Réguler la température de la batterie pour optimiser les performances. Si Tesla propose déjà ce système depuis quelques années dans ses voitures électriques en se basant sur l’itinéraire enregistré par l’utilisateur pour préchauffer la batterie à l’approche d’un arrêt recharge, Porsche souhaite aller beaucoup plus loin.
En s’appuyant sur le « machine learning » et en identifiant les trajets fréquemment empruntés par l’utilisateur, le constructeur a créé un système prédictif capable de reconnaitre le trajet à venir et donc d’anticiper les besoins en régulation thermique de la batterie.
Pour Porsche, l’idée n’est pas seulement d’organiser un préchauffage de la batterie en amont des phases de recharge. S’il « sait » que la voiture est principalement utilisée pour des trajets en ville, le système peut par exemple laisser la batterie se réchauffer légèrement au-dessus de la valeur normale en anticipant le fait qu'elle se refroidira naturellement une fois le trajet terminé. La voiture n’a donc pas à gaspiller d’énergie en refroidissant inutilement la batterie.
« De 10 à 30% d'économies d'énergie sont théoriquement possibles » chiffre Ondrej Holub qui dirige le développement logiciel de la marque à Prague où siègent les équipes de Porsche Engineering. Déjà intégrée sur un prototype basé sur la Porsche Taycan, cette gestion thermique prédictive devrait prochainement être déployé en série.
