Mechanik und Mechatronik
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2016-03-29 [

Christoph Hametner

]

Entwicklung von Alterungsprädiktionsmodellen für Lithium-Ionen Batterien

Diplomarbeit

Motivation und Problemstellung

Aufgrund Ihrer hohen Energie- und Leistungsdichte werden Lithium-Ionen Zellen in Traktionsbatterien von Elektro- und Hybridfahrzeugen eingesetzt. Neben der Bestimmung von Ladezustand (State of Charge, SoC) und Alterungszustand (State of Health, SoH) ist auch die Vorhersage der alterungsbedingten Degradation (Kapazitätsverlust, Anstieg Innenwiderstand, etc.) der Batterie von entscheidender Bedeutung.

Da eine detaillierte Modellierung der chemisch-physikalischen Vorgänge sehr aufwändig (bzw. oft nicht möglich) ist, werden in diesem Zusammenhang häufig datenbasierte Ansätze verfolgt. Um den Einfluss von verschiedenen Faktoren (wie z.B. Temperatur, max. Ladestrom, Betriebsbereich, etc.) bestimmen zu können, werden im Rahmen von beschleunigten Alterungsmessungen mehrere Zellen unter verschiedensten Bedingungen an Batterieprüfständen getestet (vermessen).

Im Rahmen dieser Diplomarbeit sollen derartige Messdaten möglichst automatisiert ausgewertet und in einem ersten Schritte die wesentlichen Einflussfaktoren bestimmt werden. In weiterer Folge werden datenbasierte Ansätze zur Erstellung des Prädiktionsmodells untersucht. 

Voraussetzungen

  • Bereitschaft zu motiviertem und eigenständigem Arbeiten
  • Interesse an Programmierung / Algorithmenentwicklung in Matlab
  • Kenntnisse im Bereich der experimentellen Modellbildung sind von Vorteil

Ansprechpartner

Priv.Doz. Dr. Christoph Hametner (christoph.hametner@tuwien.ac.at, +43 1 58801 325515)


DA_Alterungsprädiktion.pdf