Modellbasierte Identifikation fraktionaler Systeme und ihre Anwendung auf die Lithium-Ionen-Zelle

In dieser Arbeit werden modellbasierte Verfahren zur Online-Identifikation physikalischer Alterungsparameter von Batteriezellen entworfen und auf die Lithium-Ionen-Zelle angewendet. Die neuartigen Methoden basieren auf fraktionalen Impedanzmodellen und agieren, im Unterschied zum State-of-the-Art, erstmals als late-lumping Verfahren. Zudem wird in diesem Beitrag die zeitvariante fraktionale Systemtheorie um eine Steuerbarkeitsanalyse und eine energieoptimale Steuerung erweitert

Parameter- und Ordnungsidentifikation von fraktionalen Systemen mit einer Anwendung auf eine Lithium-Ionen-Batteriezelle

Für einen sicheren und effizienten Betrieb von Batteriezellen werden zunehmend modellbasierte Methoden eingesetzt. Zur Modellierung der Batteriezellen haben sich fraktionale Modelle, die durch nicht-ganzzahlige Ableitungsordnungen gekennzeichnet sind, aufgrund der elektrochemischen Interpretierbarkeit etabliert. In der Arbeit werden Verfahren zur Parameter- und Ableitungsordnungsidentifikation fraktionaler Systeme ohne Einschränkung bezüglich der Anregung zu Identifikationsbeginn hergeleitet

Parameter- und Ordnungsidentifikation von fraktionalen Systemen mit einer Anwendung auf eine Lithium-Ionen-Batteriezelle

Model-based methods are increasingly being used for a safe and efficient operation of battery cells. For modeling battery cells, fractional models which are characterized by non-integer derivative orders have become established due to their electrochemical interpretability. In this work, methods for parameter and derivative order identification of fractional systems are derived without restriction with respect to the excitation at the begin of identification

Energiemanagement-Strategien für batterieelektrische Fahrzeuge

Das Energiemanagement batterieelektrischer Fahrzeuge ist entscheidend, um das Potential der Batterie bestmöglich auszunutzen. In dieser Arbeit werden daher die Anforderungen an das Energiemanagement herausgearbeitet und mathematisch als Optimierungsproblem beschrieben. Es werden Strategien vorgestellt, wie im Entwicklungsprozess mittels Dynamischer Programmierung und im Fahrbetrieb basierend auf dem Maximumprinzip alle wesentlichen Einflüsse berücksichtigt werden können

Batteriesimulation mittels dynamischer Datenmodelle für die Entwicklung elektrischer Antriebe

Der rasante Wandel hin zur Elektromobilität verlangt nach immer kürzeren und effizienteren Entwicklungszyklen. Vielfach steht dabei der elektrische Energiespeicher mit seinen für das Antriebsverhalten relevanten Eigenschaften, wie dem Energieinhalt oder der Leistungsverfügbarkeit, im Fokus. Für die Automobilhersteller sind daher Batteriesimulationen - basierend auf Modellen des elektrischen Batterieverhaltens - ein wesentliches Werkzeug, um schnell und kostengünstig neue Antriebe zu entwickeln. Das dynamische Übertragungsverhalten von Lithium-Ionen Zellen wird im industriellen Kontext typischerweise über phänomenologische Modelle nachgebildet, die vorrangig auf Zellmessungen basieren. Die inhärenten Fehler der Zellmodelle werden bei einer Simulation des gesamten Batteriesystems noch durch unmodellierte Effekte wie die Kontaktierung der Zellen oder inhomogene Temperaturverteilungen ergänzt. Überraschenderweise werden gleichwohl die heute umfangreich erzeugten Batteriedaten kaum genutzt, um die Qualität dieser Simulationen zu erhöhen. Vor allem die herausfordernde Verarbeitung großer und heterogener Datenmengen aus dem regulären Betrieb einer Antriebsbatterie verhindert nach wie vor eine konsequente Nutzung. Daher lautet das Ziel dieser Arbeit, mit neuartigen datenbasierten Ansätzen die Simulationen von Antriebsbatterien noch realitätsnäher zu gestalten. Dies lässt sich dadurch erreichen, dass bestehende phänomenologische Modelle mit datenbasierten Modellen kombiniert werden. Es entstehen hybride Modelle, die die Vorteile aus beiden Welten der Modellierung, wie eine hohe Genauigkeit, Stabilität und Extrapolationsfähigkeit, vereinen. Im ersten Schritt wird daher das phänomenologische Modell in Bezug auf vorhandene Fahrzeugmessungen der Batterie bewertet und im Anschluss verschiedene Hybridstrukturen miteinander verglichen. Die Parallel-Hybridstruktur kompensiert dabei den bestehenden Simulationsfehler am erfolgreichsten. Um gleichzeitig auch eine hohe Robustheit des hybriden Modells zu gewährleisten, erfolgt eine situative Begrenzung des datenbasierten Modells. Hierfür wird die Extrapolation des Modells über eine One-Class Support Vector Machine erkannt. Insbesondere in den Randbereichen der Validierungsdaten lässt sich dadurch der Fehler des hybriden Batteriemodells um weitere 15% reduzieren. Ein Fokus während der Ermittlung des hybriden Batteriemodells liegt auf der Erzeugung einer raumfüllenden Untermenge der verfügbaren Daten. Es wird aufgezeigt, dass sich hierdurch der Trainingsaufwand und die Genauigkeit des datenbasierten Modells weiter optimieren lassen. Zuletzt wird in dieser Arbeit auch ein Vergleich zwischen zwei dynamischen neuronalen Netzen als datenbasiertes Modell durchgeführt. Beide Varianten reduzieren den bestehenden Modellfehler deutlich - um bis zu 46 %. Hinsichtlich der Zuverlässigkeit der Modellausgabe überzeugt jedoch vor allem das Gated-Recurrent-Unit. Die Qualität der Batteriesimulation wird anhand von zwei Anwendungsszenarien am Antriebsprüfstandbewertet. Dabei geht es zum einen um die Dauerlauferprobung und zum anderen um die Reichweitenbestimmung von elektrischen Antrieben. Der direkte Vergleich mit einer realen Antriebsbatterie erbringt den Nachweis, dass in beiden Anwendungsszenarien die Batteriespannung und selbst das Verhalten der elektrischen Antriebsachse wesentlich realistischer nachgestellt werden als mit dem bestehenden phänomenologischen Batteriemodell

