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Modellierung und Ladezustandsdiagnose von Lithium-Ionen-Zellen

 
: Bartholomäus, Ralf; Wittig, Henning

:
Volltext ()

Kertzscher, J.:
2. Freiberger Kolloquium Elektrische Antriebstechnik 2019 : Kolloquium im Rahmen des 70. BHT - Freiberger Universitätsforum 2019, Freiberg, 06. und 07. Juni 2019
Freiberg: TU Bergakademie, 2019 (Freiberger Forschungshefte. A 932)
ISBN: 978-3-86012-610-3
ISBN: 3-86012-610-5
S.166-178
Freiberger Kolloquium Elektrische Antriebstechnik <2, 2019, Freiberg>
Freiberger Universitätsforum <70, 2019, Freiberg>
Deutsch
Konferenzbeitrag, Elektronische Publikation
Fraunhofer IVI ()
Ladezustandsschätzung; Lithium-Ionen-Zelle; Elektromobilität; state of charge (SOC); lithium ion battery; electromobility

Abstract
In diesem Beitrag wird ein neuer Ansatz zur Modellierung von Lithium-Ionen-Zellen vorgestellt, bei dem neben einem Modell zur Beschreibung des Nominalverhaltens der Zelle ein Unbestimmtheitsmodell parametriert wird, welches die unvermeidbare Abweichung zwischen dem Nominalmodell und dem tatsächlichen Zellverhalten quantifiziert. Für diese Modellbeschreibung wird ein neuer Algorithmus zur Ladezustandsdiagnose entwickelt, der anstelle eines einzelnen (fehlerbehafteten) Wertes für den Ladezustand ein Vertrauensintervall angibt sowie Artefakte im zeitlichen Verlauf des geschätzten Ladezustandes vermeidet. Die Eigenschaften der Ladezustandsschätzung werden an einer Lithium-Ionen-Zelle und einem Einsatzszenario aus dem automobilen Bereich demonstriert.

 

In this paper, a new approach to modeling lithium ion cells is presented. In addition to a model that describes the nominal behavior of the cell, an uncertainty model is parameterized which quantifies the unavoidable difference between the nominal model and the true system behavior. For this model description a new algorithm for state of charge estimation is developed, which provides a confidence interval instead of a single unreliable value for the state of charge and avoids artifacts in the progression of the estimated state of charge over time. The properties of the state of charge estimation are demonstrated on a lithium-ion cell in an automotive application scenario.

: http://publica.fraunhofer.de/dokumente/N-586790.html