Modellbasierte Bewertung von Algorithmen zur Zustandsbestimmung von Batterien: Analyse von Betriebs-, Zell- und Messtechnik-Parametern

Jöst, Dominik; Lehner, Susanne; Sauer, Dirk Uwe

doi:44884

Modellbasierte Bewertung von Algorithmen zur Zustandsbestimmung von Batterien: Analyse von Betriebs-, Zell- und Messtechnik-Parametern

Jöst, Dominik^RWTH*

2025 & 2026

Verantwortlichkeitsangabevorgelegt von Dominik Jöst, M. Sc.

ImpressumAachen : Institut für Stromrichtertechnik und Elektrische Antriebe (ISEA), RWTH Aachen 2025

Umfang1 Online-Ressource : Illustrationen

ReiheAachener Beiträge des ISEA ; 195

Dissertation, Rheinisch-Westfälische Technische Hochschule Aachen, 2025

Veröffentlicht auf dem Publikationsserver der RWTH Aachen University 2026

Genehmigende Fakultät
Fak06

Hauptberichter/Gutachter
Sauer, Dirk Uwe (Thesis advisor)^RWTH* ; Lehner, Susanne (Thesis advisor)

Tag der mündlichen Prüfung/Habilitation
2025-02-17

Online
DOI: 10.18154/RWTH-2025-10245
URL: https://publications.rwth-aachen.de/record/1022768/files/1022768.pdf

Einrichtungen

Inhaltliche Beschreibung (Schlagwörter)
BMS (frei) ; Diagnostik (frei) ; Lithium-Ionen-Batterien (frei) ; MiL (frei) ; Modellbasierte Bewertung (frei) ; Zustandsbestimmung (frei) ; lithium ion batteries (frei) ; model based evaluation (frei) ; state estimation (frei)

Thematische Einordnung (Klassifikation)
DDC: 521.3

Kurzfassung
Die Energiewende und der Übergang zu nachhaltiger Mobilität setzen fortschrittliche Batterietechnologien, wie z. B. Lithium-Ionen-Batteriesysteme voraus. In jedem Batteriespeichersystem spielt das Batteriemanagementsystem (BMS) eine zentrale Rolle, indem es kritische Überwachungsaufgaben übernimmt und damit essentiell für Sicherheit, Leistungsfähigkeit und Langlebigkeit des Batteriesystems ist. Obwohl die Forschung sich zunehmend komplexen Messtechniken und Algorithmen zur präzisen Zustandsbestimmung widmet, dominieren in der Praxis noch einfache Methoden, die weder die Genauigkeit noch die Robustheit fortgeschrittener Ansätze erreichen. Dies ist oft bedingt durch hohe Hardwareanforderungen, die die Systemkosten erhöhen, sowie durch Herausforderungen bei der Validierung dieser Algorithmen unter variablen Betriebsbedingungen. Diese Arbeit zielt darauf ab, die nicht systematisch diskutierten Herausforderungen bei der Entwicklung und Validierung von BMS-Algorithmen zu adressieren. Der Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung und Anwendung eines modellbasierten Konzeptes, das eine umfassende und effiziente Analyse der BMS-Algorithmen ermöglicht, indem Batteriesystem, BMS-Elektronik und BMS-Algorithmen in einer virtuellen Umgebung simuliert werden. Der erste Teil der Dissertation führt in die grundlegenden Aspekte der Lithium-Ionen-Technologie und des BMS ein, inklusive der relevanten Hardware- und Softwarekomponenten sowie der Validierungsmethoden. Der zweite Teil präsentiert die entwickelte Modellumgebung und ihre Anwendung in der Entwicklung sowie Validierung von Batteriediagnostik. Ein detailliertes Referenzmodell des Batteriesystems, kombiniert mit einer Anwendungs- und BMS-Emulation, ermöglicht die realitätsnahe Untersuchung von Diagnostik-algorithmen. Durch die umfassende Diskussion der zu bestimmenden Batteriezustände werden relevante Aspekte der Validierung identifiziert. Abschließend wird durch exemplarische Fallstudien die praktische Relevanz und Anwendung der entwickelten Methodik aufgezeigt, was neue Perspektiven für die Optimierung von Batteriesystemen und die Unterstützung der Energiewende eröffnet.

The energy transition and the shift towards sustainable mobility require advanced battery technologies, such as lithium-ion battery systems. In every battery storage system, the Battery Management System (BMS) plays a central role by undertaking critical monitoring tasks, thereby being essential for the safety, efficiency, and longevity of the battery system. Although research is increasingly focusing on complex measurement techniques and algorithms for precise state estimation, simple methods that do not achieve the accuracy and robustness of advanced approaches still dominate in practice. This is often due to the high hardware requirements that increase system costs, as well as challenges in validating these algorithms under variable operating conditions. This work aims to address challenges in the development and validation of BMS algorithms that have not been systematically discussed. The focus is on developing and applying a model-based concept that allows comprehensive and efficient analysis of BMS algorithms by simulating battery systems, BMS electronics, and BMS algorithms in a virtual environment. The first part of the dissertation introduces the fundamental aspects of lithium-ion technology and the BMS, including relevant hardware and software components and validation methods. The second part presents the developed modelling environment and its application in the development and validation of battery diagnostics. A detailed reference model of the battery system, combined with an application and BMS emulation, enables the realistic investigation of diagnostic algorithms. Through comprehensive discussion of the battery states to be determined, relevant aspects of validation are identified. Finally, exemplary case studies demonstrate the practical relevance and application of the developed methodology, opening new perspectives for the optimization of battery systems and supporting the energy transition.

OpenAccess:
PDF
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