Descripción del proyecto
Allanar el camino a la eficiencia de los vehículos eléctricos
A medida que el transporte se orienta hacia los vehículos eléctricos (VE), maximizar su eficiencia es todo un reto. Los diseños actuales de VE suelen tener dificultades para equilibrar la eficacia energética con la satisfacción del usuario, lo que conduce a un rendimiento subóptimo y a una adopción limitada. La reticencia de los usuarios a adoptar los VE para el uso diario persiste debido a las preocupaciones relacionadas con la autonomía, la comodidad y la asequibilidad. En este contexto, el equipo del proyecto EFFEREST, financiado con fondos europeos, pretende ofrecer una ecofuncionalidad personalizada que fomente el ahorro de energía durante el uso habitual. En EFFEREST, que cuenta con un consorcio de once socios de la industria y la investigación, se integra un marco de codiseño y un sistema de gestión de la energía centrado en el usuario. Mediante el uso de gemelos digitales adaptativos, control predictivo basado en modelos e IA, el equipo del proyecto aprovecha la comunicación V2X y los datos históricos para mejorar la eficiencia. En particular, en EFFEREST se prioriza la experiencia del usuario para fijar objetivos realistas.
Objetivo
EFFEREST targets a decisive leap forward in the novel use of data to achieve energy efficient electric vehicle (EV) designs, matching enhanced user acceptance with efficient vehicle operation. Significant improvements will be gained by leveraging knowledge from real fleet behaviour. Users will benefit from personalised data and the always-available option to select the vehicle performance type; in this way, users will perceive that individualised eco-functionality sufficiently fulfils normal daily-use requirements and will be motivated to save energy even over longer periods of regular usage. To achieve its ambition, EFFEREST brings together 11 partners from industrial and research backgrounds covering the entire EV value chain. A co-design framework will be implemented with a holistic user-centric energy management system control architecture based on adaptive digital twins, model-based optimization for component rightsizing, predictive model-based control and AI, benefitting from V2X, fleet-generated information and historical data. Most importantly, novel indicators will be identified that provide deeper insight into the effect that technical improvements have on user experience: this will help to derive more realistic development targets with a direct impact on user attractiveness, which in turn will impact the controllers that will be tailored adaptively to the current condition of the specific EV and its usage pattern, thus providing personalized and robust behaviour. Innovations in powertrains, battery systems, heating, ventilation and air conditioning systems will then be demonstrated through extensive evaluations in test facilities and a demonstrator vehicle, the aim being to make EVs more energy-efficient, comfortable, safe and affordable. As such, EFFEREST will increase the competitiveness of Europe, strengthening industrial leadership in key digital, enabling and emerging technologies to make EVs more attractive for the worldwide mass market.
Ámbito científico (EuroSciVoc)
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
CORDIS clasifica los proyectos con EuroSciVoc, una taxonomía plurilingüe de ámbitos científicos, mediante un proceso semiautomático basado en técnicas de procesamiento del lenguaje natural.
- ingeniería y tecnologíaingeniería eléctrica, ingeniería electrónica, ingeniería de la informacióningeniería electrónicasistemas de automatización y control
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Palabras clave
Programa(s)
Régimen de financiación
HORIZON-IA - HORIZON Innovation ActionsCoordinador
8010 Graz
Austria