Neues Patent Flash Battery: BMS mit Impedanzspektrum für ein vorausschauendes Batteriemanagement

Vom Impedanzspektrum zum State of Health

Industrielle Elektrifizierung hat eine neue Phase erreicht: Heute geht es nicht mehr nur um Chemie oder das Zellenformat, sondern darum, wie sich das Batteriemanagement während des gesamten Lebenszyklus noch intelligenter, sicherer und effektiver gestalten lässt.

Vor diesem Hintergrund entstand unser neues Patent: „Balancing system for cells of a battery with integrated spectroscopic impedance measurement system“ (Ausgleichssystem für Zellen einer Batterie mit integriertem spektroskopischem Impedanzmesssystem).

Eine natürliche Weiterentwicklung unseres proprietären BBS-Balancing-Systems, das eine erweiterte Funktionalität einführt: Die Messung des Impedanzspektrums der Zelle direkt in unserem Battery Management System.

Das Ziel ist klar: Detaillierte Informationen zum tatsächlichen Batteriezustand zu erhalten und dabei Sicherheit, vorausschauende Diagnose und Lebenszyklusmanagement zu verbessern.

Eine Entwicklung, die auf dem Flash Balancing System basiert

Ausgangspunkt ist unser Flash Balancing System, die technische Lösung, die Flash-Battery-Systeme seit Jahren charakterisiert.

Dieses erste Patent, das einige Jahre nach der praktischen Markteinführung des Systems eingereicht wurde, schützt die besondere Architektur, auf der das BMS unserer Batterien aufbaut:

• Zentrale Leistungsgeräte (Master)
• Verteilte Elektronik (Slave)
• Eine gemeinsame Stromversorgung für alle Zellen.

Dieser Architektur ermöglicht einen Hochleistungsausgleich, verbessert die Homogenität der Zellen, die Dauer des Batteriepacks und die Gesamtperformance.

Das neue Patent ist darauf ausgelegt, unter Nutzung der BMS-Architektur eine innovative, fortschrittliche Messfunktion zu integrieren: die Messung der Impedanz und des Impedanzspektrums der Zellen.

Impedanz: bekannte Größe, neue Herausforderung

Unser CTO, Alan Pastorelli, erklärt:

„Impedanz ist eine elektrische Größe, ebenso wie Spannung und Strom. Durch ihre Messung wird quantifiziert, wie eine Zelle auf eine variable elektrische Belastung reagiert. Wenn wir von „Impedanzspektrum“ sprechen, meinen wir eine Reihe von Messungen bei verschiedenen Frequenzen, die eine echte „elektrische Signatur“ der Zelle liefern. Diese Signatur ändert sich im Laufe der Zeit und spiegelt den internen Batteriezustand wider.“

Die Technik ist als EIS – Electrochemical Impedance Spectrum (Elektrochemische Impedanzspektroskopie) bekannt und wird im Labor vielfach eingesetzt – nicht nur im Batteriebereich. Ein gängiges Beispiel ist die Bioimpedanz zur Messung der Körperfettmasse.

Die eigentliche Herausforderung ist daher nicht die Messung an sich, sondern diese aus dem Labor in die Praxis zu übertragen und:

• in das BMS integrierbar zu machen
• unter realen Bedingungen zuverlässig zu gestalten
• bezüglich Kosten, Platzbedarf und Robustheit nachhaltig zu konzipieren.

Und genau hierauf fokussiert sich unser Patent.

Gründe für die strategische Bedeutung des Impedanzspektrums für BMS

Das Impedanzspektrum ist eine der fortschrittlichsten Technologien, um das interne Verhalten der Zellen zu analysieren. Durch die direkte Integration in das BMS wird eine Labortechnik in reale industrielle Anwendungen übertragen und der Weg für ein fortschrittlicheres und prädiktiveres Batteriemanagement geebnet.

Mehr Daten sammeln, um die Lithiumbatterie wirklich zu verstehen

Heute messen alle BMS drei wesentliche Größen:

• Spannung
• Strom
• Temperatur

Dies sind die Mindestanforderungen, um Sicherheit und Funktionalität zu gewährleisten.
Mit diesen Informationen allein ist es jedoch schwierig, ein wirklich vollständiges Bild darüber zu erhalten, „wie es der Batterie geht“.

