Analyse und Adaption einer frequenzselektiven elektrochemischen Impedanzspektroskopie für Batteriezellen in Fahrzeuganwendungen

Kurzfassung

Elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS) ermöglicht die Charakterisierung von elektrochemischen Prozessen in Lithium-Ionen-Batterien (LIB) und bietet damit einen Ansatz zur Bestimmung des Zellzustandes einer Batteriezelle. Die Messdauer ist prinzipbedingt lang, da eine große Frequenzbreite abgedeckt werden muss. Dies schränkt die Messmethode unter kontinuierlich veränderlichen Betriebsbedingungen von Batteriezellen in batterieelektrischen Fahrzeugen ein. Diese Arbeit untersucht diesem Hintergrund die Adaption einer bestehenden frequenzselektiven beschleunigten EIS (bEIS) an LIB. Als Adaptionsansatz ist vornehmlich auf die Frequenzselektionsstrategie fokussiert.

Derbestehende iterative bEIS-Messablauf wird um eine sensitivitätsbasierte D-optimale Frequenzselektion erweitert. Die lokalen Sensitivitäten der Parameter eines Ersatzschaltbildmodells (ECM) werden anhand des Frequenzsatzes der konventionellen EIS berechnet. Anhand dieser Metrik wird ein Greedy-Algorithmus zur Bestimmung eines D-optimalen, reduzierten Frequenzsatzes für die Durchführung der bEIS genutzt, die eine hohe und möglichst wenig redundante Information zur Parameteridentifikation beinhalten. Dieses Verfahren wird in Python implementiert und in den bisherigen bEIS Messloop integriert.

Die experimentelle Validierung dieser selsitivitätsbasierten und D-optimalen bEIS erfolgt an einer zylindrischen LIB. Während einer Temperaturmesskampagne wird die Zelltemperatur von 25°C auf 50°C erhitzt und anschließend wieder abgekühlt. An stationär angenommenen, stabilen Ankerzuständen reproduzieren die bEIS Messungen mit 12 D-optimal ausgewählten Messfrequenzen die Referenzmessung und die darauf basierende Parameterbestimmung genau. Weiter zeigen die Experimente, dass der Einfluss der Temperatur neben den identifizierten ECM-Parametern auch deren frequenzabhängige Sensitivitäten beeinflussen. Die D-optimale Frequenzselektion ist dazu geeignet diese variierenden Zellzustände adaptiv zu berücksichtigen und die Messfrequenzen der bEIS daran auszurichten.

Im direkten Vergleich mit der zuvor bestehenden bEIS zeigt sich keine grundsätzliche Verbesserung der Rekonstruktionsgenauigkeit. Der Mehrwert liegt vielmehr darin, dass die zustandsabhängige Parameteridentifizierbarkeit die Frequenzselektion beeinflusst. Die Messzeitreduktion gegenüber der vollständigen Referenz-EIS beträgt 84% bei 12 und 89% bei 8 ausgewählten Frequenzen. Der Verlust der Genauigkeit bei der schnelleren bEIS ist dabei kaum bemerkbar. Bei Messungen unter überlagertem Gleichstrom (Entladung der LIB) wird demonstriert, dass die reduzierte Messdauer das Problem der Stationaritätsanforderungen an EIS Messungen nicht grundsätzlich löst.

Insgesamt bietet die entwickelte und validierte Methode eine Basis für zustands-adaptive Frequenzselektion bei beschleunigten Impedanzmessungen zur Zustandsdiagnose von Batteriezellen. Weitere Untersuchungen anhand größerer Bereiche des Ladezustands, unterschiedlichen Zelltypen und fahrzeugspezifische Betriebscharakteristiken bleiben erforderlich.