Digitale Zwillinge Das Maximum aus der Batterie von Elektrofahrzeugen rausholen

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Autofahrer, Automobilhersteller und Zulieferer haben in Bezug auf Elektrofahrzeuge viele gemeinsame Anliegen: sie möchten die Reichweite und die Batteriesicherheit verbessern, die Lebensdauer der Batterie verlängern und die Wartungskosten senken. All diese Anforderungen lassen sich mittels der Nutzung der von der Batterie erzeugten Daten erreichen – mit Hilfe neuer Technologien, einer sicheren und zuverlässigen Vernetzung und des Einsatzes digitaler Zwillinge.

Die Elektromobilität entwickelt sich schnell weiter, entsprechend den spezifischen Markt- und Leistungsanforderungen, und die Fortschritte in der Batterietechnologie treiben diesen Wandel voran. Entscheidende Faktoren, die den Wert eines Elektrofahrzeugs beeinflussen, sind die Kosten, die Leistung sowie die garantierte Lebensdauer der Akkus und der hochwertigen Batteriemanagementsysteme (BMS). Es sind jedoch vor allem die Daten des BMS mit seiner gesicherten Cloud-Anbindung, die kontinuierliche Optimierungen über die gesamte Lebensdauer des Fahrzeugs hinweg vorantreiben. Aber welche Art von Daten sammelt das BMS überhaupt?

Zentrale Funktionen des BMS

Batterien für Elektrofahrzeuge benötigen extrem genaue Ladeströme und Ausgangsspannungen, um die Standards der Automobilindustrie zu erfüllen. Das BMS überprüft permanent die Sicherheit, Leistung und Effizienz der Batterie, wie in Bild 1 dargestellt. Dazu sammelt es die notwendigen Informationen, um den Ladezustand (SoC, state of charge) und den Gesundheitszustand (SoH, state of health) der Batterie zu ermitteln. Diese Informationen werden dann in die nutzbare Reichweite des E-Fahrzeugs umgerechnet - ähnlich wie bei einer Tankanzeige. Das BMS stellt auch sicher, dass die Zellen innerhalb des sicheren Betriebsbereichs (SOA, safe operating area) arbeiten, der durch Spannung, Strom, Temperatur und weitere Parameter definiert ist. Ein Betrieb außerhalb dieser engen Grenzen kann zu einer Verkürzung der Lebensdauer der Batterie, zu einem Ausfall oder, schlimmer noch, zu einem thermischen Durchgehen führen.

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Eine weitere wichtige Funktion des BMS ist das Management der einzelnen Zellen innerhalb des Akkupacks, um die Lebensdauer zu verlängern. Der Ausgleich der Zellen erfolgt während des Ladevorgangs, während der Fahrt, im Leerlauf und im Standby-Modus. Wenn der Ladevorgang eingeleitet wird, wird die Spannung jeder Zelle gemessen. Während des Ausgleichs wird Stromspannung von den Zellen mit der höchsten Spannung auf die Zellen mit der niedrigsten Spannung übertragen, um sie auf den gleichen SoC-Wert zu bringen. Wenn alle Zellen ausgeglichen sind, erreichen sie nach dem Ladevorgang ihren maximalen SoC-Wert. Das BMS steuert den Ladevorgang und passt ihn an den Zustand der Batterie an.

Ermittlung des Ladezustands der Batterie

Die Coulomb-Zählung und der Kalman-Filter sind die Standardmethoden zur Ermittlung des SoC. Ihre Treffsicherheit bildet die Grundlage aller anderen Steuerungsfunktionen des BMS. Aufgrund der zunehmenden Degradation der Batterie werden diese Berechnungen im Laufe der Fahrzeuglebensdauer jedoch ungenauer.

Tabelle 1 veranschaulicht anhand von drei Fahrzuständen, wie die Genauigkeit dieser Berechnungen mit der Zeit abnimmt: langsame konstante Geschwindigkeit, hohe konstante Geschwindigkeit sowie schnelle Beschleunigung und Bremsung. Die Leistungsfähigkeit der üblichen Technik nimmt in diesen Situationen mit zunehmendem Alter des Fahrzeugs ab. Da der SoC zur Bestimmung der Reichweite, des SoH und Gesamtlebensdauer verwendet wird und die Grundlage für alle anderen Entscheidungen bei der Steuerung des BMS bildet, ist eine Technologie erforderlich, die die Batterieleistung modellieren und vorhersagen kann.

Der Adaptive-Battery-Digital-Twin

Electra Vehicles Inc. (Electra) ist ein Softwareunternehmen für künstliche Intelligenz (KI), das sich darauf konzentriert, den Wert von EV-Batteriepacks zu maximieren. Gemeinsam mit NXP hat das Unternehmen den Adaptive Battery Digital Twin entwickelt, der KI und maschinelles Lernen mit physikalisch-chemischer Batteriemodellierung kombiniert, um möglichst exakte und aussagekräftige Ergebnisse zu liefern. Mit zunehmendem Alter des Fahrzeugs lernt der Adaptive Battery Digital Twin kontinuierlich, sodass er genauere SoC- und SoH-Berechnungen erstellen kann, die eine korrekte BMS-Steuerung gewährleisten.

