التحكم التقليدي في درجة الحرارة في السيارات الكهربائية يعمل مثل "القيادة بالنظر في المرآة الخلفية"هذا النهج غالبا ما يكون كافيالكن بالنسبة للسيارات الكهربائية التجارية التي تحمل بطاريات بطارية من 200 إلى 400 كيلوواط في الساعة وتتطلب شحن سريع بمعدل 4 درجات مئوية، فإن التبريد التفاعلي ببساطة لا يستطيع مواكبة ذلك.
هذا هو المكان الذي يغير فيه التحكم النموذجي التنبؤي كل شيء.
التحكم التنبؤي بالنموذج هو استراتيجية تحكم متقدمة تستخدم نموذج رياضي للنظام للتنبؤ بسلوكه المستقبلي وتحسين إجراءات التحكم وفقًا لذلك.وقد تبين أن MPC يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة في أنظمة إدارة الحرارة في البطارية مع الحفاظ على ضبط درجة الحرارة أكثر صرامة مقارنة بالطرق التقليدية.
NEWBASE has become the first company to successfully deploy MPC algorithms in the commercial vehicle BTMS (Battery Thermal Management System) sector — moving thermal management from reactive adjustment to proactive prediction.
وحدة التبريد بالماء BTMS القائمة على MPC تعمل من خلال دورة ذكية من ثلاث مراحل:
1نموذج التوأم الرقمي التنبؤي
يتم إنشاء نموذج التوأم الرقمي المرتبط بالكهرباء الحرارية للبطارية في الوقت الحقيقي ، والتي تتوقع مسار درجة حرارة البطارية لمدة 30 ٪ 60 ثانية.هذا النموذج يتم تحديثه باستمرار بناء على ردود الفعل الفعلية للمستشعر، مما يضمن دقة التنبؤ حتى عندما تتطور ظروف البطارية خلال دورة حياتها.
2إدماج المدخلات متعددة الأبعاد
النظام لا ينظر فقط إلى درجة حرارة البطارية الحالية، بل يضع في اعتباره ظروف الطرق، ملامح طاقة الشحن، توقعات درجة الحرارة المحيطة، وحتى أنماط القيادة المتوقعة.من خلال الجمع بين هذه المدخلات، تخطط خوارزمية MPC لاستراتيجية التبريد المثلى قبل أن يصبح الحرارة مشكلة.
3تحسين التدحرج مع تصحيح ردود الفعل
خلال كل دورة تحكم، يقوم النظام بإجراء تحسين متسلسل، حيث يقارن باستمرار بين النتائج المتوقعة والقياسات الفعلية، ويقوم بتعديل نموذجه في الوقت الحقيقي.هذا "توقع تنفيذ الصحيح" حلقة مغلقة يضمن أن نظام التبريد هو دائما خطوة واحدة قبل الأحداث الحرارية.
نتائج تنفيذ MPC في وحدات BTMS المبردة بالماء في NEWBASE قابلة للقياس ومهمة:
مع انتقال سوق السيارات الكهربائية التجارية إلى معايير الشحن السريع للغاية 4C و 5C ، يزداد الحمل الحراري على حزم البطارية بشكل كبير.شحن 4C يوفر أربعة أضعاف سعة البطارية في التيار الحالي ، وتوليد حرارة أكثر بكثير من الشحن التقليديبدون إدارة حرارية ذكية، يمكن لهذه الحرارة أن تدهور خلايا البطارية، وتقلل من كفاءة الشحن، وحتى أن تؤدي إلى حوادث هروب حرارية.
MPC-based thermal management is uniquely suited to address this challenge because it can anticipate the thermal load before charging begins and pre-cool the battery pack to the optimal starting temperatureأثناء الشحن، يقوم بتعديل كثافة التبريد بشكل ديناميكي بناءً على توقعات درجة الحرارة في الوقت الفعلي، مما يمنع كل من الإفراط في التسخين والتبريد.
Research published in MDPI's journal World Electric Vehicle Journal (2025) confirms that MPC strategies for BTMS can optimize energy consumption while maintaining battery temperatures within safe operating windows. Multiple academic studies from institutions including the Beijing Institute of Technology have validated that MPC-based thermal management outperforms conventional rule-based and PID approaches in both energy efficiency and temperature control precision.
إن إنجاز NEWBASE يكمن في ترجمة هذه التطورات الأكاديمية إلى نظام جاهز للإنتاج وقابل للتطبيق تجارياً لتطبيقات العمل الثقيلوفعالية التكلفة غير قابلة للتفاوض.
MPC ليست مجرد تحديث لخوارزمية التحكم هي أساس إدارة بطارية حرارية ذكية حقًاالقدرة على التنبؤ، والتخطيط، ومنع المشاكل الحرارية قبل أن تنشأ سوف تفصل قادة الصناعة من البقية.
