Problemstellung

Elektrifizierte Fahrzeuge sind zentral für eine klima- und umweltfreundliche Mobilität, doch insbesondere die Batterieherstellung erfordert viel Energie und kritische Ressourcen. Eine möglichst lange Lebensdauer ist daher erstrebenswert. Im Fahrzeugbetrieb wird dies bislang jedoch kaum berücksichtigt – auch, weil belastbare Vorhersagen zur Lebensdauer zu komplex sind.

Projektziel

DiEMS entwickelt ein intelligentes Energiemanagementsystem (i-EMS) für E-Fahrzeuge, das Energieverbrauch und Batterielebensdauer zugleich optimiert. Dazu sollen alle verfügbaren Einflussfaktoren erfasst, verknüpft und ausgewertet werden. Ziel ist eine durchgängige informationstechnische Integration des Batteriesystems bis hin zur einzelnen Zelle.

Durchführung

Das geplante KI-basierte EMS soll den Ladezustand (SOC) und den Alterungszustand (SOH) der Batteriezellen bestimmen und mit weiteren Daten wie Fahrzeug-, Wetter- und Navigationsinformationen verknüpfen. Die Daten für Training und Validierung der KI werden durch Zelltests sowie über virtuelle und reale Fahrversuche erhoben. Anschließend wird das im Projekt entwickelte System in ein 48-V-E-Kleinkraftrad integriert und dort unter realen Bedingungen erprobt.