Lernf?hige Batteriesysteme für hochflexible und nachhaltige Langzeitanwendungen (LernBaLanz)

Kurzbeschreibung:

Das Projekt ?Lernf?hige Batteriesysteme für hochflexible und nachhaltige Langzeitanwendungen“ (LernBaLanz), gef?rdert durch das Bayerische Staatsministerium für Wissenschaft und Kunst, verfolgt das Endziel, intelligente Batteriespeichersysteme auf die Anforderungen von hochflexiblen und nachhaltigen Langzeitanwendungen (z.B. Nutzfahrzeuge, Luft- und Raumfahrt, Station?re Speicher, Energieversorgung etc.) zu adaptieren und die bestehenden Kompetenzen auf diesen Anwendungsbereichen mit verschiedenartigen Systemanforderungen weiter auszubauen.

Lernf?hige Batteriesysteme bieten aufgrund ihrer Architektur und Funktionalit?ten das Potential, die Effizienz und Sicherheit im Betrieb als auch die Lebensdauer und Nachhaltigkeit der Speichersysteme im Vergleich zu konventionellen L?sungen signifikant zu verbessern. Für dieses Ziel erfordern lernf?hige Batteriesysteme ein geeignetes Kommunikationskonzept, Software und intelligente Betriebsstrategien zur Ansteuerung der Leistungselektronik, welche unter anderem die spezifischen Eigenschaften der einzelnen Batteriezellen im Systemverbund berücksichtigt und für die individuellen Anforderungen der Anwendung optimal und flexibel einsetzt. Die lernf?higen Algorithmen und Methoden kombinieren dafür das Wissen verschiedener Modelle mit realen Messdaten aus einer dezentral verteilten Sensorik für Spannung, Strom, Temperatur, Druck etc., um zu jedem Zeitpunkt die Zust?nde und Güte der einzelnen Zellen zu bestimmen. Insbesondere die Güteabsch?tzung des Gesamtsystems heruntergebrochen bis auf Zellebene, führt zu einer deutlich h?heren Wertbest?ndigkeit der Energiespeicher. Zugleich ist diese Eigenschaft auch bei Langzeitanwendungen, wie beispielsweise bei station?ren Speichern (Heimspeicher bzw. Pufferspeichern bei Lades?ulen) oder im Nutzfahrzeugbereich mit intensiver Nutzung (E-Trucks und E-Busse), zur Steigerung der Nachhaltigkeit der Batteriesysteme von zentraler Bedeutung. Zus?tzlich besitzen lernf?hige Batterien mit dezentralisierter Aktorik eine rekonfigurierbare Systemarchitektur, sodass ein sicherer und st?rungsfreier Weiterbetrieb des Gesamtsystems für einen l?ngstm?glichen Zeitraum gew?hrleistet wird.

Ein wesentlicher Bestandteil des Projekts ist dabei auch, das vorhandene Partnernetzwerk in der Industrie und Forschung zum Zwecke des gegenseitigen Austausches und Zusammenarbeit, mit weiteren Firmen und Forschungsgruppen aus unterschiedlichen Branchen zu erg?nzen.