Мультифизика + ИИ: как проектируют батареи и сети

Когда инженеры говорят «на стенде всё работало», это часто звучит как приговор проекту. В энергетике и электротранспорте цена такого приговора особенно высока: перегрев аккумулятора, деградация BESS на сети, “плывущие” параметры силовой электроники, неожиданные вибрации и деформации в электродвигателе. Причина почти всегда одна — реальная система живёт сразу в нескольких физических мирах, а упрощённая модель видит только один.

Электрификация «всего» к 2025 году ускорилась: растут парки электромобилей, разворачиваются промышленные накопители, сетевые компании учатся жить с нестабильной генерацией ВИЭ. И именно сейчас становится очевидно: без мультифизического моделирования (multiphysics) и его связки с ИИ мы будем продолжать дорого учиться на прототипах.

Эта статья — часть серии «Искусственный интеллект в энергетике и электроэнергетике». Я разложу по полочкам, почему мультифизика стала практическим инструментом для R&D и эксплуатации, как она соединяется с ИИ (а не конкурирует с ним), и что можно сделать уже в следующем квартале, если вы отвечаете за батареи, приводы или сеть.

Почему «одной физики» больше не хватает

Ключевой факт: в современных энергосистемах отказ редко объясняется одной причиной. Обычно это цепочка: электромагнитные потери → локальный нагрев → изменение проводимости/магнитных свойств → рост потерь → ещё больший нагрев → механические напряжения → деградация/пробой.

В классическом подходе команды часто делятся по дисциплинам: электрики считают одно, теплотехники — другое, механики — третье. Итог — хорошие отчёты, но плохая согласованность допущений. На прототипе внезапно выясняется, что:

• нагрев меняет сопротивление обмоток и «ломает» расчёт КПД;
• охлаждение, казалось бы, достаточное, но в реальности образуются горячие точки;
• материалы ведут себя иначе при циклировании и вибрациях;
• алгоритм управления вызывает режимы, которых не было в статических расчётах.

Мультифизическое моделирование решает это не магией, а методично: связывает электромагнитные, тепловые, механические, гидродинамические и (для батарей) электрохимические процессы в одной постановке. И это критично именно там, где электрификация сложнее всего: аккумуляторы, силовая электроника, электродвигатели, беспроводная зарядка, сетевые накопители.

Батареи и BESS: где мультифизика даёт самый быстрый эффект

Самая практичная ценность мультифизики для батарей — управляемая безопасность и прогноз ресурса. В 2025 году это уже не «фишка R&D», а требование рынка: страхование, сертификация, требования к пожарной безопасности, гарантии на срок службы.

Тепловой разгон: лучше «проиграть» его в модели

Если вы проектируете батарейный модуль или контейнерный накопитель, то ваша реальность — это термоменеджмент, и он давно не сводится к «поставили вентилятор помощнее». В крупных сборках поведение ячейки меняется на уровне пакета: тепловые градиенты, разбалансировка, неравномерное старение, сложные сценарии отказа.

Мультифизическая модель полезна тем, что позволяет:

1. Смоделировать ячейку-«нарушителя» (внутренний дефект, короткое, ускоренная деградация) и посмотреть, как отказ распространяется по модулю.
2. Проверить, как конструкция, материалы, теплопроводящие прокладки и каналы охлаждения влияют на горячие точки.
3. Прогнать сценарии, которые опасно или дорого тестировать физически.

А дальше вступает ИИ: на данных из мультифизики можно обучать суррогатные модели (быстрые приближения), чтобы за минуты подбирать конструктив, режимы охлаждения и окна SOC.

“Мульти” здесь ещё и про масштабы

В батареях важна не только мультифизика, но и мульти-масштабность: от пористой структуры электрода до поведения контейнера BESS на площадке. В эксплуатации сетевых накопителей это выливается в вечный вопрос: почему лабораторная деградация «не совпала» с полем?

Хорошая связка выглядит так:

• мультифизика описывает причинно-следственные связи (что именно греется и почему);
• ИИ строит прогнозы по эксплуатации (как быстро деградирует при конкретном профиле мощности);
• цифровой двойник объединяет модель и телеметрию (температуры, токи, SOC/SOH, параметры охлаждения).

Если говорить прямо: мультифизика — это “физический каркас” цифрового двойника, а ИИ — его нервная система (обучение, диагностика, оптимизация, предиктив).

Электродвигатели и силовая электроника: КПД упирается в тепло

Ключевая мысль: повышение удельной мощности и эффективности электропривода почти всегда заканчивается разговором о температуре.

Когда плотность мощности растёт, даже небольшая ошибка в учёте нагрева обмоток статора или магнитных материалов приводит к неверному прогнозу:

• КПД и потери;
• допустимой перегрузки;
• ресурса изоляции;
• акустики/вибраций (через деформации и механические напряжения).

Мультифизическая постановка здесь особенно сильна, потому что учитывает температурную зависимость:

• сопротивления меди;
• магнитных характеристик;
• свойств компаундов и изоляции.

