Software für intelligente Batteriemanagementsysteme

Kurzbeschreibung:

Innerhalb der Forschungsgruppe ELS werden zahlreiche Algorithmen und Verfahren, insbesondere aus dem Bereich künstliche Intelligenz zur Optimierung von Batteriemanagementsystemen (BMS) entwickelt. So werden beispielsweise im BMS die Sensordaten der einzelnen Zellen - wie Spannung, Strom, und Temperatur - fusioniert, um deren einzelne Güte zu verbessern. In einem anderen Beispiel werden durch Daten-basierte Ans?tze die Zellalterung und Fehlerzust?nde in der Batterie diagnostiziert. Unter Berücksichtigung der typischen nicht-funktionalen Anforderungen an eingebettete Systeme wie etwa Kosten, Gewicht, Effizienz und der sicherheitskritischen funktionalen Anforderungen ans BMS, werden innerhalb der Gruppe L?sungen erarbeitet, um diese Algorithmen praxistauglich und wirtschaftlich realisieren zu k?nnen.
Da, abh?ngig von der Anzahl der Batteriezellen, die Software zum gro?en Teil sehr daten- und rechenintensiv ist, werden von uns Parallelisierungsans?tze, Betriebssysteme, Kommunikationsschnittstellen und die Softwarearchitektur vom BMS optimiert, um die künstliche Intelligenz echtzeitf?hig, sicher, und Plattform-übergreifend implementieren zu k?nnen.