Zusammenfassung
Batterien, insbesondere Lithium-Ionen-Batterien, gewinnen zunehmend an Bedeutung als elektrischer Energieträger, vor allem im Bereich der Elektromobilität. Dies liegt insbesondere an ihrer hohen Energiedichte und dem geringen Kapazitätsverlust durch Lade- und Entladevorgänge. Ein langfristiger, sicherer und zuverlässiger Betrieb von Batterien erfordert eine genaue Schätzung der Parameter und der Zustände, insbesondere des Ladezustandes. Die Schätzung dieser Größen ist schwierig, unter anderem aufgrund von Mess- und Modellunsicherheiten, Parameterschwankungen, des großen Arbeitsbereiches, der verhältnismäßig geringen Anzahl an verfügbaren Messgrößen sowie auftretenden Nichtlinearitäten. Im ersten Teil dieser Arbeit wird die Problematik der zuverlässigen Schätzung der Zustände und Parameter umrissen, es werden die systemtheoretischen und praktischen Herausforderungen aufgezeigt und ein Überblick über existierende Schätzverfahren und verschiedene Modellierungsansätze gegeben. Im zweiten Teil dieser Arbeit werden beispielhaft zwei neue Verfahren für die Schätzung des Ladezustandes vorgestellt. Das erste Verfahren basiert auf einer mengenbasierten Betrachtung des Beobachtungsproblems. Der Schätzer bestimmt, unter direkter Berücksichtigung von Messfehlern und Parameterunsicherheiten, eine Menge an konsistenten Zustandswerten. Beim zweiten Verfahren handelt es sich um einen verteiltparametrischen Beobachter, welcher auf einem geeignet reduzierten verteiltparametrischen Modell der Batterie beruht. Der Beobachter erlaubt, neben der Schätzung des Ladezustandes, einen Einblick in die internen physikalischen Zustände. Beide Verfahren werden mittels eines detaillierten verteiltparametrischen Modells anhand eines realen Fahrzykluses verglichen sowie ihre Vor- und Nachteile in Bezug auf existierende Schätzverfahren herausgearbeitet.
Abstract
Batteries, in particular lithium-ion batteries, are becoming one of the dominant energy storage devices, especially in the field of electric mobility. This is due to both their high energy density and capacity retention during cycling. A long-term, safe and robust operation of batteries requires accurate estimates of battery parameters and states, most importantly the state of charge (SOC). The estimation of these quantities proves to be rather difficult due to measurement uncertainties, model mismatch, parameter variations, the rather low number of measured signals, as well as inherent nonlinearities and large operating regime. The first part of this work describes the difficulties in state estimation for lithium-ion batteries. We present theoretical and practical challenges of the estimation problem and give a brief overview of previously applied estimation techniques, and a short insight into the modelling of lithium-ion batteries. The second part describes two methods for estimating (among other states) the state of charge of lithium-ion batteries. The first approach employs set-based methods to tackle the estimation problem. The set-based estimator provides a set of consistent states, explicitly taking into account uncertainties in measurements and model parameters. The second approach presented here is a distributed observer, which is based on a reduced distributed model of the battery. The observer not only estimates the SOC of the battery, it also reconstructs other immeasurable internal states, thus providing valuable information about the physical processes occurring inside the battery. Both approaches are evaluated considering a detailed distributed model for a realistic drive cycle. Furthermore, the benefits and difficulties of the presented approaches, in comparison to existing methods, are discussed.
Über die Autoren
Matthias Rausch ist Doktorand an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg und im Rahmen des Bosch-Doktorandenprogrammes bei Robert Bosch Battery Systems. Forschungsschwerpunkte sind die Modellierung von Batteriesystemen, Zustands- und Parameterschätzung sowie optimierungsbasierte Methoden.
Robert Bosch Battery Systems GmbH, P.O. Box 300 220, 70442 Stuttgart
Reinhardt Klein ist Doktorand an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Forschungsschwerpunkte sind die Modellierung elektrochemischer Prozesse, Modellreduktion verteiltparametrischer Systeme, Zustands- und Parameterschätzung nichtlinearer differential-algebraischer Systeme sowie optimale Regelung.
Robert Bosch LLC, Research and Technology Center, Palo Alto, CA 94304, USA
Dr.-Ing. Stefan Streif ist Gruppenleiter an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Forschungsschwerpunkte sind die Entwicklung von Methoden für die robuste und fehlertolerante Regelung, Verifikation, Fehlerdiagnose, Analyse und Identifikation von nichtlinearen, hybriden und unsicheren Systemen. Zum Einsatz kommen dabei optimierungsbasierte, mengenbasierte und probabilistische Methoden. Anwendungsgebiete sind u.a. die Automatisierungstechnik, Mechatronik, Verfahrenstechnik und Systembiologie.
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Universitätsplatz 2, Lehrstuhl für Systemtheorie und Regelungstechnik, Institut für Automatisierungstechnik, 39106 Magdeburg
Dr.-Ing. Christian Pankiewitz ist bei Robert Bosch Battery Systems tätig. Er arbeitet als Gruppenleiter in der Entwicklung und ist dort unter anderem für neue Batteriesysteme verantwortlich.
Robert Bosch Battery Systems GmbH, P.O. Box 300 220, 70442 Stuttgart
Prof. Dr.-Ing. Rolf Findeisen ist Leiter des Lehrstuhls für Systemtheorie und Regelungstechnik an der Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg. Forschungsschwerpunkt seiner Gruppe ist die Entwicklung neuer Methoden zur Regelung, Schätzung und Analyse komplexer Systeme mittels der Verschmelzung systemtheoretischer, informationstechnischer und mathematisch-numerischer Methoden und deren Anwendung auf mechatronische Systeme, elektrische Systeme, Fragestellungen der Robotik, biologische und medizinische Systeme, Speichersysteme, sowie verfahrenstechnische Prozesse.
Otto-von-Guericke-Universität Magdeburg, Universitätsplatz 2, Lehrstuhl für Systemtheorie und Regelungstechnik, Institut für Automatisierungstechnik, 39106 Magdeburg
©2014 Walter de Gruyter Berlin/Boston
