Forscher entwicklen neue Messmethoden für höhere Batteriezellen-Lebensdauer

Eine genaue Aussage über den Alterungszustand von Akkus im Betrieb bildet die Grundlage für ein besseres Verständnis der Alterungsmechanismen einer Batterie und für eine Verlängerung ihrer Lebensdauer. Um den Zustand der Batteriezellen präziser und ohne Laboraufwand bestimmen zu können, wurde am Fraunhofer IFAM in Bremen die Bestimmung des Wechselstromwiderstands innerhalb der Batterie mittels dynamischer Impedanzspektroskopie weiterentwickelt. So sind Messungen während des Betriebs möglich, durch die Aussagen zur Leistungsfähigkeit in Echtzeit getroffen werden können.

Für die Alterung von Batteriezellen seien viele Faktoren entscheidend, erklären die Forscher. Neben der kalendarischen Alterung, die im Wesentlichen durch Lagerungstemperaturen und den Ladezustand während der Lagerung bestimmt werde, sei vor allem die Historie aller Lade- und Entladevorgänge mit den dabei jeweils aufgetretenen Strombelastungen und Temperaturen maßgeblich.

Es seien also viele variierende Einflussfaktoren über große Zeiträume, weshalb die präzise Bestimmung des Alterungszustands komplex und bisher mit erheblichem Aufwand verbunden sei. Dabei basierten bestehende Ansätze entweder auf Simulationen, die eine vereinfachte Beschreibung des Batteriesystems und des Zersetzungsprozesses darstellen, oder auf experimenteller Extrapolation der Zyklenlebensdauer der Batteriezellen. Hierbei werde der empirische Zusammenhang zwischen der gemessenen Impedanz einer Zelle und der Kapazität der Batterie ermittelt.

Für die simulative Modellierung benötige man die Kenntnis über alle notwendigen Detailprozesse für jeden Zelltyp, auch wenn diese noch gar nicht bekannt oder unverstanden seien. Außerdem müsse zur Übertragung auf eine neue Zellchemie der gesamte Beschreibungsprozess erneut durchgeführt werden, was wiederum erheblichen Aufwand mit sich bringe. Dies sei auch bei der Extrapolation aus Messungen der Fall, da hier für jeden zu beschreibenden Zelltyp und alle existierenden Umgebungsbedingungen (etwa Temperatur, Lastprofil) der komplette Messaufwand durchgeführt werden müsse. Dabei sei zum Beispiel eine ortsaufgelöste Beschreibung der Temperaturverteilung innerhalb einer Zelle noch nicht einmal berücksichtigt.

Ein „Gedächtnis“ für das Batteriesystem

Der am Fraunhofer IFAM entwickelte neue Ansatz besteht darin, die Lebensdauer von Batteriezellen anhand eines Modells zu beschreiben, das auf einem begrenzten Kenntnisstand zur Zellchemie beruht. Hierfür werden mathematische Modelle für nichtlineares Verhalten mit „Memory“-Effekten, sogenannten Volterra-Reihen, zur Beschreibung der Zelleigenschaften verwendet.

Dieser Ansatz bietet laut den Wissenschaftlern den Vorteil, dass die Ausgabe des Systems von der Eingabe in das System zu allen Zeiten abhängt, das System also ein Gedächtnis über alle vorherigen Vorgänge erhält, was zur Beschreibung des Alterungsprozesses unerlässlich sei.

Der entscheidende Schritt sei dann die Messung der dynamischen Impedanz der Batteriezellen während des Einsatzes, das heißt während des Ladens beziehungsweise Entladens der Zelle. Es sei dabei möglich, die mathematischen Parameter zur Beschreibung des Verhaltens der Zellen direkt zu messen. Mithilfe dieser mathematischen Darstellung könnten dann auch nicht gemessene Zustände berücksichtigt werden, wodurch die Übertragbarkeit auf andere Umgebungsbedingungen und Zellchemien, also die Berücksichtigung komplett neuer Batterietypen, ermöglicht werde.

Anwendung in Batteriemanagementsystemen

Die neue Methode biete nicht nur die Möglichkeit, die Ergebnisse mit geringem Aufwand auf ganz verschiedene Zelltypen (z. B. Festkörperbatterien) zu übertragen, sondern vor allem den Vorteil, dass die Messungen direkt während der Nutzung einer Batterie – beispielsweise im Elektroauto – durchgeführt werden können. Zusätzlicher Laboraufwand oder eine Einschränkung der Nutzung zur Altersbestimmung sei also nicht notwendig.

Durch Implementierung in das Batteriemanagementsystem ließen sich daher zu jeder Zeit während der Nutzung des Systems alle notwendigen Daten zur Lebensdauerprognose gewinnen. Darüber hinaus könnten aufgrund dieser Daten optimierte Ladestrategien entwickelt werden, um damit die Gesamtlebensdauer des Batteriesystems zu erhöhen. Damit würden Lebensdauerkosten gesenkt und die Nachhaltigkeit beim Einsatz eines Batteriesystems in der Anwendung gesteigert.