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Technisches Gebiet
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Die Erfindung betrifft netzunabhängig betriebene elektrische Geräte mit Gerätebatterien als elektrische Energiespeicher, insbesondere elektrisch antreibbare Kraftfahrzeuge, insbesondere Elektrofahrzeuge oder Hybridfahrzeuge, und weiterhin Verfahren zum Ermitteln eines relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie basierend auf Serienstreuungen von Alterungszuständen einer Gruppe von Gerätebatterien gleichen Typs.
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Technischer Hintergrund
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Die Energieversorgung von netzunabhängig betriebenen elektrischen Geräten und Maschinen, wie z.B. elektrisch antreibbaren Kraftfahrzeugen, erfolgt mithilfe von elektrischen Energiespeichern, in der Regel Gerätebatterien bzw. Fahrzeugbatterien. Diese liefern elektrische Energie zum Betrieb der Geräte.
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Die elektrische Performance eines Energiespeichers nimmt im Laufe seiner Lebensdauer zusehends ab, was sich in Form einer abnehmenden maximalen Speicherkapazität und in Form eines zunehmenden elektrischen Widerstandes auswirkt. Ein Maß der Alterung des Energiespeichers hängt von einer individuellen Belastung des Energiespeichers, d. h. bei Fahrzeugbatterien von Kraftfahrzeugen vom Nutzungsverhalten eines Fahrers, externen Umgebungsbedingungen und vom Fahrzeugbatterietyp ab.
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Serienstreuungen eines tatsächlichen Alterungszustands von Gerätebatterien können in Anwendungen problematisch sein, wenn dadurch die Leistungsfähigkeit der Gerätebatterie eingeschränkt ist. Häufig wird der Alterungszustand durch ein Basismodell ermittelt, bei dem z.B. mithilfe von Coulomb-Counting ein aktueller Alterungszustand in Form eines SOH-C (State of Health based on Capacity Retention Rate) ermittelt wird. Das Coulomb-Counting findet damit im aktuell vom Batterie-Managementsystem (BMS) zugelassenen Betriebsfenster statt (spannungs- bzw. SOC-bezogen). Jedoch kann ein so ermittelter Alterungszustand nicht ohne Einschränkung als Grundlage zur Ermittlung einer tatsächlichen Alterung der Gerätebatterie verwendet werden, da sich der SOH-C auf die verfügbare maximale Kapazität der Gerätebatterie bezieht und durch Systemdesign oder Betriebsart beeinflusst und manipuliert werden kann.
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Je nach Betriebsart kann die verfügbare Maximalladung begrenzt werden, um einen Sicherheitspuffer bereitzustellen. So sind Fälle bekannt, bei denen über ein Software-Update oder auch generell über den Nutzungszeitraum hinweg zusätzliche Kapazität einer Fahrzeugbatterie freigegeben wurde.
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Es sind Szenarien denkbar, in denen die verfügbare nutzbare Kapazität der Gerätebatterie kontinuierlich vergrößert wird, um so eine tatsächliche Alterung der Gerätebatterie zu verschleiern oder auch, um dem Kunden eine stets vergleichbare Speicherkapazität im Betrieb zu ermöglichen. Dabei kann beispielsweise der über das Basismodell ermittelte Alterungszustand (SOH-C) durch die BMS-Betriebsstrategie nahezu konstant gehalten werden, so dass ein tatsächlicher Alterungsverlauf nicht feststellbar ist und eine Prädiktion eines Lebensdauerendes der Gerätebatterie nicht möglich ist. Beispielsweise kann ein zwischen einem 10%ig und 90%ig verfügbaren Kapazitätsbereich stetig auf 5 % bis 95 % erweitert werden, so dass im Laufe der Lebensdauer der relative Bereich zwischen minimalem und maximalem Ladungszustand um 10 % ansteigt, wodurch die Ermittlung des Alterungszustands durch Anwendung des Basismodells manipuliert wird.
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Offenbarung der Erfindung
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Erfindungsgemäß ist ein Verfahren zum Bestimmen eines relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie gemäß Anspruch 1 sowie eine Vorrichtung gemäß dem nebengeordneten Anspruch vorgesehen.
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Weitere Ausgestaltungen sind in den abhängigen Ansprüchen angegeben.
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Gemäß einem ersten Aspekt ist ein computerimplementiertes Verfahren zum Bestimmen eines relativen Alterungszustands einer bestimmten Gerätebatterie vorgesehen, wobei der relative Alterungszustand eine Angabe zu einem Zustand der bestimmten Gerätebatterie im Vergleich zu einer Vielzahl von Gerätebatterien gleichen Typs bei gleichem Alterungszustand angibt, mit folgenden Schritten:
- - Bereitstellen von Zeitreihen von Betriebsgrößen einer Vielzahl von Gerätebatterien;
- - Bestimmen einer Datenbasis durch Erstellen von Datenpunkten für jede Gerätebatterie, die mindestens ein Betriebsmerkmal, das positiv mit einem aktuellen Alterungszustand der betreffenden Gerätebatterie korreliert, auf einen modellierten Alterungszustand abbilden,
- - Modellieren eines Auswertungsmodells abhängig von der Datenbasis durch Fitten eines Verlaufs des Alterungszustands über dem mindestens einen Betriebsmerkmal;
- - Ermitteln eines aktuellen Alterungszustands der bestimmten Gerätbatterie;
- - Bestimmen des relativen Alterungszustands der bestimmten Gerätebatterie basierend auf dem für die bestimmte Gerätebatterie ermittelten aktuellen Alterungszustand und einem Referenz-Alterungszustand, der auf die durchschnittliche Serienstreuung der Vielzahl von Gerätebatterien normiert ist und sich aus dem mindestens einen Betriebsmerkmal der bestimmten Gerätebatterie und dem Auswertungsmodell ergibt.
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Der Alterungszustand eines wiederaufladbaren elektrischen Energiespeichers, insbesondere einer Gerätebatterie, wird üblicherweise nicht direkt gemessen. Dies würde eine Reihe von Sensoren in der Nähe des Energiespeichers erfordern, die die Herstellung eines solchen Energiespeichers kostenintensiv sowie aufwendig machen und den Raumbedarf vergrößern würde. Zudem sind alltagstaugliche Messverfahren zur Alterungszustandsbestimmung in den Geräten noch nicht auf dem Markt verfügbar. Daher wird der aktuelle Alterungszustand in der Regel mithilfe eines physikalischen Alterungsmodells in den Geräten, insbesondere in Batteriemanagementsystemen in den Gerätebatterien ermittelt. Eingangsparameter dazu sind zumeist Zeitreihen aus Strom, Spannung und Temperatur. Dieses physikalische Alterungszustandsmodell ist in bestimmten Situationen ungenau und weist üblicherweise Modellabweichungen von bis zu mehr als 5 % auf. Zudem besteht die Gefahr, dass durch Änderungen von Betriebsarten des Batteriemanagementsystems eine Angabe des so ermittelten Alterungszustand manipuliert wird und eine tatsächliche Alterung verschleiert wird.
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Grundsätzlich besteht ein Bedarf darin, einen realen Alterungszustand einer Gerätebatterie zu bewerten und diesen unabhängig von Betriebsarten eines Batteriemanagementsystems angeben zu können. Während Batteriemanagementsysteme eigene Routinen zum Ermitteln und Bereitstellen von Alterungszuständen aufweisen und auch über die Vorgabe von Betriebsarten die Grundlage von herkömmlichen Modellen zur Bestimmung des Alterungszustands beeinträchtigen können, ist der Rückgriff auf Informationen eines batterieinternen Batteriemanagementsystems unzuverlässig und ggf. auch nur eingeschränkt möglich. Insbesondere Serienstreuungen, die Abweichungen des tatsächlichen Alterungszustands von einem entsprechend dem Nutzungsverhalten zu erwartenden Alterungszustand angeben können durch die Anpassung der Betriebsart des Batteriemanagementsystems kaschiert werden.
