FH-Impuls 2016: Prädiktive Modellierung der Lebenszyklen von Lithium-Ionen-Batterien

Hochqualitative Lithium-Ionen Batterien mit langer Lebensdauer werden zukünftig in vielen Industrieprodukten benötigt, z. B. in E-Autos, Smartphones oder Elektrowerkzeugen. Im Projekt PreMo-LiB hat die Hochschule Aalen in Kooperation mit der Varta Microbattery GmbH innovative produktionsbegleitende Verfahren zur Lebensdauerprognose und -verbesserung mittels moderner selbstlernender Softwarealgorithmen untersucht (Maschinelles Lernen, Künstliche Intelligenz).

Häufig zeigt sich erst im späteren Einsatz, ob eine Lithium-Ionen Batterie den Kundenanforderungen genügt. Denn eine produktionsbegleitende Qualitätsprognose ist aufgrund der komplexen physikalischen Wirkzusammenhänge innerhalb der Batterie nur sehr eingeschränkt möglich und bisher nicht tauglich für die Massenproduktion.

Im Projekt PreMo-LiB wurden daher maschinelle Lernverfahren eingesetzt, mit denen kostengünstig und praktikabel die Qualität und Lebensdauer der Batterie produktionsbegleitend prognostiziert werden können. Das qualitätssichernde Verfahren arbeitet zerstörungsfrei und ist für die Massenproduktion hochqualitativer Lithium-Ionen Batterien skalierbar.

Quelle: https://smart-pro.org/energiespeicher (jüngster Zugriff: 25.10.2024)