Methode zur Parameterbestimmung und -prädiktion von Lithium-Ionen-Traktionsbatterien

Die Zweitverwendung von gebrauchten Fahrzeug-Traktionsbatterien (das sog. Second-Life) in stationären Energiespeichern würde nicht nur zu einer Verbesserung der CO2-Bilanz von Elektrofahrzeugen beitragen, sondern könnte ebenso einen erheblichen monetären Restwert vor dem eigentlichen Recycling generieren. Für eine hohe Marktdurchdringung von Second-Life-Speichern ist ein effizienter Wiederaufbereitungsprozess (bestehend aus Ausbau der Batterie aus dem Fahrzeug, Zustandsbestimmung und Zuordnung zu einer Anwendung) sowie eine zuverlässige Aussage über die zu erwartende Restlebensdauer notwendig. Aktuell ist der Wiederaufbereitungsprozess jedoch durch zeit- und kostenintensive Vermessungen der Batterien (bspw. ca. 45 €/kWh für eine BMW i3 Batterie) nach der Fahrzeuglebensdauer charakterisiert und die Restlebensdauer mit hohen Unsicherheiten behaftet.

Ziel dieser Arbeit ist daher, die beschriebenen Probleme bei der Umsetzung von Second-Life-Speichern zu lösen und die damit verbundenen Forschungsfragen zu beantworten. Nach einer Analyse des Stands der Wissenschaft wird deshalb die integrierte Methode der servergestützten, modellbasierten Batterieparameterbestimmung und -Prädiktion (abgekürzt SMP-Methode) definiert. Im Hauptteil der Arbeit werden als Bestandteile der Methode ein strukturiertes Vorgehen und universelles Modell zur elektrisch-thermischen Modellierung beliebiger Fahrzeugbatterien, Algorithmen zur Batterieparameterbestimmung im Fahrzeug sowie ein Ansatz zur Parameterprädiktion untersucht und vorgestellt. Darüber hinaus erfolgt eine simulative und experimentelle Betrachtung des Alterungsverhaltens von Einzelzellen im Parallelstrang. Es wird gezeigt, dass mit der SMP-Methode eine zuverlässige Prognose des Alterungsverhaltens für unterschiedliche Second-Life-Szenarien durchgeführt werden kann und eine Vermessung der Batteriesysteme nach der Fahrzeuglebensdauer überflüssig wird.