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Daher kann mithilfe des obigen Verfahrens vorgesehen sein, einen relativen Alterungszustand der Gerätebatterie anzugeben, durch den die Serienstreuung einer individuellen Gerätebatterie im Lichte der Alterungsverhalten einer Vielzahl von Gerätebatterien gleichen Typs bewertet werden kann. Dadurch ist es möglich, die Qualität der verwendeten Gerätebatterie auf Basis von Felddaten, d.h. im Vergleich zu der Leistungsfähigkeit und des Alterungsverhaltens einer Vielzahl gleichartiger Gerätebatterien zu bewerten, ohne Daten des Batteriemanagementsystems zugrunde legen zu müssen. Dadurch, dass die Ermittlung des relativen Alterungszustands lediglich basierend auf physikalischen und/oder elektrochemischen Merkmalen erfolgt, die durch ein Batteriemanagementsystem nicht beeinträchtigt werden können, kann auch bei Eingriffen des Batteriemanagementsystems der Alterungszustand der Gerätebatterie physikalisch transparent bewertet werden. Insbesondere kann eine Vorschädigung der Gerätebatterie auch bei Gerätebatterien gleichen Alterungszustands quantifiziert bewertet werden.
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Der Alterungszustand (SOH: State of Health) ist bei Gerätebatterien als elektrischer Energiespeicher die Schlüsselgröße zur Angabe einer verbleibenden Batteriekapazität oder verbleibenden Batterieladung. Der Alterungszustand stellt ein wesentliches Maß für die Alterung des elektrischen Energiespeichers dar. Im Falle einer Gerätebatterie oder eines Batterie-Moduls oder einer Batterie-Zelle kann der Alterungszustand kapazitätsbezogen als Kapazitätserhaltungsrate (Capacity Retention Rate, SOH-C) und auch widerstandsbezogen als Anstieg des Innenwiderstands (SOH-R) angegeben werden. Die Kapazitätserhaltungsrate SOH-C ist als Verhältnis der gemessenen momentanen Kapazität zu einer Anfangskapazität der vollständig aufgeladenen Batterie angegeben. Die relative Änderung des Innenwiderstands SOH-R steigt mit zunehmender Alterung der Batterie an. Der SOH-R wird meist für einen oder mehrere Referenzpunkte in Bezug auf Temperatur, Stromrichtung und Ladungszustand (SOC) angegeben.
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Der Alterungszustand kann beispielsweise durch Nutzung eines Basismodell empirisch bestimmt werden. Dabei wird während eines Lade- oder Entladevorgangs eine Ladezustandsänderung bezüglich der zugeführten oder abgeführten Ladungsmenge bewertet. Das Basismodell verwendet beobachterbasierte Algorithmen im Management-System des Energiespeichers und kann mehrere historische Beobachtungen des Alterungszustands zu einem Trajektorienverlauf des Alterungszustands mit statistischer Konfidenz fusionieren. Das Basismodell kann weiterhin so ausgebildet sein, dass es sich in Ruhephasen an Alterungs- und Temperatur-abhängigen OCV-Kennlinien (Leerlaufspannungskennlinie) kalibrieren kann, um die Berechnung des Alterungszustands zu verbessern.
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Alterungszustandsmodelle zur Ermittlung von Alterungszuständen für elektrische Energiespeicher können auch in Form von physikalischen oder hybriden Alterungszustandsmodellen, also einer Kombination eines physikalischen Alterungsmodells mit einem datenbasierten Modell, bereitgestellt werden. Bei einem hybriden Modell kann ein physikalischer Alterungszustand mithilfe eines physikalischen bzw. elektrochemischen Alterungsmodells ermittelt werden und dieser mit einem Korrekturwert beaufschlagt werden, der sich aus einem datenbasierten Korrekturmodell ergibt, insbesondere durch Addition oder Multiplikation. Das physikalische Alterungsmodell basiert auf elektrochemischen Modellgleichungen, welche elektrochemische Zustände charakterisiert und diese zur Ausgabe auf einen physikalischen Alterungszustand abbildet, sowohl SOH-C und SOH-R.
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Weiterhin kann das Korrekturmodell des hybriden datenbasierten Alterungszustandsmodells mit einem probabilistischen oder auf künstlicher Intelligenz-basierendem Regressionsmodell, insbesondere einem Gaußprozessmodell ausgebildet sein und kann trainiert sein, um den physikalischen Alterungszustand zu korrigieren. Hierzu existieren folglich ein datenbasiertes Korrekturmodell des Alterungszustands zur Korrektur des SOH-C und/oder ein weiteres zur Korrektur des SOH-R. Mögliche Alternativen zum Gaußprozess stellen weitere Supervised Learning Verfahren, wie ein Random-Forest-Modell, ein AdaBoost-Modell, eine Support-Vector-Machine oder ein Bayes'schen neuronalen Netzwerk dar.
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Insbesondere kann der relative Alterungszustand einer bestimmten Gerätebatterie bestimmt werden, mit folgenden Schritten:
- - Unterteilen der Datenbasis in mehrere Auswertungsbereiche entsprechend Bereichen von Alterungszuständen;
- - Bestimmen eines relevanten Auswertungsbereichs für die bestimmte Gerätebatterie abhängig von dem aktuellen Alterungszustand der Gerätebatterie;
- - Bestimmen eines Streuungsbereichs der Alterungszustände der Vielzahl der Gerätebatterien in dem relevanten Auswertungsbereich anhand einer Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Streuungen der Alterungszustände der Vielzahl der Gerätebatterien bezüglich jeweils eines das entsprechend betreffende mindestens eine Betriebsmerkmal mit dem Auswertungsmodell modellierten Alterungszustands;
- - Bestimmen des relativen Alterungszustands der bestimmten Gerätebatterie abhängig von dem bestimmten Streuungsbereich.
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Es kann vorgesehen sein, dass der modellierte Alterungszustand mit einem empirischen Basismodell, insbesondere auf Grundlage von Coulomb-Counting oder einer Auswertung von dU/dl-Operationen, während eines aus den Betriebsgrößen erkannten Ladevorgangs und/oder mit einem physikalischen oder datenbasierten Alterungszustandsmodell ermittelt wird.
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Weiterhin kann sich ein Datenpunkt auf einen Auswertungszeitraum beziehen, wobei mehrere Zuordnungen des mindestens einen Betriebsmerkmals und zu einem modellierten Alterungszustand einer Gerätebatterie fusioniert werden, um den Datenpunkt zu bestimmen.
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Insbesondere kann das mindestens eine Betriebsmerkmal mindestens eines der Merkmale umfassen:
- - einen Extremwert, insbesondere ein zweites lokales Maximum, des geglätteten Verlaufs der inkrementellen Ladung dQ/dU, also der Ableitung der Ladungsmenge nach der Spannung, (oder entsprechend auch dU/dQ) über der Batteriespannung oder eines Ladezustands während eines Ladevorgangs;
- - eine SEI-Schichtdicke,
- - eine Lithiumkonzentration,
- - eine Lithiumabscheidung,
- - ein Verlust von aktivem Anodenmaterial; und
- - ein Verlust von aktivem Kathodenmaterial.
