Sequenzielle Analyse der Alterung von Lithium-Ionen-Batterien

• Antragsteller: Dr.-Ing. Philipp Dechent
• Fachliche Zuordnung: Elektrische Energiesysteme, Power Management, Leistungselektronik, elektrische Maschinen und Antriebe
• Förderung: Förderung seit 2022
• Projektkennung: Deutsche Forschungsgemeinschaft (DFG) - Projektnummer 511349305

Die derzeitigen Lithium-Ionen-Batterien genügen bei einigen Anwendungen noch nicht den Anforderungen an Leistung und Energiedichte. Daher ist die Forschung an neuen Materialien dynamisch, und das Alterungsverhalten ist ein wesentlicher Bestandteil der Bewertung. Darüber hinaus bringen neue Anwendungen für Batterien mit besonderen Anforderungen, wie die Elektrifizierung von Schiffen, Lastkraftwagen, Flugzeugen, Traktoren und Baumaschinen, oft neue Belastungsprofile mit sich, die auch ein anderes Alterungsverhalten zur Folge haben werden. Daher sind angepasste Test- und Bewertungsmethoden für eine zuverlässige Lebensdauervorhersage erforderlich. Batterien sind hochkomplexe Systeme, bei denen physikalische, chemische und elektrische Effekte gleichzeitig ablaufen, so dass es sehr viel aufwändiger ist, diese Effekte selbst zu modellieren. Kurz- und mittelfristig werden daher datengestützte und empirische Modelle zum Einsatz kommen. Zu diesen Methoden gehören Diagnosemethoden, die auf systematisch generierten Daten aus beschleunigten Alterungstests im Labor basieren. Die Alterung von Lithium-Ionen-Batterien hängt von dem komplexen Zusammenspiel zahlreicher Belastungsfaktoren wie Stromstärke und Temperatur ab, was eine umfangreiche Testmatrix erfordert. Darüber hinaus ist die Übertragung der Testergebnisse auf neue Batterien mit unterschiedlichen Materialien und Abmessungen zur Erstellung von Modellen für neue Zellen nur sehr begrenzt möglich. Derzeit werden komplexe Tests aufgrund fehlender Testressourcen in kleinem Maßstab an Stichproben durchgeführt. Dies schränkt den Umfang eines Tests in Bezug auf die Anzahl der verschiedenen Belastungsfaktoren, die Auflösung des Einflusses und die statistischen Aspekte der Variation von Zelle zu Zelle ein. Jede Vorhersage der Batteriedegradation ist durch die Menge der verfügbaren Daten begrenzt, die entweder für die Erstellung empirischer Modelle oder für die Parametrisierung physikalischer oder datenbasierter Modelle benötigt werden. Wenn ein Test beendet und das Ende der Lebensdauer der Zelle erreicht ist, wird die Ausrüstung wieder frei, und es stellt sich die Frage: Soll man mehr vom Gleichen testen oder andere Belastungsfaktoren anwenden, um in einer bestimmten Zeit ein Maximum an Informationen zu erhalten? Dieses Projekt wird die Forschungslücke schließen, die durch die folgenden Hauptforschungsziele identifiziert wurde:1. Ermittlung des Design-Spaces von Belastungsfaktoren für Batterietests und Benchmarking der Auswirkungen auf die Batterieleistung und -lebensdauer.2. Festlegung von Regeln für die Versuchsplanung von groß angelegten Alterungstests mit mehr als 1000 Zellen, einschließlich einer Quantifizierung des inkrementellen Nutzens der einzelnen Messungen.3. Entwicklung eines Werkzeugs, das automatisch eine optimierte Testmatrix erstellt und diese während der Messung mit einer Rückkopplungsschleife kontinuierlich aktualisiert.

• DFG-Verfahren: WBP Stipendium
• Internationaler Bezug: Großbritannien
• Gastgeber: Professor David Howey, Ph.D.