Das Journal „Batteries“ veröffentlichte kürzlich in der Spezialausgabe „Battery Systems and Energy Storage beyond 2020“ einen Beitrag der ELS-Forschungsgruppe mit dem Titel: „Advanced Monitoring and Prediction of the Thermal State of Intelligent Battery Cells in Electric Vehicles by Physics-Based and Data-Driven Modeling“. Auf Wunsch der Editoren wird dieses nun für zwei Monate (vom 03.09. bis 03.11.21) auf der Titelseite der Journal-Webseite platziert und hervorgehoben. Dass die Wahl auf das Paper der ELS-Forschungsgruppe fiel, ist für die Autoren des Papers eine große Anerkennung ihrer Arbeit. Bei dem Journal „Batteries“ handelt es sich um eine internationale, peer-reviewed, frei zugängliche Zeitschrift für Batterietechnologie und -materialien, die vierteljährlich online von MDPI veröffentlicht wird.
Inhaltlich befasst sich das Paper mit einer längerfristigen Untersuchung zur thermischen Modellierung von intelligenten Batterien in Kooperation mit der AUDI AG. Unter Fahrzeug- Randbedingungen und der Berücksichtigung realer Hardware wurde eine anwendungsnahe Modellentwicklung in Bezug auf automotive Entwicklungsprozesse konzipiert. Dabei verglichen Kleiner, Stuckenberger, Komsiyska und Endisch die physik-basierte thermische Modellierung mit thermischen Ersatzschaltbildmodellen und die daten-getriebene Modellierung mit einem neuronalen Netz als Black-box Modell. Die Erkenntnisse aus der vorherigen Untersuchung zu neuronalen Netz-Topologien wurden in Form eines NARX-Netzes für transiente Temperaturvorhersage der Kerntemperatur einer intelligenten Zelle umgesetzt. Im weiteren Verlauf des Forschungsprojekts entwickelte die Forschungsgruppe Anwendungsszenarien für prädiktive Funktionalitäten im Thermomanagement von intelligenten Batterien, auf die in der Veröffentlichung ein Ausblick gegeben wird. Basierend auf dem Modellierungsansatz bietet intelligentes Thermomanagement Möglichkeiten zur Verbesserung der Effizienz und der Sicherheit im Vergleich zu konventionellen Batteriesystemen.