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Gemäß einer Ausführungsform kann abhängig von dem relativen Alterungszustand
- - der modellierte bzw. ein modellierter Alterungszustand korrigiert werden, indem die verfügbare Ladungsmenge (berechneter SOH) mit der relativen Lage des Betriebsmerkmals im Vergleich zur Gesamtflotte (versteckter SOH) kombiniert oder ersetzt wird;
- - der modellierte Alterungszustand korrigiert wird;
- - eine Restlebensdauer der Gerätebatterie signalisiert wird,
- - eine Anomalie des Batteriebetriebs im Vergleich zu der Vielzahl von Gerätebatterien signalisiert wird,
- - eine Empfehlung für eine Wartung der Gerätebatterie signalisiert wird; und/oder
- - eine Vorschädigung der Gerätebatterie signalisiert wird.
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Weiterhin können die Zeitreihen von Betriebsgrößen Zeitreihen eines Batteriestroms I, einer Batteriespannung U, einer Batterietemperatur T und eines Ladezustand umfassen.
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Weiterhin kann der Energiespeicher zum Betrieb eines Geräts, wie einem Kraftfahrzeug, einem Pedelec, einem Fluggerät, insbesondere einer Drohne, einer Werkzeugmaschine, eines elektrischen Gebäudenetzes, einem Gerät der Unterhaltungselektronik, wie ein Mobiltelefon, einem autonomen Roboter und/oder einem Haushaltsgerät verwendet werden.
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Gemäß einem weiteren Aspekt ist eine Vorrichtung zum Bestimmen eines relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie vorgesehen, wobei der relative Alterungszustand eine Angabe zu einem Zustand der Gerätebatterie im Vergleich zu anderen Gerätebatterien gleichen Typs bei gleichem Alterungszustand darstellt, wobei die Vorrichtung ausgebildet ist zum:
- - Bereitstellen von Zeitreihen von Betriebsgrößen einer Vielzahl von Gerätebatterien;
- - Bestimmen einer Datenbasis durch Erstellen von Datenpunkten für jede Gerätebatterie, die mindestens ein Betriebsmerkmal, das positiv mit einem aktuellen Alterungszustand der betreffenden Gerätebatterie korreliert, auf einen modellierten Alterungszustand abbilden,
- - Modellieren eines Auswertungsmodells abhängig von der Datenbasis durch Fitten eines Verlaufs des Alterungszustands über dem mindestens einen Betriebsmerkmal;
- - Ermitteln eines aktuellen Alterungszustands der bestimmten Gerätbatterie
- - Bestimmen des relativen Alterungszustands der bestimmten Gerätebatterie basierend auf dem für die bestimmte Gerätebatterie ermittelten aktuellen Alterungszustand und einem Referenz-Alterungszustand, der auf die durchschnittliche Serienstreuung der Vielzahl von Gerätebatterien normiert ist und sich aus dem mindestens einen Betriebsmerkmal der bestimmten Gerätebatterie und dem Auswertungsmodell ergibt.
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Figurenliste
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Ausführungsformen werden nachfolgend anhand der beigefügten Zeichnungen näher erläutert. Es zeigen:
- 1 eine schematische Darstellung eines Systems zur Bereitstellung von fahrer- und fahrzeugindividuellen Betriebsgrößen zur Bestimmung eines Alterungszustands einer Fahrzeugbatterie in einer Zentraleinheit;
- 2 eine schematische Darstellung eines funktionalen Aufbaus eines hybriden Alterungszustandsmodells;
- 3 ein Flussdiagramm zur Darstellung eines Verfahrens zum Bereitstellen einer relativen Alterungszustands einer Gerätebatterie;
- 4a und 4b schematische Darstellungen eines Maximums der differentiellen Kapazität als beispielhaftes Betriebsmerkmal als Funktion der Batteriespannung und eine Korrelation des beispielhaften Betriebsmerkmal zu einem absoluten Alterungszustand angibt;
- 5 ein Diagramm zur beispielhaften Veranschaulichung einer Datenbasis zur Ermittlung eines relativen Alterungszustands.
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Beschreibung von Ausführungsformen
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Im Folgenden wird das erfindungsgemäße Verfahren anhand von Fahrzeugbatterien als Gerätebatterien in einer Vielzahl von Kraftfahrzeugen als gleichartige Geräte beschrieben. Ziel ist es einen relativen Alterungszustand einer individuellen Fahrzeugbatterie (Gerätebatterie) als Angabe zu einer Serienstreuung bzw. Vorschädigung der individuellen Fahrzeugbatterie (Gerätebatterie) anzugeben. Die Information über den relativen Alterungszustand kann verwendet werden, um die Fahrzeugbatterie (Gerätebatterie) im Feld zu überwachen und im Verdachtsfall Wartungsmaßnahmen einzuleiten. Dies gilt insbesondere, wenn das Alterungsverhalten der eingesetzten Batterietyps nicht bekannt ist.
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Das obige Beispiel steht stellvertretend für eine Vielzahl von stationären oder mobilen Geräten mit netzunabhängiger Energieversorgung über eine entsprechende Gerätebatterie, wie beispielsweise Fahrzeuge (Elektrofahrzeuge, Pedelecs usw.), Anlagen, Werkzeugmaschinen, Haushaltsgeräte, IOT-Geräte und dergleichen, die über eine entsprechende Kommunikationsverbindung (z. B. LAN, Internet, LTE/5G) mit einer Zentraleinheit (Cloud) in Verbindung stehen.
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1 zeigt ein System 1 zum Sammeln von Flottendaten in einer Zentraleinheit 2 zur Erstellung und zum Betrieb sowie zur Auswertung eines Alterungszustandsmodells. Das Alterungszustandsmodell dient zur Bestimmung eines Alterungszustands eines elektrischen Energiespeichers, wie z. B. einer Fahrzeugbatterie oder einer Brennstoffzelle in einem Kraftfahrzeug. 1 zeigt eine Fahrzeugflotte 3 mit mehreren Kraftfahrzeugen 4.
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Eines der Kraftfahrzeuge 4 ist in 1 detaillierter dargestellt. Die Kraftfahrzeuge 4 weisen jeweils eine Fahrzeugbatterie 41 als wiederaufladbaren elektrischen Energiespeicher, einen elektrischen Antriebsmotor 42 und eine Steuereinheit 43 auf. Die Steuereinheit 43 ist mit einem Kommunikationsmodul 44 verbunden, das geeignet ist, Daten zwischen dem jeweiligen Kraftfahrzeug 4 und einer Zentraleinheit 2 (einer sogenannten Cloud) zu übertragen.
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Die Kraftfahrzeuge 4 senden an die Zentraleinheit 2 die Betriebsgrößen F, die zumindest Größen angeben, welche den Alterungszustand der Fahrzeugbatterie beeinflussen bzw. kennzeichnen. Die Betriebsgrößen F können im Falle einer Fahrzeugbatterie einen momentanen Batteriestrom I, eine momentane Batteriespannung U, eine momentane Batterietemperatur T und einen momentanen Ladezustand (SOC: State of Charge) angeben, sowohl auf Pack-, Modul- und / oder Zellebene. Die Betriebsgrößen F werden in einem schnellen Zeitraster von 2 Hz bis 100 Hz erfasst und können in unkomprimierter und/oder komprimierter Form regelmäßig an die Zentraleinheit 2 übertragen werden.
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Beispielsweise können die Zeitreihen unter Ausnutzung von Kompressions-Algorithmen zwecks Minimierung des Datenverkehrs zur Zentraleinheit 2 im Abstand von 10 min bis zu mehreren Stunden blockweise an die Zentraleinheit 2 übertragen werden.
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Aus den Betriebsgrößen F kann mithilfe eines geeigneten Basismodells ein Alterungszustand bestimmt werden.