А ИИ помогает не «рисовать красивые графики», а ускорять инженерный цикл:

• поиск оптимальной геометрии (например, по ограничениям по температуре и массогабаритам);
• подбор режимов ШИМ и стратегий управления для снижения потерь;
• автоматическое построение суррогатных моделей для быстрых прогонов вместо тяжёлых расчётов.

Если вы руководите R&D по электроприводам, правило простое: без связки электромагнитика+тепло вы оптимизируете не двигатель, а иллюзию двигателя.

Беспроводная зарядка: маленький перегрев меняет всю схему

Беспроводная передача энергии — хороший пример того, почему мультифизика нужна даже там, где «всё вроде про электромагнетизм». При высоких мощностях локальный нагрев катушки меняет проводимость, а значит:

• сдвигаются параметры контура;
• меняется распределение поля;
• растут потери и нагрев вокруг;
• ухудшается КПД и предсказуемость.

В результате задача становится мультифизической: электромагнитика ↔ тепло ↔ конструкция ↔ материалы. И тут ИИ снова полезен: он может быстро оценивать множество вариантов архитектуры (катушки, экраны, ферриты, зазоры, компоновка) по целевой функции «КПД + температурные ограничения + стоимость».

Электросеть с ВИЭ и накопителями: новые режимы требуют новых моделей

Сеть исторически проектировалась под непрерывную управляемую генерацию. Когда доля ВИЭ становится значимой, появляются новые проблемы: быстрые изменения мощности, частотные отклонения, транзиенты, усложнение защиты и управления.

Здесь мультифизика проявляется не всегда «в лоб», как в батарее, но она критична в узких местах:

• тепловые режимы силовых преобразователей и STATCOM;
• кабели, шинопроводы и контактные соединения (нагрев → сопротивление → потери → нагрев);
• надёжность оборудования при новых профилях нагрузки.

А ИИ в электроэнергетике чаще всего решает задачи:

• прогноз нагрузки и генерации;
• оптимизация режимов и диспетчеризация;
• обнаружение аномалий по телеметрии;
• управление накопителями (BESS) под рыночные сигналы и ограничения.

Самый сильный подход в 2025–2026 годах — это ИИ “с физикой внутри”: когда ML-модель опирается на физические ограничения и данные из мультифизики, а не учится на «голой статистике». Так снижается риск красивых, но неверных рекомендаций.

Практический план: как внедрять мультифизику и ИИ без «большого взрыва»

Правильное внедрение — это не покупка ПО, а настройка конвейера “модель → данные → решение”. Вот что работает в реальных проектах.

1) Выберите одну боль, а не «цифровой двойник всего»

Лучшие стартовые кейсы (быстрый ROI):

• горячие точки и деградация батарейного модуля;
• перегрев силового модуля/инвертора;
• ограничение по температуре в электродвигателе при пиковой нагрузке;
• оптимизация охлаждения и материалов.

2) Опишите измеримую цель

Примеры целей, которые можно защитить перед руководством:

• снизить максимальную температуру на X °C;
• сократить количество итераций прототипирования с 4 до 2;
• увеличить прогнозируемый ресурс на Y циклов в заданном профиле;
• уменьшить потери на Z % при сохранении массогабаритов.

3) Соберите «минимальный набор данных»

Для ИИ вам не нужен идеальный датасет на годы. Для начала достаточно:

• телеметрии температур/токов/напряжений;
• профилей нагрузки;
• нескольких верификационных испытаний (для калибровки мультифизики).

4) Используйте суррогатные модели там, где нужно быстро

Полноценный мультифизический расчёт может быть тяжёлым. Поэтому в инженерной оптимизации обычно делают так:

• «тяжёлая» мультифизика генерирует обучающие данные;
• ИИ строит суррогат (быструю модель);
• оптимизатор перебирает варианты на суррогате;
• финальные кандидаты проверяются «тяжёлой» моделью и испытаниями.

Это и есть промышленная связка multiphysics + AI optimization.

Что спросит ваш руководитель (и как отвечать)

«Заменит ли моделирование испытания?»

Нет. Оно сокращает количество итераций и делает испытания осмысленнее. Вы тестируете меньше вариантов, но глубже и точнее.

«Почему нельзя просто обучить нейросеть на телеметрии?»

Потому что при смене конструкции, поставщика материалов или режима работы модель может «поехать». Физика задаёт инварианты, а ИИ учится на их фоне.

«С чего начать в 2026 году, чтобы не утонуть?»

С одного узкого кейса и KPI, затем — расширять охват: модуль → пакет → система → флот/парк оборудования.

Куда это ведёт энергетику в 2026

Мой прогноз простой: в ближайшие 12–18 месяцев выиграют те, кто перестанет противопоставлять «моделирование» и «ИИ». ИИ без физики — это быстрые ответы без гарантий. Мультифизика без ИИ — это правильные ответы, но медленно. Вместе они дают инженерный цикл, который выдерживает давление рынка.

Если вы работаете с BESS, электроприводами, силовой электроникой или сетевыми проектами, стоит задать себе один вопрос: где именно сегодня прототип “ломается” при переходе в реальность — и какая физика там не учтена? С этого обычно и начинается самое полезное внедрение.