KI verlängert die Batterielebensdauer von E-Autos um 23% - ohne die Schnellladung zu verlangsamen
Forscher trainieren KI-Modell auf die Elektrochemie von Batterien, um den Ladestrom an den Gesundheitszustand der jeweiligen Batterie anzupassen
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Schnelles Laden verkürzt die Lebensdauer von Fahrzeugbatterien, ist aber bei längeren Fahrten mit Elektrofahrzeugen notwendig. Forscher der Chalmers University of Technology, Schweden, haben nun eine neue KI-Methode entwickelt, die das Schnellladen an den Zustand der Batterie anpasst. Ihre Studie zeigt, dass die Lebensdauer der Batterie um fast 23 Prozent verlängert werden kann, ohne die Ladezeit zu verlängern. Dazu ist lediglich ein Update der Fahrzeugsoftware erforderlich.
Wenn Privatpersonen oder Unternehmen die Anschaffung von Elektrofahrzeugen in Betracht ziehen, ist die Möglichkeit des Schnellladens ein wichtiger Faktor.
"Für Taxis oder schwere Fahrzeuge in der Industrie beispielsweise bedeutet der Zugang zu Schnellladestationen viel, aber das gilt auch für Personenkraftwagen. Obwohl private Autofahrer ihre Elektroautos in der Regel zu Hause aufladen, ist die Verfügbarkeit von Schnellladestationen außerhalb des Hauses ein entscheidender Faktor, da sie das Pendeln und das Fahren über längere Strecken erleichtert", sagt Changfu Zou, Professor am Fachbereich für Elektrotechnik in Chalmers.
Die Batterien von Elektrofahrzeugen haben derzeit eine Lebensdauer von etwa 8-15 Jahren, je nach Nutzung und Aufladung. Mehrere Studien über den europäischen Markt für Elektrofahrzeuge* zeigen, dass Verbraucher, die den Kauf eines Elektrofahrzeugs erwägen, über die begrenzte Lebensdauer der Batterien besorgt sind.
Die Forderung nach einer effizienten Schnellladung steht auch im Konflikt mit der Gesundheit der Batterien, da eine solche Aufladung für die Batterien anstrengend ist und ihre Lebensdauer verkürzt.
Changfu Zou hat sich zusammen mit Meng Yuan, Assistenzprofessor an der Victoria University of Wellington, Neuseeland, und ehemaliger Forscher bei Chalmers, dieser Herausforderung gestellt. In der kürzlich veröffentlichten Studie zeigen sie, dass es möglich ist, die Lebensdauer von Batterien zu verlängern, ohne die Ladegeschwindigkeit wesentlich zu erhöhen - mit Hilfe von künstlicher Intelligenz.
Anpassung des Ladevorgangs an den Zustand der Batterie
In der Studie stellen die Forscher eine KI-basierte Ladestrategie vor, die den Strom bei jeder Schnellladung an die Chemie und den "Gesundheitszustand" der Batterie anpasst. Das angepasste Laden verlängert die Batterielebensdauer um etwa 23 Prozent im Vergleich zur heutigen Standardmethode. Gleichzeitig bleibt die Ladezeit unverändert, abgesehen von einigen Sekunden.
"Wir zeigen, dass es möglich ist, mehr oder weniger so schnell zu laden wie heute, aber mit einer deutlich geringeren langfristigen Beeinträchtigung der Batterie", sagt Meng Yuan.
Wenn eine Batterie schnell geladen wird, wird ein hoher Strom in die verschiedenen Zellen gezwungen, was unter anderem ein größeres Risiko für chemische Nebenreaktionen mit sich bringt. Eine der problematischsten ist die so genannte Lithiumplattierung, bei der sich metallisches Lithium auf der Elektrode abscheidet, anstatt korrekt in der Struktur der Batterie gespeichert zu werden. Dies kann die Kapazität verringern und auch die Sicherheit beeinträchtigen, da Unebenheiten in der Struktur des Lithiums im schlimmsten Fall einen Kurzschluss verursachen können.