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Der Alterungszustand (SOH: State of Health) ist die Schlüsselgröße zur Angabe einer verbleibenden Batteriekapazität oder verbleibenden Batterieladung. Der Alterungszustand stellt ein Maß für die Alterung der Fahrzeugbatterie oder eines Batterie-Moduls oder einer Batterie-Zelle dar und kann als Kapazitätserhaltungsrate (Capacity Retention Rate, SOH-C) oder als Anstieg des Innenwiderstands (SOH-R) angegeben werden. Die Kapazitätserhaltungsrate SOH-C ist als Verhältnis der gemessenen momentanen Kapazität zu einer Anfangskapazität der vollständig aufgeladenen Batterie angegeben. Die relative Änderung des Innenwiderstands SOH-R steigt mit zunehmender Alterung der Batterie an.
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Die Zentraleinheit 2 weist eine Datenverarbeitungseinheit 21, in der das nachfolgend beschriebene Verfahren ausgeführt werden kann, und eine Datenbank 22 zum Speichern von Datenpunkten; Modellparametern und dergleichen auf.
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Die Ermittlung des Alterungszustands kann mit einem Basismodell in der Zentraleinheit 2 erfolgen, z.B. basierend auf der Analyse der Lade- und / oder Entladephasen der Batterienutzung. Vorzugweise wird eine SOH-C-Schätzung durch Coulomb-Counting bzw. durch Bildung eines Stromintegrals vorgenommen, welches durch den Hub des Ladezustands zwischen Beginn und Ende der betreffenden Lade- und / oder Entladephase dividiert wird. Vorteilhafterweise erfolgt hierbei die Kalibrierung an der Leerlaufspannungskennlinie in Ruhephasen, um den Ladezustandsverlauf in der Zentraleinheit 2 mitzuberechnen. Eine aussagekräftige Angabe über den Alterungszustand kann man beispielsweise erhalten, wenn die Gerätebatterie während eines Ladevorgangs von einem vollständig entladenen Zustand in einen vollständig geladenen Zustand gebracht wird. Widerstandsbezogene Alterungszustände (SOH-R-Werte) können auch durch Spannungsänderungen bezogen auf eine Stromänderung errechnet werden. Üblicherweise sind diese auf ein definiertes Zeitintervall bezogen.
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In der Zentraleinheit 2 kann ferner ein Alterungszustandsmodell implementiert sein, das insbesondere ganz oder teilweise datenbasiert ist.
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2 zeigt beispielhaft schematisch den funktionalen Aufbau einer Ausführungsform eines hybriden datenbasierten Alterungszustandsmodells 9, das in einer hybriden Weise aufgebaut ist. Das hybride Alterungszustandsmodell 9 umfasst ein physikalisches Alterungsmodell 5 und ein Korrekturmodell 6. Diese erhalten Betriebsgrößen F bzw. Betriebsmerkmale M eines aktuellen Auswertungszeitraums/Alterungszeitpunkts (Alter der Fahrzeugbatterie seit Inbetriebnahmezeitpunkt). Die Betriebsmerkmale M des aktuellen Auswertungszeitraums/Alterungszeitpunkts werden in einem Merkmalsextraktionsblock 8 basierend auf den Zeitreihen der Betriebsgrößen F erzeugt.
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Dazu können aus den Betriebsgrößen F in der Zentraleinheit 2 oder in anderen Ausführungsformen auch bereits in den jeweiligen Kraftfahrzeugen 4 Betriebsmerkmale M generiert werden, die sich auf einen Auswertungszeitraum beziehen. Der Auswertungszeitraum kann für die Bestimmung des Alterungszustands wenige Stunden (z. B. 6 Stunden) bis mehrere Wochen (z. B. einen Monat) betragen. Ein üblicher Wert für den Auswertungszeitraum beträgt eine Woche.
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Die Betriebsmerkmale können beispielsweise auf den Auswertungszeitraum bezogene Merkmale und/oder akkumulierte Merkmale und/oder über die gesamte bisherige Lebensdauer ermittelte statistische Größen umfassen. Insbesondere können die Betriebsmerkmale beispielsweise umfassen: Elektrochemische Zustände, wie z.B. SEI-Schichtdicke, Änderung von zyklisierbarem Lithium aufgrund von Anoden/Kathoden-Nebenreaktionen, schnelle Aufnahme von Elektrolytlösungsmittel, langsame Aufnahme von Elektrolytlösungsmitteln, Lithiumabscheidung, Verlust von aktivem Anodenmaterial und Verlust von aktivem Kathodenmaterial, den Innenwiderständen, Histogrammmerkmale, wie Temperatur über Ladezustand, Ladestrom über Temperatur und Entladestrom über Temperatur, insbesondere mehrdimensionale Histogrammdaten bezüglich der Batterietemperaturverteilung über dem Ladezustand, der Ladestromverteilung über der Temperatur und/oder der Entladestromverteilung über der Temperatur, den Stromdurchsatz in Amperestunden, die akkumulierte Gesamtladung (Ah), eine durchschnittliche Kapazitätszunahme bei einem Ladevorgang (insbesondere für Ladevorgänge, bei denen die Ladungszunahme über einem Schwellenanteil (z. B. 20 %) der gesamten Batteriekapazität liegt), die Ladekapazität sowie ein Extremwert (Maximum) der differentiellen Kapazität dQ/dU oder die akkumulierte Fahrleistung. Der Extremwert kann zudem auch in Bezug auf seine Lage bezüglich der Zellspannung oder auch des Ladezustands SOC mit in die Bewertung eingehen. Die obigen Größen werden vorzugsweise so umgerechnet, dass sie das reale Nutzungsverhalten bestmöglich charakterisieren. Z.B. beim akkumulierten Ladungsdurchsatz (Ah) findet eine Normierung mit dem SOHR statt, sodass der schlechtere Batterie-Wirkungsgrad zur Bewältigung der gleichen Fahrtstecke (in km) korrekt abgebildet wird. Die Betriebsmerkmale M können insgesamt oder nur teilweise für das nachfolgend beschriebene Verfahren verwendet werden.
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Die Betriebsgrößen F gehen als Zeitreihendaten, umfassend Temperatur und Strom, direkt in das physikalische Alterungszustandsmodell 5 ein, welches vorzugsweise als elektrochemisches Modell ausgeführt ist und entsprechende elektrochemische Zustände, wie Schichtdicken (z.B. SEI-Dicke), Änderung des zyklisierbaren Lithiums aufgrund von Anode/Kathode-Nebenreaktionen, schneller Verbrauch von Elektrolyten, langsamer Verbrauch von Elektrolyten, Verlust des Aktivmaterials in Anode, Verlust des Aktivmaterials in Kathode, etc....), mithilfe von nichtlinearen Differentialgleichungen beschreibt.
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Das physikalische Alterungsmodell 5 entspricht einem elektrochemischen Modell der Batteriezelle und der Zellchemie. Dieses Modell ermittelt abhängig von den Betriebsgrößen F interne physikalische Batteriezustände, um einen physikalisch basierten Alterungszustand SOHph der Dimension von mindestens eins in Form der oben genannten elektrochemischen Zustände, welche linear oder nichtlinear auf eine Kapazitätserhaltungsrate (SOH-C) und/oder eine Innenwiderstandanstiegsrate (SOH-R) abgebildet werden, um diese (SOH-C und SOH-R) bereitzustellen. Das physikalische Alterungsmodell 5 kann mithilfe von Trainingsdatensätzen aus den Fahrzeugen 4 der Fahrzeugflotte 3 und / oder mithilfe von Labordaten parametrisiert werden.