Mit diesem Patent wollen wir Fragen beantworten, die für OEMs und Anwender eine zunehmende Rolle spielen:

• Wie lange hält die Batterie wirklich noch?
• Verläuft der Kapazitätsverlust wie erwartet?
• Wann muss der Wechsel eingeplant werden?
• Gibt es frühe Anzeichen für ein Sicherheitsrisiko?

Die Impedanz ist eine der vielversprechendsten Größen, um diese Informationslücke zu schließen: Mit ihr lassen sich zusätzliche Daten über den internen Zustand der Zellen erhalten, die mit Schlüsselindikatoren für den Endbenutzer verknüpft werden können.

State of Health: Wie lässt sich die Betriebslebensdauer der Batterie bewerten?

Der State of Health (SoH) gibt an, an welchem Punkt ihrer Lebensdauer sich eine Batterie befindet.
Er wird in Prozent ausgedrückt:
100 % = neue Batterie
niedrigere Werte = progressive Verschlechterung im Laufe der Zeit

In der Praxis erreicht der SoH niemals den Wert Null. Bereits viel früher ist die Batterie nicht mehr für die Anwendung geeignet, für die sie entwickelt wurde.

Ein konkretes Beispiel? Das Mobiltelefon, das jeder von uns bei sich trägt: Wenn die Batterie nur noch wenige Stunden Autonomie garantiert, ersetzen wir sie (oder tauschen direkt das Gerät aus).

Im Fahrzeugsektor wird häufig eine Restkapazität von 80 % als Schwelle für das funktionale Ende der Lebensdauer angesehen. Bei Anwendungen wie der Energiespeicherung, bei denen Autonomie weniger kritisch ist, kann sie weiter sinken. Aber es geht nicht darum, den richtigen Zahlenwert zu finden.

Alan Pastorelli betont: „Im Mittelpunkt steht die Möglichkeit, zuverlässig zu wissen, wo sich die Batterie heute in ihrem Lebenszyklus befindet.“

Dies bietet die Möglichkeit:

zu überprüfen, ob das tatsächliche Verhalten mit den ursprünglichen Erwartungen übereinstimmt; die Restlebensdauer auf der Grundlage der tatsächlichen Nutzung zu schätzen; Investitionen und den Austausch im Voraus zu planen.

Mit anderen Worten: Dieses System erlaubt den Wechsel von einer reaktiven Logik zum programmierten Management des Batterieparks.

State of Safety: Das Risiko in Batterien vorhersehen und nicht nur hinnehmen

Neben der Lebensdauer ist ein weiterer grundlegender Aspekt zu berücksichtigen: die Sicherheit.
Die weitere Verwendung einer schwachen Batterie ist weder aus Leistungs- noch aus Sicherheitsgründen sinnvoll.

Ziel ist eine möglichst frühe Erkenntnis, wann die nachlassende Kapazität die Sicherheit beeinträchtigen kann, um vorausschauend eingreifen zu können.

In diesem Sinne kann die Impedanz ein wertvoller Indikator für die Entwicklung eines fortschrittlicheren State of Safety werden, der in der Lage ist, schwache Signale zu lesen und potenziell kritische Bedingungen vorwegzunehmen, sodass keine unvorhergesehenen Ereignisse auftreten.

„SoX“-Indikatoren für einen Gesamtüberblick zum Batteriestatus

Neben dem State of Health und dem State of Safety existieren weitere Indikatoren:

• State of Charge (SoC) → Ladezustand
• State of Power (SoP) → sicher verfügbare Leistungsfähigkeit
• Sonstige, von fortschrittlichen Modellen abgeleitete „State of X“.

Ziel ist dabei, einen Gesamtüberblick des Batteriezustands zu erhalten, der Ladung, Gesundheit, Sicherheit und Kapazität integriert, um noch bewusstere operative und strategische Entscheidungen zu unterstützen.

