Lithium-Ionen-Batterien gewinnen mit fortschreitender Energiewende zunehmend an Bedeutung. Neben dem Einsatz in der Elektromobilität basieren zunehmend größere Energiespeichersysteme auf elektrochemischen Batteriespeichern. Mit zunehmendem Alter und durch Belastung ist eine Degradation der Li-Ionen-Batterien zu beobachten, was sowohl für die Planung als auch den Betrieb solcher Speicher eine große Herausforderung darstellt. Diese Degradation setzt sich aus kalendarischen und zyklischen Alterungseffekten zusammen, wobei die kalendarische Alterung ohne Belastung mitzunehmendem Alter der Batteriezelle auftritt. Zyklische Alterung beschreibt die Degradation der Zelle durch Laden und Entladen. Zwar existieren bereits eine Reihe brauchbarer Modelle zum Verständnis und zur Abbildung dieses Alterungsverhaltens. Die Bestimmung der Parameter solcher Modelle erfordert jedoch zeit- und kostenintensive Experimente. Weiterhin ist die Alterung abhängig vom Batterietyp, von den chemischen Eigenschaften der Batterie, von Umgebungseinflüssen sowie vom Nutzungsverhalten. Die Übertragbarkeit der existierenden Modelle auf andere Zelltypen ist nicht gegeben, was eine individuelle Vermessung des Batterieverhaltens notwendig macht. Die Effizienz und Effektivität der durchzuführenden Experimente zur Extraktion von Modellparametern soll durch einen systematischen, multikriteriellen Ansatz, basierend auf der Theorie der Optimalen Versuchsplanung, optimiert werden. Der hierbei entstehende generische Prozess hilft dabei, wesentliche Aspekte der Alterung von Batterieelektrische Speichersysteme mit minimalem Einsatz an Ressourcen in gewünschter Genauigkeit zu modellieren.
Die angestrebte Promotion findet im Rahmen des Projekts Batteriealterung und Pareto-optimale Betriebsstrategie statt. Dabei wird das Alterungsverhalten einer kommerziell verfügbaren Samsung 21700-50E NCA-Li-Ionen Zelle umfassend charakterisiert. Die in zwei getrennte Messkampagnen angelegten Experimente unterscheiden sich in deren Versuchsplänen. Der erste Versuchsplan stellt den gesamten Versuchsraum ohne Annahmen und Vorwissen auf Basis eines statistischen Samplings dar, wohingegen in der zweiten Messreihe gezielt die Testpunkte gewählt werden, die dem Trade-off aus Informationsgehalt und Kosten gerecht werden. Die generierten Daten erlauben einen Vergleich der beiden sich grundsätzlich voneinander unterscheidenden Methoden der Versuchsplanung, was eine quantitative Bewertung des entwickelten Prozesses zulässt. Die Versuche werden auf das Projektkonsortium, bestehend aus Hochschule München, Siemens AG und Intilion GmbH, aufgeteilt und in enger Abstimmung durchgeführt.
