BALd - Beschleunigte Alterungstests und Lebensdauerprognosen von Lithium-Ionen-Batterien
Ansprechpartner: Markus Schreiber, M.Sc.
Ziel
Ziel des Projekts ist eine beschleunigte Lebensdauerprognose von Lithium-lonen-Batterien (LlB) durch eine Kombination verschiedener Labortests für reale Anwendungen zu erreichen. Die Lebensdauerprognose wird als lnput für den Material- und Produktentwicklungsprozess von LIB venrvendet. LIB erreichen immer höhere Lebensdauern, wodurch sich klassische Tests über Jahre hinziehen können. Dies ist zu lange, um Entwicklungsprozesse gezielt unterstützen zu können. Deswegen wird im Rahmen dieses Projekts ein Konzept entwickelt, durch das nach zwei Wochen, nach sechs Wochen und nach drei Monaten zunehmend belastbare und differenzierte Prognosen möglich sind. Damit solleine schnelle Rückkopplung in den Entwicklungsprozess, und eine erhebliche Beschleunigung des letzteren, erreicht werden. Als Basis dienen beschleunigte Alterungstests, welche einerseits durch Verschärfung von Stressfaktoren (Temperatur, Pausenzeiten, Zyklentiefe, etc.) beschleunigt werden oder andererseits durch die präzise Untersuchung von Alterungsindikatoren frühzeitig Ergebnisse liefern. Eine Validierung des erarbeiteten Konzepts zur beschleunigten Lebensdauerprognose an einer realen Anwendung wird durchgeführt.
Projekteinordnung
Das Projekt ordnet sich im Kompetenzcluster Batterienutzungskonzepte (BattNutzung) ein. Dieses Cluster befasst sich mit anwendungsbezogenen Themen, insbesondere der Batteriesystembewertung, der Alterung und Lebensdauerprognose sowie Sicherheit und Performance. Eine Austauschplattform für eine ganzheitliche Betrachtung und weiterführende Synergien bildet die gemeinsame Querschnittsinitiative greenBattNutzung mit dem Kompetenzcluster Recycling und Grüne Batterie (greenBatt), das die Aspekte Life Cycle Desing und Engineerign, die Prozesstechnik sowie die Digitalisierung beleuchtet.
Projektpartner
Das Projekt ist ein universitäres Verbundprojekt in Kooperation mit dem Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe der Rheinisch Westfälischen Technischen Hochschule Aachen (ISEA - RWTH), dem Institut für Statistik und Wirtschaftsmathematik der Rheinisch Westfälischen Technischen Hochschule Aachen (ISW - RWTH), der Forschungsgruppe Elektromobilität und Lernfähige Systeme der Technischen Hochschule lngolstadt (ELS - THI), dem Institut für Thermische Verfahrenstechnik des Karlsruher lnstituts für Technologie (TVT - KIT), dem Zentrum für Sonnenenergie- und Wasserstoff-Forschung (ZSW) sowie dem Lehrstuhl für Elektrische Energiespeichertechnik der Technischen Universität München (EES - TUM).