Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden: Fraunhofer IEE entwickelt Modellierung

Zu sehen ist der Vergleich des Dendritenwachstums im Experiment zum Modell, das die Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden voranbringen soll.Fotos: fem / Fraunhofer IEE
Reales Lithium-Dendritenwachstum (links) im Vergleich zum Modell (rechts).
Das Fraunhofer IEE entwickelt eine Modellierung für die elektrochemischen Prozesse, die in einem Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden stattfinden. Das soll die Entwicklung von Algorithmen für Batteriemanagementsysteme schneller machen.

Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden versprechen höhere Energie- und Leistungsdichten. Allerdings kann es in diesen Batterien zu elektrochemischen Prozessen kommen, die ihre Sicherheit und Leistung beeinträchtigen. Das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (IEE) entwickelt nun in dem vom BMWi geförderten Projekt „metaLit“ Modelle, mit denen sich diese Prozesse simulieren lassen. Die Software kann man nutzen, um die Algorithmen in Batteriemanagementsystemen zu verifizieren. Das erspart teure, aufwändige Tests mit realen Batterien. Der Modellierung geht eine experimentelle Analyse durch das Forschungsinstitut Edelmetalle + Metallchemie (fem) voraus.

„Gerade mit Blick auf die Elektromobilität ist das Marktpotenzial von ‚Beyond Lithium Ion’-Batterien enorm groß. Denn mit einer theoretisch höheren Energie- und Leistungsdichte bekommen Elektroautos mehr Reichweite“, sagt Lars Pescara, wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer IEE. „Mit unseren Modellierungen unterstützen wir Batteriehersteller und Autozulieferer, dieses Potenzial auf die Straße zu bringen.“

Dendriten können Kurzschlüsse verursachen

Der Gewinn an Energie- und Leistungsdichte beim Batteriespeicher mit metallischem Lithium-Elektroden ist allerdings mit einigen Herausforderungen verbunden. Zunächst wächst durch die Reaktion des Lithiums mit dem Elektrolyten eine Schutzschicht an der Elektrode (Solid Electrolyte Interphase, SEI), die die Elektrode schützt. Dieser Prozess findet bei konventionellen Lithium-Ionen-Batterien ebenfalls statt. Bei der Verwendung metallischer Lithium-Elektroden (ohne stabilisierendes Gitter) wird die SEI wegen des mechanischen Stresses beim (Ent-)Laden der Batterie immer wieder aufgerissen, neugebildet und über die Zeit verdickt. Dadurch erhöht sich der Innenwiderstand und die Zellleistung reduziert sich.

Des Weiteren wächst das Lithium beim Abscheiden dendritisch. Die nadelförmigen Dendriten können den Separator in der Batterie durchdringen und einen direkten elektrischen Kontakt mit der Gegenelektrode herstellen. In der Folge kommt es zu einem Kurzschluss. Die Dendritenbildung bedeutet also ein erhebliches Sicherheitsrisiko.

Diesen Effekten sollen die Batteriemanagementsysteme (BMS) entgegenwirken: Sie haben die Aufgabe, den Betrieb der Batteriepacks so zu steuern, dass das SEI-Wachstum minimiert und die Dendritenbildung vermieden wird. Sollte es aber doch einmal zu einem Defekt kommen, sind die BMS gefordert, diesen frühzeitig zu identifizieren. So können betroffene Batterien ausgetauscht werden, bevor sie ein Sicherheitsrisiko darstellen.

Für diese Aufgaben nutzen die BMS komplexe Algorithmen, die aus makroskopischen Messgrößen der Batterie wie Strom, Spannung und Temperatur auf ihren Zustand schließen.

Modelle ersetzen aufwändige Messungen mit realen Batterien

Um den Betrieb optimieren und beschädigte Batterien erkennen zu können, muss man die Algorithmen der BMS sorgfältig trainieren und verifizieren. Dies kann mithilfe realer Batterien geschehen, die man unter unterschiedlichen Bedingungen betreibt. Hierzu zählen sowohl unterschiedliche Temperaturen als auch unterschiedliche Lasten, die die verschiedene klimatischen und Wetterbedingungen sowie Nutzungsszenarien abbilden.

Die Erhebung experimenteller Messdaten hat jedoch ihren Preis: hohe Kosten für die Laborinfrastruktur, das Fachpersonal und die Sicherheitstechnik, ein hoher Zeitaufwand der Messungen und nur eingeschränkte Reproduzierbarkeit und damit Zuverlässigkeit der Resultate.

Daher erarbeitet das Fraunhofer IEE im „metaLit“-Projekt nun eine Alternative: Mathematische Modelle, die beliebige Batteriezustände simulieren können und über eine Hardwarekomponente an das BMS weitergeben. Damit dienen die Modelle als Batterieemulatoren in Hardware-in-the-Loop-Testständen. So werden die aufwändigen Messungen mit realen Batterien überflüssig. „Das spart Zeit und Geld – und liefert wegen der besseren Reproduzierbarkeit der Daten sogar noch verlässlichere Ergebnisse“, sagt Pescara.

Experimentelle Analyse der Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden

Für die Erstellung der Modelle ist ein detailliertes Verständnis der in der Batterie stattfindenden Prozesse notwendig. So müssen zum Beispiel die zeitliche Entwicklung des SEI-Wachstums und der Dendritenbildung bekannt sein.

Daher arbeitet das Fraunhofer IEE bei „metaLit“ mit dem Forschungsinstitut Edelmetalle + Metallchemie (fem) zusammen: In einer experimentellen Analyse charakterisieren Experten des fem die dynamischen Eigenschaften der Batteriespeicher mit metallischen Lithium-Elektroden innerhalb der Batterie. Dabei werden neben konventionellen elektrochemischen Methoden Untersuchungsverfahren eingesetzt, die für die Analyse des schwer zugänglichen metallischen Lithiums angepasst wurden.

7.7.2021 | Quelle: Fraunhofer IEE | solarserver.de © Solarthemen Media GmbH

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