Data-Driven Degradation monitoring and prediction of BATteries for Maritime ApplicatioNs

Ziel ist es, datengestützte Ansätze zur Modellierung des Batteriezustands (State of Health, SoH) in Echtzeit oder nahezu in Echtzeit zu erforschen und zu entwickeln, um die Echtzeitüberwachung des Verschleißzustands von Batterien an Bord von Schiffen zu ermöglichen. Die Idee dahinter ist, dass kontinuierliche Sensordaten, die relevante Parameter wie Temperaturen und Entladungsraten sowie das Impedanzverhalten und dessen Anstieg messen, nützliche Informationen über die Betriebsgeschichte des Batteriesystems liefern, die zur Modellierung und Vorhersage der Degradation und damit auch des SoH zu jedem beliebigen Zeitpunkt genutzt werden können.

Quelle: https://www.era-learn.eu/network-information/networks/martera/martera-call-2019/data-driven-degradation-monitoring-and-prediction-of-batteries-for-maritime-applications (jüngster Zugriff: 14.08.2026)

Das Projektkonsortium hat verschiedene Methoden zur Überwachung des Gesundheitszustands martimer Batterien anhand realer Betriebsdaten von mehreren Schiffen bewertet. Dabei wurde ein vom Fraunhofer ISE vorgeschlagener Ansatz, der auf einem Ersatzschaltbildmodel beruht, angepasst und zum Einsatz gebracht. Die Methode erlaubt es den SOH mit einer hohen Genauigkeit von etwa 1% bis 3% (je nach Entladetiefe von 60% - 30%) zu bestimmen. Somit eignet sich die Analyse zum Einsatz und Ersatz der jährlichen Messung. Damit wurde das übergeordnete Projektziel in vollem Umfang erreicht. 

Quelle: Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE (01.09.2026)