Cloudbasiertes Batteriemanagementsystem mit Zustandsprognosen für den Ladezustand (SoC) und den Gesundheitszustand (SoH) der überwachten Zellen mit Hilfe von Maschinellen Lernverfahren

Das entwickelte cloudbasierte Batteriemanagementsystem wird als Testplattform für weitere Zelltechnologien zum Einsatz kommen. Dieses soll als Demonstrator für zukünftige Entwicklungen im Zusammenhang mit Batteriespeichersystem dienen. Durch die elektronisch steuerbaren Senken und Quellen können Batteriesysteme in einem realitätsnahen Umfeld getestet werden. Durch den Einsatz von sog. Echtzeit-Hardware-in-the-Loop-Rechnern lassen sich (Teil-) Systeme mit realen Batteriezellen systematisch testen.

Die verbesserte Diagnosefähigkeit in BMS und die genaue Kenntnis des Ladezustandes erlaubt eine bessere Auslegung von Batteriesystemen in Bezug auf die notwendige Kapazität. Damit sinken die Kosten für das Batteriesystem. Der Ladungsträgerausgleich zwischen den Zellen kann verbessert werden. Die Funktionsfähigkeit des gesamten Batteriesystems wird gesteigert und die Betriebsdauer der Zellen verlängert. Durch die Kenntnis über den Gesundheitszustand der Zellen kann die Verfügbarkeit des Systems gewährleisten und der Wartungsaufwand optimiert werden.

Batteriesysteme werden dadurch insgesamt wettbewerbsfähiger für Anwendungen im Zusammenhang mit der kurzfristigen Speicherung von hohen elektrischen Leistungen.