Ricardo svilupperà la prossima generazione di inverter di trazione per veicoli elettrici

Ricardo opera in qualità di partner principale in un'iniziativa di ricerca da 10 milioni di sterline supportata dal governo britannico, focalizzata sull'integrazione di tecnologie energetiche per una mobilità elettrica economica e sostenibile. Guidato dagli ingegneri del Nissan Technical Centre Europe (NTCE), il Progetto SUITE (Smart Use of Integrated Technologies for EVs) integra pannelli solari a bordo, sistemi di ricarica intelligenti, semiconduttori al nitruro di gallio (GaN) e intelligenza artificiale per ottimizzare l'utilizzo dell'energia dei veicoli elettrici, ridurre le spese di ricarica e sostenere la stabilità della rete elettrica.

Sviluppo dell'inverter di trazione GaN e specifiche di potenza
Nell'ambito del progetto, Ricardo collabora con RAM Innovations per progettare e produrre un inverter di trazione avanzato ed economico al nitruro di gallio. Il sistema di conversione dell'energia è in fase di sviluppo su due configurazioni di potenza operativa — 50 kW e 150 kW — per adattarsi ai veicoli passeggeri di grande serie, inclusa la nuovissima piattaforma Nissan LEAF.

L'iniziativa di sviluppo, della durata di tre anni, fa parte del programma DRIVE35 del governo britannico da 4 miliardi di sterline, gestito dal Department for Business and Trade insieme all'Advanced Propulsion Centre UK (APC) e a Innovate UK.

Architettura del modulo di potenza e test di affidabilità
I recenti sviluppi nella tecnologia dei semiconduttori al nitruro di gallio hanno consentito capacità di gestione della corrente più elevate, necessarie per le applicazioni di trazione automobilistica ad alta potenza. Il design del modulo di potenza è strutturato per sfruttare frequenze di commutazione elettrica più elevate, garantendo al contempo basse perdite di conduzione e commutazione, offrendo un costo dei componenti inferiore rispetto ai semiconduttori al carburo di silicio (SiC). Queste caratteristiche operative offrono una maggiore efficienza complessiva del sistema e riducono i costi base di produzione dell'inverter.

I moduli di potenza GaN saranno sottoposti a test presso i laboratori dell'Università di Bristol secondo i consolidati standard del settore automobilistico. Contestualmente, Ricardo sta lavorando con weeteq per integrare algoritmi di controllo e monitoraggio dello stato di salute basati sull'intelligenza artificiale nel controller dell'inverter, al fine di migliorare l'affidabilità a lungo termine dei componenti. La tecnologia del propulsore risultante è applicabile a veicoli passeggeri ad alte prestazioni, applicazioni nel motorsport e piattaforme di difesa militare.

Contesto aggiuntivo
Questa sezione dettaglia le specifiche tecniche non incluse nel comunicato stampa originale.

Il nitruro di gallio (GaN) è un materiale semiconduttore ad ampia banda proibita (wide-bandgap / WBG) che possiede una mobilità elettronica e una rigidità dielettrica di scarica significativamente superiori rispetto al silicio convenzionale. Negli inverter di trazione per veicoli elettrici, queste caratteristiche del materiale consentono ai transistor HEMT (High-Electron-Mobility Transistors) di commutare a frequenze molto più elevate — spesso nell'intervallo di centinaia di kilohertz — mantenendo basse le perdite di commutazione.

Aumentando la frequenza di commutazione operativa, l'inverter riduce drasticamente i valori di induttanza e capacità richiesti per i suoi componenti di filtraggio passivo. Questa riduzione strutturale consente agli ingegneri di ridurre il volume fisico e la massa di induttori interni, condensatori e filtri EMI, portando a una maggiore densità di potenza per litro. Inoltre, i dispositivi GaN mostrano cariche di recupero inverso inferiori durante i cicli di commutazione ad alta frequenza, riducendo la dissipazione del calore interno, alleggerendo i requisiti di gestione termica e migliorando l'efficienza della conversione di potenza da CC ad CA nei cicli di guida urbana.

A cura di Romila DSilva, Redattrice di Induportals, con l'assistenza dell'IA.