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.

Forschungsschwerpunkt:
Nachhaltige Energiesysteme
Jahr der Einwerbung:
2018
Laufzeit Beginn:
01.12.2018
Laufzeit Ende:
30.06.2021
Projektleitung:
Wolfgang Bessler
Beteiligte Professoren:
Dirk Velten
Thomas Seifert
Wolfgang Bessler
Fakultät:
Fakultät Maschinenbau und Verfahrenstechnik (M+V)
Institut:
Institut für nachhaltige Energiesysteme (INES)
Fördersumme:
429.850,00 €