Учёные разработали метод мониторинга состояния аккумуляторов электромобилей в режиме реального времени

Немецкий научно-исследовательский институт Fraunhofer IFAM (Институт производственных технологий и передовых материалов) представил инновационный метод оценки состояния аккумуляторных батарей во время их работы. Разработка может существенно изменить подходы к управлению АКБ в электромобилях, повысить их безопасность и продлить срок службы.

Что такое импедансная спектроскопия и в чем проблема?

Наиболее информативным методом определения емкости и состояния заряда аккумулятора считается импедансная спектроскопия. Она позволяет оценить состояние батареи (SoH) и ее безопасность.

Однако до сих пор у метода был существенный недостаток - процедура длилась до 20 минут и требовала, чтобы батарея находилась в состоянии покоя, то есть не заряжалась и не разряжалась.

Решение: динамическая импедансная спектроскопия

Исследователи Fraunhofer IFAM разработали собственную версию метода - динамическую импедансную спектроскопию. Ключевое отличие заключается в том, что она позволяет получать точные данные о состоянии аккумулятора непосредственно во время его работы в режиме реального времени.

Принцип работы

На ток заряда или разряда батареи накладывается многочастотный тестовый сигнал. Соответствующий сигнал напряжения и тока измеряется до одного миллиона раз в секунду.

Весь массив данных параллельно обрабатывается специальным программным обеспечением, которое работает в режиме реального времени. Для работы с большими объемами данных ученые также разработали специальные алгоритмы, упрощающие получение результатов в реальном времени.

Система управления аккумулятором (BMS), интегрированная с динамической импедансной спектроскопией, получает качественно новый уровень возможностей:

• Предотвращение перегрева. Система способна фиксировать локальный перегрев отдельной ячейки во время движения и мгновенно отключать ее или снижать мощность. Это исключает необходимость в традиционных внешних температурных датчиках, которые реагируют на проблему с опозданием и могут привести к опасным последствиям.
• Умное управление зарядкой. Метод поможет определять оптимальный режим заряда - сверхбыстрый или щадящий, что снижает износ батареи.
• Прогнозирование ресурса. Технология обеспечивает подробную картину внутренних процессов в батарее и позволяет прогнозировать потенциальный срок службы каждой ячейки.

Совместимость и перспективы применения

Новый метод совместим с литий-ионными, твердотельными, натрий-ионными и литий-серными аккумуляторами, а также с батареями будущих поколений.

Помимо электромобилей, технология может найти применение в системах хранения энергии, солнечных и ветровых электростанциях.