Elektromobilität EU-Projekt Nemo: Modelle und Algorithmen machen Batteriemanagementsysteme smarter

Im EU-Projekt Nemo haben die TU Graz, die Vrije Universiteit Brussel und Partner aus der Industrie neue Modelle entwickelt, die Batteriemanagementsysteme in Elektrofahrzeugen deutlich intelligenter machen. Sie erkennen Schäden frühzeitig und erhöhen die Batterielebensdauer.

Bei derzeitigen Batteriemanagementsystemen (BMS) basiert die Überwachung lediglich auf Spannungen, Strömen und Temperaturen der einzelnen Batteriezellen. Deren Alterung oder eventuelle Schäden lassen sich nur extern durch intensive Berechnungen überprüfen. Im EU-Projekt Nemo haben die Technische Universität Graz, die Vrije Universiteit Brussel und Partner aus der Industrie intelligente Modelle und Algorithmen entwickelt, die die Überwachung von Sicherheit, Lebensdauer und Leistung von Batterien direkt im System des Fahrzeugs ermöglichen.

Sicherheitsaspekt im Fokus

„Um Elektrofahrzeuge sicherer und nachhaltiger zu betreiben, ist das Batteriemanagementsystem ein wichtiger Hebel“, erklärt Christoph Drießen vom Institut für Fahrzeugsicherheit der TU Graz. „Wenn wir Fehler und Schäden einzelner Batteriezellen frühzeitig über das BMS erkennen, lassen sich viele Gefahren vermeiden. Und dank der Überwachung des Alterungsprozesses jeder einzelnen Zelle lässt sich auch deren Lebensdauer durch intelligente Steuerung erheblich verlängern.“ Am Institut für Fahrzeugsicherheit der TU Graz hat man sich vor allem mit den Sicherheitsaspekten der Batterien befasst. Dafür untersucht das institutseigene Battery Safety Center Batteriezellen, die mechanisch deformiert wurden, um zum Beispiel einen Parkschaden nachzustellen. Mit diesen Labordaten wurden selbst entwickelte Modelle und Algorithmen trainiert, damit das BMS eigenständig Schäden erkennen und auf notwendige Wartungen hinweisen kann. Um die hierfür benötigten Daten aus dem Zellinneren zu erhalten, setzt man mit der elektrochemischen Impedanzspektroskopie (EIS) auf neue Sensorik, die im Fahrzeug den elektrischen Widerstand im Inneren der Zellen misst.

Risiko für thermische Spitzen reduzieren

Zusätzlich entwickelten die Grazer ein Modell, das die Volumenänderung der Zellen während des Be- und Entladens voraussagt. Weil eine zu starke Ausdehnung den mechanischen Druck im Batteriepack erhöht und so Risse und Verformungen entstehen können, hilft dieses Modell dabei, das Risiko für interne Kurzschlüsse und thermische Spitzen zu minimieren.

Die Algorithmen und Modelle zu Lebensdauer und Alterung entstanden an der Vrije Universiteit Brussel. Deren Implementierung in das BMS bietet klare Vorteile gegenüber bisherigen Modellen oder externen Überprüfungen. „Bisher zeigte eine Prüfung nur, wie stark die Kapazität im Vergleich zum ursprünglichen Batteriezustand abgenommen hat“, so Christoph Drießen. „Mit den neuen Modellen erhält man auch einen Einblick, was sich innerhalb der Zellen bei einem gewissen Alterungszustand ändert. Das ermöglicht Anpassungen, die für Leistung, Lebensdauer und Sicherheit förderlich sind.“

Demonstrator als Vorbild für die Serienfertigung

Trotz der neuen Funktionen wäre das weiterentwickelte BMS nicht wesentlich größer oder schwerer als bisher. Für die zusätzlichen EIS-Messungen ist jedoch weitere Sensorik sowie eine entsprechend angepasste Integration in das BMS erforderlich.

Um die entwickelten Technologien weiter zu demonstrieren, soll in einem Folgeprojekt an ihrer Weiterentwicklung und Überführung in Richtung industrieller Anwendung gearbeitet werden. Bereits im aktuellen Projekt wurde dafür ein Demonstrator auf Modulebene aufgebaut. (se)

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