BattLifeBoost: Lebenszyklusverlängerung von bestehenden und zukünftigen stationären Batteriespeichersystemen durch hybride Zustandsprognose

Im Projekt BattLifeBoost soll die Zustandsschätzung und Lebensdauerprognose von stationären Batteriespeichern verbessert werden. Hierzu wird im Projektkonsortium ein Systemmodell zur Zustands- und Lebensdauerabschätzung entwickelt. Bei der Entwicklung des Modells wird ein hybrider Ansatz verfolgt. Zum einen wird basierend auf umfangreichen Daten einer Laborstudie ein physikalisch-chemisches Alterungsmodell entwickelt, zum anderen sollen State of Health -Abschätzungen aus mehrjährige Felddaten eines Heimspeicheranbieters mittels Machine-Learning Algorithmen gewonnen werden und zur Entwicklung des Systemmodells beitragen.
Der EES forscht hierbei an der physiko-chemischen Alterungsmodellierung. Hierzu wird der Fokus vorerst auf die Entwicklung physiko-chemischer Alterungsgleichungen der im Projekt betrachteten Zelle gelegt. Die Alterungsgleichungen werden auf Basis eines umfangreichen Datenschatzes einer dem Projekt vorangegangen Laborstudie parametriert und validiert. Darauf aufbauend wird eine Methode zur hybriden Parametrierung von physiko-chemischen Alterungsmodellen entwickelt, welche die vorangegangene, labordatengetriebene Parametrierung mit realen Felddaten verknüpft.
Ziel ist ein unabhängiges Alterungsmodell basierend auf physikalisch-chemischem Verständnis, das das Alterungsverhalten der Zelle in beliebigen, von den Parametrierungs- und Felddaten abweichenden Belastungsszenarien korrekt nachbilden kann. Das entwickelte Modell wird anschließend für Bewertungen des Einflusses unterschiedlicher Belastungsszenarien auf die Restlebensdauer herangezogen, bspw. der zusätzlichen Nutzung von Heimspeichern in netzdienlichen Anwendungen.
Der EES bearbeitet das Projekt BattLifeBoost in Kooperation mit der Sonnen GmbH, der Hochschule für Angewandte Wissenschaften Kempten sowie der BMW Group.