"Das Risiko der Lithiumplattierung steigt mit dem Alter der Batterie. Bei den heute üblichen Lademethoden werden jedoch derselbe Strom und dieselbe Spannung verwendet, unabhängig davon, ob die Batterie neu ist oder schon jahrelang benutzt wurde", sagt Meng Yuan.
Kurze Ladezeit und weniger Verschleiß
Die neue, KI-gestützte Ladestrategie basiert auf dem Verstärkungslernen, bei dem die richtigen Handlungen belohnt und damit verstärkt werden. Die Trainingsumgebung bestand aus einem Modell einer der gängigsten Elektrofahrzeugbatterien auf dem Markt und einer Simulation der Parameter, die sich sowohl auf die Ladezeit als auch auf den Zustand der Batterie auswirken.
Das KI-Modell wurde so trainiert, dass es den Ladevorgang entsprechend dem Lade- oder Entladezustand der Batterie zum Zeitpunkt des Ladevorgangs anpasst. Es musste auch den allgemeinen Zustand der Batterie berücksichtigen, da dieser sowohl für die Kapazität als auch für die Elektrochemie entscheidend ist. Das Ergebnis war eine Ladestrategie, die sowohl die Ladezeit kurz hält als auch schädliche Reaktionen minimiert.
"Unsere Studie zeigt, dass eine intelligente Anpassung des Stroms während des Ladevorgangs, die den sich ändernden elektrochemischen Zustand der Batterie berücksichtigt, sowohl die Leistung als auch die Lebensdauer der Batterie maximieren kann", sagt Changfu Zou.
Einfach zu implementieren - aber Anpassung erforderlich
Die neue Ladestrategie ist den Forschern zufolge sowohl einfach als auch kosteneffizient zu implementieren: Im Prinzip könnte sie durch Software-Updates in den Batteriemanagementsystemen der Fahrzeuge umgesetzt werden. Um die Methode allgemein anwenden zu können, sind jedoch einige Anpassungen erforderlich.
"Es gibt heute nicht so viele verschiedene Batterietypen, aber die Methode muss kalibriert werden, damit sie von allen genutzt werden kann. Mit Hilfe des Transfer-Lernens können wir das, was unser KI-Modell bereits gelernt hat, nutzen und so das KI-Modell schneller an neue Batterien anpassen", sagt Changfu Zou.
Der nächste Schritt besteht darin, die Methode direkt an physischen Batterien zu testen. Die Forscher hoffen, dass die KI-basierte Ladestrategie einen wesentlichen Beitrag zur Elektrifizierung des Verkehrssektors leisten wird.
"Um die Emissionen zu reduzieren und den Übergang zu einer Gesellschaft ohne fossile Brennstoffe zu schaffen, ist es wichtig, dass die Menschen bereit sind, auf Elektrofahrzeuge umzusteigen. Die Möglichkeit des schnellen Aufladens in Verbindung mit einer längeren Batterielebensdauer sind wichtige Antriebskräfte", sagt Meng Yuan.
"Und für die Automobilindustrie kann eine um fast 23 Prozent längere Batterielebensdauer niedrigere Garantiekosten, einen besseren Wiederverkaufswert und eine effizientere Nutzung wichtiger Rohstoffe bedeuten", sagt Changfu Zou.
Hinweis: Dieser Artikel wurde mit einem Computersystem ohne menschlichen Eingriff übersetzt. LUMITOS bietet diese automatischen Übersetzungen an, um eine größere Bandbreite an aktuellen Nachrichten zu präsentieren. Da dieser Artikel mit automatischer Übersetzung übersetzt wurde, ist es möglich, dass er Fehler im Vokabular, in der Syntax oder in der Grammatik enthält. Den ursprünglichen Artikel in Englisch finden Sie hier.
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