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Die durch das elektrochemische Modell bereitgestellten Modellwerte für den physikalischen Alterungszustand SOHph sind jedoch in bestimmten Situationen ungenau, und es ist daher vorgesehen, diese mit einer Korrekturgröße k zu korrigieren. Die Korrekturgröße k wird von dem datenbasierten Korrekturmodell 6 bereitgestellt, das mithilfe von Trainingsdatensätzen aus den Fahrzeugen 4 der Fahrzeugflotte 3 und / oder mithilfe von Labordaten trainiert wird. Das Korrekturmodell 6 kann als Bayes'sches neuronales Netz oder als Gaußprozessmodell ausgebildet sein.
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Für die Bestimmung eines korrigierten auszugebenden Alterungszustands SOH werden die Ausgänge SOHph, k des physikalischen Alterungsmodells 5 und des Korrekturmodells 6, welches vorzugsweise als Gauß-Prozess-Modell ausgeführt ist, miteinander beaufschlagt. Insbesondere können diese in einem Summierblock 7 addiert oder multipliziert (nicht gezeigt) werden, um den auszugebenden modellierten Alterungszustand SOH zu einem aktuellen Auswertungszeitraum zu erhalten. Die Konfidenz des Gaußprozesses kann im Additions-Fall weiterhin als Konfidenz des auszugebenden korrigierten Alterungswert SOH des hybriden Modells verwendet werden.
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Das Korrekturmodell 6 erhält eingangsseitig Betriebsmerkmale M, die aus den Verläufen der Betriebsgrößen F ermittelt und auch einen oder mehrere der internen elektrochemischen Zustände des Differentialgleichungssystems des physikalischen Alterungsmodells umfassen können. Weiterhin kann das Korrekturmodell 6 eingangsseitig den aus dem physikalischen Alterungsmodell 5 erhaltenen physikalischen Alterungszustand SOHph erhalten. Die Betriebsmerkmale M des aktuellen Auswertungszeitraums werden in einem Merkmalsextraktionsblock 8 basierend auf den Zeitreihen der Betriebsgrößen F erzeugt. Zu den Betriebsmerkmalen M zählen weiterhin die inneren Zustände aus dem Zustandsvektor den elektrochemischen physikalischen Alterungsmodells 5 sowie vorteilhafterweise der physikalische Alterungszustand (SOHph).
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Andere Ausgestaltungen des Alterungszustandsmodells sind ebenfalls möglich, beispielsweise kann das Alterungszustandsmodell als nicht-hybrides, rein datenbasiertes Modell basierend auf einem probabilistischen oder einem auf künstlicher Intelligenz basierendem Regressionsmodell, insbesondere einem Gauß-Prozess-Modell, oder einem Bayes'schen neuronalen Netz ausgebildet sein. Dieses ist trainiert, um einen modellierten Alterungszustand SOH aus einem Betriebsmerkmalspunkt, der durch aktuelle Betriebsmerkmale M eines aktuellen Auswertungszeitraums bestimmt ist, bereitzustellen, wobei die Betriebsmerkmale M in einem Merkmalsextraktionsblock 8 basierend auf den Zeitreihen der Betriebsgrößen F ermittelt werden.
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Für die Skalierung und die Dimensionsreduzierung der Betriebsmerkmale kann eine PCA (Principal Components Analysis) verwendet werden, um redundante linear-abhängige Information im Merkmalsraum entsprechend vor dem Trainieren des Korrekturmodells (unsupervised) zu reduzieren. Alternativ kann auch eine Kernel-PCA verwendet werden, um in der Komplexitätsreduktion der Daten auch nichtlineare Effekte abzubilden zu können. Sowohl vor der Dimensionsreduzierung und speziell danach findet eine Normalisierung des gesamten Betriebsmerkmalsraums (bzw. des Hauptkomponenten-Raums) statt, z. B. mit Min/Max-Scaling oder der Z-Transformation.
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Das hybride Alterungszustandsmodells 9 kann in der Zentraleinheit 2 trainiert werden. Dazu werden die Trainingsdatensätze mit Alterungszustände als Label erstellt. Die Ermittlung eines Alterungszustands als Label kann in an sich bekannter Weise durch Auswertung der Betriebsgrößenverläufe mit einem zusätzlichen Modell in dem Fahrzeug oder in der Zentraleinheit 2 unter definierten Last- und Umgebungs-Bedingungen einer Labelerzeugung erfolgen, wie z.B. in einer Werkstatt, auf einem Prüfstand oder einem Diagnose- oder Labelerzeugungsmodus, der ein Betriebsmodus darstellt und das Einhalten vorbestimmter Betriebsbedingungen der Fahrzeugbatterie, wie z.B. konstante Temperatur, konstanter Strom und der gleichen garantiert. Dazu kann können andere Modelle zur Ermittlung des Alterungszustands genutzt werden, z.B. basierend auf der Analyse einer erkannten Lade- und / oder Entladephasen der Batterienutzung. Vorzugweise wird eine SOH-C-Schätzung durch Coulomb-Counting bzw. durch Bildung eines zeitlichen Stromintegrals während des Ladevorgangs vorgenommen, welches durch den Hub des Ladezustands zwischen Beginn und Ende der betreffenden Lade- und / oder Entladephase dividiert wird. Vorteilhafterweise erfolgt hierbei die Kalibrierung an der Leerlaufspannungskennlinie in Ruhephasen, um den Ladezustandsverlauf in der Zentraleinheit mitzuberechnen. Eine hinreichend zuverlässige Angabe über den Alterungszustand zur Nutzung als Label kann man beispielsweise erhalten, wenn die Fahrzeugbatterie während eines Ladevorgangs aus einem definierten relaxierten Zustand unter reproduzierbaren Last- und Umgebungsbedingungen von einem vollständig entladenen Lade-Zustand in einen vollständig geladenen Zustand gebracht wird. Die dadurch erfasste maximale Ladung kann zu einer initialen maximalen Ladekapazität der Fahrzeugbatterie in Beziehung gesetzt werden. Widerstandsbezogene Alterungszustände (SOH-R-Werte) können auch durch Spannungsänderungen bezogen auf eine Stromänderung errechnet werden. Üblicherweise sind diese auf ein definiertes Zeitintervall bezogen.
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Ein Trainingsdatensatz für eine Fahrzeugbatterie ergibt sich somit aus dem jeweils zu einem Zeitpunkt ermittelten Alterungszustands-Label und den Betriebsgrößenverläufen für die betreffende Fahrzeugbatterie bis zu diesem Zeitpunkt. Für eine Fahrzeugbatterie können mehrere Trainingsdatensätze zu verschiedenen Zeitpunkten ermittelt werden, wobei die Zeitpunkte vorzugsweise relativ zu dem Lebensdauerbeginn angegeben werden. Die Trainingsdatensätze werden für die Vielzahl von Fahrzeugen gesammelt und bereitgestellt.
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Das Alterungszustandsmodell kann in herkömmlicher Weise mit den Trainingsdatensätzen trainiert werden. D.h. unter Beibehaltung des physikalischen Alterungsmodells 5 werden die Trainingsdatensätze durch das hybride Alterungszustandsmodell 9 ausgewertet und jeweils ein Fehlermaß, z.B. der RMSE (relative mean squared error) (Loss-Funktion) zwischen dem Ausgabewert des modellierten Alterungszustands SOH des betrachteten Trainingsdatensatzes und dem zugehörigen Label zur Anpassung und Trainieren des Korrekturmodells 6 in an sich bekannter Weise genutzt. Hier ist es vorgesehen, dass das Training auf das Residuum des physikalischen Modells erfolgt, sodass der das Korrekturmodell entsprechend datengetriebene Korrekturen genau dort vornehmen kann, wo es die Datenlage mit hinreichender Konfidenz erlaubt. Die Trainingsdatensätze stellen dann die Trainingsmenge dar.
