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Technische Universität Berlin

Stabsstelle Kommunikation

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Bundesministerium für Bildung und Forschung

Bundesministerium für Bildung und Forschung
Referat 511: Neue Werkstoffe, Nanotechnologie; KIT

Bundesministerium für Bildung und Forschung
Referat 523: Werkstoffinnovationen, Batterie; Hereon, KIT

Bundesministerium für Bildung und Forschung
Referat 525: Batterieforschung; KIT

Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt Referat 525: Batterieforschung; KIT

Bundesministerium für ­Forschung, Technologie und Raumfahrt

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Um die Lebensdauer von gealterten und benutzten Batterien von Elektrofahrzeugen (EV) in einer möglichen Zweitnutzung (Second Life) zu maximieren, ist es entscheidend, die Hauptfaktoren zu verstehen, welche die Degradationsmechanismen beeinflussen und den Kapazitätsverlust bestimmen. Der Erhalt eines detaillierten Einblicks in die elektrochemischen Reaktionen, die in den Batteriezellen auftreten, ermöglicht die Implementierung eines sicheren und zuverlässigen Einsatz- und eines wirtschaftlich tragfähigen Geschäftsmodells für Second-Life-Batterien, bei dem je nach Batteriestadium die am besten geeigneten Anwendungsfälle ausgewählt werden können. Die Werterhaltung und die verlängerte Nutzungsphase der EV-Batterien spielen eine zentrale Rolle in der Umsetzung einer Kreislaufwirtschaft in der Wertschöpfungskette der Batterien und der Nachhaltigkeit der Elektromobilität.

Das Unternehmen betteries AMPS GmbH und die TU Berlin sind bestrebt, ein umfassendes Alterungsmodell basierend auf physikbasierten elektrochemischen Modellen gekoppelt mit einem Machine-learning-Modell zusammen zu entwickeln. Damit soll es möglich werden, die Alterungskurve von Batterien vorherzusagen und sie entsprechend zu betreiben, um die zweite Lebensdauer zu maximieren.

Die Arbeitsschwerpunkte sind:
•  Aufbau einer Datenbank und Machine Learning
    •  Datenbank für Batterie-Alterungsmechanismen-Analyse
    •  Beschaffung von Second-Life-Modulen und Vermessung auf Systemebene
    •  Hybrid physikbasiertes- / Machine-learning-Modell
•  Elektrochemische Charakterisierung und Modellierung
    •  Elektrochemische Charakterisierung von Zellen und Modulen
    •  Öffnung von Zellen für Alterungsanalyse
    •  Physikalisch-chemische Modellierung 
    •  Simulation von Impedanzspektren

Die Durchführung dieses Forschungsprojekts wird es dem Unternehmen ermöglichen, schnell und datenbasiert die neue Generation von EV-Batterien in die Second-Life-Wertschöpfungskette einzuführen. Eine verlängerte Nutzungsphase der Batterien mit einer Anwendung im Second Life, die weniger hohe Anforderungen stellt als Elektrofahrzeuge, spielt sowohl für die Umsetzung einer zirkulären Wirtschaft als auch aus ökonomischer und gesellschaftlicher Perspektive eine bedeutende Rolle.

Entwicklung eines hybriden Alterungsmodell basierend auf elektrochemischen und Machine Learning Modellen

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Betteries AMPS GmbH

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Arbeitseinheit NMT: Neue Materialien und Chemie

Projektträger Jülich Arbeitseinheit NMT: Neue Materialien und Chemie

Projektträger Jülich

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[verbundprojekt]

[Verbundprojekt]

Fachgebiet Elektrische Energiespeichertechnik

Technische Universität Berlin Institut für Energie- und Automatisierungstechnik Fachgebiet Elektrische Energiespeichertechnik

Institut für Energie- und Automatisierungstechnik

Frau Prof. Dr. Julia Kowal

Prof. Dr.

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ACCURE Battery Intelligence GmbH

helena

HELENA

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Elektrochemische Charakterisierung und Modellierung (Elektrochemische Charakterisierung von Zellen und Modulen, Öffnung von Zellen für Alterungsanalyse, Physikalisch-chemische Modellierung, Simulation von Impedanzspektren)

Laufzeit	01.04.2023 - 31.03.2026
Ausführende Stelle	TU Berlin • IEA • EET
Standort	Berlin
Fördersumme	323.947,00 €
Projektvolumen	323.947,00 €
Fördergeber	BMFTR

Projekt

HELENA

Entwicklung eines hybriden Alterungsmodell basierend auf elektrochemischen und Machine Learning Modellen

Inhaltliche Beschreibung des Teilprojektes

Kurzbeschreibung

Projektbetreuung als

Fachgebiet Elektrische Energiespeichertechnik

Technische Universität Berlin

Förderung

Arbeitseinheit NMT: Neue Materialien und Chemie

Dieses Projekt ist Teil des Verbundprojekts

HELENA

Weitere Teilprojekte des Verbundvorhabens

Teilprojekt 1

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

Betteries AMPS GmbH

Teilprojekt 3

Laufzeit:

Förderkennzeichen:

ACCURE Battery Intelligence GmbH

Dieses Projekt ist Teil der Förderinitiative

Batterie 2020 (Transfer)

Teilprojektleitung

Fachgebiet Elektrische Energiespeichertechnik

Teilprojektleiter*in

Pressekontakt

Verbundprojektkoordination

Betteries AMPS GmbH

Verbundprojektkoordinator*in