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Master-Thesis

 

Kurzfassung

Die Wiederverwendung von Lithium-Ionen-Batterien aus Elektrofahrzeugen spielt eine zentrale Rolle für nachhaltige Energiespeicherkonzepte. Second-Life-Anwendungen ermöglichen eine verlängerte Nutzung dieser Batterien und leisten damit einen wichtigen Beitrag zur Ressourcenschonung und CO₂-Reduktion. Eine Herausforderung besteht jedoch darin, gebrauchte Zellen effizient, zuverlässig und sicher auf ihre Restlebensdauer und Einsatzfähigkeit zu prüfen.

In dieser Arbeit wird ein mikrocontrollerbasiertes Testsystem vorgestellt, das die wesentlichen Kenngrößen Kapazität, Innenwiderstand und Temperaturverhalten automatisiert erfasst und bewertet. Der entwickelte Prototyp kombiniert hardwarenahe Messtechnik mit einer benutzerfreundlichen Oberfläche und ermöglicht dadurch eine objektive und zeiteffiziente Prüfung von Einzelzellen. Ziel ist es, ein Verfahren bereitzustellen, das in Laboren, Aufbereitungszentren und Recyclingbetrieben als Hilfsmittel für die Selektion und Bewertung von Zellen eingesetzt werden kann.

Die Ergebnisse zeigen, dass das System zuverlässig zwischen funktionsfähigen, gebrauchten und defekten Batteriezellen unterscheidet und damit eine Grundlage für die Standardisierung von Testprozessen im Bereich Second-Life-Batterien schafft.

Master-Thesis

 

Kurzfassung

Im Rahmen des Projekts Re-Use wurde ein Ansatz zur Entwicklung einer Cloud-basierten Plattform für die Überwachung von Second-Life-Lithium-Ionen-Batterien untersucht. Ziel war es, ein Batteriemanagementsystem (BMS) mit modernen IoT-Technologien zu verknüpfen und so eine skalierbare und sichere Ferndiagnose von Batteriesystemen zu ermöglichen.

Die Arbeit umfasst die Konzeption und Umsetzung einer Hardware- und Softwarearchitektur, die Batteriedaten (u. a. State-of-Charge, State-of-Health, Spannung, Strom und Temperatur) über CAN-Bus erfasst und in Echtzeit an eine Cloud-Infrastruktur überträgt. Der entwickelte Prototyp integriert u. a. ein Arduino-basiertes System, drahtlose Kommunikation und die Anbindung an die Arduino IoT Cloud sowie Google Sheets zur Filterung und Protokollierung kritischer Messwerte.

Die Plattform ermöglicht eine zuverlässige Echtzeitüberwachung und leistet damit einen wichtigen Beitrag zur Sicherheit, Restlebensdauerbestimmung und Integration von Second-Life-Batterien in stationäre Energiespeicher. Darüber hinaus eröffnet die Arbeit Perspektiven für den Einsatz von KI-gestützten Analysen zur vorausschauenden Wartung und Effizienzsteigerung im Energiemanagement.