Alterungsmodelle sind grundlegende Instrumente zur Optimierung der Anwendung von Lithium-Ionen-Batterien. In dieser Arbeit zeigen wir, dass die CAP-Methode den Kapazitätsabfall genauer modelliert, wenn sie auf dynamische zyklische Alterungstests mit periodisch wechselnden mittleren Ladezuständen, Entladetiefen, Umgebungstemperaturen und Entladeraten für eine kommerzielle NCA-Zelle mit einer siliziumdotierten Graphitanode angewendet wird.
Alexander Karger, Leo Wildfeuer, Deniz Aygül, Arpit Maheshwari, Jan P. Singer, Andreas Jossen.
- Zwei Methoden zur Modellierung des Kapazitätsabfalls im dynamischen Betrieb werden verglichen.
- Die aktuelle Kapazität anstelle des Ladedurchsatzes als Referenzpunkt ist genauer.
- Experimentelle Validierung mit einer kommerziellen NCA-Zelle mit siliziumdotierter Graphitanode.
- Nicht-kommutative Kapazitätsausblendung als unzureichendes Zeichen der Pfadabhängigkeit.
Alterungsmodelle sind wichtige Instrumente zur Optimierung der Anwendung von Lithium-Ionen-Batterien. Normalerweise werden Alterungsmodelle bei konstanten Lagerungs- oder Zyklusbedingungen parametrisiert, während sich die Lagerungs- und Zyklusbedingungen während der Anwendung ändern können. In der Literatur werden zwei verschiedene Methoden zur Modellierung des Kapazitätsabfalls während eines solchen dynamischen Betriebs vorgeschlagen. Diese Methoden verwenden entweder den kumulierten Ladedurchsatz (CCT-Methode) oder die aktuelle Kapazität (CAP-Methode) als Referenzpunkte, wenn sich die Alterungsbedingungen ändern.
In dieser Arbeit zeigen wir, dass die CAP-Methode den Kapazitätsabfall genauer modelliert, wenn sie auf dynamische zyklische Alterungstests mit periodisch wechselnden mittleren Ladezuständen, Entladetiefen, Umgebungstemperaturen und Entladeraten für eine kommerzielle NCA-Zelle mit einer siliziumdotierten Graphitanode angewendet wird. In Fällen, in denen der Unterschied zwischen dem tatsächlichen und dem Referenz-Ladedurchsatz der CAP-Methode groß wird, wird der Kapazitätsgradient jedoch mit der CCT-Methode genauer modelliert. Da der relative Kapazitätsfading-Fehler der CAP-Methode mit 6 % gering ist, gehen wir davon aus, dass sich das Kapazitätsfading bei den dynamischen zyklischen Alterungstests pfadunabhängig verhält, da die CAP-Methode Pfadunabhängigkeit durch Historienunabhängigkeit voraussetzt.
Da der gemessene Kapazitätsabfall nicht-kommutativ ist, was manchmal als pfadabhängig bezeichnet wird, empfehlen wir, den nicht-kommutativen Kapazitätsabfall nicht als definitives Zeichen für eine pfadabhängige Verschlechterung zu betrachten.
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Alexander Karger ist Batterie- und Machine-Learning-Ingenieur bei TWAICE, wo er an der Entwicklung modernster Batteriemodelle für das elektrische, thermische und Alterungsverhalten arbeitet. Gleichzeitig promoviert er am Lehrstuhl für Elektrische Energiespeichertechnik von Prof. Dr.-Ing. Andreas Jossen an der Technischen Universität München (TUM) und publiziert regelmäßig seine neuesten Erkenntnisse. Er hat einen Master in Luft- und Raumfahrttechnik und studierte an der TUM und der Universität Stuttgart. Seine Karriere umfasst Erfahrungen bei Porsche und GE Aviation. Er ist seit 2019 bei TWAICE tätig, ursprünglich um seine Masterarbeit abzuschließen.
Dr. Jan Singer ist Engineering Manager bei TWAICE, wo er sich hauptsächlich mit Labormessungen und Batteriemodellen beschäftigt. Bevor er 2019 zu TWAICE kam, war er wissenschaftlicher Mitarbeiter am Lehrstuhl für Elektrische Energiespeichersysteme, Institut für Photovoltaik, Universität Stuttgart, Deutschland. Während seines Promotionsstudiums unter der Leitung von Prof. Dr.-Ing. Kai Peter Birke konzentrierte er sich auf den Nachweis von elektrochemischen Effekten, die durch Volumendehnungen induziert werden, und die Entwicklung neuer zerstörungsfreier Charakterisierungsmethoden für Lithium-Ionen-Zellen. Seine berufliche Laufbahn begann er 2006 als Mechatroniker bei Harman/Becker Automotive Systems. Im Jahr 2012 schloss er sein Bachelorstudium an der Hochschule Ulm ab. 2015 machte er an der Universität Stuttgart seinen Master of Science.