التحكم التقليدي في درجة الحرارة في السيارات الكهربائية يعمل مثل "القيادة بالنظر في المرآة الخلفية"هذا النهج غالبا ما يكون كافيالكن بالنسبة للسيارات الكهربائية التجارية التي تحمل بطاريات بطارية من 200 إلى 400 كيلوواط في الساعة وتتطلب شحن سريع بمعدل 4 درجات مئوية، فإن التبريد التفاعلي ببساطة لا يستطيع مواكبة ذلك.
هذا هو المكان الذي يغير فيه التحكم النموذجي التنبؤي كل شيء.
التحكم التنبؤي بالنموذج هو استراتيجية تحكم متقدمة تستخدم نموذج رياضي للنظام للتنبؤ بسلوكه المستقبلي وتحسين إجراءات التحكم وفقًا لذلك.وقد تبين أن MPC يقلل بشكل كبير من استهلاك الطاقة في أنظمة إدارة الحرارة في البطارية مع الحفاظ على ضبط درجة الحرارة أكثر صرامة مقارنة بالطرق التقليدية.
NEWBASE has become the first company to successfully deploy MPC algorithms in the commercial vehicle BTMS (Battery Thermal Management System) sector — moving thermal management from reactive adjustment to proactive prediction.
وحدة التبريد بالماء BTMS القائمة على MPC تعمل من خلال دورة ذكية من ثلاث مراحل:
1نموذج التوأم الرقمي التنبؤي
يتم إنشاء نموذج التوأم الرقمي المرتبط بالكهرباء الحرارية للبطارية في الوقت الحقيقي ، والتي تتوقع مسار درجة حرارة البطارية لمدة 30 ٪ 60 ثانية.هذا النموذج يتم تحديثه باستمرار بناء على ردود الفعل الفعلية للمستشعر، مما يضمن دقة التنبؤ حتى عندما تتطور ظروف البطارية خلال دورة حياتها.
2إدماج المدخلات متعددة الأبعاد
النظام لا ينظر فقط إلى درجة حرارة البطارية الحالية، بل يضع في اعتباره ظروف الطرق، ملامح طاقة الشحن، توقعات درجة الحرارة المحيطة، وحتى أنماط القيادة المتوقعة.من خلال الجمع بين هذه المدخلات، تخطط خوارزمية MPC لاستراتيجية التبريد المثلى قبل أن يصبح الحرارة مشكلة.
3تحسين التدحرج مع تصحيح ردود الفعل
خلال كل دورة تحكم، يقوم النظام بإجراء تحسين متسلسل، حيث يقارن باستمرار بين النتائج المتوقعة والقياسات الفعلية، ويقوم بتعديل نموذجه في الوقت الحقيقي.هذا "توقع تنفيذ الصحيح" حلقة مغلقة يضمن أن نظام التبريد هو دائما خطوة واحدة قبل الأحداث الحرارية.
نتائج تنفيذ MPC في وحدات BTMS المبردة بالماء في NEWBASE قابلة للقياس ومهمة:
مع انتقال سوق السيارات الكهربائية التجارية إلى معايير الشحن السريع للغاية 4C و 5C ، يزداد الحمل الحراري على حزم البطارية بشكل كبير.شحن 4C يوفر أربعة أضعاف سعة البطارية في التيار الحالي ، وتوليد حرارة أكثر بكثير من الشحن التقليديبدون إدارة حرارية ذكية، يمكن لهذه الحرارة أن تدهور خلايا البطارية، وتقلل من كفاءة الشحن، وحتى أن تؤدي إلى حوادث هروب حرارية.
MPC-based thermal management is uniquely suited to address this challenge because it can anticipate the thermal load before charging begins and pre-cool the battery pack to the optimal starting temperatureأثناء الشحن، يقوم بتعديل كثافة التبريد بشكل ديناميكي بناءً على توقعات درجة الحرارة في الوقت الفعلي، مما يمنع كل من الإفراط في التسخين والتبريد.
Research published in MDPI's journal World Electric Vehicle Journal (2025) confirms that MPC strategies for BTMS can optimize energy consumption while maintaining battery temperatures within safe operating windows. Multiple academic studies from institutions including the Beijing Institute of Technology have validated that MPC-based thermal management outperforms conventional rule-based and PID approaches in both energy efficiency and temperature control precision.
إن إنجاز NEWBASE يكمن في ترجمة هذه التطورات الأكاديمية إلى نظام جاهز للإنتاج وقابل للتطبيق تجارياً لتطبيقات العمل الثقيلوفعالية التكلفة غير قابلة للتفاوض.
MPC ليست مجرد تحديث لخوارزمية التحكم هي أساس إدارة بطارية حرارية ذكية حقًاالقدرة على التنبؤ، والتخطيط، ومنع المشاكل الحرارية قبل أن تنشأ سوف تفصل قادة الصناعة من البقية.
