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Kumulative Modellbildung einer Lithium-Ionen-Zelle

 
: Rao, Haihua
: Böttiger, Michael; Bartholomäus, Ralf

Dresden, 2018, 72 S.
Dresden, Univ., Dipl.-Arb., 2018
Deutsch
Diplomarbeit
Fraunhofer IVI ()
Lithium-Ionen-Zelle; Modellbildung; Monitoring

Abstract
Im Rahmen der vorliegenden Arbeit wurde eine kumulative Modellbildung in Matlab implementiert. Das Modell wird allein aus den im laufenden Betrieb anfallenden Messdaten generiert. Der Algorithmus ist in der Lage, mit den eingehenden Messdaten die Modellqualität sukzessive zu verbessern, er zeichnet sich dabei durch eine hohe Robustheit aus, so dass keine Überwachung und Justierung durch den Ingenieur erforderlich ist. Bevor das Modell mit den realen Messdaten generiert ist, wird zunächst eine Parametrierung mit einem simulierten Batteriemodell durchgeführt. Insbesondere sollen die in der vorliegenden Arbeit gewonnenen Ergebnisse ermöglichen, die Eignung des Modellansatzes zur Beschreibung von Messdaten einer Batteriezelle zu bewerten, Problempunkte zu identifizieren und zu ausgewählten Problemen Lösungen zu erarbeiten und zu validieren. Eine Anwendung der entwickelten Methode sind Fernüberwachungssysteme für Elektrofahrzeuge, bei den die übertragenen Batteriemessdaten auf Serversystemen mit hoher Speicherkapazität abgelegt werden und dort in ein lernendes Modell aggregiert werden.

 

In this thesis, a cumulative modeling was implemented in Matlab. The model is generated solely from the measurement data. The algorithm will be able to improve the model quality with the incoming measurement data, and it is characterized by a high degree of robustness, so that no monitoring and adjustment by the engineer will be required. Before the model is generated with the real measurement data, a parametrization will first be performed with a simulated battery model. In particular, with the results which obtained in the thesis the suitability of the model approach for description of measurement data of a battery cell could be evaluated, and the problems to be identified and solved. With the developed models and methods, a typical application is for the remote monitoring system in electric vehicles, where the transmitted battery measurement data is stored on server systems with high storage capacity and aggregated into a learning model.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-543756.html