ProLIBs
Lebensdauerprognose von Hochenergie- Lithiumionenbatterien - Systemische Modellierung auf der Basis von Experimenten
Projektbeschreibung
Die Bestimmung und Vorhersage des Gesundheitszustandes (SOH) einer Batterie ist entscheidend für die Optimierung ihrer Nutzung und die Erh?hung ihrer Lebensdauer.
Im Fraunhofer Attract Projekt "ProLIBs: A Battery Cell ID card", geht es um die Vorhersage des Alterungsverhaltens von NMC-basierten Batterien unter verschiedenen Betriebsbedingungen anhand ihrer charakteristischen Impedanz. Fortschrittliche Charakterisierungstechniken und statistische Analysemethoden werden eingesetzt, um den (SOH) und Ladezustand (SOC) einer Zelle vorherzusagen und die Alterungsprozesse zu verstehen.
NMC-Elektroden werden intern mit individuellen hergestellt und mit Graphitanoden gekoppelt, um Batterien im "Pouch"-Zellenformat zusammenzustellen, einer Geometrie, die kommerziellem Designs nahe kommt.
Es wird ein physikalisches Modell entwickelt, um die Interkalationsreaktion in der por?sen Elektrode und die Auswirkungen der Grenzfl?chen zu beschreiben, wobei mikroskopische Durchschnittswerte verwendet werden, um die makroskopischen Eigenschaften der Elektrode darzustellen. Parallel dazu wird eine fortschrittliche experimentelle Methode verwendet, um die Impedanz der Zelle w?hrend der Ladung und Entladung zu messen. Die Impedanz, die über ein breites Frequenzband erfasst wird, enth?lt qualitative und quantitative Informationen über die physikalisch-chemischen Prozesse. Der Versuchsaufbau ist vollst?ndig automatisiert, um die kontinuierliche Impedanzbestimmung zu jedem Zeitpunkt des Zyklus zu erm?glichen.
Die Kernidee des Projekts besteht darin, experimentelle Daten zu verwenden, um die Werte der physikalischen Gr??en im Modell durch Regression zu erhalten. Insbesondere werden die Impedanzdaten in Padé-N?herungskoeffizienten umgewandelt, wodurch die Dimensionalit?t der Datenmenge reduziert wird, w?hrend die gleiche Information erhalten bleibt.
Eine weitere Dimensionalit?tsreduzierung wird mit Hilfe von Spline-Funktionen erreicht, wobei die minimale nicht redundante Information des Systems (d.h. die Freiheitsgrade) erhalten bleibt. Diese Daten k?nnen dann als fortgeschrittene Merkmale in Algorithmen des maschinellen Lernens zur Vorhersage des Gesundheitszustandes verwendet werden, die derzeit in der Gruppe untersucht werden.
Die experimentellen Daten k?nnen auch mit den physikalischen Modellen in physikalisch informierten neuronalen Netzen (PINNS) kombiniert werden, um den Vorhersagebereich auf nicht gemessene Bedingungen wie Temperaturen oder Lastprofile zu erweitern.
Die Allgemeingültigkeit des Ansatzes bietet den Vorteil, dass die Ergebnisse mit geringem Aufwand auf v?llig neue Zelltypen (z.B. Festk?rperbatterien) übertragen werden k?nnen. Durch die Implementierung in das Batteriemanagementsystem k?nnen die Daten für die Lebensdauervorhersage w?hrend des Betriebs des Systems gewonnen werden. Mit diesen Daten k?nnen optimierte Ladestrategien entwickelt werden, die die Gesamtlebensdauer des Batteriesystems erh?hen.
Diese Projekt wird von der Gruppe Modellierung und Simulation des Fraunhofer IFAM unter der Leitung von Prof. Fabio La Mantia durchgeführt.
Publikatikonen im Rahmen des Projektes
N. Hallemans, D. Howey, A. Battistel, N.F. Saniee, F. Scarpioni, B. Wouters, F. La Mantia, A. Hubin, W.D. Widanage, J. Lataire, “Electrochemical impedance spectroscopy beyond linearity and stationarity – A critical review”,
Electrochimica Acta 466, 142939 (2023). (invited). DOI: 10.1016/j.electacta.2023.142939
F. Scarpioni, S. Khalid, R. Chukwu, N. Pianta, F. La Mantia, R. Ruffo, “Electrochemical Impedance Spectroscopy for Electrode Process Evaluation: Lithium Titanium Phosphate in Concentrated Aqueous Electrolyte”,
ChemElectroChem 10, e202201133 (2023). (invited). DOI: 10.1002/celc.202201133
N. Pianta, F. Scarpioni, R. Chukwu, F. La Mantia, R. Ruffo, “Evaluation of kinetic parameters of non-faradic processes in carbon-based electrodes using multisine dynamic electrochemical impedance spectroscopy”,
Electrochimica Acta 437, 141462 (2023). DOI: 10.1016/j.electacta.2022.141462