Altern ist ein unvermeidlicher Prozess, der durch Nebenreaktionen verursacht wird, die in allen elektrochemischen Geräten einschließlich Batteriezellen vorhanden sind. Dies kann im Laufe der Zeit zu erheblichen Änderungen der Kapazität und des Widerstands eines Geräts führen und muss daher sowohl in der Systemauslegungsphase (z. B. Notwendigkeit einer Überdimensionierung der Anfangskapazität) als auch in der Systembetriebsphase (z. B. Anpassung maximal zulässige Zellen-Dispatch-Leistung).

Im Gegensatz zu weniger anspruchsvollen Anwendungen in tragbaren Geräten erfordert ein rentabler Einsatz von Lithium-Eisen-Phosphat-Batterien in stationären Anwendungen ein detailliertes Verständnis und die Modellierung der Batteriedegradation: Eine langlebige und anspruchsvolle Anwendung führt zu einer Verringerung der Leistung und der Kapazität des Speichersystem und kann den Gesamtgeschäftsfall durch erhöhte Betriebskosten (OPEX) und besonders hohe verschleißbedingte Ersatzkosten erheblich beeinflussen.

Es ist üblich, den Zustand einer Batterie (SOH) durch ein fortschrittliches BMS zu überwachen, um die fortlaufende Entwicklung der Batterieverschlechterung zu quantifizieren, die sowohl zu einem Kapazitätsverlust als auch zu einem Anstieg des Innenwiderstands (verbunden mit einer abnehmenden Spitzenleistungsleistung) führt. Die verbleibende Batteriekapazität kann auf ihren Nennwert bezogen werden, der im Neu-/Gebrauchtzustand unter Standardtestbedingungen abgeleitet wird. Aufgrund von Transportvorschriften und anwendungsspezifischen Mindestleistungsanforderungen ist ein Ersatzindikator SOH Ersatzkappe definiert. In der Automobilindustrie wird oft ein SOH-Replace-Cap = 0,8 verwendet, aber für stationäre Anwendungen und insbesondere im Kontext von Second-Life-Konzepten wurden niedrigere Werte vorgeschlagen.

Obwohl wir seit vielen Jahren mit kontinuierlichen Bemühungen untersucht wurden, wissen wir, dass die Lebensdauer von LFP viel besser ist alsVRLA, aber immer noch die Lebensdauer von . verstehen und modellierenLFPist ein Bereich der kontinuierlichen Forschung.

In einer anspruchsvollen Umgebung, wenn der Benutzer die Bedienungsanleitung des Herstellers nicht befolgt oder die Batterie- und BMS-Qualität nicht den Anforderungen entspricht, können verschiedene Abbaumechanismen wie Elektrolytzersetzung, passive Filmbildung, Partikelrissbildung und aktives Materialauflösung kann individuell auf Material- und Batteriezellenebene angegangen werden, was oft zu erhöhtem Widerstand, verringertem Kapazitätserhalt und/oder einem erhöhten Risiko eines unsicheren Batteriezustands führt.

Herkömmliche Analyse- und Modellierungsansätze basieren auf umfangreichen Batterietests und leiten empirische Modelle ab, die oft kompatibel mit einem Equivalent Circuit Model (ECM)-Ansatz zur Systemleistungsbestimmung sind. Mit einem verbesserten Verständnis der zellinternen Verlustmechanismen wurden immer mehr semiempirische und physikalische Modelle entwickelt und erfolgreich zur Zellmodellierung eingesetzt. In letzter Zeit haben nicht-empirische physikalisch-chemische Modelle (PCM) zunehmendes Interesse gewonnen. Obwohl die Verwendung von PCM-Modellen für die Alterungsvorhersage einen detaillierteren Einblick in zellinterne Verlustmechanismen und deren Umgehung ermöglichen kann, bleibt es am schwierigsten, eine valide Parametrisierung solcher Modelle zu finden und die zellinternen Modelle auf die jeweilige Anwendung zu skalieren Füllstand eines vollen Batteriesystems.

Mit zunehmenden Möglichkeiten der Datenprotokollierung und des Datenmanagements haben in letzter Zeit auch datengetriebene Ansätze auf Speichersystemebene zunehmend an Interesse gewonnen. Trotz verbesserter Fähigkeiten dieser neuen Ansätze wird immer noch davon ausgegangen, dass für Simulationen des Alterungsverhaltens eines Voll