Akkutechnologien KI verlängert die Lebensdauer von Lithium-Ionen-Akkus

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Im Rahmen des Projekts KI2L entwickeln Forscher eine KI-gestützte Charakterisierung von Lithium-Ionen-Akkus mit dem Ziel deren Lebenszyklus verlängern.

Das Fraunhofer Heinrich-Hertz-Institut (HHI) koordiniert das Projekt „Echtzeiterkennung von gesundheitszustandsrelevanten Prozessen in Lithium-Ionen-Akkus durch KI-gestützte Charakterisierung zur ressourceneffizienten Erschließung des Nachnutzungspotenzials“ (KI2L). Durch neue Möglichkeiten der Charakterisierung werden sicherheitskritische Verschleißvorgänge im Zellinneren des Akkus frühzeitig erkannt, sodass ein Schaden am Gesamtakku vermieden werden kann. Auf diese Weise können mehr Lithium-Ionen-Akkus erfolgreich als Second-Life-Akkus genutzt werden. KI2L ist im Januar 2023 gestartet und läuft für drei Jahre bis Januar 2026. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Bildung und Forschung (BMBF) mit 2 Mio. € im Rahmen der BMBF-Förderlinie „Batterie 2020 Transfer“ gefördert. Von der Fördersumme erhält das Fraunhofer HHI 450.000 €.

Maximale Nutzung als Second-Life-Akkus

Um den CO₂-Abdruck von Lithium-Ionen-Akkus zu senken, ist eine maximale Nutzung als Second-Life-Akkus unerlässlich. Damit möglichst viele aussortierte Akkuzellen in sogenannten Re-Use-Szenarien weiterverwendet werden können, benötigen Unternehmen schnelle Charakterisierungsmethoden und intelligente Entscheidungshilfen für konkrete Nachnutzungspotenziale. Weiterhin brauchen sie automatisierte Demontageprozessschritte, damit sie defekte Speicherbestandteile austauschen können.

Derzeit erfassen Experten den Zustand von Lithium-Ionen-Akkus, indem sie die Entladekapazität unter spezifischen Vorgaben, wie Temperatur des Akkus und Entladestrom, testen. Mit fortschreitender Alterung des Akkus wird dieses Vorgehen allerdings fehleranfällig und zeitaufwändig.

Analyse von neuwertigen und vorgealterten Lithium-Ionen-Zellen

Das KI2L-Projektteam hat sich zum Ziel gesetzt, den Prozess der Zustandserfassung mit einer KI-gestützten Charakterisierung zu verbessern. Im ersten Schritt analysieren die Forscher neuwertige sowie vorgealterte Lithium-Ionen-Zellen und statten diese mit einem optischen Temperatur- und Dehnungsfeldmess-System auf Modulebene aus. Im nächsten Schritt wird ein gezielter Verschleiß der Akkus hervorgerufen, um dann mit Zustandssensoren Änderungen in Echtzeit präzise zu erfassen. Die so gewonnenen Daten werden in einer Alterungsvorgangsdatenbank gespeichert und zum Trainieren eines neuronalen Netzwerkes verwendet. Eine auf diese Weise trainierte KI kann dann im realen Speicherbetrieb irreversibel gealterte Zellen identifizieren und diese mittels Laserprozessierung herauslösen, ohne einen Gesamtschaden am Akku zu verursachen; so lässt sich dessen Lebenszyklus verlängern.

Aufbau sensorintegrierter Module am Fraunhofer HHI

Gemeinsam mit dem Unternehmen Testvolt wird die Gruppe „Energiespeichersensorik“ am Fraunhofer HHI die sensorintegrierten Module aufbauen. Die Testvolt wird zusätzlich ein Batteriemanagementsystem (BMS) entwickeln, das die Plattform für die zu integrierende KI bildet. Am Forschungszentrum Energiespeichertechnologien der TU Clausthal werden Forscher Lastprofile erstellen, mit denen die gefertigten Module bis zum Lebensende getestet werden können. Die aufbereiteten Daten werden den KI-Experten von Intuitive.ai und der EoT Labs zur Verfügung gestellt, damit die KI programmiert und ein digitaler Zwilling erstellt werden kann. Das Institut für Schweißtechnik und Trennende Fertigungsverfahren der TU Clausthal und AIM Systems übernehmen die Laserprozessierung und die Automatisierung des Herauslösens defekter Zellen.

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