Selbstlernendes Batteriemanagement aus Taiwan

Auf der kommenden, komplett digital durchgeführten CES 2021, der weltweit größten Messe für die elektronische Zukunft, präsentiert das ITRI aus Taiwan ein selbstlernendes Batterie-Management-System, kurz SL-BMS. Das SL-BMS soll mit selbstlernenden Algorithmen den Energieverbrauch und die verbleibende Kapazität von Elektrofahrzeugbatterien in Echtzeit überwachen, regeln und genau berechnen.

Was ist das Batteriemanagement?

Die einfachste Form des Batteriemanagements kennen wir alle als Laderegler oder Gleichrichter zwischen Lichtmaschine und Batterie beim Motorrad, die den Ladestrom der Batterie regeln. Ziel ist es, die Batterie nicht zu überladen oder tiefenentladen zu lassen. Bei einem reinen 12-Volt-Bordnetz mit vergleichbar rudimentärer Elektronik ein einfaches Unterfang. Es gibt quasi nur die Stellungen "Lädt" und "Lädt nicht".

Jahn

Das bekannteste Batteriemanagementsystem am Motorrad: Der Gleichrichter. er steuert und regelt die Ladung zwischen Lichtmaschine und Batterie. Funktion: Entweder schaltet die Lichtmaschine ab, oder produziert kontrollierte Kurzschlüße mit der überflüssigen Stromleistung. Abschalten ist aber der bessere Weg.

In rein elektrisch betriebenen Fahrzeugen ist der Einsatzbereichs der BMS um ein vielfaches größer. Hier dient das BMS zusätzlich als Schnittstelle zwischen dem Fahrzeug und den in der Batterie verbauten elektronischen Komponenten. Das BMS steuert dabei Funktionen, die für die aktuellen Betriebszustände des Fahrzeugs nötig sind. Gleichzeitig regelt ein BMS Maßnahmen, um die Leistungsfähigkeit und die Lebensdauer des Akkus zu optimieren. Das heißt beispielsweise: durch Kühlen und gegebenenfalls Beheizen für ein geeignetes Temperaturniveau zu sorgen.

Warum ist das so wichtig?

Lithium-Ionen-Akkus haben kompliziertere Ladekennlinien als Bleiakkus, die Ladeschlussspannung muss sehr genau eingehalten werden. Tiefentladung führt zum Ausfall. Und daher brauchen diese Akkus einen Schutz, der verhindert, dass die Zellspannung durch die Last oder durch die Selbstentladung unter einen bestimmten Wert sinkt. Gleichzeitig darf der Akku aber auch nicht überladen werden. Die Weiterentwicklung der BMS ist daher mit der Verbreitung von Lithium-Akkus ein wichtiger Faktor. Das neue System von ITRI setzt hier an und erhöht die Genauigkeit des Systems um einen "menschlichen Faktor", da es die individuellen Fahrgewohnheiten in die Berechnungen einbinden und so dazu beitragen kann, die "Reichweitenangst" zu reduzieren.

Zero

Das mögen Akkus nicht: Hitze, Kälte, schnelles Laden und schnelles Entladen. All das muss von den hochentwickelten BMS eines Elektrofahrzeugs optimal geregelt werden. Nur so bleibt der Akku lange intakt und kann seine Leistung über Jahre erbringen.

Was soll das selbstlernende BMS können?

• Es soll das erste Batteriemanagementsystem sein, das einen selbstlernenden Algorithmus verwendet, um korrekte Messwerte der verbleibenden Leistung für Elektroroller zu erheben oder um einen gedrosselten Fahrmodus optimal einzusetzen.
• Es soll die Restreichweitenanzeige optimieren, indem es den Ladezustand in genaue Informationen über die verbleibende Laufleistung und Kilometerstand umwandelt.
• Es sammelt Daten zum Energieverbrauch während der Fahrt und verwendet eine neue, patentierte Technik zur Kapazitätsabschätzung für eine, laut Hersteller, präzise Reichweitenberechnung.
• Es soll die Ausnutzung der Batteriekapazität um bis zu 50% erhöhen und die Ladehäufigkeit reduzieren.
• Es soll die Lebensdauer der Batterie um über 20 % verlängern durch optimierte Zellausgleichs-, Lade- und Entladestrategien.
• Bietet eine Echtzeit-Überprüfung des Batteriezustands, und soll so die Fahrtüchtigkeit des Fahrzeugs gewährleisten und helfen, Zeit und Ressourcen für das Recycling von Strombatterien zu sparen.

In Asien sind solche System enorm wertvoll, da ist jeder gefahrene Meter wichtig und spart Ressourcen. Und wenn solche hochentwickelten Systeme dafür sorgen können, dass wir die gleiche Reichweite mit kleineren, leichteren Akkus hinkriegen, hat jeder gewonnen.