Batterien mit metallischen Lithium-Elektroden versprechen höhere Energie- und Leistungsdichten. Eine Hürde auf dem Weg dorthin wollen Forschende jetzt nehmen.

 

Mithilfe von mathematischen Modellen und Simulationen sollen die besonderen Eigenschaften von Batterien mit Lithium-Elektroden wesentlich schneller als bisher erkannt und kontrolliert werden können. 

Denn der erhoffte Gewinn an Energie- und Leistungsdichte durch metallische Lithium-Elektroden ist mit Herausforderungen verbunden. Zum einen wächst durch die Reaktion des Lithiums mit dem Elektrolyten eine Schutzschicht an der Elektrode (SEI). Bei der Verwendung metallischer Lithium-Elektroden wird die SEI jedoch durch mechanischen Stress beim (Ent-)Laden der Batterie immer wieder aufgerissen, neu gebildet und über die Zeit verdickt. Dadurch erhöht sich der Innenwiderstand und die Zellleistung wird reduziert.

Zum anderen wächst das Lithium beim Abscheiden dendritisch. Die nadelförmigen Dendriten können den Separator in der Batterie durchdringen und einen Kurzschluss verursachen. Die Dendritenbildung bedeutet also ein erhebliches Sicherheitsrisiko.

Diesen Effekten sollen Batteriemanagementsysteme (BMS) entgegenwirken: Sie haben die Aufgabe, den Betrieb der Batteriepacks so zu steuern, dass das SEI-Wachstum minimiert und die Dendritenbildung vermieden wird. Sollte es aber doch einmal zu einem Defekt kommen, sind die BMS gefordert, diesen frühzeitig zu identifizieren. So können betroffene Batterien ausgetauscht werden, bevor sie ein Sicherheitsrisiko darstellen. Für diese Aufgaben nutzen die BMS komplexe Algorithmen, die aus makroskopischen Messgrößen der Batterie wie Strom, Spannung und Temperatur auf ihren Zustand schließen.

Doch dazu müssen die Algorithmen der BMS sorgfältig trainiert und verifiziert werden. Dies kann mithilfe realer Batterien geschehen, die unter unterschiedlichen Bedingungen betrieben werden. Die Erhebung experimenteller Messdaten hat jedoch ihren Preis: hohe Kosten für die Laborinfrastruktur, das Fachpersonal und die Sicherheitstechnik, ein hoher Zeitaufwand der Messungen und nur eingeschränkte Reproduzierbarkeit und damit Zuverlässigkeit der Resultate.

Daher erarbeitet das Fraunhofer IEE im „metaLit“-Projekt nun eine Alternative: Mathematische Modelle, die beliebige Batteriezustände simulieren können und über eine Hardwarekomponente an das BMS weitergeben. Damit dienen die Modelle als Batterieemulatoren in sogenannten Hardware-in-the-Loop-Testständen. So werden die aufwändigen Messungen mit realen Batterien überflüssig. „Das spart Zeit und Geld – und liefert wegen der besseren Reproduzierbarkeit der Daten sogar noch verlässlichere Ergebnisse“, sagt Lars Pescara, wissenschaftlicher Mitarbeiter beim Fraunhofer IEE.