Second-Life-Batterien für den Eigenverbrauch

Forschung koordiniert durch Université de Haute-Alsace

Lithium-Ionen-Batterien sind in Elektrofahrzeugen weit verbreitet. Es ist jedoch nicht mehr möglich, sie unterwegs zu verwenden, wenn ihre Leistung nachlässt.
Wir schlagen vor, die Wiederverwendung von Batterien aus Elektrofahrzeugen für ein zweites Leben in stationärer Speicherung zu untersuchen. Es werden Modellierungen durchgeführt, um die Batterien zu qualifizieren und ihren Gesundheitszustand (SOH) besser zu verstehen. Es wird ein aktiver Zellausgleich vorgeschlagen, um die Lebensdauer des Speichers für den Eigenverbrauch zu erhöhen.

Besondere Arbeiten werden durchgeführt, um den Ladezustand (SOC) von Batterien mithilfe intelligenter Algorithmen und der Schätzung des Gesundheitszustands (SOH) genau zu bestimmen.
Simulationen und Realtests sollen dabei helfen, festzustellen, ob es sinnvoller ist, Altbatterien in stationärer Lagerung wiederzuverwenden oder Materialien zu recyceln. Für den intelligenten Eigenverbrauch werden Best Practices vorgeschlagen, die auf Szenarien für gebrauchte Batterien aus den drei Ländern basieren. Ziel ist es, die Vor- und Nachteile der Wiederverwendung von Second-Life-Batterien aufzuzeigen und Modelle vorzuschlagen, die es ermöglichen, ökologische, technologische und ökonomische Vorteile optimal zu nutzen.
Es ist wichtig, die Ladungen der Zellen in gebrauchten Batterien auszugleichen, um ihre Lebensdauer zu verlängern. Um gebrauchten Batterien ein möglichst langes zweites Leben zu ermöglichen, müssen die einzelnen Zellen aktiv miteinander ausbalanciert werden. Gesunde Zellen helfen den Schwächsten.

Als Erweiterung des aktiven Zellbalancings werden in dieser Aufgabe Konzepte zur dynamischen Rekonfiguration der Reihe und Parallelschaltung von Zellen oder Zellgruppen entwickelt, um Ladung und Leistung dynamisch zu verteilen, die Spannung an Batteriepole anzupassen und sogar fehlerhafte Zellen zu isolieren und zu umgehen.

Die Ergebnisse der Studien sowie die oben vorgeschlagenen Lösungen werden sowohl in der Simulation als auch in der Praxis im Kontext der drei Länder getestet. Die Partnerunternehmen dieses Projekts werden gebeten, Szenarien auszuwählen, die direkt auf das reale Leben übertragbar sind, unter Berücksichtigung gesellschaftlicher Umfragen zur Akzeptanz durch die Nutzer.

Die folgenden Aktionen werden erwartet:

Bericht über den Stand der Arbeiten zur Wiederverwendung von Second-Life-Batterien in statischen Speichern.
Workshops mit Automobil-, Batterie- und Eigenverbrauchsherstellern zu Second-Life-Batterien.
Detaillierter Bericht über die genaue Identifizierung von SOH (State of Health) und SOC (State of Charge) Batterieindikatoren. Neuronale Deep-Learning-Netze wie LSTM (Long Short-Term Memory) werden eingesetzt, um die Genauigkeit der Messungen zu erhöhen.
Bericht über die Verbesserung von aktiven Zellausgleichslösungen zur Verbesserung der Lebensdauer von Batterien im stationären Einsatz.
Analyse der idealen Blockgröße unter Kosten- und Nutzengesichtspunkten, Hardware-Demonstrator, Veröffentlichung der Ergebnisse in internationalen Fachzeitschriften.
Ein Bericht über Best Practices für den intelligenten Eigenverbrauch auf Basis von Altbatterien
Erprobt werden Pilotprojekte wie das am UHA verfügbare Microgrid mit einer Photovoltaik-Produktion von 9 kWp und einem Lithium-Ionen-Batteriespeicher von 30 kWh. Szenarien aus den drei Ländern können mit unterschiedlichen Lasten, einschließlich Elektrofahrzeugen, getestet werden.
Es werden Best Practices mit technischen Lösungen für den intelligenten Eigenverbrauch in Verbindung mit der Speicherung aus dem Recycling vorgeschlagen

Diese WP interagiert mit allen anderen WPs.

Berücksichtigung der in WP3, WP4 und WP5 durchgeführten gesellschaftlichen Studien, um die Wahrnehmung und Erwartungen der Nutzer an ein besseres Recycling von Altbatterien zu integrieren.
Unter Berücksichtigung des in WP6 entwickelten Rechtsrahmens zur Verfeinerung von Eigenverbrauchslösungen.
Aufnahme der Schätzung von SOH (State of Health) und SOC (State of Charge) Batterieindikatoren in WP7 für das Vehicle-To-Home Online-Design-Tool.
Es werden starke Verflechtungen mit anderen technischen WPs erwartet, um den intelligenten Eigenverbrauch zu verbessern.

Une innovation algorithmique est prévue pour améliorer l’implémentation en temps réel des solutions intelligentes.

Université de Haute-Alsace

2 Rue des Frères Lumière,

68100 Mulhouse

Frankreich

Internetseite

Seitenanfang