Elbilbatteriers hälsa kan beräknas under körning

onsdag, september 30, 2015

PRESSMEDDELANDE: Forskare vid KTH har utvecklat en metod för att uppskatta Li-jonbatteriers hälsotillstånd under pågående körning med hjälp av batteriets loggdata. Forskningen utnyttjar insamlad data från fordonsindustrin och bryter ny mark inom batterihälsoestimering.

Verena Klass
Verena Klass. Foto: Henrik Lundgren

Forskningsresultatet gör det möjligt att uppskatta batteriets hälsoindikatorer kapacitet och inre resistans under pågående körning, med hjälp av tillgängliga data som exempelvis strömstyrka, spänning och temperatur. Uppskattningarna är lätta att jämföra med mätvärden som erhålls i standardiserade labbtester men kräver ingen extrautrustning eller kunskap förutom batteriets loggdata.

-Man vet väldigt lite om batteriets hälsotillstånd så länge man inte plockar ut det ur bilen och gör ett labbtest, berättar Verena Klass som bedrivit forskningen som doktorand i elektrokemi på KTH.  Eftersom batterier i laddfordon utsätts för stora påfrestningar är de ofta överdimensionerade, som en säkerhetsåtgärd. Med löpande information om batteriets hälsostatus skulle användningen kunna anpassas bättre och bli både säkrare och effektivare.

Metoden bygger på en självlärande algoritm av samma typ som används av sökmotorer som exempelvis Google för att ranka sökresultat. Den har dock inte tillämpats tidigare inom batterihälsoestimering.

Genom att granska stora mängder batteridata från fordonsindustrin kunde Verena Klass ta fram datadrivna modeller för typiska körningar. Batterimodellerna testades virtuellt, vilket ger samma resultat som verkliga batteritester i labb. I nästa steg verifierades de beräknade hälsoindikatorerna med mätta resistans- och kapacitetsvärden. Metoden testades på en elbil, en laddhybrid och en hybridlastbil.

-Själva tanken är att metoden ska fungera för alla typer av fordon och med vilket batteri som helst, förklarar Verena Klass. Jag vet inte ens vilken elektrolyt som använts i de batterier jag studerat och ändå kan jag uppskatta deras inre resistans.

Metoden är fortfarande på forskningsstadiet men Verena Klass kan tänka sig flera framtida tillämpningar.

-En metod som inte kräver labbtester kan vara intressant för andrahandsmarknaden när användningen av laddfordon ökar. En app skulle till exempel kunna beräkna om ett begagnat Li-jonbatteri är lämpligt för fortsatt användning i en bil eller som reservkraft för hushållsel, avslutar Verena Klass.

Om forskningen
Projektet ”State-of-health estimation of lithium-ion batteries in electric vehicles” har bedrivits på Skolan för kemivetenskap, KTH, och har genomförts i samarbete med ETC Battery and FuelCells, Volvo Cars och Scania. Projektet är en del av Svenskt el- och hybridfordonscentrum (SHC).

För mer information kontakta Verena Klass: vklass@kth.se.

Deltagare
Verena Klass, doktorand
Göran Lindbergh, handledare
Mårten Behm, bitr. handledare

Verena Klass försvarar sin avhandling ”Battery Health Estimation in Electric Vehicles” den 9 oktober 2015 på KTH.

Läs avhandlingen >>

BILDER

Verena Klass. Foto: Henrik Lundgren