Modellbildung des hybriden Speichers und Ergänzung um eine bidirektionale Ladeinfrastruktur

am Institut für Mechatronische Systeme im Maschinenbau

Masterthesis, Bachelorthesis

Im Rahmen des Projektes KI4ETA sollen durch KI-Ansätze verschiedene Use Cases (bspw. Lastspitzenglättung & Lastmanagement) am hybriden Speicher ETA, bestehend aus einem kinetischen und einem elektrochemischen Speicher, intelligent gestaltet werden.

Hierfür soll ein bestehendes, analytisch und experimentell generiertes Simulink-Modell weiterentwickelt werden, mit dessen Hilfe die optimale Lastaufteilung zwischen den Speichertypen trainiert werden soll. Momentan werden hierbei allerdings wichtige Aspekte nicht berücksichtigt, wie bspw. Alterungsmechanismen der Batterie. Des Weiteren soll das System um eine bidirektionale Ladeinfrastruktur erweitert werden. Der Fokus der Arbeit liegt in der Ergänzung und Optimierung des Modells, insbesondere um die Batteriealterung und den bidirektionalen Ladepunkt, sowie dessen Implementierung und Validierung in einem vorhandenen Framework zur Betriebsoptimierung (ETA-X).