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Das Basismodell zur empirischen Bestimmung des Alterungszustands und das Alterungszustandsmodell können regelmäßig, d. h. z.B. nach Ablauf der jeweiligen Auswertungszeitdauer, verwendet werden, um basierend auf den Betriebsmerkmalen und / oder dem Verlauf der Betriebsgrößen eine Ermittlung des momentanen Alterungszustands der Fahrzeugbatterie 41 vorzunehmen. Mit anderen Worten ist es möglich, basierend auf den Betriebsgrößen und / oder den Betriebsmerkmalen, die sich aus den Betriebsgrößenverläufen eines der Kraftfahrzeuge 4 der Flotte 3 einen Alterungszustand der betreffenden Fahrzeugbatterie 41 ergeben, zu ermitteln.
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3 zeigt ein Flussdiagramm zur Veranschaulichung eines Verfahrens zum Ermitteln eines relativen Alterungszustands der Fahrzeugbatterie 41. Das Verfahren wird in der Zentraleinheit 2 ausgeführt, die mit einer Vielzahl von Fahrzeugen 4 einer Fahrzeugflotte 3 in Verbindung steht.
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In Schritt S1 werden von den Fahrzeugen 4 der Fahrzeugflotte 3 die Verläufe bzw. Zeitreihen von Betriebsgrößen F in regelmäßigen Zeitabständen empfangen. Die Betriebsgrößen F umfassen einen momentanen Batteriestrom I, eine momentane Batteriespannung U, eine momentane Batterietemperatur T und einen momentanen Ladezustand (SOC: State of Charge). Die Betriebsgrößen F werden in einem schnellen Zeitraster von 0,1 Hz bis 100 Hz erfasst und können in unkomprimierter und/oder komprimierter Form (z.B. änderungsbezogen) regelmäßig an die Zentraleinheit 2 übertragen werden. Beispielsweise können die Zeitreihen im Abstand von 10 min bis zu mehreren Stunden blockweise an die Zentraleinheit 2 übertragen werden.
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In Schritt S2 werden die Verläufe der Betriebsgrößen F der Vielzahl von Fahrzeugbatterien 41 aufbereitet, d. h. gefiltert und/oder mithilfe bekannter Verfahren der Ausreißererkennung und/oder des Data Cleaning bereinigt und/oder bei fehlenden Daten durch Verfahren der Interpolation ergänzt, so dass vollständige und gefilterte Zeitreihen von Betriebsgrößen zu dem Batteriestrom I, der Batteriespannung U, der Batterietemperatur T und des Ladezustands SOC vorliegen.
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Im Schritt S3 wird überprüft, ob eine Auswertebedingung vorliegt. Eine Auswertebedingung liegt beispielsweise beim Durchführen eines Ladevorgangs vor, bzw. einer sonstigen Situation, an der ein auswertbares Betriebsmerkmal ermittelbar ist. Ein Ladevorgang wird durch Auswertung der Betriebsgrößen erkannt, beispielsweise durch länger andauernden Zufluss von elektrischer Energie bei stetig ansteigendem Ladezustand. Die Auswertebedingung ist weiterhin mit der Bedingung der Reproduzierbarkeit verknüpft, wie z.B. einer konstanten Stromphase für einen gewissen Zeitraum z.B. bei Laden oder alternativ einem reproduzierbaren Abschnitt eines Ladeprofils, der in S3 erkannt wird.
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Wird erkannt, dass eine Auswertebedingung vorliegt (Alternative: Ja), kann nun in Schritt S4 während des Ladevorgangs ein Verlauf der inkrementellen Ladung über eine Batteriespannung erfasst werden. Andernfalls (Alternative: Nein) wird zu Schritt S1 zurückgesprungen.
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Im vorliegenden Ausführungsbeispiel kann als Betriebsmerkmal in Schritt S4 ein lokaler Extremwert des geglätteten Verlaufs der inkrementellen Ladung dQ/dU über der Batteriespannung während eines Ladevorgangs ermittelt werden. Beispielsweise kann das zweite Maximum der inkrementellen Ladung als Merkmal verwendet werden. Die inkrementelle Ladung wird vorzugsweise bei reproduzierbaren Bedingungen mit identischem Ladeprofil überwacht und der Verlauf über dem gesamten Ladevorgang gespeichert. Anschließend kann daraus z.B. das zweite lokale Maximum oder ein aussagekräftiges Minimum bestimmt werden.
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Beispielsweise ist in 4a ein Verlauf der inkrementellen Ladung dQ/ dU über der Batteriespannung U für eine Vielzahl von Fahrzeugbatterien 41 unterschiedlichen Alterungszustands aufgetragen. Man erkennt zwei lokale Maxima des Verlaufs der inkrementellen Ladung dQ/dU über der Batteriespannung, wobei sich herausgestellt hat, dass das zweite lokale Maximum (das Rechte) ein gut geeignetes Merkmal für die Prädiktion des Alterungszustands SOH-C darstellen kann. Die Korrelation zwischen dem zweiten Maximum der inkrementellen Ladung dQ/dU (das Maximum bei höherer Batteriespannung) und dem Alterungszustand SOH-C ist beispielsweise in 4b dargestellt. Das dargestellte Diagramm entspricht einem Fall, bei dem durch das Batteriemanagementsystem die gesamte Batteriekapazität zur Nutzung freigegeben ist. Bei Beschränkungen des zulässigen minimalen und/oder maximalen Ladezustands würde die Ermittlung des Alterungszustands zu einem abweichenden Wert führen.
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Weitere Betriebsmerkmale, die andere Merkmale betreffen oder ebenfalls von der inkrementellen Ladung abgeleitet sein können, wie beispielsweise das erste lokale Maximum, können ebenfalls berücksichtigt werden. So kann z. B. die Lage des zweiten Maximums der inkrementellen Ladung dQ/dU in Bezug auf den korrelierten Spannungs- oder Ladezustandswerts berücksichtigt werden.
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Die berücksichtigten Betriebsmerkmale können bei jedem Ladevorgang berechnet werden, insbesondere dann oder nur dann, wenn ein vorbestimmter Ladezustandsbereich durchlaufen wird, beispielsweise von einem Ladezustand von höchstens 40 % bei Ladebeginn zu einem Ladezustand von mindestens 70 % bei Ladeende.
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Für eine gute Reproduzierbarkeit sollte zur Ermittlung des einen oder der mehreren Betriebsmerkmale basierend auf den Betriebsgrößenverläufen während eines Ladevorgangs in einem reproduzierbaren Ladeprofil vorgenommen werden. Beispielsweise liegt ein reproduzierbares Ladeprofil dann vor, wenn die Umgebungsbedingungen, wie die Batterietemperatur, und Ladestrom vergleichbar sind, d.h. z.B. innerhalb eines jeweiligen vorgegeben Intervalls liegen.
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Das so ermittelte Betriebsmerkmal kann ggfs. korrigiert werden, um ein Rauschen weiter zu reduzieren, wobei ein Korrekturfaktor berücksichtigt wird, der von der Batterietemperatur und dem Ladungszufluss während des Ladevorgangs abhängt.
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In einem nachfolgenden Schritt S5 wird zu dem aktuellen Zeitpunkt ein Alterungszustand der betreffenden Fahrzeugbatterie ermittelt. Dazu kann der zurückliegende Ladevorgang mithilfe des Basismodells ausgewertet werden, um beispielsweise mithilfe eines Basismodells z. B. auf Grundlage von Coulomb Counting oder einer Auswertung von dU/dl-Operationen einen empirischen Alterungszustand in Form eines SOH-C- oder SOH-R-Werts zu berechnen.
