Integrazione di Dati Storici per la Previsione della Durata Residua della Batteria

Articolo in Italiano:Il sistema di previsione della durata residua di AFAX POWER integra dati storici da 4 diverse fonti per creare modelli predittivi con accuratezza superiore al 95%: 1) Dati di fabbrica delle celle, 2) Cronologia completa di ricarica/scarica, 3) Dati ambientali storici, 4) Manutenzione e interventi eseguiti.

L'architettura dati utilizza data lakes strutturati in 12 layer temporali, che conservano informazioni con granularità variabile: dai dati al millisecondo degli ultimi 7 giorni fino ai riassunti mensili dell'intera vita della batteria. Un sistema di feature engineering avanzato estrae 156 indicatori predittivi da questi dati grezzi, includendo metriche complesse come "stress equivalente ciclico" e "danno termico accumulato".

Il modello principale combina survival analysis (modelli di Cox proporzionali) con deep learning (reti neurali a sopravvivenza). Questa combinazione permette di prevedere sia la probabilità di sopravvivenza in funzione del tempo che i punti di potenziale guasto specifici. Il sistema genera curve di sopravvivenza individualizzate per ogni batteria, con intervalli di confidenza del 90%.

Una funzione innovativa è il "Cross-Fleet Learning": le stazioni di ricarica condividono pattern di degrado anonimizzati attraverso federated learning, permettendo al sistema di riconoscere precocemente modelli di guasto emergenti anche in batterie con poca storia individuale. Questo riduce l'errore di previsione per batterie nuove del 58%.

Il sistema fornisce previsioni su tre orizzonti temporali: breve termine (prossimi 50 cicli), medio termine (200-500 cicli) e fine vita (punto di fine vita utile definito al 70% della capacità originale), supportando decisioni di manutenzione predittiva e sostituzione programmata.