ADMirABLE

ADMirABLE – Artificial Intelligence gestützte Digital Twins für die Modellierung der Alterung zur Optimierung der Betriebsführung und Lebensdauer von Energiespeichern

Das Gesamtziel des Verbundvorhabens ADMirABLE ist die Entwicklung einer neuen Generation intelligenter Batteriemanagementsysteme (BMS), die auf künstlicher Intelligenz (KI) und digitaler Zwillingstechnologie (Digital Twins, DT) basieren. Ziel ist es, zentrale BMS-Funktionen hinsichtlich Genauigkeit, Robustheit und Nachhaltigkeit über die gesamte Lebensdauer eines Energiespeichers signifikant zu verbessern. Damit wird ein entscheidender Beitrag zur Dekarbonisierung des Verkehrssektors und zur Umsetzung der Klimaziele im Rahmen von „Fit for 55“ geleistet.
Zur Erreichung dieses Gesamtziels wird ein multiphysikalisches, KI-gestütztes Digital-Twin-Modell entwickelt, das elektrochemische, thermische und alterungsrelevante Prozesse innerhalb von Lithium-Eisenphosphat-Batteriezellen (LFP-Zellen) hochaufgelöst abbildet.
Ein Alleinstellungsmerkmal von ADMirABLE ist die softwareseitige Partitionierung des BMS in ein eingebettetes System (eBMS) im Fahrzeug und ein cloudbasiertes System (cBMS). Diese Aufteilung ermöglicht die flexible Verlagerung rechenintensiver Analyse- und Optimierungsalgorithmen in die Cloud, um dort Rechenressourcen effizient zu nutzen und über Over-the-Air (OTA)-Mechanismen kontinuierlich aktualisierte Betriebsstrategien bereitzustellen. So kann beispielsweise auf geänderte Umgebungsbedingungen oder individuelle Zellalterung reagiert werden, ohne in die Hardware einzugreifen.
 
Teilaufgabe des Lehrstuhls für Elektrische Energiespeichertechnik (EES) der Technischen Universität München ist die detaillierte Modellierung der elektrochemischen und thermischen Zellprozesse sowie die Modellerweiterung in Bezug auf Zellalterung. Zusätzlich dazu unterstützt der EES bei der Entwicklung und Validierung innovativer, modellbasierter Betriebsstrategien für das cBMS. Diese Algorithmen ermöglichen eine adaptiv optimierte Nutzung des Batteriesystems in Abhängigkeit von Zellalterung, Lastprofilen und Umgebungsbedingungen.
Das Konsortium setzt sich aus vier Industriepartnern (AUDI AG, Infineon Technologies AG, Munich Electrification GmbH und Capgemini Engineering S.A.S. & Co. KG) sowie zwei Universitäten (RWTH Aachen und TU München) zusammen. Durch die interdisziplinäre Bündelung von Kompetenzen entlang der gesamten Wertschöpfungskette werden sowohl die wissenschaftlichen Grundlagen als auch die technologische Umsetzung in einem realen Demonstrator vereint.