Die Fähigkeit, den Gesundheitszustand der Batterie korrekt einzuschätzen, ist heute einer der wichtigsten Faktoren bei der Entwicklung fortschrittlicher Systeme zur Überwachung und vorausschauenden Wartung.

Impedanzmessung im BMS: die Hardware-Herausforderung

Der Kern des Patents bezieht sich auf die Hardware: die Entwicklung eines BMS, das die Impedanzmessung korrekt und wiederholbar direkt in der Batterie durchführt.

Auch wenn dies im Labor bereits möglich ist, gelten im Fahrzeugbereich strengere Auflagen:

• Kosten
• Platzbedarf
• Zuverlässigkeit

Die Schwierigkeit bei realen Anwendungen wird außerdem dadurch erhöht, dass die Messung des Impedanzwerts, auch aufgrund der hohen Kapazität der Zellen, höchste Empfindlichkeit erfordert.

Das Patent konzentriert sich genau darauf: Wie kann die BMS-Architektur genutzt werden, um diese Funktion technisch und wirtschaftlich für reale industrielle Anwendungen rentabel zu machen.

Vom Labor zur Praxis: reale Daten für Vorhersagemodelle

Parallel zur Konzeptentwicklung arbeiten wir bereits an experimentellen Tests:
1. Im Labor, indem die Zellen künstlich gealtert und über einen längeren Zeitraum überwacht werden
2. In der Praxis, indem die Batterien, die unter besonders schweren Bedingungen arbeiten, analysiert werden

Die Anwendungen der E80 Group, sind beispielsweise rund um die Uhr aktiv und zeichnen sich durch schnelle Ladeprozesse aus. Somit sind sie ein ideales Beispiel: Sie ermöglichen die Erhebung großer Datenmengen in kürzerer Zeit.

Der Zugriff auf Daten tausender vernetzter Batterien, die in unserem Flash Data Center erfasst werden, erlaubt uns die Entwicklung zunehmend robuster Modellen sowie die Überprüfung der Zusammenhänge zwischen Impedanz, Verschlechterung und Sicherheit in der praktischen Anwendung.

Künstliche Intelligenz und Batterien: von den Daten zur Information

Die Impedanzmessung ist nur der erste Schritt. Der State of Health wird nicht gemessen, sondern berechnet.

Benötigt werden Algorithmen, Datenanalysemodelle und KI-Tools für den Batteriesektor, die in der Lage sind, Basisdaten mit zuverlässigen Indikatoren zu verknüpfen.

Dies gehört zu unserem internen Know-how und wird auf zwei Ebenen entwickelt:
1. auf Embedded-Ebene, innerhalb der Batterie;
2. auf Cloud-/Rechenzentrumsebene, unter Nutzung der in der Praxis gesammelten Daten.

Wie Alan Pastorelli erläutert hat: „ KI ist kein Ersatz für Engineering, sondern verstärkt dessen Potenzial, indem die Analyse beschleunigt und die Genauigkeit der Vorhersagen schrittweise verbessert wird.“

Die nächste Generation des Batteriemanagements: das prädiktive BMS

Das neue Patent mit dem Titel „Batteriezell-Balancierungssystem mit integriertem spektroskopischem Impedanzmesssystem“, das bereits in Italien registriert wurde und sich in den europäischen Bewertungsverfahren befindet, stellt für uns einen strategischen Schritt in Richtung des BMS der Zukunft dar.

Ein BMS, das nicht nur momentane Parameter überwacht, sondern:

• das tiefgreifende Verhalten der Zellen deutet;
• die Entwicklung des Gesundheitszustands vorwegnimmt;
• Entscheidungen bezüglich Wartung, Investition und Lebenszyklus-Management unterstützt.

Im Kontext einer zunehmend komplexen industriellen Elektrifizierung wird die Fähigkeit, Daten in vorausschauende Informationen umzuwandeln, zu einem entscheidenden Wettbewerbsfaktor für OEMs und Systemintegratoren.

Denn in der gegenwärtigen – und mehr noch der zukünftigen – industriellen Elektrifizierung ist die Qualität der Informationen wesentlicher Bestandteil der Performance.