Artificial Intelligence gestützte Digital Twins für die Modellierung der Alterung zur Optimierung der Betriebsführung und Lebensdauer von Energiespeichern

Das Herzstück und die wertvollste Einzelkomponente eines jeden Elektrofahrzeugs ist der Batteriespeicher. Das dort für die Betriebsführung angeschlossene Batteriemanagementsystem (BMS) steht durch stetig wachsende Anforderungen und neue Zelltypen unter hohem Innovationsdruck. Im Rahmen des Verbundvorhabens ADMirABLE wird daher ein völlig neues Forschungsfeld eröffnet. Statt konventionelle Ansätze weiterzuentwickeln, wird das BMS über die räumlichen Grenzen des Fahrzeugs hinaus entwickelt. Künftig wird es in ein im Fahrzeug befindliches embedded BMS (eBMS) und einen in die Cloud ausgelagerten Teil (cBMS) partitioniert. Dieser von Grund auf neu gedachten Ansatz ermöglicht es erstmals, das zentrale Thema der Lebensdauer der zunehmend wichtigeren, vom Verhalten her jedoch herausfordernden Zellchemie basierend auf Lithium-Eisenphosphat (LFP) mithilfe von durch künstliche Intelligenz (KI) gestützten Digital Twins (DTs) holistisch zu adressieren. Das Alleinstellungsmerkmal von ADMirABLE liegt darin, dass die Kombination von datengetriebenen Methoden und komplexen physikochemischen Modellen unmittelbar in die neuartige BMS-Plattform integriert und anwendungsnah erprobt wird. Damit kann die optimale Partitionierung ermittelt werden, um die alterungsrelevanten Parameter aller Funktionen des BMS jederzeit an den aktuellen Zustand des einzelnen Batteriespeichers anzupassen.

Quelle: https://www.enargus.de/pub/bscw.cgi/?op=enargus.eps2&q=%2201264818/1%22&v=10&id=83119153 (jüngster Zugriff: 04.04.2025)