Parameter- und Ordnungsidentifikation von fraktionalen Systemen mit einer Anwendung auf eine Lithium-Ionen-Batteriezelle

Model-based methods are increasingly being used for a safe and efficient operation of battery cells. For modeling battery cells, fractional models which are characterized by non-integer derivative orders have become established due to their electrochemical interpretability. In this work, methods for parameter and derivative order identification of fractional systems are derived without restriction with respect to the excitation at the begin of identification

Adaptive Sigma-Punkte-Filter-Auslegung zur Zustands- und Parameterschätzung an Black-Box-Modellen

In dieser Arbeit wird eine neuartige Methodik zur Zustands- und Parameterschätzungan nicht-analytischen, als Black-Box vorliegenden Multi-Domänen-Modellenvon technischen Systemen vorgestellt sowie alle notwendigen Werkzeuge zur Modelleinbindung,Filtertest und Bewertung der Schätzgüte entwickelt. HerausragendesMerkmal der entwickelten Methodik stellt die vollkommene Unabhängigkeitvon Expertenwissen über das zugrundeliegende Filtermodell und die Filtertechnologiedar. Dies macht die Filterauslegung an Multi-Domänen-Modellenmöglich, die mittels moderner Entwicklungswerkzeuge auf Basis von Bibliothekenoder sogar teil automatisiert erstellt wurden und über die somit keine Informationenüber Zustände, Struktur und Nichtlinearitäten vorliegen.In dieser Arbeit wurden echtzeitfähige Varianten von Sigma-Punkte-Kalman-Filtern erweitert, damit als Black-Box vorliegende Filtermodelle verwendbar werden.Es wurde ein Interface entwickelt, das in der Lage ist, Modelle aus einerVielzahl an Modellierungswerkzeugen zu nutzen. Diese Arbeit liefert einen wesentlichenNeuerungswert, um einen Filter mit hoher Schätzgüte auch bei starknichtlinearen, als Black-Box vorliegenden Systemen ohne Expertenwissen im zugrundeliegendenFiltermodell oder der Filtertechnologie auszulegen, da der Filterentwurfvollständig automatisiert auf Basis von Szenarien erfolgt. Alle erarbeitetenAlgorithmen und Methoden wurden in einer unter MATLAB zur Verfügungstehenden Toolbox zusammengefasst, um so ein Werkzeug für die Zustands- undParameterschätzung an unbekannten, stark nichtlinearen Modellen zur Verfügungzu stellen.The thesis presents a new methodology for state- and parameter estimation withnon-analytical multi-domain models of highly nonlinear technical systems thatexist only in the shape of black-box models and details the development of allnecessary tools. An outstanding characteristic of the methodology is its completeindependence of expert knowledge of the underlying lter model and lter technology.It enables lter design with multi-domain models that were constructedeither by means of modern development tools on the basis of libraries or evenin a partly automated way so there is no information available on their states,structure, and nonlinearities.Variations of Sigma-point Kalman lters to be used in real time were extendedin such a way as to enable use of lter models that exist only in the shape ofblack-box models. An interface was developed that is able to use models made upby any one of many dierent modelling tools. All algorithms and procedures thusdeveloped were gathered in a toolbox available in MATLAB so as to provide a toolfor state- and parameter estimation on unknown and highly nonlinear models.von Dipl.-Ing. Christoph Schweers ; Referent: Prof. Dr.-Ing. habil. Ansgar Trächtler, Korreferent: Prof. Dr.-Ing. Sören HohmannTag der Verteidigung: 19.12.2016Universität Paderborn, Dissertation, 201

Analyse der Integration erneuerbarer Energien in Deutschland und Europa unter Berücksichtigung der Versorgungssicherheit und dezentraler Flexibilitäten

Das Vorhaben greift den Forschungsbedarf auf, der aus dem vorangehenden Vorhaben INTEEVER (FKZ 03ET4020) hervorgegangen ist. Dieser betrifft zum einen den Grad der Genauigkeit und der Differenzierung der modelltechnischen Abbildung von Verbrauchern und Erzeugern im deutschen und europäischen Stromsystem und damit insbesondere die Modelleingangsdaten, die einen relevanten Einfluss auf die Ergebnisse haben. Zum anderen wird eine enge Kopplung von Energiesystemmodellierung und Leistungsflusssimulation im europäischen Verbundnetz angestrebt

Energie für unser Europa

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