Electra Vehicles setzt den Adaptive Battery Digital Twin im Hochspannungs-BMS (HVBMS) ein. Das HVBMS basiert auf NXP-Halbleitern und liefert präzise und synchronisierte Hochspannungs-, Temperatur- und Stromdaten. Der Adaptive Battery Digital Twin im Fahrzeug nutzt die S32K3-MCU von NXP auf der Batteriemanagementeinheit (BMU, Battery-Management-Unit) zusammen mit den Batteriedaten. Er berechnet den SoC mithilfe eines KI-Algorithmus, der die Ausgaben mit einer Rate von 10 Hz aktualisiert. Diese Informationen werden dann über CAN übertragen, um die verschiedenen Komponenten des Batteriesystems zu aktualisieren (siehe Bild 2).

Die Batteriedaten werden gefiltert und sicher an die NXP S32G GoldBox übertragen. Dort werden sie weiterverarbeitet, komprimiert und gespeichert, bis eine kostengünstige Internetverbindung verfügbar ist. Alternativ können die Daten auch für die Over-the-Air (OTA) Übertragung komprimiert werden. Die NXP GoldBox sorgt auch für eine sichere und schnelle Verbindung zur Amazon-Web-Services-Cloud, die den Adaptive Battery Digital Twin von Electra bereitstellt.

Nachdem das auf maschinelles Lernen gestützte Training des cloud-basierten Adaptive-Battery-Digital-Twin abgeschlossen ist, überträgt die GoldBox eine schlanke Konfigurationsdatei in Form eines verschlüsselten OTA-Updates sicher an das Fahrzeug. Dort wird dann die NXP S32K3-MCU aktualisiert. So verfügt der Adaptive Battery Digital Twin von Electra stets über aktuelle Fahrzeug- und Flotteninformationen und kann immer bessere SoC- und SoH-Berechnungen liefern. Tabelle 2 zeigt einen Vergleich der SoC-Schätzungen von Standard und Adaptive Battery Digital Twin.

Während der Embedded World 2023 in Nürnberg zeigte NXP simulierte Batterie- und Umgebungsdaten auf seinem Hochspannungs-BMS-Referenzdesign-Board (HVBMS). Das Board versorgte dabei den Adaptive Battery Digital Twin von Electra und den NXP S32K3 MCU-Chipsatz. Ein Bildschirm präsentierte zwei Fahrzeuge nebeneinander. Das erste berechnete den SoC mit dem üblichen Coulomb Counting und Kalman-Filter-Ansatz, während das zweite Electra's Adaptive Battery Digital Twin verwendete, um den SoC und andere Parameter zur Batteriecharakterisierung zu kalkulieren. Die Simulation verdeutlichte, dass der SoH-Wert der Batterie im 11. Jahr der Fahrzeuglebensdauer im Vergleich zu den Industriestandards um 12 Prozent höher ausfiel (siehe Bild 3).

Die Zukunft der Elektroautobatterie

Künftige E-Fahrzeuge werden intelligenter sein und die Bedürfnisse ihrer FahrerInnen vorhersehen können. Sie werden Ladezeiten und -geschwindigkeiten genauer vorausberechnen. Das trägt dazu bei, die Lebensdauer der Batterien zu verlängern.

Außerdem ist zu erwarten, dass E-Fahrzeuge mit Fahrerassistenzsystemen und Technologien für autonomes Fahren zusammenarbeiten werden, was den Batterieverschleiß verringert, die Reichweite erhöht und einen umweltfreundlicheren Fahrstil fördert.

Auch Flottenbetreiber könnten profitieren. Für sie bietet sich der Einsatz einer intelligenten Flotte an. Sie erhalten beispielsweise Empfehlungen, welche Fahrzeuge sich am besten für bestimmte tägliche Fahrten eignen, um den Batterieverschleiß gleichmäßig über die ganze Flotte zu verteilen. Dazu bekommen sie tägliche Wartungspläne, die auf den spezifischen Anforderungen jedes Fahrzeugs und seiner voraussichtlichen künftigen Nutzung basieren.

Für Automobilhersteller ergeben sich ebenfalls neue Möglichkeiten. Softwaredefinierte E-Autos können sich zum Beispiel dynamisch and den Fahrstil des jeweiligen Nutzers bzw. der jeweiligen Nutzerin anpassen und den Hersteller automatisch über sinnvolle Änderungswünsche und -möglichkeiten informieren. Mögliche Garantieprobleme kann man dann schon Jahre, bevor sie auftreten, erkennen. So ergeben sich auch Chancen für zusätzliche umsatzsteigernde Dienstleistungen. FahrerInnen, bei denen nur ein geringes Risiko für Batterie-Garantieansprüche besteht, könnten zum Beispiel Garantieerweiterungen angeboten werden. Weiterhin könnte sich eine Anzeige des Gesundheitszustands der Batterie (SoH) sowie der verbleibenden Lebensdauer auf dem Armaturenbrett positiv auf den Wiederverkaufswert von Elektroautos auswirken.

Der Adaptive Battery Digital Twin von Electra spielt eine entscheidende Rolle dabei, mögliche Ungenauigkeiten bei der Schätzung des Ladezustands (SoC) und des Batteriezustands (SoH) auszuräumen. Angesichts einer stetig steigenden Anzahl von E-Fahrzeugen auf den Straßen könnte dies das Vertrauen der Verbraucher in die langfristige Rentabilität von E-Fahrzeugen erheblich stärken. (tk)

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* Dr. Andreas Both ist BMS Software Manager bei NXP,

* Curt Hillierm ist Technical Director System Engineering bei NXP,

* Brian Glassman, Ph.D. ist Director Of Product Management bei Electra Vehicles.

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