Batterien sind komplexe Systeme, deren Betrieb von einer Vielzahl von Faktoren bestimmt wird, was langfristige Prognosen zu einer Herausforderung macht. Es ist jedoch möglich, das zukünftige Verhalten dieser Systeme zu verstehen, indem man Modelle erstellt, die ihr Verhalten nachahmen und die Rechenleistung zur Durchführung der erforderlichen Berechnungen nutzen.
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Whitepaper
Ansätze zur Batteriemodellierung
Aus Sicht der Industrie und der Nutzer
Warum Batteriemodellierung
In unserem Alltag sind wir von immer komplexeren Produkten umgeben, was das Verständnis dieser Produkte und ihrer Wechselwirkung mit anderen Systemen erschwert. Batterien begannen relativ einfach mit dem Daniell-Element und später mit dem Voltaischen Pfahl, der aus übereinander gestapelten Kupfer- und Zinkplatten bestand, die durch ein in Salzwasser getränktes Baumwolltuch getrennt waren.
Heutzutage bestehen Batteriesysteme in Elektrofahrzeugen aus zahlreichen einzelnen Batteriezellen, die in Reihe und parallel geschaltet sind, wobei jede Batteriezelle verschiedene feste und flüssige Materialien und andere unterstützende Komponenten enthält. Darüber hinaus wird der Betrieb einer Batterie nicht nur durch ihre internen Komponenten und Materialeigenschaften bestimmt, sondern auch durch die Umgebung, was es notwendig macht, externe Einflüsse zu berücksichtigen, wenn man versucht, ihren Betrieb vorherzusagen. Insbesondere bei Langzeitprognosen ist es eine Herausforderung, all diese Mechanismen zu berücksichtigen.
Um zu verstehen, wie sich diese komplexen Systeme verhalten werden, bauen wir Modelle oder Replikate, auch bekannt als "digitale Zwillinge" dieser komplexen Systeme, um ihr Verhalten nachzuahmen und die Rechenleistung für die erforderlichen Berechnungen zu nutzen.
Solche Modelle von realen Systemen werden nicht nur in der Batterieindustrie erstellt, sondern auch in verschiedenen anderen Branchen verwendet. So zum Beispiel in der Automobilindustrie für Crash-Simulationen, im Bausektor für die Validierung der mechanischen Stabilität und in der Klimaforschung, um den Einfluss verschiedener Gase auf die Erdatmosphäre besser zu verstehen. Dies zeigt, wie Modelle verschiedene Dimensionen in Raum und Zeit haben können. Die Crashtests in der Automobilindustrie simulieren die Verformung kleiner, zentimeterlanger Bauteile innerhalb einer Simulationszeit von wenigen Sekunden, während die Klimamodelle der Erde den gesamten Planeten und Zeithorizonte von bis zu mehreren Jahrzehnten abdecken.
Für Batterien sind fast alle diese Raum- und Zeithorizonte wichtig.
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