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The lifetime of a battery is affected by various aging processes happening at the electrode scale and causing capacity and power fade over time. Two of the most critical mechanisms are the deposition of metallic lithium (plating) and the loss of lithium inventory to the solid electrolyte interphase (SEI). These side reactions compete with reversible lithium intercalation at the graphite anode. Here we present a comprehensive physicochemical pseudo-3D aging model for a lithium-ion battery cell, which includes electrochemical reactions for SEI formation on graphite anode, lithium plating, and SEI formation on plated lithium. The thermodynamics of the aging reactions are modeled depending on temperature and ion concentration, and the reactions kinetics are described with an Arrhenius-type rate law. The model includes also the positive feedback of plating on SEI growth, with the presence of plated lithium leading to a higher SEI formation rate compared to the values obtained in its absence at the same operating conditions. The model is thus able to describe cell aging over a wide range of temperatures and C-rates. In particular, it allows to quantify capacity loss due to cycling (here in % per year) as function of operating conditions. This allows the visualization of aging colormaps as function of both temperature and C-rate and the identification of critical operation conditions, a fundamental step for a comprehensive understanding of batteries performance and behavior. For example, the model predicts that at the harshest conditions (< –5 °C, > 3 C), aging is reduced compared to most critical conditions (around 0–5 °C) because the cell cannot be fully charged.
Lithium-ion batteries exhibit a dynamic voltage behaviour depending nonlinearly on current and state of charge. The modelling of lithium-ion batteries is therefore complicated and model parametrisation is often time demanding. Grey-box models combine physical and data-driven modelling to benefit from their respective advantages. Neural ordinary differential equations (NODEs) offer new possibilities for grey-box modelling. Differential equations given by physical laws and NODEs can be combined in a single modelling framework. Here we demonstrate the use of NODEs for grey-box modelling of lithium-ion batteries. A simple equivalent circuit model serves as a basis and represents the physical part of the model. The voltage drop over the resistor–capacitor circuit, including its dependency on current and state of charge, is implemented as a NODE. After training, the grey-box model shows good agreement with experimental full-cycle data and pulse tests on a lithium iron phosphate cell. We test the model against two dynamic load profiles: one consisting of half cycles and one dynamic load profile representing a home-storage system. The dynamic response of the battery is well captured by the model.
Lithium-ion batteries exhibit a well-known trade-off between energy and power, which is problematic for electric vehicles which require both high energy during discharge (high driving range) and high power during charge (fast-charge capability). We use two commercial lithium-ion cells (high-energy [HE] and high-power) to parameterize and validate physicochemical pseudo-two-dimensional models. In a systematic virtual design study, we vary electrode thicknesses, cell temperature, and the type of charging protocol. We are able to show that low anode potentials during charge, inducing lithium plating and cell aging, can be effectively avoided either by using high temperatures or by using a constant-current/constant-potential/constant-voltage charge protocol which includes a constant anode potential phase. We introduce and quantify a specific charging power as the ratio of discharged energy (at slow discharge) and required charging time (at a fast charge). This value is shown to exhibit a distinct optimum with respect to electrode thickness. At 35°C, the optimum was achieved using an HE electrode design, yielding 23.8 Wh/(min L) volumetric charging power at 15.2 min charging time (10% to 80% state of charge) and 517 Wh/L discharge energy density. By analyzing the various overpotential contributions, we were able to show that electrolyte transport losses are dominantly responsible for the insufficient charge and discharge performance of cells with very thick electrodes.
Ziel der Investitionsmaßnahme Enerlab 4.0 war die Bereitstellung einer umfangreichen in-operando und post-mortem Diagnostik für dezentrale Energieerzeuger und -Speicher, z. B. Batteriezellen und Photovoltaikzellen. Diese sind wichtige Komponenten für verschiedene Bereiche der Industrie 4.0 – von autonomen Sensoren über energieautarke Produktion bis hin zur Qualitätskontrolle. Zu diesem Zweck wurde die apparative Ausstattung der Hochschule Offenburg erweitert, und zwar sowohl für in-operando Diagnostik (elektrische Zyklierer, Impedanzspektrometer, Temperaturprüfschränke) als auch für post-mortem Diagnostik (Glovebox, Probenpräparationen für vorhandene Werkstoffanalytik und chemische Analytik). Be-reits vorhandene Geräte aus anderen laufenden oder abgeschlossenen Projekten wurden in die neue Infrastruktur integriert. Im Ergebnis entstand ein modernes und leistungsfähiges Batterie- und Photovoltaiklabor, welches in zahlreichen laufenden und neuen Vorhaben genutzt wird.
