Mehr Sicherheit und Nachhaltigkeit für die E-Mobilität 2.0 durch KI-gestützte Datenauswertung. Gastbeitrag von Lennart Hinrichs von der TWAICE Technologies GmbH

Der Megatrend Mobilitätswende wurde nicht zuletzt von Berichten über angebliche Batteriebrände überschattet. Auch wenn sich die Meldungen im Nachhinein als nicht korrekt herausgestellt haben, bleibt die Verunsicherung bei Unternehmen und Endverbrauchern. Dabei ergaben jüngste Untersuchungen der RTWH Aachen, dass die Ausfallrate von Elektrofahrzeugen lediglich zwischen 0,9 und 1,2 pro 10.000 Fahrzeugen liegt, während es bei klassischen Verbrennern zu 7,8 Brandunfällen kommt. Für eine erfolgreiche E-Auto-Strategie ist neben der Optimierung von Leistung und Kosten auch die Sicherheit elementar – KI bietet hier neue Chancen.

Fahrzeuge sind zunehmend vernetzt und erheben große Mengen an Daten. Auch die Batterie verfügt über diverse Sensoren und Steuergeräte, sogenannte Batteriemanagementsysteme (BMS), die nicht nur für einen sicheren Batteriebetrieb sorgen, sondern auch enorme Datenmengen erzeugen. Mit diesen Daten über elektrische Parameter wie Strom und Spannung, thermische Bedingungen wie Außen- und Systemtemperatur sowie verschiedene Statusmeldungen des Systems, können Hersteller aber auch Nutzer von E-Fahrzeugen viel über den Zustand der Batterie erfahren. Und das ist wichtig, denn so können schon frühzeitig Qualitätsmängel aufgedeckt und möglichen Ausfällen vorgebeugt werden.

Während viele beim omnipräsenten Thema „Künstliche Intelligenz“ eher generative KI wie das populäre Programm ChatGPT im Kopf haben, spielt sie in der Industrie eine andere, viel größere Rolle, denn sie birgt viele Chancen in der Datenauswertung sowie beispielweise der Optimierung von Batterien. Hier hilft KI, drängende Herausforderungen bei der Batterieentwicklung, -zuverlässigkeit und -sicherheit zu lösen. Mithilfe von KI können leistungsfähigere Batteriesysteme entwickelt und unter anderem auch Batterieüberlastungen vermieden werden.

Batteriemanagementsystem: Nutzen und Grenzen

Ingenieure aller Hersteller und Zulieferer befinden sich aktuell in einem Wettrennen um die Batterie mit der größten Reichweite, der schnellsten Ladegeschwindigkeit und den niedrigsten Kosten. Sie müssen dabei wahlweise damit umgehen, dass es entweder noch gar keine Daten gibt, weil die Batteriezellen zu neu sind, oder aber gleich so viele Daten, dass eine manuelle Auswertung unmöglich ist. Gleichzeitig müssen aber auch Themen wie Sicherheit und Batterielanglebigkeit adressiert werden, denn auch wenn Fahrzeuge einer aufwändigen Qualitätskontrolle unterliegen, können sich Defekte in die Batterie oder Batteriezelle einschleichen.

Das Batteriemanagementsystem (BMS) ist dabei ein erster Schritt zu mehr Sicherheit, denn es steuert die Batterie und schützt sie vor schädlichen Betriebsbedingungen wie zum Beispiel zu schnellem Laden oder Entladen. Aber auch dieses System hat Grenzen, da die primäre Aufgabe des BMS mehr in der Steuerung der Batterie, als im langfristigen Erkennen von Trends liegt. Es reagiert eher auf Fehler, die in dem spezifischen Moment auftreten, ähnlich wie eine Sprinkleranlage nur das bereits brennende Feuer löschen, aber nicht vor dem Ausbruch warnen kann. Das bedeutet, sicherheitskritische Effekte würden wohlmöglich nicht vom BMS erkannt werden. Cloud-gestützte KI-Analytik, wie sie auch in der Batterieanalytiksoftware von TWAICE vorkommt, bietet hier einen weiteren Schutzmechanismus, der über die gesamte Flotte, im einzelnen Fahrzeug oder sogar auf Zell-Level Auffälligkeiten erkennen und qualifizieren kann und so rechtzeitig vor einem Ausfall der Batterie oder im schlimmsten Fall eines Brandes warnt – nämlich im Voraus!

