Den Ladezustand von Batterien anzugeben ist schwierig, besonders wenn es in Echtzeit im Volllastbetrieb geschehen soll. Optimale Versuchsplanung und nichtlineare Batteriemodelle der TU Wien machen das aber möglich. Ein "Batterie-Schnelltester" wurde auf der internationalen Fachmesse sps ipc drives, im November, in Nürnberg erstmals vorgestellt.
Entscheidend ist, mit minimalem Testaufwand ein Maximum an Information über die Batterie herauszufinden“, sagt Stefan Jakubek. Normalerweise wird das Testergebnis umso genauer, je länger man misst. Doch Zeit ist Geld: Längere Messungen sind teurer und verbrauchen Ressourcen. Bei optimaler Planung der Messung lässt sich auch mit kurzen Testsignalen die nötige Information auslesen.
Die Batterie physikalisch und chemisch vollständig zu beschreiben, wäre ungeheuer aufwändig und schlussendlich nicht für Echtzeitanwendungen geeignet“, sagt Stefan Jakubek. Daher modelliert man die Batterie als Black Box, deren Verhalten von einem rein datenbasierten Modell beschrieben wird. Ausgehend von diesem Modell berechnet man, mit welchem Stromsignal das Verhalten der Batterie am besten angeregt werden kann – und abhängig von diesem Messergebnis kann man daraus wiederum das Modell verbessern. Nach einigen Schritten erhält man dadurch ein sehr gutes Modell der Batterie, das über den gesamten Bereich an Betriebsparametern gültig ist.
„Durch unsere Optimierungsrechnungen ergibt sich ein deutlich dynamischeres Testsignal verglichen zu den bisher verwendeten“, sagt Johannes Unger. Mit dem Batterie-Schnelltester für industriell- kommerzielle Anwendungen zeigte sich, dass aus nicht optimierten Testsignalen identifizierte Modelle das hochdynamische Batterieverhalten oft systematisch falsche Resultate anzeigen werden. Dann kann es passieren, dass der Ladezustand der Batterie permanent falsch eingeschätzt wird.
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