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    RWTH-Lehrstuhl PEM optimiert Schnellladefähigkeit von Batterien
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    Stationaere-energiespeicher

    RWTH-Lehrstuhl PEM optimiert Schnellladefähigkeit von Batterien

    Forscher arbeiten daran, die Leistungsfähigkeit der Batterien durch verkürzte Ladezeiten und erhöhte Ladeleistungen zu steigern.
    Veröffentlicht
    18. Februar 2025
    Lesezeit
    2 Minuten
    Rubrik
    Stationaere-energiespeicher

    Der Lehrstuhl „Production Engineering of E-Mobility Components“ (PEM) der RWTH Aachen arbeitet gemeinsam mit führenden Partnern aus Forschung und Industrie im Rahmen des neuen Projekts „SchnelleZelle“ daran, die Schnellladefähigkeit prismatischer Lithium-Ionen-Batterien zu optimieren. Ziel des für drei Jahre vom Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz geförderten Vorhabens ist es, die Leistungsfähigkeit der Batterien durch verkürzte Ladezeiten und erhöhte Ladeleistungen zu steigern, ohne dabei Kompromisse bei Sicherheit und Lebensdauer einzugehen.

    Im Fokus des Projekts steht die spätere Anwendung im Bereich stationärer Energiespeichersysteme, denen im Zuge der Energiewende eine besondere Rolle zugesprochen wird. „Die Verbesserung der Schellladefähigkeit in der Lithium-Ionen-Technologie ist in der Forschung wie in der Industrie ein beherrschendes Thema und lässt sich mit Hilfe unterschiedlicher Stellhebel separat oder in Kombination angehen“, sagt PEM-Leiter Professor Achim Kampker. „Erreichbar ist das durch die Integration von Sensoren in die Zellen und mit Hilfe innovativer Ansätze beim Zelldesign, bei der Kühlung und bei Lade-Algorithmen“, erläutert PEM-Leitungsmitglied Professor Heiner Heimes.

    Erhöhung der Laderate zwischen 10 und 80 Prozent

    Ein gesamtheitlicher Ansatz von der initialen Entwicklung bis hin zum Zellverbund soll die anvisierten Innovationen beim Zellendesign, bei der Elektrodenanbindung, bei der Sensorintegration sowie bei der Entwicklung verbesserter Kühl- und Regelungsstrategien hervorbringen. Die Projektpartner streben eine Erhöhung der Laderate um mehrere Prozent im „State of Charge“ (SOC)-Bereich von zehn bis 80 Prozent an, wobei ein modellbasierter Ansatz unmittelbare Bewertungen von Designanpassungen ermöglichen soll.

    Durch die Integration von ortsauflösenden Sensoren in die Batteriezellen und den Einsatz von Algorithmen des maschinellen Lernens sollen Ladeprozesse sich optimieren und an individuelle Batteriezustände anpassen lassen. Darüber hinaus soll eine Verbesserung der Elektrodenstapel-Anbindung an das Zellgehäuse dafür sorgen, dass der zellinterne Widerstand minimiert und dadurch die thermische Stabilität verbessert wird. Geplant ist, die Ergebnisse als Prototypen sowohl in Form von einzelnen Zellen als auch von Zellverbunden zu verwirklichen. Nach einem Test auf Eignung sollen die Zellen in der Batterie-Industrie zur Anwendung kommen.

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