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Alternativ kann der aktuelle Alterungszustand auch mit einem anderen Modell, wie beispielsweise dem oben beschriebenen Alterungszustandsmodell, basierend auf den Verläufen der Betriebsgrößen F seit Lebensdauerbeginn der betreffenden Fahrzeugbatterie 41 ermittelt werden. Die Nutzung des Alterungszustandsmodells hat den Vorteil, dass aufgrund des darin enthaltenen physikalischen Modells elektrochemische Zustände bereitgestellt werden wie beispielsweise der SEI-Dicke, einer Litthiumkonzentration, einer Lithiumabscheidung, einem Verlust von aktivem Anodenmaterial und einem Verlust von aktivem Kathodenmaterial. Diese elektrochemischen Zustände können ebenfalls Betriebsmerkmale darstellen, die stark mit dem jeweiligen Alterungszustand der betreffenden Fahrzeugbatterie 41 korrelieren und somit für das hierin beschriebene Verfahren zur Ermittlung des relativen Alterungszustand verwendet werden können.
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Auch können Angaben zu mehreren Alterungszuständen, die mithilfe des Basismodells und des Alterungszustandsmodells innerhalb eines Auswertungszeitraums ermittelt worden sind, in geeigneter Weise fusioniert werden, beispielsweise durch Mittelwertbildung.
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Die Ermittlung des Alterungszustands des Schritts S5 kann wie oben beschrieben nach Ablauf eines Auswertungszeitraums von beispielsweise einer Woche durchgeführt werden. Sind innerhalb des zurückliegenden Auswertungszeitraums mehrere Alterungszustände bestimmt worden, so können diese gemittelt oder durch Medianbildung zu einem Alterungszustandswert fusioniert werden.
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In Schritt S6 wird der Alterungszustandswert in Verbindung mit dem mindestens einen ermittelten Betriebsmerkmal als Datenpunkt bzw. Datensatz in einer Datenbasis gespeichert. Somit stehen nun für eine Vielzahl von Fahrzeugbatterien jeweils Datensätze zur Verfügung, die jeweils einen Alterungszustand eines Auswertungszeitraums und mindestens ein dem Auswertungszeitraum zugeordnetes Betriebsmerkmal umfassen.
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Anschließend wird in Schritt S7 überprüft, ob eine Auswertung der Datenbasis erfolgen soll. Dies kann beispielsweise in vorbestimmten Zeitabständen erfolgen. Soll eine Auswertung der Datenbasis durchgeführt werden (Alternative: ja), so wird das Verfahren mit Schritt S8 fortgesetzt, andernfalls (Alternative: Nein) wird durch Rücksprung zu Schritt S1 die Erfassung von Datensätzen fortgesetzt.
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Nachfolgend wird in Schritt S8 ein Auswertungsmodell bereitgestellt, das auf die Datenbasis gefittet oder trainiert ist. Das Auswertungsmodell modelliert einen Verlauf des Alterungszustands abhängig von dem einen oder der mehreren Betriebsmerkmale, im dargestellten Beispiel das Betriebsmerkmal max (dQ/dU). In 5 ist die durch das Auswertungsmodell bestimmte Funktion durch die Kurve A dargestellt.
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Dieses Auswertungsmodell kann datenbasiert aus den zuvor ermittelten Alterungszuständen zugeordnet zu dem relevanten mindestens einem Betriebsmerkmal oder aus weiteren in sonstiger Weise aus den betreffenden Betriebsgrößen der Fahrzeuge der Fahrzeugflotte ermittelt werden. Durch dieses Modell wird das durchschnittliche tatsächliche Alterungsverhalten der Fahrzeugbatterien abhängig von dem mindestens einen Betriebsmerkmalen ohne Serienstreuung charakterisiert.
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In einem nachfolgenden Schritt S9 werden das mindestens eine Betriebsmerkmal, insbesondere der Maximalwert (des zweiten Maximums bezogen auf die Batteriespannung) der inkrementellen Ladung max dQ/dU bezogen auf den ermittelten Alterungszustand SOH, aus der Datenbasis ausgewertet.
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Vorzugsweise kann die Datenbasis konsolidiert werden, indem für jedes Fahrzeug die Betriebsmerkmalswerte des mindestens einen Betriebsmerkmals über einen aneinanderhängende zusammenfassende Zeiträume, wie beispielsweise über einen Zeitraum von zwei Monaten, jeweils gemittelt oder jeweils durch Medianbildung aggregiert werden. Die zusammenfassenden Zeiträume sind größer als die Auswertungszeiträume gewählt insbesondere als ein Vielfaches davon. Generell kann die Auswertung auch ein oder mehrere weitere Betriebsmerkmale, insbesondere auch Zustände von einem elektrochemischen Batteriemodell, wie beispielsweise eine SEI-Dicke, einer Lithiumkonzentration, einer Lithiumabscheidung, einem Verlust von aktivem Anodenmaterial und einem Verlust von aktivem Kathodenmaterial, berücksichtigen.
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In 5 sind beispielhaft Datensätze der Alterungszustände über einem beispielhaften Betriebsmerkmal, hier dem Maximalwert der inkrementellen Ladung dQ/dU, aufgetragen für eine Vielzahl von Fahrzeugbatterien 41.
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Der Raum des Alterungszustands wird in Schritt S9 diskretisiert, indem mindestens zwei Auswertungsbereiche B1, B2 platziert werden, die beispielsweise in 5 dargestellt sind. Die Auswertungsbereiche B1, B2 sind algorithmisch so bestimmt, dass Bereiche mit möglichst identischen Streuungen des mindestens einen betreffenden Betriebsmerkmals innerhalb eines Auswertungsbereichs liegen. Die Auswertungsbereiche B1, B2 werden hinsichtlich Bereichen von Alterungszuständen bestimmt, wobei der gesamte zu untersuchende Bereich von Alterungszuständen, insbesondere Alterungszustände zwischen 70 % und 100 % SOHC, in entsprechende Auswertungsbereiche B1, B2 unterteilt wird. Insbesondere wird mithilfe eines Optimierungsverfahrens die Anzahl der Auswertungsbereiche angepasst und deren Position variiert, bis die Streuungen des einen oder der mehreren Betriebsmerkmale möglichst identisch sind.
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Ein mögliches Optimierungsverfahren zur Bestimmung der Auswertungsbereiche umfasst die Schritte:
- - Bestimmen einer Einhüllenden in Abhängigkeit des mindestens einen Betriebsmerkmals, das ein definiertes Quantil wie z. B. den vorgegebenen Anteil von 99% aller Datensätze des mindestens einen Betriebsmerkmals umfasst;
- - Berechnen von euklidischen Distanzmaßen bezogen auf die Dimension des Alterungszustands zwischen der Einhüllenden und des Auswertemodells für mehrere Alterungszustände;
- - Anwenden von univariatem 1-D Clustering in Abhängigkeit des Distanzmaßes der Einhüllenden, z.B. mit K-Means.
- - Anwenden der Elbow-Methode zur Bestimmung der optimalen Anzahl von Auswertungsbereiche, z.B. 2 Cluster entsprechend 5. Vorzugsweise wird im Zweifel eher eine höhere Cluster-Anzahl bevorzugt, um eine feinere Diskretisierung der abschnittsweisen Streuungs-Bewertung zu realisieren.
- - Bereitstellen der Auswertungsbereiche B1, B2 und Clusterzuordnung zu den Datensätzen, welche die Auswertungsbereiche basierend auf der Merkmalsstreuung charakterisieren.
