Maschinelles Lernen in Batteriesystemen: Verbesserung der Alterungs- und Leistungsmodellierung

Elektrische Ersatzschaltbildmodelle (EECM) werden häufig in Batterie-Management-Systemen (BMS) für Anwendungen wie Automobil- und stationäre Energiespeicherung eingesetzt. EECMs bieten einen robusten Rahmen zur Modellierung des Batterie-Verhaltens, indem sie die elektrochemische Dynamik der Batterie auf vereinfachte Weise abbilden. Allerdings haben EECMs oft Schwierigkeiten, die komplexe und sich verändernde Natur der Batteriealterung vollständig zu erfassen, was zu Abweichungen zwischen Modellvorhersagen und realen Daten führt. Dies kann die Genauigkeit von Alterungsvorhersagen beeinträchtigen, die entscheidend für eine zuverlässige Batterieleistung und -lebensdauer sind.

Um dieses Problem zu lösen, untersucht diese Arbeit die Integration von maschinellen Lerntechniken in klassische EECMs, mit besonderem Fokus auf die explorative Datenanalyse (EDA) zur Alterungsvorhersage. EDA spielt eine zentrale Rolle bei der Identifizierung wichtiger Muster und der Extraktion bedeutender Merkmale aus großen Datensätzen, die für die genaue Modellierung der Batteriealterung unerlässlich sind. Durch die Analyse von Variablen wie Zyklenanzahl, Entladetiefe (DOD), Temperatur und Kalenderzeit können wir die zugrunde liegenden Faktoren, die zur Batterie-Degradation beitragen, besser verstehen.

Bei BatterieIngenieure nutzen wir unsere umfangreichen Batterietestmöglichkeiten und umfassenden Datenbanken, um tiefgehende EDA durchzuführen, die wertvolle Einblicke in das Alterungsverhalten unter verschiedenen Betriebsbedingungen liefert. Durch fortschrittliche Clustering-Methoden streben wir an, Alterungszustände zu klassifizieren und verborgene Zusammenhänge in den Daten zu entdecken, um letztlich die Vorhersagegenauigkeit unserer Modelle zu verbessern. Dieser Ansatz ermöglicht es uns, anspruchsvollere Alterungsvorhersagemodelle zu entwickeln, die sich an reale Bedingungen anpassen und eine zuverlässigere Batterieverwaltung gewährleisten.

Unser Fachwissen in der Batteriemodellierung, -prüfung und Datenanalyse positioniert uns an der Spitze der Innovation in der Alterungsvorhersage. Durch die Kombination klassischer EECMs mit maschinellem Lernen zur Merkmalsanalyse entwickeln wir modernste Lösungen zur Verbesserung der Vorhersagegenauigkeit in intelligenten Batterieüberwachungs- und -managementsystemen. Unser umfangreicher Test- und Validierungsprozess, unterstützt durch reale Alterungsdaten, stellt sicher, dass unsere Modelle fein abgestimmt und in verschiedenen Anwendungen äußerst zuverlässig sind.