Technologie

Batterie-Simulation und -Emulation

Simulationsmodelle für Blei-Säure oder Li-Ionen Batterien können je nach Modellierungsansatz verschieden aufgebaut sein. Sie beinhalten immer Gleichungen oder Gleichungssysteme.

Ein Simulationsmodell für Batterien hat immer Eingangsgrößen (z.B. Strom und Umgebungstemperatur) und Ausgangsgrößen (z.B. Spannung), die anhand der zu Grunde liegenden Gleichungen und anhand des aktuellen Batteriezustandes (z. B. SOC) berechnet werden.

Weiterhin sind für ein Modell auch immer Parameter notwendig, die sich für die spezifischen Batterien unterscheiden. Bei einigen Modellierungsansätzen können Parameter in Form von Kennlinien hinterlegt werden, um diese während der Simulation  z. B. temperaturabhängig nachzuführen. Bei anderen Modellen werden die physikalischen Vorgänge dargestellt.

Bei einem Modell handelt es sich immer um eine vereinfachte Abbildung der Realität, da die genaue Beschreibung der Realität oftmals zu komplex ist. Prinzipiell besteht die Schwierigkeit bei einer Batteriesimulation zunächst also darin den für die spezifische Fragestellung richtigen Modellierungsansatz und die zulässigen Modellvereinfachungen zu wählen. Dabei muss insbesondere bei der Anwendung in der Industrie ein entsprechendes Kosten-/Nutzenverhältnis gegeben sein. Hat man den entsprechenden Modellierungsansatz gewählt, besteht die Herausforderung in der Modellentwicklung, Implementierung und Parametrierung.

 

Modelle

Im Wesentlichen gibt es drei verschiedene Ansätze, die man für eine Batteriemodellierung wählen kann. Dabei wird zwischen sogenannten Black-Box, Grey-Box und White-Box Modellen unterscheiden.

Black-Box

Bei den Black-Box Modellen benötigt man nahezu keine Kenntnisse über das System, welches modelliert wird, jedoch werden relativ umfangreiche und zeitaufwendige Messungen im Labor zur Parametrierung der Modelle benötigt. Nachteil dieses Modellierungsansatzes ist, dass der Nutzer keinen Einblick in das System erhält und auch kein weitergehendes Verständnis über das System Batterie erlangt. Vorteil dieses Ansatzes ist jedoch eine schnelle Rechen-geschwindigkeit. Diese Modelle werden für die Batteriemodellierung aktuell relativ selten eingesetzt.

Grey-Box

Bei dem Grey-Box Ansatz, typischerweise in Form eines elektrischen Ersatzschaltbildes, hat ein Teil der Modellparameter eine physikalische Bedeutung, ein anderer Teil nicht. Auch bei diesem Modellierungsansatz kann nur das Ein-/Ausgangsverhalten einer Batterie betrachtet werden und es sind keine Einblicke in das System Batterie möglich.

Dieser Ansatz besitzt eine hohe Rechengeschwindigkeit.
Allerdings beschreibt dieser Ansatz das stark nicht-lineare Batterieverhalten nur gut in einem bestimmten Betriebspunkt und nicht über den gesamten Betriebsbereich der Batterie, also SOH, SOC, I, T.

 

White-Box

Bei dem White-Box Ansatz beschreibt man die in einer Batterie physikalisch /elektrochemisch auftretenden Vorgänge anhand von partiellen Differentialgleichungen. Jeder Modellparameter besitzt also eine physikalische Bedeutung. Daher sind auch Einblicke in die Batterie selber möglich, die ohne ein Simulationsmodell nicht möglich wären. Für die Entwicklung eines solchen Modells ist ein genaues Systemverständnis der Batterie notwendig. Dieser Ansatz ist typischerweise rechenintensiver als die zwei vorherigen Ansätze, beschreibt jedoch das nicht-lineare Batterieverhalten über den kompletten Betriebsbereich.

Unsere Modelle für Lithium-Ionen- und Blei-Säure-Akkumulatoren

Die BaSiS-Modelle für die Technologien Lithium-Ionen-Batterien (LIB) und Blei-Säure-Batterien (LAB) wurden anhand des White-Box Ansatzes entwickelt, da alle Batterien stark nicht-lineare Systeme sind und eine große Abhängigkeit von der Temperatur, dem SOH, dem SOC und dem Strom besitzen. "Mit hoher Präzision" bedeutet also, dass das Modell genau diesen Bereich abdecken kann und die Simulationsgenauigkeit für die jeweilige Anwendung präzise genug ist. Weiterhin gibt es für den Vergleich von Batteriemodellen bisher keinen einheitlichen Standard in Form von Strom- und Temperaturprofilen.

Bei den BaSiS-Modellen kann der Anwender über einen Steuerungsparameter zwischen höherer Genauigkeit und höherer Rechengeschwindigkeit wählen. Aus den genannten Gründen sind daher keine absoluten Angaben zur Präzision möglich.

Die Modelle wurden anhand eines 6-stufigen Prozesses entwickelt:

  1. Problemverständnis erlangen
  2. Auswahl des Modellierungsansatzes
  3. Modellentwicklung
  4. Simulation
  5. Validierung der Simulation
  6. Weiterentwicklung bzw. weiterer Durchlauf der Schritte 3.-5.

Die Modelle beschreiben die aktuell bekannten und relevanten physikalisch / elektrochemische Prozesse in den Li-Ionen und Blei-Säure Zellen. Je nach Branche kann das Modell Entwicklungsprozesse in der Industrie auf verschiedene Art- und Weise unterstützen.

Dazu folgende Beispiele:

Batteriehersteller:

Durch Änderung der konstruktiven Daten einer Zelle (Schichtdicken, Zellaufbau) und Änderung der Zellchemie mit nur wenigen Mausklicks kann ein Hersteller teilweise auf den Bau und das Prüfen von Batteriemustern verzichten und dadurch Geld sparen. Weiterhin kann ein Hersteller detaillierte Einblicke in die Vorgänge der Batterie erhalten und so Optimierung am Zelldesign und in der Fertigung vornehmen. Auch ist die Untersuchung von Sensitivitäten gegenüber einzelnen Parametern möglich.

Automobilhersteller und Zulieferer:

In der Automobilindustrie werden Hardware-in-the Loop (HIL) Systeme eingesetzt, um Prüfungen schnell und kosteneffizient durchzuführen. Dabei wird ein realer Prüfling (z.B. E-Kfz, Batteriemanagementsystem) an ein emuliertes Batteriesystems angeschlossen. Der Vorteil einer Batterieemulation ist, dass beliebige Batteriezustände innerhalb weniger Sekunden eingestellt werden können, wohingegen dieses mit realen Systemen einige Stunden bis Tage dauern kann. Da der eigentliche Test dann teilweise sehr schnell abläuft, kann man durch den Einsatz eines Batterieemulator hier sehr viel Zeit und Geld einsparen. Weiterhin kann der Einfluss gealterter Batterien schnell untersucht werden, während bei realen Test noch längere Zeiträume notwendig wären.