Aufgabenbeschreibung

Motivation

Die genaue und zuverlässige Ermittlung des Ladezustandes (SOC) einer
Batterie ist eines der wichtigsten Themen der Batterieforschung. Der
Ladezustand ist nicht direkt messbar und muss mithilfe von Algorithmen
geschätzt werden. Eine genauere Schätzung verhindert eine
Überdimensionierung der Batterie bzw. ermöglicht eine effizientere und
sichere Nutzung der realen Kapazität, womit sie auch einen direkten Einfluss
auf die Wirtschaftlichkeit der Batterie hat. Dazu werden in der Literatur
zahlreiche Schätzungsalgorithmen vorgestellt.
Zu den wichtigsten Methoden zählen unter anderem die Varianten der Kalman-
Filteralgorithmen wie z. B. Extended Kalman Filter (EKF), Unscented Kalman
Filter (UKF), Sigma-Punkt Kalman-Filter (SPKF) und Fading Kalman Filter
(FKF).

Aufgabenstellung

Ziel dieser Arbeit ist die Entwicklung eines Kalman-Filters zur Schätzung des
Ladezustandes (SOC) von Lithium-Ionen-Batterien. Hierzu wird zuerst ein
elektrisches Zellmodell in Matlab/Simulink implementiert und anhand
vorhandener Testdaten parametrisiert. Im Weiteren wird das Modell um die
ausgewählte Kalman-Filter-Variante zur SOC-Schätzung erweitert.
Im Einzelnen umfasst die Arbeit folgende Punkte:

• Literaturrecherche
• Implementierung und Parametrierung eines Zellmodells
• Implementierung des ausgewählten Kalman-Filters
• Validierung des implementierten Filters auf Zell- und Batterieebene