Vortrag von Philipp Staudt bei der OR2016 Hamburg
Am 1. September 2016, trägt Philipp Staudt zum Thema "Simulation-based Data Selection and Reduction for Battery Degradation Modeling in Electric Vehicles" auf der OR2016 in Hamburg vor.
Zusammenfassung: Simulation-based Data Selection and Reduction for Battery Degradation Modeling in Electric Vehicles
Traktionsbatterien sind eine der kostenintensivsten Komponenten von Elektrofahrzeugen (EV) und schränken daher deren Reichweite ein. Durch die Degradation der Batterien und den daraus resultierenden Kapazitätsverlust wird dieses Phänomen noch verstärkt. Der Einfluss von Nutzungsmustern auf die Degradation ist bislang noch nicht vollständig untersucht worden, und es liegen noch keine ausreichend detaillierten Felddaten vor. Daher stehen OEMs vor der Herausforderung, die relevanten Merkmale aus der potenziell riesigen Datenmenge, die von Elektrofahrzeugen im Feld erzeugt wird, auszuwählen und zu reduzieren, um das Verhältnis zwischen gewonnenen Informationen und übertragenem Datenvolumen zu optimieren. Um dieser Herausforderung zu begegnen, wird eine simulationsbasierte Analyse durchgeführt, die den Einfluss des dynamischen Nutzerverhaltens und die daraus resultierende Leistungsminderung von EV-Batterien erfasst. Die Simulation basiert auf einem realistischen Alterungsmodell und mehr als 1000 repräsentativen Fahrprofilen. Mittels Variablenselektion unter Verwendung der Lasso-Regression und Techniken zur Dimensionsreduktion, wie z. B. PCA, werden verschiedene Prognosemodelle entwickelt. Darüber hinaus wird der Kompromiss zwischen Prognosefähigkeit und erforderlichem Datenvolumen bewertet. Zusätzlich werden die Modelle auf ihre Fähigkeit hin getestet, das Ende der Lebensdauer der Batterie vorherzusagen. Wir stellen fest, dass mit einer geringen Datenmenge, die für die mobile Übertragung geeignet ist, eine zufriedenstellende Prognosegenauigkeit erreicht werden kann. Alle entwickelten Modelle verwenden Merkmale des Fahrverhaltens als Eingabefaktoren. Dies deutet auf Änderungen im Garantiedesign der OEMs hin. Darüber hinaus sind die Ergebnisse der Vorhersage des Lebensdauerendes vielversprechend im Hinblick auf eine vorausschauende Wartungsstrategie.