Batterieüberwachung in Echtzeit kann Brände verhindern
Lithium-Ionen-Batterien sind unverzichtbar für Elektrofahrzeuge, Netzspeicher, mobile Anwendungen, Unterhaltungselektronik und mehr. Umso wichtiger ist ihr sicherer Betrieb. Den wollen das MIT und die TU Darmstadt jetzt sicherstellen.
Foto: PantherMedia / firefox
Fotos und Filmaufnahmen von brennenden Elektrofahrzeugen ploppen in schöner Regelmäßigkeit in den Medien auf. Oft sind defekte Akkus der Auslöser. Der Fehler im System wird so lange nicht erkannt, bis es zum Brand kommen kann. Eine frühzeitige Fehlererkennung durch eine Batterieüberwachung in Echtzeit könnte dem vorbeugen.
Genau daran arbeitet das Massachusetts Institute of Technology (MIT) gemeinsam mit der TU Darmstadt. Ihr Ansatz: Sie haben einfache physikalische Modelle mit maschinellem Lernen kombiniert, mit deren Hilfe zeitliche und betriebsbedingte Veränderungen in Batteriezellen erkannt werden. Zum Einsatz kamen rekursive Gauß-Prozesse, die sich in Echtzeit anwenden lassen und in der Lage sind, auch große Datenmengen effizient zu verarbeiten, was eine kontinuierliche Überwachung von Batteriesystemen ermöglicht.
Anonym bereitgestellter Datenschatz von unschätzbarem Wert
Der Clou: Die Forschenden konnten auf einen wertvollen Datenschatz zugreifen, den ein Spender aus der Branche zur Verfügung gestellt hatte, der aber anonym bleiben wollte. In ihm enthalten waren Daten von 28 Batteriesystemen, die wegen Problemen an den Hersteller zurückgeschickt wurden. Der Datensatz umfasste über 133 Mio. Datenreihen von 224 Batteriezellen. Damit konnten die Forschenden viele Fehlerquellen der Batterien identifizieren und in ihre Arbeit einfließen lassen.
Es stellte sich heraus, dass oft nur eine Zelle eines gesamten Batteriesystems auffällig wird und das Gesamtsystem beeinträchtigt. Diese Erkenntnisse tragen wesentlich dazu bei, zu verstehen, wie Batterien altern und unter welchen Bedingungen sie versagen. Die von der TU Darmstadt und des MIT entwickelten Methoden ermöglichen es, Batterien zukünftig unter realistischen Betriebsbedingungen und -temperaturen kontinuierlich zu überwachen und somit die Sicherheit zu erhöhen.
Felddaten sind extrem wichtig
Solche Felddaten sind nach Aussagen der Forschenden entscheidend für die Verbesserung von Batteriemanagementsystemen, für das Verständnis der Alterung von Batterien im Feld und die frühzeitige Erkennung von Fehlern. Sie merken jedoch auch an, dass frei verfügbare Algorithmen und Software zur Zustandsüberwachung für die Regulierung wichtig sind.
Ein kritischer Engpass bei der Weiterentwicklung des Bereichs der Batterieüberwachung sei der Mangel an veröffentlichten Batteriefelddaten. Die Forschenden danken deshalb ausdrücklich dem anonymen Spender für das umfangreiche Datenpaket. Ohne den wäre die Forschung kaum möglich gewesen oder hätte zumindest viel länger gedauert.
Die Studie wurde bei „Cell Report Physical Science“ veröffentlicht.
