Das Fehlen eines standardisierten Ansatzes für die Berechnung des Gesundheitszustands (State of Health, SoH) und die Tatsache, dass bordeigene Batteriemanagementsysteme (BMS) allein nicht ausreichen, um Batteriesicherheit zu bewerten, machen den Bedarf an Batterieanalytik deutlich.
Den Gesundheitszustand (State of Health, SoH) und Sicherheitsstatus von Lithium-Ionen-Batterien zu kennen, ist von grundlegender Bedeutung für das Sicherheitsmanagement, der Wartung und der Batteriegarantie von Elektrofahrzeugen. Ein Batteriesystem sicher und zuverlässig zu halten, ist jedoch nicht so einfach, wie die Batterie innerhalb bestimmter Grenzwerte zu betreiben. Es bedarf weitaus fortschrittlicherer Lösungen, um einen reibungslosen, sicheren und rentablen Betrieb zu gewährleisten.
Für die Gesundheit und Sicherheit von Batterien sind wichtige Leistungsindikatoren wie SoH oder Ladezustand (State of Charge, SoC) wichtige Werte, die es im Auge zu behalten gilt. Die Bestimmung des genauen Batterie-SoH ist jedoch nach wie vor eine große Herausforderung. In der Industrie besteht kein Konsens darüber, wie der SoH berechnet werden sollte, d. h. es gibt keinen standardisierten Ansatz. Außerdem berechnen verschiedene Hersteller den SoH-Wert unterschiedlich. Dies schafft Komplexität, insbesondere für Flottenbetreiber, da verschiedene Parteien auf ihre eigene SoH-Berechnung verweisen können.
Eingebaute Batteriemanagementsysteme (BMS) liefern manchmal, aber nicht immer, eine Schätzung des SoH. Die Genauigkeit der Schätzungen nimmt jedoch im Laufe der Lebensdauer einer Batterie ab, was bedeutet, dass bordeigene BMS allein nicht ausreichen, um den Zustand einer Batterie über ihre gesamte Lebensdauer zu beurteilen. Diese Hindernisse bei der Vorhersage des Batteriezustands kann durch den Einsatz von Batterieanalytik überwunden werden.
Lithium-Ionen-Batterien altern mit der Zeit, je nachdem, wie sie genutzt werden. Sie verlieren an Kapazität und erhöhen ihren Widerstand, was bei der Verwendung in Fahrzeugen zu einer Verringerung der Fahrleistung und der elektrischen Reichweite führt.
Die vom Hersteller eines Elektroautos gewährte Garantie endet in der Regel, wenn die Batterie 70-80 % ihrer ursprünglichen Kapazität erreicht hat. Die Zeit und die Kilometerleistung, bis die Batterie als "leer" gilt, müssen daher maximiert werden, damit ein Elektrofahrzeug so viele Jahre wie möglich betrieben werden kann. Dies ist notwendig, um die finanzielle Rendite zu erhöhen und die Klimabilanz der Batterie zu verbessern.
Der Eigentümer eines Elektrofahrzeugs, der Fahrzeug- und Batteriehersteller, der Flottenbetreiber oder der Versicherungsanbieter möchten zu jedem Zeitpunkt wissen, wie die Batterie genutzt wird und wie sie sich in Bezug auf ihren SoH verhält. Auf diese Weise erhalten diese Akteure nicht nur Transparenz über den Zustand der Batterie, sondern Eigentümer und Hersteller können auch ihre täglichen Abläufe optimieren und ihr langfristiges Geschäftsmodell schützen.
Flottenbetreiber müssen zum Beispiel wissen, wann die Leistung einer Batterie so stark nachgelassen hat, dass sie bestimmte Strecken nicht mehr bewältigen kann. SoH-Daten sind auch wichtig, um zu wissen, wann Garantieleistungen vom Hersteller in Anspruch genommen werden können.
Die Bereitstellung von SoH-Daten ist kein Standardansatz, aber sie kann durch die Übertragung von Batteriedaten vom Fahrzeug an eine Cloud-Plattform ermöglicht werden. Von einer solchen Plattform aus kann der SoH-Wert mithilfe von Algorithmen berechnet werden, und alle Beteiligten können darauf zugreifen, wenn dies gewünscht wird.