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Auf Flottenebene kann fahrzeugübergreifend erlernt und bewertet werden, wie stark das Merkmal, welches den Alterungszustand der Fahrzeugbatterie charakterisiert (wie z.B. das zweite lokale Maximum der geglätteten inkrementellen Ladung) über dem tatsächlich gemessenen SOH aus der Trajektorienfunktion, streut und umgekehrt.
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Nun wird beim nächsten Schritt S10 für jeden Auswertungsbereich B1, B2 eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion der Streuungen des mindestens einen Betriebsmerkmals bestimmt. Hierbei wird abschnittsweise eine mindestens eindimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion auf Basis der Maximum Likelihood Methode gefittet. Bei mehreren Betriebsmerkmalen kann eine mehrdimensionale Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion abschnittsweise vorliegen. Dazu kann das Residuum der Alterungszustände aller Fahrzeugbatterien in jedem Auswertungsbereich B1, B2 bezüglich des Auswertungsmodells separat ermittelt werden. Beispielsweise kann die Verteilung der Abstände der Betriebsmerkmale in dem betreffenden Auswertungsbereich B1, B2 von dem entsprechenden Betriebsmerkmalspunkt, der durch das Auswertungsmodell bestimmt wird, (bei gleichem Alterungszustand) durch ein Histogramm angegeben werden. Dies dient dann dazu, eine Wahrscheinlichkeitsdichtefunktion über die Verteilung in an sich bekannter Weise zu ermitteln. Insbesondere Unstetigkeiten zwischen den abschnittsweise ermittelten Wahrscheinlichkeitsdichten, z.B. hinsichtlich des Erwartungswertes, die durch einen systematischen Eingriff der BMS-Betriebsstrategie hervorgerufen werden können, werden explizit abgebildet.
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Über definierte Wahrscheinlichkeiten bzw. ein unteres und ein oberes Quantil, wie beispielsweise ein 1 %-Quantil und ein 99 %-Quantil (angegeben durch Kurven Q1 und Q99), lässt sich nun in Schritt S11 die Serienstreuung einer individuellen Fahrzeugbatterie codieren bzw. quantifizieren. Die Bewertung der Serienstreuung wird für jeden Auswertungsbereich B1, B2 separat ausgeführt, um unterschiedliche Serienstreuungsbereiche zu erfassen. Da die Ermittlung der Auswertungsbereiche nur basierend auf rein physikalischen Betriebsmerkmalen, wie hier beispielhaft dem Maximalwert der geglätteten inkrementellen Ladung max (dQ/dU) des zweiten lokalen Maximums, erfolgt und somit unabhängig vom Eingriff des Batteriemanagementsystems oder einer Betriebsstrategie ist, lässt sich eine Vorschädigung der Fahrzeugbatterie 41 in Bezug auf weitere Fahrzeugbatterien des gleichen Auswertungsbereichs B1, B2 angeben. Durch das Auswertemodell A erhält man für das bestimmte mindestens eine Betriebsmerkmal ein Referenz-Alterungszustand der Fahrzeugbatterie 41.
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Auf Einzelzelllevel, d. h. für einzelne Batteriezellen der Fahrzeugbatterie 41, ist die Serienstreuung eindeutig zuzuordnen. Auf Systemebene können Verschaltungseffekte, wenn z. B. nicht alle Batteriezellen den gleichen Alterungszustand aufweisen, und Balancing-Effekte, wenn beispielsweise Batteriezellen nicht den gleichen Ladezustand aufweisen, zu additiven Peak-Verbreiterungen bezüglich dQ/dU oder auch dU/dQ bei der inkrementellen Ladung führen. Ohne vorliegende Zellinformation kann es dadurch zu einer verringerten Bewertungsgenauigkeit kommen. Daher wird das Verfahren vorzugsweise auf Zellebene ausgeführt unter Berücksichtigung der mindestens einen schwächsten Zelle im System.
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Die fahrzeugindividuelle quantifizierte Serienstreuung kann nun durch den relativen Alterungszustand (Serienstreuungswert) angegeben werden, so dass die Vorschädigung der individuellen Fahrzeugbatterie physikalisch transparent bewertet wird. Zudem wird immer der Auswertungsbereich B1, B2 und der Zeitstempel des fahrzeugindividuellen Alterungszustands bereitgestellt, so dass die Vergleichsgruppe der individuellen Fahrzeugbatterie 41 bekannt ist. Der relative Alterungszustand kann als Kennzahl in einem Wertebereich zwischen -1 und +1 angegeben werden, wobei „-1“ eine Lage der Fahrzeugbatterie 41 auf dem unteren Quantil und „+1“ eine Lage der Fahrzeugbatterie 41 auf dem oberen Quantil angibt.
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Insgesamt ergibt sich als Angabe des fahrzeugindividuellen relativen Alterungszustands für einen Zeitraum ein fahrzeugindividueller Alterungszustand, ein Referenz-Alterungszustand, der sich fahrzeugindividuell für das mindestens eine Betriebsmerkmal des Zeitraums anhand des Auswertemodells ergibt, und der Streuung des Alterungszustands aller fahrzeugindividuellen Alterungszustände für das mindestens eine Betriebsmerkmal des betrachteten Zeitraums. Die Angabe des fahrzeugindividuellen relativen Alterungszustands kann entsprechend der obigen Kennzahl oder in sonstiger Weise angegeben werden.
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Somit kann anhand des relativen Alterungszustand erkannt werden, ob der Alterungszustand der betreffenden Fahrzeugbatterie 41 im Vergleich zu vergleichbaren Fahrzeugbatterien in dem betreffenden Auswertungsbereich eher gut oder eher schlecht ist. Weiterhin kann über das Referenzmodell A, welches ein Durchschnittsverhalten repräsentiert, ein repräsentativer auf die durchschnittliche Flotten-Serienstreuung normierter Referenz-Alterungszustand bzw. der faire Alterungszustand ermittelt werden. Insbesondere da eine Fahrzeugbatterie 41 ein hochwertiges Bauelement in Kraftfahrzeugen darstellt, kann somit eine auf den Flottendurchschnitt normierte, präzisere und repräsentative Bewertung des Restwerts des Fahrzeugs vorgenommen werden.
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Die Kennzahl des relativen Alterungszustand, die einen Serienstreuungswert darstellt, kann dazu verwendet werden, gemeinsam mit dem fahrzeugindividuellen (absoluten) Alterungszustand der Fahrzeugbatterie einen Zeitpunkt eines Austauschs der Fahrzeugbatterie zu signalisieren, da ein sehr schlechter relative Alterungszustand auf eine Schädigung der Fahrzeugbatterie hinweisen kann. Somit stellt nicht nur das Erreichen eines Schwellenwerts durch den (absoluten) Alterungszustand ein Signal zum Austausch der gesamten Batterie oder auch nur eines Teils der Zellen (z.B. ein sog. Modul) dar, sondern auch der relative Alterungszustand, der eine Vorschädigung der Fahrzeugbatterie signalisieren kann.
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Ist die obige Kennzahl negativ und liegt unter einem Schwellenwert (z.B. - 0.95), so kann auf eine Anomalie des Betriebs der Fahrzeugbatterie 41 geschlossen werden. Auch bereits wenn der fahrzeugindividuelle Alterungszustand und der Referenz-Alterungszustand zu weit voneinander abweichen, kann auf eine solche Anomalie geschlossen werden. Diese kann signalisiert werden und ggfs. eine Batteriewartung oder einen Batterieaustausch eingeplant werden, um Störungen und Ausfälle im Betrieb zu vermeiden.