Power-Tipp Präzisere Informationen zum Akku-Ladezustand

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Präzise Aussagen zum Ladezustand eines Akkus sind schwierig, da die Lastprofile vieler Anwendungen hochdynamisch sind. Das RC-Modell reicht nicht mehr aus, sobald ein Akku eine hochfrequente Last speist. Einen neuen Ansatz bietet der Algorithmus „Dynamic-Z-Track“.

Akkubetriebene Geräte werden sowohl im privaten ala auch im gewerblichen Bereich immer beliebter. Die Spanne reicht hier von neuen, mit KI-Funktionen ausgestatteten Geräten bis hin zu Drohnen, Elektrowerkzeugen und Robotern.

Diese Applikationen werden technisch immer ausgefeilter und belasten den Akku auf nicht vorhersehbare Weise. Das macht es allerdings für Entwickler und Anwender schwieriger, präzise Aussagen über den Ladezustand und die verbleibende Betriebszeit zu geben, damit die Systeme gegebenenfalls rechtzeitig geordnet heruntergefahren werden können. Ist ein unerwartetes Abschalten bei einem Elektrowerkzeug noch hinnehmbar, birgt der plötzliche Ausfall einer Drohne ein erhebliches Sicherheitsrisiko.

Die Abschätzung der verbleibenden Betriebszeit ist deswegen schwierig, weil die Lastprofile bei Systemen dieser Art hoch dynamisch sind. Herkömmliche Akku-Ladezustandsanzeigen auf Basis der Impedance-Track-Technik beruhen auf der Annahme, dass sich die Belastung des Akkus nur langsam verändert, sodass während des Entladens präzise Innenwiderstandsmessungen möglich sind, die Rückschlüsse auf den Ladezustand zulassen.

Hierfür reicht es aus, sich den Akku als Reihenschaltung aus Widerstand und Kondensator vorzustellen. Das RC-Modell stößt an seine Grenzen, sobald ein Akku eine sprunghafte oder hochfrequente Last speist.

Dynamic Z Track: Messen des Innenwiderstands

Einen neuen Ansatz bietet der Dynamic-Z-Track-Algorithmus, der auch bei hoch dynamischen Lasten eine präzise Messung des Lade- und Alterungszustands sowie der verbleibenden Kapazität ermöglicht. Der Algorithmus verwendet ein breitbandiges Transientenmodell, das die Spannungstransienten simuliert und sich an dynamische Stromprofile anpasst. Diese Methode ermöglicht Widerstandsabschätzungen in Echtzeit, auch bei instabilem Stromverbrauch. Konzipiert wurde der Algorithmus für die BQ41Z90 und BQ41Z50

Um den Ladezustand über die gesamte Lebenszeit des Akkus mit maximaler Genauigkeit zu berechnen, ist die Messung des Innenwiderstands des Akkus notwendig. Wie aus Bild 1 hervorgeht, steigt der Widerstand einer Akkuzelle mit zunehmender Zykluszahl und Alterung zunächst linear an, ab einem bestimmten Punkt steigt der Widerstand bis zum Ende der Lebensdauer exponentiell.

Hinzu kommt eine Temperaturabhängigkeit, denn Widerstand und Temperatur einer Akkuzelle sind umgekehrt proportional: je niedriger die Temperatur, desto höher ist der Widerstand und desto weniger Energie liefert die Zelle, bevor sie einen Ladezustand von 0 % erreicht.

Wenn die Ladezustandsanzeige den Widerstand nicht mit der Zeit aktualisieren kann, steigt der Fehler der Ladezustands-Berechnung mit zunehmender Alterung proportional an. Der Fehler beim Abschätzen des Ladezustands und der verbleibenden Kapazität kann zwischen 10 und 60 % liegen, wenn die Belastung schlecht vorhersehbar oder sprunghaft ist.

Für die Anwender äußert sich dies durch eine plötzliche, nicht vorhersehbare Abnahme des Ladezustands (Bild 2), was beispielsweise bei einem Pedelec sehr unangenehm sein kann, wenn angezeigte Restreichweite unerwartet schnell sinkt.

Ladezustandsberechnung mit Genauigkeit von 99 Prozent

Der Algorithmus Dynamic Z-Track vermeidet solche Situationen, denn er kommt anders als konventionelle Akku-Ladezustandsanzeigen auf eine 99 %-ige Genauigkeit beim Berechnen des Ladezustands – selbst bei schlecht vorhersagbaren Lasten. Damit können Hersteller Größe und Kapazität des verwendeten Akkus optimieren und die Akkulaufzeit um bis zu 30 % verlängern. Der Anwender bekommt eine höhere Zuverlässigkeit, was insbesondere bei anspruchsvollen Anwendungen wie Drohnen, Pedelecs, Laptops oder portablen Medizingeräten vorteilhaft ist. (kr)

* Nach Unterlagen von Texas Instruments.

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