Das Projekt BattLifeBoost soll die Zustandsschätzung und die damit verbundene Lebensdauerabschätzung für Batteriesysteme verbessern. Dabei wird von den 4 Projektpartnern unter Berücksichtigung von vorhandenen Felddaten sowie der Anwendung von statistischen Methoden, maschineller Lernverfahren und den im Projekt entwickelten Zellalterungsmodell ein Systemalterungsmodell entwickelt, was eine deutlich verbesserte Prädiktion der noch möglichen Speicherlebensdauer ermöglicht. Neben der verbesserten Prognose der Batteriehaltbarkeit in vorgegebenen stationären Anwendungen wird zudem ein Modelltransfer auf bis dato nicht hinreichend parametrierte Batteriezellen untersucht. Abschließen werden die Projektergebnisse von allen Partnern ökonomisch und ökologisch bewertet. Dieses Teilprojekt fokussiert sich auf die State-of-Health (SOH) Bestimmung von stationären Energiespeichern. Dabei soll der SOH aus Felddaten von Heimspeichersystemen ermittelt und mittels Machine-Learning Algorithmen extrapoliert werden, um ein End-of-life (EOL) Datum bestimmen zu können. Aus den gewonnenen sowie geclusterten Daten sollen Degradationsparameter bestimmt und daraus ein SOH-Model entwickelt werden, um die Auswirkungen weiterer Lastprofile bzw. Anwendungsfelder auf die Lebensdauer abschätzen zu können. Mit den Ergebnissen soll die Überdimensionierung der Speicher sowie die Zeit für die notwendige Qualifizierung von Zellen verringert werden, wodurch sich wirtschaftliche und ökologische Vorteile wie die Reduktion des CO2-Fußabdrucks ergeben.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.
Das Ökosystem der Stromnetze ist auf dem Weg zu einem dezentralisierten Energieversorgungs- und Verteilungssystem. Haushalte können mit erneuerbaren Energiequellen wie Sonnenkollektoren oder Windgeneratoren, als verteilte Energieressourcen (DERs - Distributed Energy Resources) bezeichnet, unabhängig von den Stromanbietern operieren und Energie zurück an das Hauptnetz verkaufen. Für die Realisierung dieser Transformation des Stromnetzes wird eine kompetente Kommunikationsinfrastruktur benötigt. Die Einführung des Standards 5G in Mobilfunknetze erleichtert die Entwicklung zukünftiger Energieverwaltungslösungen. Weiterhin ermöglichen neue Technologien die Entwicklung intelligenter Algorithmen für die Steuerung zukünftiger Stromnetze. Hierzu gehören das Internet der Dinge (Internet of Things, IoT), Vernetzung über Mesh-Netzwerke zur Fernüberwachung des Netzstatus und die Künstliche Intelligenz (KI) für Management und Koordination. In Dymobat wird ein Single-User-Controller für die Verwaltung der einzelnen DERs entwickelt. Anschließend wird eine zentrale Steuerungseinheit für die Synchronisierung und Optimierung des Netzbetriebs innerhalb einer kleinen Gruppe von DERs, Microgrid, entworfen. Im Anschluss werden Mobilitätsalgorithmen für die Nutzung von batterieelektrischen Fahrzeugen als mobile Energiespeicher entwickelt, die temporäre Selbstversorgung von Teilnetzen ermöglichen. Die entwickelten Algorithmen werden virtuell in einem Testbed-Modell anhand von realen Eingangsparametern erprobt, optimiert und validiert. Im zweiten Schritt wird ein reales Testfeld konzipiert, installiert und die Leistungsfähigkeit der modellhaft erprobten Algorithmen in einer realen Testumgebung bewertet und anhand des dadurch erarbeiteten Know-hows weiter verbessert. Das übergeordnete Ziel des Projektes DymoBat ist die Entwicklung von marktfähigen Lösungen für die zukünftige Stromnetzverwaltung zur Nutzung von verteilten Energieressourcen auf Basis der Anwendung von 5G-Technologien.