Big Data Alterungsanalyse von Fahrzeugantriebsbatterien zur Klassifizierung für stationäre Anwendungen
Originaluntertitel:
Der Einfluss der Fahrweise auf die Battery Second Life Verwendung
Übersetzter Titel:
Degradation of automotive lithium batteries during mobile and stationary load through big data analysis
Übersetzter Untertitel:
Analysis of the driving load in order to classify the most suitable second life application
Autor:
Nguyen Thi, Tam Thanh
Jahr:
2019
Dokumenttyp:
Dissertation
Fakultät/School:
Fakultät für Elektrotechnik und Informationstechnik
Betreuer:
Jossen, Andreas (Prof. Dr.)
Gutachter:
Jossen, Andreas (Prof. Dr.); Schmülling, Benedikt (Prof. Dr.)
Sprache:
de
Fachgebiet:
ELT Elektrotechnik; VER Technik der Verkehrsmittel
Stichworte:
Lithium-Ionen, Alterung, Elektrofahrzeug, Big Data, Second Life
Übersetzte Stichworte:
lithium-ion, ageing, electric vehicle, big data, second life
TU-Systematik:
ELT 972d
Kurzfassung:
Die vorliegende Dissertation beleuchtet den Betrieb von vollelektrischen Fahrzeugen. Fokus ist der daraus resultierende Einfluss der betrieblichen Belastung auf den Alterungsprozess der Lithium-Ionen Batterie. Die Batterielebensdauer kann durch die Zweitverwendung in einer stationären Anwendung mit milderem Lastprofil verlängert werden. Ziel der Arbeit ist deshalb die Ermittlung der geeignetsten Second Life Anwendungen. Mittels eines entwickelten Big Data Ansatzes wird die Batteriebelastung einer Vielzahl von Speichern im mobilen als auch im stationären Betrieb untersucht und bewertet.
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Die vorliegende Dissertation beleuchtet den Betrieb von vollelektrischen Fahrzeugen. Fokus ist der daraus resultierende Einfluss der betrieblichen Belastung auf den Alterungsprozess der Lithium-Ionen Batterie. Die Batterielebensdauer kann durch die Zweitverwendung in einer stationären Anwendung mit milderem Lastprofil verlängert werden. Ziel der Arbeit ist deshalb die Ermittlung der geeignetsten Second Life Anwendungen. Mittels eines entwickelten Big Data Ansatzes wird die Batteriebelastung eine...
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Übersetzte Kurzfassung:
The aim of this doctoral thesis is to study the driving load on electric vehicles and the resulting effects on battery ageing. A developed big data approach allows to identify the driving behaviour of existing battery electric vehicles. A second life approach is more advisable with decreasing residual life, due to reduced stress on the pack. By taking into account the historical data, the concept therefore classifies a battery with the most suitable second life application, which allows the agreement of lifetime and profit from technical and economic viewpoint.
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The aim of this doctoral thesis is to study the driving load on electric vehicles and the resulting effects on battery ageing. A developed big data approach allows to identify the driving behaviour of existing battery electric vehicles. A second life approach is more advisable with decreasing residual life, due to reduced stress on the pack. By taking into account the historical data, the concept therefore classifies a battery with the most suitable second life application, which allows the agre...
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