Electrochemical pressure impedance spectroscopy (EPIS) has recently been developed as a potential diagnosis tool for polymer electrolyte membrane fuel cells (PEMFC). It is based on analyzing the frequency response of the cell voltage with respect to an excitation of the gas-phase pressure. We present here a combined modeling and experimental study of EPIS. A pseudo-twodimensional PEMFC model was parameterized to a 100 cm2 laboratory cell installed in its test bench, and used to reproduce steady-state cell polarization and electrochemical impedance spectra (EIS). Pressure impedance spectra were obtained both in experiment and simulation by applying a harmonic pressure excitation at the cathode outlet. The model shows good agreement with experimental data for current densities ⩽ 0.4 A cm−2. Here it allows a further simulative analysis of observed EPIS features, including the magnitude and shape of spectra. Key findings include a strong influence of the humidifier gas volume on EPIS and a substantial increase in oxygen partial pressure oscillations towards the channel outlet at the resonance frequency. At current densities ⩾ 0.8 A cm−2 the experimental EIS and EPIS data cannot be fully reproduced. This deviation might be associated with the formation and transport of liquid water, which is not included in the model.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung des Ladezustandes (SOC) einer aufladbaren Batterie (106) eines vorgegebenen Batterietyps oder eines damit in einem physikalischen Zusammenhang stehenden Parameters, insbesondere einer in der Batterie enthaltenen Restladungsmenge Q, wobei das Verfahren mittels eines spannungsgeführten Batteriemodells (102) arbeitet, welches für die betreffende Batterie (106) oder einen entsprechenden Batterietyp parametriert wird. Es muss lediglich die Batteriespannung Umess gemessen und dem Batteriemodell (102) als Eingangsgröße zur Verfügung gestellt werden. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung des Gesundheitszustandes (SOH) einer Batterie (102), wobei das Batteriemodell (102), das auch zur Bestimmung des SOC verwendet wird, einen modellierten Batteriestrom Imodliefert. Aus diesem können modellierte Ladungsmengen während Lade- und Entladephasen der Batterie (106) bestimmt und mit gemessenen Ladungsmengen, die aus dem gemessenen Batteriestrom Imessbestimmt werden, verglichen werden. Da das Batteriemodell (102) nicht altert, kann hierdurch der SOH der Batterie bestimmt werden.
Im Batterielabor der Hochschule Offenburg wurde ein neues Verfahren zur Bestimmung von Ladezustand und Gesundheitszustand von Lithium-Ionen-Batterien entwickelt. Es beruht auf der Auswertung von Spannungs- und Strommessungen mit einem mathematischen Batteriemodell. Das Verfahren ist genauer und robuster als Standardverfahren, die auf Ladungszählung beruhen. Zudem ist es numerisch einfacher umzusetzen als andere modellbasierte Verfahren. Wir demonstrieren die Methode mit einer Heimspeicherzelle und einer Elektrofahrzeugzelle.
The invention relates to a method and to a device for determining the state of charge (SOC) of a rechargeable battery (106) of a specified battery type or a parameter physically related thereto, in particular a remaining charge amount Q contained in the battery, the method operating by means of a voltage-controlled battery model (102), which is parameterized for the battery (106) in question or a corresponding battery type. It is merely necessary to measure the battery voltage Umess and to provide said battery voltage to the battery model (102) as an input variable. The invention further relates to a method and to a device for determining the state of health (SOH) of a battery (102), wherein the battery model (102) also used to determine the SOC provides a modeled battery current Imod. Modeled charge amounts during charging and discharging phases of the battery (106) can be determined from said modeled battery current and can be compared with measured charge amounts, which are determined from the measured battery current Imess. Because the battery model (102) does not age, the SOH of the battery can thereby be determined.
Die Erfindung betrifft ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung des Ladezustandes (SOC) einer aufladbaren Batterie (106) eines vorgegebenen Batterietyps oder eines damit in einem physikalischen Zusammenhang stehenden Parameters, insbesondere einer in der Batterie enthaltenen Restladungsmenge Q, wobei das Verfahren mittels eines spannungsgeführten Batteriemodells (102) arbeitet, welches für die betreffende Batterie (106) oder einen entsprechenden Batterietyp parametriert wird. Es muss lediglich die Batteriespannung Umess gemessen und dem Batteriemodell (102) als Eingangsgröße zur Verfügung gestellt werden. Weiterhin betrifft die Erfindung ein Verfahren und eine Vorrichtung zur Bestimmung des Gesundheitszustandes (SOH) einer Batterie (102), wobei das Batteriemodell (102), das auch zur Bestimmung des SOC verwendet wird, einen modellierten Batteriestrom Imodliefert. Aus diesem können modellierte Ladungsmengen während Lade- und Entladephasen der Batterie (106) bestimmt und mit gemessenen Ladungsmengen, die aus dem gemessenen Batteriestrom Imessbestimmt werden, verglichen werden. Da das Batteriemodell (102) nicht altert, kann hierdurch der SOH der Batterie bestimmt werden.
Ziel des LiBaLu-Teilprojekts Modellierung und Simulation war die Unterstützung der Elektroden- und Zellentwicklung mit Hilfe umfangreicher Computersimulationen im Sinne des computergestützten Engineering (CAE). Zwei verschiedene Schwerpunkte standen im Mittelpunkt der Untersuchungen. Zum einen wurde das mechanistische Verständnis der komplexen Elektrochemie in Lithium-Luftbatterien durch mikrokinetische Modelle aufgeklärt. Auf Basis von postulierten Mehrschrittmechanismen wurden makroskopische Eigenschaften (Entlade-/Ladekennlinien, Zyklovoltammogramme) vorhergesagt und mit experimentellen Daten der Projektpartner verglichen. Zum anderen wurde das Design der Prototypzelle mit Hilfe numerischer Simulationen untersucht und optimiert. So konnten z. B. optimale Schichtdicken oder die Rolle von Gastransportlimitierungen identifiziert werden.