Thermisches Management von Batteriesystemen in EV- und Smart-Grid-Anwendungen

Das Hauptergebnis der Forschung ist die Bereitstellung eines experimentellen und modellierenden Rahmens, der sowohl für Entwickler von Elektrofahrzeugen als auch von Smart-Grid-Anwendungen der nächsten Generation gedacht ist. Die Ergebnisse der Forschung helfen bei der Erstellung eines korrekten Datenblatts für eine Batteriezelle. Sie sind das Ergebnis eines experimentellen Rahmens, der aus einer systematischen Leistungsbewertungsmethodik besteht. Die Methode ist generisch, d. h. sie lässt sich mit den erforderlichen Anpassungen auf alle Li-Ionen-Batteriezellen anwenden. Die Forschungsarbeiten sollen Aufschluss darüber geben, ob die ultimativ optimale Batterieauswahl aus verschiedenen Optionen möglich ist oder nicht. Um dieses Ziel zu erreichen, werden sowohl Experimente als auch Modellierungsansätze verwendet, die jeweils unterschiedliche Vorteile bieten. Dies ist weitgehend möglich, da eine fortschrittliche multiphysikalische Modellierungsmethode verwendet wird. Sie wird durch sorgfältige Messungen mit der einzigartigen isothermischen Kalorimetrietechnik ergänzt. Mithilfe der entwickelten Methodik lässt sich bestimmen, wie sich der Stromeintrag auf die Wärmeflusserzeugung innerhalb einer Batteriezelle auswirkt und wie sich die Effizienz des Key Performance Indicators (KPI) ermitteln lässt.

Autorentext

Mohammad Rezwan Khan promovierte an der Abteilung für Energietechnologie der Universität Aalborg, Dänemark. Zuvor arbeitete er in der MOBI-Forschungsgruppe, VUB und VITO, Belgien. Zu seinen derzeitigen Forschungsschwerpunkten gehören verschiedene Eigenschaften und Optimierungen von Batteriesystemen.