iBMS - Entwicklung eines intelligenten Batterie-Management-Systems zur Lebensdaueroptimierung einer Hochvoltbatterie

dc.contributor.authorRothweiler, Moritz
dc.date.accessioned2025-11-24T05:23:46Z
dc.date.available2025-11-24T05:23:46Z
dc.date.issued2025-02-28
dc.description.abstractAlte, unvollständige Version. Neue Version: https://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/28114 Das iBMS-Projekt zielte darauf ab, ein intelligentes Batterie-Management-System zu entwickeln, das die Zustandsparameter von Hochvoltbatterien in Echtzeit präzise erfasst. Dabei wurden innovative Kl-Algorithmen zur Bestimmung von Lade- und Alterungszuständen (SOC und SOH) implementiert. Ergänzend dazu wurde ein Digitaler Zwilling entwickelt, der physikalische Modelle mit aktuellen Betriebsdaten koppelt. Durch diese hybride Methodik konnten sowohl kurzfristige Zustandsänderungen als auch langfristige Alterungsprozesse genau prognostiziert werden. Moderne Messtechnik und umfangreiche Versuchsreihen lieferten die notwendige Datengrundlage für die Entwicklung und Validierung der Modelle. Die Ergebnisse wurden in einem Fahrzeugdemonstrator unter realen Bedingungen erfolgreich getestet. Die Zusammenarbeit zwischen ElringKlinger, Huber Automotive, Fraunhofer IPA und dem Institut für Photovoltaik war dabei von zentraler Bedeutung. Das Projekt trägt wesentlich zur Optimierung der Batterielebensdauer und zur Steigerung der Energieeffizienz bei. Zudem unterstützt es die Reduktion von CO2-Emissionen durch eine bessere Nutzung von Batteriekapazitäten in Elektrofahrzeugen. Insgesamt stellt iBMS einen wichtigen Schritt in Richtung innovativer, ressourceneffizienter Batterietechnologien dar.ger
dc.description.abstractThe iBMS project aimed to develop an intelligent battery management system that precisely records the status parameters of high-voltage batteries in real time. Innovative Al algorithms for the determination of charge and aging states (SOC and SOH) were implemented. In addition, a digital twin was developed that couples physical models with current operating data. This hybrid methodology made it possible to accurately predict both short-term changes in condition and long-term aging processes. Modern measurement technology and extensive test series provided the necessary data basis for the development and validation of the models. The results were successfully tested in a vehicle demonstrator under real conditions. The cooperation between ElringKlinger, Huber Automotive, Fraunhofer IPA and the Institute of Photovoltaics was of central importance in this context. The project makes a significant contribution to optimising battery life and increasing energy efficiency. It also supports the reduction of CO2 emissions through better use of battery capacities in electric vehicles. Overall, iBMS represents an important step towards innovative, resource-efficient battery technologies.eng
dc.description.versionpublishedVersion
dc.identifier.urihttps://oa.tib.eu/renate/handle/123456789/26532
dc.identifier.urihttps://doi.org/10.34657/25549
dc.language.isoger
dc.publisherHannover : Technische Informationsbibliothek
dc.relation.affiliationElringKlinger AG
dc.rights.licenseCreative Commons Attribution-NonDerivs 3.0 Germany
dc.rights.urihttps://creativecommons.org/licenses/by-nd/3.0/de/
dc.subject.ddc600 | Technik
dc.subject.otherBattery Management Systemger
dc.subject.otherBMSger
dc.subject.otherBatteryger
dc.subject.otherAIger
dc.subject.otherDigital Twinger
dc.subject.otherSoCger
dc.subject.otherSoHger
dc.titleiBMS - Entwicklung eines intelligenten Batterie-Management-Systems zur Lebensdaueroptimierung einer Hochvoltbatterieger
dc.title.alternativeiBMS - Development of an intelligent battery management system to optimize the service life of a high-voltage batteryeng
dc.title.subtitleAbschlussbericht - öffentlich
dc.typeReport
dc.typeText
dcterms.event.date01.05.2021-31.08.2024
dcterms.extent30 Seiten
dtf.funding.funderBMWE
dtf.funding.program19I21014A
dtf.funding.verbundnummer01235496
dtf.version2
tib.accessRightsopenAccess

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