Neben der genauen Bestimmung des SoH-Wertes einer Batterie sollte auch die Gewährleistung eines sicheren Betriebs oberste Priorität haben. Wenn eine Batterie versagt, stellt sie eine Gefahr für die Fahrzeuginsassen, Umstehende und möglicherweise auch für die Rettungskräfte bei einem schweren Unfall dar. Sicherheitsaspekte stehen auch in engem Zusammenhang mit der langfristigen Batterieleistung und -zuverlässigkeit, da solche Probleme häufig den Verschleiß und die Degradation beschleunigen.
Was die Zuverlässigkeit betrifft, so ist es nicht ungewöhnlich, dass ein BMS eine Batterie bei einem Schwellenwert abschaltet, der unter einem schweren Sicherheitsvorfall liegt. Dies führt zu unnötigen Ausfallzeiten, da das BMS nicht in der Lage ist, das betreffende Problem ausreichend zu bewerten. Die Begrenzung dieser Ausfallzeiten ist neben der Vermeidung schwerwiegender Sicherheitsprobleme ein wesentlicher Aspekt eines effizienten Batteriemanagements.
Eine genaue Bewertung der Sicherheit und Zuverlässigkeit von Batterien ist also sehr wichtig, aber leider kann dies recht komplex sein, da ein Batterieausfall oder -brand in der Regel durch eine Häufung von Ereignissen im Laufe der Zeit verursacht wird. Letztendlich führen diese Ereignisse zu einer Art von Batterieausfall.
Thermal runaway ist ein häufiges Beispiel für ein solches Versagen. Dabei tritt in der die Batterie ein schneller Selbsterhitzungszustand ein, der zu Überhitzung, Feuer oder manchmal sogar zur Explosion führt. Ein weiteres Beispiel sind interne Kurzschlüsse, die auf verschiedene Weise durch Lithium Plating und Dendritenwachstum verursacht werden.
Da die Ermittlung der genauen Ursache solcher Probleme recht kompliziert sein kann, ist es nicht ratsam, sich bei der Überwachung der Batteriesicherheit ausschließlich auf das BMS zu verlassen.
SoC und SoH können in einem Fahrzeug nicht genau physikalisch gemessen werden. Die vom bordeigenen BMS bereitgestellten Schätzungsmodelle schätzen diese Werte durch eine Kombination aus physikalischen Messungen und Modellen, die sich auf die Messung von Temperatur, Spannung und Strom beschränken.
Das BMS besteht aus einem Hardwareelement und einer Softwarekomponente, die die Batterie während des Fahrzeugbetriebs jederzeit in einem "guten Zustand" hält. Es begrenzt die minimale und maximale Zellspannung, den Strom und die Temperatur und ist auf die spezifische Batteriezellenchemie sowie die elektrische Anordnung und Kühlung der Module und Packs abgestimmt.
Eines der Hauptziele des BMS ist der sichere und zuverlässige Betrieb der Batterie zu einem bestimmten Zeitpunkt, nicht die Optimierung über die Zeit. Während des Betriebs bestimmt das BMS den SoC und (potenziell) den SoH der Batterie.
Daher haben On-Board-BMS-Modelle zur Schätzung von SoC und SoH eine begrenzte Lebensdauergenauigkeit und begrenzte Validierungsmöglichkeiten, was bedeutet, dass sie Unternehmen nicht in die Lage versetzen, die Batterie auf die wirtschaftlichste Weise zu betreiben.
Die in der Industrie am häufigsten verwendeten Modellierungsansätze für Batterie-SoH lassen sich in drei verschiedene Kategorien einteilen. Diese Kategorien unterscheiden sich in der Menge der Daten, die zur Parametrisierung der Modelle benötigt werden, und in der Menge der beteiligten physikalischen und chemischen Informationen.
