Identification of lithium-ion-battery-cells based on physically interpretable models for battery state estimation during vehicle operation
Final Report Abstract
Das Batterie-Management System ist die Schlüsselkomponente in einem leistungsfähigen elektrifizierten Antriebsstrang. Neben sicherheitsrelevanten Aspekten sorgt ein effektives Batteriemanagement für eine gute Ausnutzung der Batterie sowie für eine lange Lebensdauer, wodurch auch der Anteil der Batteriekosten am Gesamtfahrzeug gesenkt werden kann. Für die Wirksamkeit des Batterie-Management Systems ist dabei vor allem entscheidend, dass anstelle eines phänomenologisch detektierten Alterungszustands ein leistungsfähiges Modell existiert, das (1) aktuelle und (2) physikalisch motivierte Modellparameter berücksichtigen kann. Um dieses Ziel zu erreichen sollen im vorliegenden Forschungsvorhaben parametrische Methoden zur Online-Schätzung aktueller Modellparameter mit einem experimentell parametrierten Grey Box Modell kombiniert werden. Das zu entwickelnde Parameterschätzverfahren operiert dabei, im Gegensatz zu aktuellen Schätzverfahren, auf einem fraktionalen, impedanz-basierten Modell der Batterie, dass durch seine Komplexität entsprechende Rückschlüsse auf physikalische Prozesse erlaubt. Jene wiederum werden mit Hilfe eines neu zu entwickelnden Verfahrens identifiziert, das die Idee der an Brennstoffzellen erfolgreich eingesetzten „Verteilung der Relaxationszeiten“ (DRT) aufgreift und durch ein neu zu entwickelndes Verfahren der „Verteilung der differentiellen Kapazität“ (DDC) ergänzt. Die regelungstechnische Kompetenz des IRS sowie die Kompetenzen des IAM-WET auf dem Gebiet der Impedanzspektroskopie und deren physikalischer Interpretation ergänzen sich bei diesem Vorhaben optimal.
Publications
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