Zwar sind solche Brände extrem selten, wie auch die RTWH Aachen in den diesjährigen Untersuchungen nochmal bewiesen hat, aufgrund der chemischen Zusammensetzung einer Batterie lassen sie sich jedoch nur schwer beziehungsweise gar nicht löschen. Deshalb ist es wichtig, Batterien so sicher wie möglich zu betreiben.

Auswirkungen der Batteriealterung

Neben einem akuten Schaden am Fahrzeug gibt es bei E-Autos aber auch die kontinuierliche Abnutzung, die sogenannte Batteriealterung. Diese hängt sowohl vom Nutzungsverhalten und der Zeit, als auch von den Umweltbedingungen ab. Eine häufige Schnellladung bei niedrigen Außentemperaturen kann zum Beispiel zu Schäden an der Batterie führen, wenn die Batterie nicht ausreichend vorgewärmt ist. Daten aus dem Fahrzeug erlauben es KI-gestützten Systemen, genau diese Effekte kontinuierlich zu überwachen und Nutzungsempfehlungen oder technische Eingriffe (zum Beispiel eine bessere Ladesteuerung) durchzuführen. So kann die Batterie langfristig geschont und teure Batteriereparaturen beziehungsweise -austausche vermieden werden. KI-gestützte Systeme sorgen somit nicht nur für sicherere Batterien, sondern auch für mehr Nachhaltigkeit.

Laut aktueller Studie produzieren E-Autos bereits heute rund 89 % weniger CO2-Emissionen als Verbrenner. Werden E-Fahrzeuge mit grünem Strom geladen, verbessert sich ihre Bilanz weiter. Zwei zusätzliche Faktoren haben einen positiven Einfluss auf die Nachhaltigkeit: eine maximale Lebensdauer der Batterie und ihre Weiterverwendung im Energiesektor. Die Lebensdauer kann vor allem durch eine optimierte Auslegung und Nutzung erreicht werden. Diese werden maßgeblich bestimmt durch die Einblicke in die tatsächliche Alterung der Batterie und welche Einflüsse vermieden werden sollten. Die Transparenz über den Batteriezustand ist aber auch die Grundvoraussetzung für eine Weiterverwendung jenseits der mobilen Anwendung, zum Beispiel als Pufferspeicher zuhause oder an Schnellladesäulen. Nur wenn sich die Batterie noch für einen Weiterbetrieb von mehreren Jahren eignet, lohnen sich überhaupt der Ausbau aus dem Fahrzeug und die Umrüstung. Es sind also eine Diagnose über den aktuellen Zustand und eine Lebensdauerprognose vonnöten.

KI ist der Schlüssel

Fassen wir zusammen: Im Moment wird nicht nur der Verkehr elektrifiziert, sondern es werden auch immer mehr Daten produziert. Werden diese Daten entsprechend zur Verfügung gestellt und richtig genutzt, erreichen wir eine nachhaltige Mobilitätswende ohne Einbußen beim Komfort. Der springende Punkt ist Künstliche Intelligenz. Ihr systematischer Einsatz verlängert die Lebensdauer von Batterien, senkt ihre Kosten, erhöht ihre Sicherheit und Nachhaltigkeit und macht so E-Autos günstiger, zuverlässiger und attraktiver.

Lennart Hinrichs ist VP Strategic Partnerships beim Anbieter von Batterieanalytik-Software TWAICE. Durch die einzigartige Kombination von fundiertem Batteriewissen und künstlicher Intelligenz auf einer skalierbaren Analytikplattform generiert TWAICE handlungsrelevante Erkenntnisse für den gesamten Lebenszyklus der Batterie. Die Analyseplattform ermöglicht nicht nur TWAICE-Produkte, sondern dient auch als Basis für Kunden- und Partnerlösungen eines ganzen Ökosystems von Marktführern, welche die Lebensdauer, Effizienz, Sicherheit und Nachhaltigkeit der Produkte erhöhen, die die Wirtschaft von morgen antreiben. Weitere Informationen finden Sie unter www.twaice.com