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Vorhersage Lebensdauer Akkumulatoren

Vorhersage Lebensdauer Akkumulatoren Vorhersage Lebensdauer Akkumulatoren

Technischer Lösungsvorschlag G2013-012
Unternehmenseinheit: Diehl Aerospace GmbH

Beschreibung:

Bei dem vorliegenden technischen Lösungsvorschlag handelt es sich um ein Verfahren bzw. einen Algorithmus zur Vorhersage der Lebensdauer von Akkumulatoren.

Motivation

Die Bedeutung elektrischer Energiespeicher stieg in den letzten Jahren rasant an. Dies resultiert aus der steigenden Nachfrage in verschiedensten Anwendungsgebieten. Dazu zählen zum Beispiel die Speicherung von Strom aus regenerativen Energiequellen, die Entwicklung immer leistungsfähigerer, tragbarer Geräte und die Forschungen im Bereich von Elektro-Fahrzeugen. Dabei erfährt auch der vor fast 200 Jahren erfundene Akkumulator - im Folgenden auch kurz "Akku" genannt - einen großen Entwicklungsschub. Einer der bekanntesten, und auch technisch interessantesten Typen dieser Ladungsspeicher ist ein auf Lithium basierender Akkumulator. Dieser zeichnet sich durch einen hohen Wirkungsgrad, eine hohe Energiedichte und eine kurze Ladezeit aus. Leider weisen diese Ladungsspeicher nicht nur Vorteile auf: Eine ständige Überwachung von Spannung und Strom ist nötig, damit es zu keiner Über- oder Tiefentladung kommt, durch die einzelne Zellen zerstört werden können. Bei falschem Umgang mit dem Ladungsspeicher kann es durch dessen hohe Brennbarkeit zur Gefährdung der Umwelt kommen. Auch die Alterung der Zellen stellt ein Problem dar.

Um diese Schwierigkeiten in den Griff zu bekommen, produzieren viele Firmen Lademanagement-Systeme für Lithium-Akkumulatoren, die Strom, Spannung, Temperatur usw. messen und im Notfall den Akkumulator abschalten können. Ein Produkt dieser Art ist der IC „bq20z65“ der Firma Texas Instruments (TI). Dabei handelt es sich um ein komplettes Akkumulator-Managementsystem, das zusätzlich zu den oben genannten Größen den Innenwiderstand, die vorhandene Kapazität, die verbleibende Kapazität und vieles mehr am betreffenden Akkumulator messen bzw. berechnen kann. Zusammen mit dem eigentlichen Akkumulator entsteht somit ein komplettes Akkumulator-„Pack“.

In der Luftfahrtbranche werden zur Notstromversorgung von Flugzeugen ebenfalls Lithium-Ionen-Akkumulator-Packs eingesetzt. Dazu stellt die Firma DIEHL Aerospace sogenannte „Emergency Power Supply Units“ (EPSU) her. Sie haben die Aufgabe, im Notfall Energie für die Notbeleuchtung im Flugzeug zu liefern. Laut Vorgaben muss die Versorgung für 12 Minuten gewährleistet werden, weshalb der Akkumulator eine minimale Kapazität nicht unterschreiten darf. Zudem ist gefordert, dass während dieser Zeitdauer vom Akkumulator eine Leistung von 72W abgegeben werden muss, womit auch Höchstgrenzen für einen erlaubten Innenwiderstand des Akkumulators vorhanden sind. Damit die genannten Vorgaben erfüllt werden, müssen derzeit alle 6 Monate sämtliche betreffende Akkus eines Flugzeugs von Wartungspersonal ausgebaut und überprüft werden. Nach 36 Monaten wird der Akkumulator vorsorglich ausgewechselt und entsorgt.

Dieses Verfahren bringt offensichtlich einen sehr hohen Akkuverschleiß mit sich. Deshalb strebt DIEHL Aerospace im Rahmen des Projekts CleanSky ein Verfahren an, das den Lebensdauer-Zustand eines Akkumulators vorhersagen kann. Somit wird es möglich, die Akkumulatoren nur nach tatsächlichem Bedarf und nicht nach starren Intervallen auszuwechseln. Hierdurch werden Kosten für Wartung, Neugeräte und Entsorgung der Altgeräte eingespart.

Um eine Vorhersage für den Lebensdauer-Zustand eines Akkumulators erstellen zu können, ist es nötig einen Algorithmus zu entwickeln, der aus vorhandenen Daten zukünftige Ereignisse voraussagen kann.

Der Algorithmus

Es soll eine Voraussage getroffen werden, wie viele Auf-und Entladezyklen bei einem Akkumulator - hier stellvertretend auch für ein Akkumulator-Pack - verbleiben, bis dieser die oben genannten Vorgaben nicht mehr erfüllt und getauscht werden muss. Hierzu muss ein Algorithmus implementiert werden, welcher die vermutlich verbleibenden Restzyklen möglichst genau bestimmen kann bzw. angeben kann, in welchem der Zyklen der Akku voraussichtlich ausfällt. Der vorgestellte Algorithmus baut auf jeweiligen Messungen des Innenwiderstandes Ri des Akkumulators auf, da sich bei steigendem Innenwiderstandes die verbleibende Rest-Zyklenzahl vermindert.

Die Berechnungen des Algorithmus können in mehrere Schritte aufgeteilt werden:

[...] weitere Informationen siehe Download

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