破的重要環結。
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