Verbesserte Effizienz, erhöhte Batterielebensdauer

Das Lithium-Ionen-Batteriesystem ist als modernes elektrisches Energiespeichersystem die Schlüsselkomponente bei der Hybridisierung. Allerdings lässt die Leistung von Lithium-Ionen-Batterien im Laufe der Zeit nach. Gründe liegen in mehreren internen Sekundärreaktionen, der Ermüdung des Elektrodenmaterials sowie anderen Mechanismen. Zum Ende seiner Lebensdauer kann das Batteriesystem aufgrund seiner ungenügenden Energie- oder Stromkapazität die Anforderungen des Fahrzeugs nicht mehr erfüllen. Eine lange Lebenszeit ist jedoch gerade für große Batteriesysteme von äußerster Wichtigkeit – beispielsweise bei den Systemen, die potenziell in Plug-in-Hybrid-Nutzfahrzeugen (PHEV) integriert sind. Hier sind die Austauschkosten hoch und eine einheitliche Fahrleistung über die gesamte Lebensdauer muss gewährleistet werden. Vor diesem Hintergrund haben FEV und der Lehrstuhl für Verbrennungskraftmaschinen der RWTH Aachen University (VKA) eine modellbasierte Methode zur Optimierung der Betriebsstrategie für Plug-in-Hybrid-Nutzfahrzeuge entwickelt. Diese Methodik berücksichtigt auch die Abnahme der Batteriekapazität und die Erhöhung des inneren Widerstands während der Fahrt und beim Parken. Die Strategie umfasst Techniken zur Entwicklung von Betriebsstrategien für hybride Elektro-Nutzfahrzeuge, die den Kompromiss zwischen Batteriezustand und Energieverbrauchskosten sowohl für Treibstoff als auch Elektrizität umfassen.

Kapazitätsverluste und Widerstandserhöhungen bei Batterien wurden bereits eingehend untersucht, dennoch wurden bisher noch nicht alle Alterungsmechanismen vollständig durchblickt. Jedoch ist gesichert, dass die Alterungsgeschwindigkeit von der Nutzung und Lagerung der Batterie abhängig ist. Verschiedene Faktoren, wie hohe Lade- und Entladeraten, Tiefentladungen, extreme Ladezustände (State of Charge, SoC) und extreme Temperaturen sind allgemein als Beschleunigungsfaktoren für Kapazitätsverluste bekannt. In Fahrzeugen werden diese Faktoren von der fahrzeugeigenen Betriebsstrategie beeinflusst, die üblicherweise den nutzbaren SoC-Bereich und die Grenzwerte für den Betrieb des Motors bestimmt. Allerdings beeinflussen betriebsstrategische Einschränkungen zur Verlängerung der Batterielebensdauer höchstwahrscheinlich den Kraftstoffverbrauch des Fahrzeugs.

Ausgiebige Modellierung

Da Energiekosten und Batteriezustand vom alltäglichen Betrieb des jeweiligen PHEVs abhängen, haben sich die Ingenieure von FEV und VKA auf die Modellierung des PHEV-Energiemanagements während der Fahrt konzentriert. In einem zweiten Schritt wurde dieses Fahrzeugmodell mit einem Batterie-Alterungsmodell verbunden, das kalendarische sowie Zyklenalterung berücksichtigt und den Kraftstoff- und Stromverbrauch sowie den Batteriezustand abbildet. Dafür hat die Forschungsgruppe von FEV und VKA ein sogenanntes ganzheitliches Alterungsmodell für Lithium-Ionen-Batterien auf Li(NiMnCo)O₂-Basis angewendet. Empirische Versuche haben dieses Modell als korrekte Abbildung des Zustands einer Batterie des Typs 18650 von Sanyo unter Lagerungs- und Zyklusbedingungen identifiziert. Dieses Modell wurde auf Grundlage von Tests entwickelt, die sowohl beschleunigte Alterung als auch unterschiedliche Betriebsbedingungen berücksichtigen.

Verifizierte Daten für Fahrmuster

Für eine statistische Betrachtung wurde das Fahrprotokoll eines typischen Verteiler-Lkws eines deutschen Logistikunternehmens verwendet und analysiert. Mit diesem Histogramm wurde die gängigste Fahrtdistanz definiert. Diese liegt zwischen 200 und 240 Kilometern bei Fahrtdauern zwischen 9 und 9,5 Stunden.
Um aus diesen Daten eine Lösung für das Betriebsstrategieproblem zu entwickeln, wurde das Geschwindigkeitsprofil mit zwei Standardzyklen für Nutzfahrzeuge (d. h. JE-05-Zyklus und „World Harmonized Vehicle Cycle“ (WHVC)) kombiniert. Auf dieser Grundlage entstand ein Modell, das eine tägliche Distanz von 237 km und ein Fahrmuster von 6 Arbeitstagen und einem arbeitsfreien Tag enthält.

Auf der Suche nach der optimalen Betriebsstrategie

Das Ziel der Optimierung war es, eine Betriebsstrategie zu finden, bei der die Kosten für den Energieverbrauch (d. h. Kraftstoff und Strom) minimiert werden, während die Batterielebensdauer steigt. Dieses Optimierungsproblem umfasst sich widersprechende Ziele. Da die Reduzierung der Gesamtenergiekosten eine höhere Batterienutzung erfordert, baut die Batterie generell schneller ab. Daher gibt es keinen einzelnen Optimierungspunkt. Stattdessen muss eine Reihe optimaler Lösungen in Form einer Pareto-Front verwendet werden.

