Akkuschonung per Software-Update: Wie KI das E-Auto-Schnellladen revolutioniert
Schwedische Forscher verlängern die Lebensdauer von E-Auto-Batterien per smarter Software um fast ein Viertel. Die Neuerung optimiert den Stromfluss beim Schnellladen dynamisch. Fahrer gewinnen dadurch Jahre an Haltbarkeit ohne jede Minute Zeitverlust an der Ladesäule.
Das Problem mit dem starren Ladestrom
Bisherige Ladesäulen pumpen den Strom mit einer festgelegten Kurve in die Zellen. Das Alter des Akkus spielt bei diesem Standardverfahren überhaupt keine Rolle. Ein alternder Energiespeicher verkraftet die brutale Energiezufuhr aber immer schlechter.
- Lithium-Plating: Metallisches Lithium lagert sich falsch an den Elektroden ab.
- Kapazitätsverlust: Die Batterie verliert dauerhaft an Reichweite.
- Verschleiß: Das Risiko für Defekte steigt mit jedem ungesteuerten Ladevorgang.
Die Wissenschaftler der Chalmers University of Technology nutzen für die Lösung maschinelles Lernen. Das System analysiert den aktuellen Gesundheitszustand des Akkus vor dem Ladevorgang. Der Strom passt sich exakt der verbleibenden Leistungsfähigkeit der Chemie an.
Einfache Nachrüstung per Software-Update
Die Implementierung der neuen Technologie erfordert keine teuren Umbauten an der Hardware. Autobauer können den Algorithmus theoretisch direkt in das vorhandene Batteriemanagementsystem einspielen. Das senkt die Kosten für die Hersteller und schützt ältere Gebrauchtwagen vor dem wirtschaftlichen Totalschaden.
Der Vergleich mit Tesla und Co.
Hersteller wie Tesla oder Hyundai nutzen bereits eine Batterie-Vorkonditionierung über das Navigationssystem. Das optimiert allerdings nur die Temperatur vor dem Ladevorgang. Ein echtes Mitdenken der Software bezüglich des Zellalters fehlt in der Serienproduktion bisher komplett.
Die Industrie muss diese Methode jetzt zügig für verschiedene Zellchemien kalibrieren. Echte Tests an realen Akkupacks stehen als nächster Schritt auf dem Plan der Forscher. Langlebige Batterien steigern den Wiederverkaufswert von Elektroautos massiv und reduzieren den Bedarf an teuren Rohstoffen.
Quelle: Chalmers University of Technology
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