Während die mathematische Beschreibung von elektrochemischen Batteriemodellen recht einfach ist, ist die Parametrisierung dieser Modelle komplex und erfordert entweder ab-initio-Berechnungen auf atomarer Basis, experimentelle Analysen auf Materialebene oder Messungen an "offenen Zellen". Die Zugänglichkeit zu diesen Daten und Methoden hat sich in letzter Zeit verbessert, aber sie erfordern immer noch einen hohen Aufwand und viel Rechenleistung. Elektrochemische SoH-Modelle sind in ihrer heutigen Form nicht für On-Board-BMS-Algorithmen geeignet.
Semi-empirische Modelle werden durch eine Kombination von Zelltests und physikalischer Modellierung erstellt. Diese Modelle sind der Stand der Technik für BMS-Schätzungen im Fahrzeug. Sie sind schnell und genau genug für viele Anwendungen, erfordern aber Zelltests vor und während der Entwicklungsphase des Fahrzeugs.
Jedes datengesteuerte Modell gewinnt an Intelligenz durch mehr Daten und Datenvariabilität. Die Anwendbarkeit rein datengesteuerter Ansätze für fahrzeuginterne BMS ohne "Over-the-Air"-Updates und ohne die Integration in ein vernetztes Fahrzeug-Ökosystem ist äußerst begrenzt. Dies liegt daran, dass das Training des Modells nur auf der einen Batterie an Bord und dem Fahrstil dieses Fahrzeugs basiert.
Der vielversprechendste Weg, SoH so genau und zuverlässig wie möglich zu bewerten, besteht darin, alle drei Ansätze zu nutzen. Dazu gehört die Erforschung der Batteriedatenanalyse durch vernetzte Fahrzeuge und die Anwendung physikalisch motivierter, datengesteuerter Modelle auf einer gemeinsamen Plattform. So können die Informationen bei Bedarf abgerufen werden.
Aus zahlreichen Gründen ist es nicht möglich, sich ausschließlich auf BMS zu verlassen, um die Sicherheit der Batterien zu gewährleisten oder genaue SoH-Messungen durchzuführen.
Wie bereits erwähnt, gibt es unterschiedliche Definitionen dafür, was SoH eigentlich bedeutet. In der Branche gibt es keinen klaren Konsens darüber, wie er berechnet werden sollte. Das bedeutet, dass verschiedene BMS-Hersteller den SoH-Wert unterschiedlich berechnen, und das nicht unbedingt genau. Außerdem verlieren die SoH-Algorithmen der BMS mit der Zeit an Genauigkeit, da das BMS altert. Viele Risikofaktoren werden von den Standard-BMS-Metriken nicht erfasst.
Insgesamt sind BMS also nicht geeignet, um den Zustand der Batterie genau zu bestimmen oder die Sicherheit der Batterie zu gewährleisten. Hierfür ist eine zweite Sicherheitsebene wie die Batterieanalytik erforderlich. Die Batterieanalytik kann zuverlässige, genaue und kontinuierliche Informationen über den Zustand der Batterien in einer gesamten Flotte liefern.
Das bordeigene BMS ist zwar eine wichtige Komponente, um die sichere Funktion der Batterie zu gewährleisten, aber es bietet nur begrenzte Einblicke in den Zustand der Batterie. BMS allein sind nicht in der Lage, die zur Gewährleistung der Batteriesicherheit erforderlichen Daten zu liefern.
Auch für Flottenbetreiber, die auf genaue SoH-Daten angewiesen sind, um wichtige Geschäftsentscheidungen zu treffen, z. B. um zu planen, wann die Batterie gewechselt werden muss, reichen die von einem BMS gelieferten Informationen nicht aus.
Eine Cloud-basierte Batterie-Analyseplattform kann genauere SoH-Daten liefern, auf die sich Flottenbetreiber verlassen können. Diese Informationen können jederzeit eingesehen werden, um allen Beteiligten die notwendige Transparenz zu bieten.
Eine Batterieanalyseplattform hat den zusätzlichen Vorteil, dass sie Flottenbetreibern bei Garantiegesprächen hilft, da Betreiber und Hersteller die Daten zum Batteriezustand auf der Plattform einsehen können und keine teuren Tests durchführen müssen.
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