Die richtige Balance finden

Zur Berechnung des Einsparpotenzials einer optimierten Betriebsstrategie wurde zuerst eine teiloptimierte Strategie – ohne Berücksichtigung der Alterung – als Referenz erstellt. Mittels des NSGA-II-Algorithmus‘ wurde eine Lösungsreihe formuliert. Für einen Stromverbrauch über Null wurde eine klare, lineare Wechselwirkung zwischen Kraftstoffverbrauch und Stromverbrauch beobachtet. Dies ist die sogenannte Pareto-Front, die besagt, dass der Lkw nicht weniger Kraftstoff verbrauchen kann, ohne durch Änderung der Betriebsstrategie mehr Strom zu verbrauchen. Sie gibt an, dass eine Reduzierung des Kraftstoffverbrauchs um 1 l/100 km einen zusätzlichen Stromverbrauch von 4,8 kWh/100 km nach sich zieht. Für die Punkte, bei denen kein Aufladen erforderlich ist, befindet sich der Kraftstoffverbrauch in einem Bereich von 12,0 l/100 km bis 13,8 l/100 km. Bei diesen Ergebnissen wurde bereits eine Energierückgewinnung durch regeneratives Bremsen berücksichtigt.
Die Darstellung der Kraftstoffeffizienz für Benzin und Elektrizität erfolgt als Vergleich des Verbrauchs von l/100 km zu kWh/100 km. Die Batterielebensdauer kann als dritte wichtige Variable betrachtet und auf der dritten Achse einer dreidimensionalen Abbildung dargestellt werden. Nach 35 Generationen einer Population mit 70 Einheiten wurde eine Pareto-Optimum-Fläche optimaler Lösungen erstellt. Diese Darstellung zeigt, dass es eine grundlegende Wechselwirkung zwischen Batterielebensdauer und Energieverbrauchskosten gibt. Die Lebensdauer kann von fünf auf 15 Jahre verlängert werden. Diese zusätzliche Lebenszeit wirkt sich jedoch auch auf die Kraftstoffeffizienz aus, die um 16 Prozent sinkt. Gleichzeitig zieht sie eine 85-prozentige Verringerung des Stromverbrauchs nach sich.

Kostenberechnung

Zur Bestimmung der wirtschaftlichsten Strategie müssen die Preise für Kraftstoff, Strom und das Batteriesystem berücksichtigt werden. Da Batterie- und Energiepreise Schwankungen unterworfen sind, nutzen die Ingenieure Durchschnittspreise für Diesel (1,365 €/l), Batterien (400 €/kWh) und Strom (0,275 €/kWh). Diese Durchschnittspreise entsprechen dem Preisniveau der Jahre 2011 bis 2015 in Deutschland.
Der optimale Punkt wurde in den zweidimensionalen Wechselwirkungsergebnissen bei Kosten von 46,02 € pro Tag einschließlich Stromkosten und Batterieverbrauch identifiziert, der optimale Punkt in den dreidimensionalen Wechselwirkungsergebnissen lag bei 40,62 € pro Tag. Einsparungen von bis zu 5,40 € täglich (ca. 12 %) konnten mit einer Betriebsstrategie erreicht werden, die auch den Batterieverbrauch berücksichtigt. Gleichzeitig verlängert die Strategie die Batterielebensdauer von 4,1 auf 15,7 Jahre. Im Vergleich der Parameter beider Strategien wurden der maximale SoC, der verfügbare SoC-Bereich und die Motorenbetriebsgeschwindigkeit in der dreidimensionalen Wechselwirkungsdarstellung erheblich reduziert, was die Batterielebensdauer erhöht hat.

Weiteres Optimierungspotenzial

Die zum Entwurf einer optimierten Betriebsstrategie für Nutzfahrzeuge entwickelte Methode wird die Betriebskosten umfassend verringern. Vergleiche unterschiedlicher Lösungen mit Hilfe der Pareto-Front bestätigen, dass Einschränkungen der heuristischen Betriebsstrategie – wie die Begrenzung des nutzbaren SoC-Bereichs und Motorenbetriebsgrenzwerte zur Erhöhung der Batterielebensdauer – einen höheren Gesamtenergieverbrauch nach sich ziehen. In Anbetracht des Kostenprofils von Energie und Batterien gibt die optimierte Betriebsstrategie nicht nur ein kleines verfügbares SoC-Fenster vor, sondern reduziert auch die Batterienutzung bei geringem SoC, was nachgewiesen die kalendarische Alterung minimiert.
Dieser Ansatz kann auch auf andere Fahrzeugarten, andere Batteriekapazitätsverlustmodelle und andere Batteriegrößen erweitert werden. Zudem sind Emissionen und Fahrverhalten ebenfalls wichtige Faktoren der Betriebsstrategie, die bei zukünftigen Untersuchungen berücksichtigt werden können. Außerdem könnten zukünftige Untersuchungen die optimale Dimensionierung von Antriebsstrangkomponenten auf Basis der Batterienutzung umfassen.