Modellbasierte Identifikation von physikalischen Parametern zur Bestimmung der Veränderung charakteristischer Eigenschaften einer C/NMC Lithium-Ionen-Zelle durch Alterungsmechanismen zur Anwendung in Batteriemanagementsystemen

Schledde, Dominik

kassel university press, ISBN: 978-3-7376-0520-5, 2018, 151 Pages

URN: urn:nbn:de:0002-405213

DOI: 10.19211/kup9783737605212

Zugl.: Kassel, Univ., Diss. 2017

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Content: Zur Eindämmung des anthropogenen Klimawandels setzt das Pariser Klimaabkommen die zentralen Randbedingungen einer zukünftigen Energieversorgung. Zur Reduktion der globalen CO2-Emmissionen, ist die Substitution fossiler Brennstoffe im Bereich der Stromversorgung und des Verkehrs durch die Nutzung und Integration von erneuerbaren Energien und Elektrofahrzeugen, ein vielversprechender Ansatz. In beiden Fällen haben Energiespeicher einen wesentlichen Anteil an diesem Transformationsprozess. Doch wie jeder andere elektrochemische Speicher unterliegen auch Lithium-Ionen-Batterien Degradationsprozessen. Daher wird die Zuverlässigkeit von batteriebetriebenen Anwendungen über die Betriebszeit reduziert. Folglich ist das Wissen über den Zustand der Batterie eine wichtige Voraussetzung zur effizienten Nutzung von Energiespeichersystemen oder Elektrofahrzeugen. Die vorliegende Arbeit zeigt, dass der Grad der Alterung mit Hilfe eines elektrochemischen Batteriemodells identifiziert werden kann. Zu diesem Zweck wurde eine umfangreiche Charakterisierung einer C / NMC-Lithium-Ionen-Zelle durchgeführt. Die wichtigsten Alterungsmechanismen dieser Zelle wurden untersucht und mit den physikalischen Bereichen der Zelle verknüpft. Die Variationsbereiche der dedizierten Parameter wurden durch eine Post-Mortem-Analyse bestimmt. Die Parameter dieses Modells wurden durch die Charakterisierung des Zellmaterials und zusätzliche Messungen im Frequenz- und Zeitbereich gewonnen. Zur Bestätigung der Wirksamkeit der alterungsrelevanten Parameter wurde eine Sensitivitätsanalyse durchgeführt. Schließlich wurden die Änderungen der physikalischen Parameter durch einen hybriden Optimierungsalgorithmus identifiziert.

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