Digitale Zwillinge und KI-Unterstützung für ein längeres Batterieleben

In diesem Fachbeitrag wird die Anwendung von digitalen Zwillingen und KI-Unterstützung zur Optimierung der Lebensdauer von Batterien in batterieelektrischen Fahrzeugen untersucht. Die Alterung von Batterien wird durch Degradationsmechanismen beeinflusst, die von Lagerungs- und Betriebsbedingungen abhängen. Durch den Einsatz von cloudbasierten Batteriemanagementsystemen (BMS) und KI-gestützten Simulationsmodellen können relevante Informationen zur Degradation gewonnen werden. Digitale Zwillinge ermöglichen eine präzise Bestimmung des Alterungsgrads, eine zuverlässige SOH-Einschätzung und die Vorhersage der Restnutzungsdauer (RUL). Zudem unterstützen sie vorausschauende Wartung, Nutzungsoptimierung und Benchmarking. Die Integration von KI-gestützten Lebensdauermodellen ermöglicht eine flexible und präzise Vorhersage der Batteriealterung. Die Methode von FEV zeichnet sich durch hohe Genauigkeit und effiziente Simulationszeit aus, was erhebliche Zeit- und Kosteneinsparungen ermöglicht. Der Beitrag zeigt, wie digitale Zwillinge und KI die Lebensdauer von Batterien verlängern und die Effizienz von Flottenmanagement verbessern können.