Projektbeschreibung
KI-gestütztes Batteriemanagement für umweltfreundlichere Energie
Für das Ziel der EU, bis 2050 eine CO2-neutrale Wirtschaft aufzubauen, müssen die erneuerbaren Energiequellen erheblich ausgebaut werden, wobei die Energiespeicherung besonders wichtig ist. Mit Second-Life-Batterien können Fortschritte für eine elektrifizierte, dekarbonisierte Gesellschaft erreicht werden. Damit die Batterien sicher und effizient laufen, sind verbesserte Daten- und Batteriemodelle für Batteriemanagementsysteme notwendig. Daher wird im EU-finanzierten Projekt ENERGETIC mittels KI ein verbessertes Batteriemanagementsystem erstellt, das für den Transport und stationäre Anwendungen geeignet ist. Das innovative System bietet eine optimierte Batterienutzung, sodass Zuverlässigkeit, Leistung und Sicherheit in allen Betriebsmodi sichergestellt sind. Im Projekt kommen modernste Ansätze zum Einsatz, in denen Physik und datenbasierte Methoden auf Software- und Hardware-Ebene zusammenfließen. So kann mittels transparenter KI die Batterielaufzeit geschätzt und ein Leistungsabfall diagnostiziert werden.
Ziel
The EU roadmap towards a climate-neutral economy by 2050 sets ambitious decarbonisation targets that shall be achieved by a massive deployment of renewable energy sources. Energy storage improves grid flexibility and allows higher penetration levels of renewable energy sources to create a decarbonised and more electrified society by means of leveraging second-life batteries. Battery management plays an essential role by ensuring an efficient and safe battery operation. However, current battery management systems (BMS) typically rely on semi-empirical battery models (such as equivalent-circuit models) and on a limited amount of measured data.
Therefore, ENERGETIC project aims to develop the next generation BMS for optimizing batteries’ systems utilisation in the first (transport) and the second life (stationary) in a path towards more reliable, powerful and safer operations. ENERGETIC project contributes to the field of translational enhanced sensing technologies, exploiting multiple Artificial Intelligence models, supported by Edge and Cloud computing. ENERGETIC’s vision not only encompasses monitoring and prognosis the remaining useful life of a Li-ion battery with a digital twin, but also encompasses diagnosis by scrutinising the reasons for degradation through investigating the explainable AI models. This involves development of new technologies of sensing, combination and validation of multiphysics and data driven models, information fusion through Artificial Intelligence, Real time testing and smart Digital Twin development. Based on a solid and interdisciplinary consortium of partners, the ENERGETIC R&D project develops innovative physics and data-based approaches both at the software and hardware levels to ensure an optimised and safe utilisation of the battery system during all modes of operation.
Wissenschaftliches Gebiet
- natural sciencescomputer and information sciencesartificial intelligence
- natural sciencescomputer and information sciencessoftware
- natural scienceschemical scienceselectrochemistryelectric batteries
- engineering and technologyenvironmental engineeringenergy and fuelsrenewable energy
- natural sciencescomputer and information sciencescomputational sciencemultiphysics
Schlüsselbegriffe
Programm/Programme
Aufforderung zur Vorschlagseinreichung
Andere Projekte für diesen Aufruf anzeigenFinanzierungsplan
HORIZON-RIA - HORIZON Research and Innovation ActionsKoordinator
67084 Strasbourg
Frankreich