Modellbasierte Gesundheitsdiagnostik von Lithium-Ionen-Batterien

Ziel von LIBlife ist die Entwicklung einer Diagnostik für den Gesundheitszustand (state of health, SOH) von Lithium-Ionen-Batteriesystemen auf Basis physikalisch-chemischer Modelle. Hauptergebnis sind validierte Softwarealgorithmen, die ausgehend von Messdaten (Spannung, Strom, Temperatur) von Batteriezellen während des realen Betriebs den Gesundheitszustand (Kapazität und Leistungsfähigkeit) und den Ladezustand in Echtzeit schätzen sowie die Restlebensdauer vorhersagen. Die Algorithmen werden anhand einer Photovoltaik-Heimspeicherbatterie der beteiligten KMUs demonstriert. Die Übertragbarkeit auf Elektrofahrzeugbatterien wird untersucht.

Research Focus:
Nachhaltige Energiesysteme
Funding Year:
2018
Start Date:
01.12.2018
End Date:
30.06.2021
Project Leader:
Prof. Dr. rer. nat. habil Wolfgang Bessler
Involved Professors:
Prof. Dr.-Ing. Dirk Velten
Prof. Dr.-Ing. Thomas Seifert
Prof. Dr. rer. nat. habil Wolfgang Bessler
Faculty:
Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V)
Institute:
Institut für nachhaltige Energiesysteme (INES)