{"id":2340,"date":"2020-01-01T06:40:00","date_gmt":"2020-01-01T06:40:00","guid":{"rendered":"https:\/\/fe-kiel.de\/?p=2340"},"modified":"2026-07-23T06:45:07","modified_gmt":"2026-07-23T06:45:07","slug":"cloudbasiertes-bms","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/fe-kiel.de\/en\/cloudbasiertes-bms\/","title":{"rendered":"Cloudbasiertes BMS"},"content":{"rendered":"
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Thema: Cloudbasiertes, selbstlernendes Batteriemanagementsystem<\/p>\n\n\n\n

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Finanzierung: Ministerium f\u00fcr Wirtschaft, Verkehr, Arbeit, Technologie und Tourismus des Landes Schleswig-Holstein im Rahmen des Landesprogramms Wirtschaft 2014-2020 mit EFRE-Mitteln und Landesmitteln nach Ma\u00dfgabe der FIT-Richtlinie<\/p>\n\n\n\n

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Forschungskennzahl: LPW-E\/1.1.2\/1375<\/p>\n\n\n\n

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F\u00f6rdersumme: 291.892,00 \u20ac<\/p>\n\n\n\n

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Laufzeit: 01.01.2020 bis 30.06.2023<\/p>\n<\/blockquote>\n\n\n\n

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Projektleiter<\/strong>: Prof. Dr. Christoph Weber<\/a><\/p>\n\n\n\n

Kurzfassung<\/strong>: Der Einsatz von Batteriesystemen - insbesondere, wenn diese 24 Stunden am Tag betrieben werden - erfordert einen erh\u00f6hten Diagnoseaufwand, und zwar f\u00fcr jede Zelle des Batteriesystems mit Hilfe von \u00fcbergeordneten Batteriemanagementsystemen (BMS). In Ermangelung an zuverl\u00e4ssigen Diagnosemodellen werden daher Batteriesysteme mit einer ausreichenden und kostspieligen Sicherheitsreserve in Form von zus\u00e4tzlichen Kapazit\u00e4ten ausgestattet.<\/p>\n\n\n\n

Ziel ist, eine m\u00f6glichst sehr genaue Prognosef\u00e4higkeit des Ladezustandes sowie des Gesundheitszustandes f\u00fcr jede einzelne im Batteriesystem genutzte Zelle zu erarbeiten. Im Vordergrund steht der Aufbau einer funktionsf\u00e4higen Infrastruktur bestehend aus einem Batteriespeichersystem und einer cloudbasierten BMS-Einheit mit selbstlernenden Algorithmen im laufenden Betrieb des Batteriesystems. Das Mastersteuerger\u00e4t stellt einen Kleincomputer mit ausreichender Rechenleistung und Speicherverm\u00f6gen dar, der im laufenden Betrieb alle gemessenen und relevanten Daten der Batteriemanagement-Slaves zwischenspeichern und in eine Cloud \u00fcbertragen kann. Vorteil dieser Vorgehensweise ist, dass das zeitintensive, maschinelle Lernverfahren zur Laufzeit des Batteriesystems auf externe und leistungsf\u00e4hige Computernetzwerke ausgelagert werden kann.<\/p>\n\n\n\n

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