Verbundvorhaben: hILDe - Neuartige, kostengünstige und hochpräzise Indikation der Imbalance sowie des Ladezustands von Vanadium-Redox-Fluss-Batterien mittels KI-unterstützter Detektion spezifischer Farben, Teilprojekt UdS: Referenzmesssystem
Zeitraum
2019-12-01 – 2023-09-30
Bewilligte Summe
260.419,46 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI3005B
Leistungsplansystematik
Elektrochemische Speicher - Redox-Flow Batterien [EA2313]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI3)
Förderprogramm
Energie
Das Verbundvorhaben hILDe hat Entwicklung, Aufbau und Erprobung einer neuartigen, kostengünstigen, hochpräzisen Indikation von Ladezustands (SOC) und Imbalance für Vanadium-Redox-Fluss-Batterien (VRFB) zum Ziel. Deren wässrige Elektrolyte enthalten Vanadium-Ionen unterschiedlicher Wertigkeit und Farbe in einer komplizierten Vielzahl chemischer Komplexe. Im Betrieb ist die VRFB Alterungsmechanismen unterworfen, welche die Güte des Elektrolyten als Energieträger und somit dessen Kapazität und Zyklenstabilität sowie die Lebensdauer des Gesamtsystems beeinträchtigen. Zum langzeitstabilen Betrieb einer VRFB ist der Einsatz eines hochpräzisen Sensors/Indikators essentiell, welcher über die Anzeige des aktuellen SOC hinaus auch Informationen zur Imbalance des Elektrolyten liefert. Das Vorhaben beinhaltet Entwicklung und funktionelle Demonstration eines SOC/Imbalance-Indikators beruhend auf den Ergebnissen der drei Teilsysteme (1) Referenzmesssystem (UdS), (2) KI-Plattform für elektrochemische Prozesse (DFKI), (3) Stand-alone Sensorsystem hILDe (IZES). Im Teilvorhaben UdS, Referenzmesssystem (RMS), wird ein Labor-VRFB-System mit umfangreicher in-situ-Analytik aufgebaut und betrieben. Der Betrieb dient in der frühen Phase des Projekts dazu, umfangreiche Datensätze zum Trainieren (deep learning) der KI-Plattform zu generieren. Dann wird der Datensatz für die KI-Auswertung so stark reduziert, dass er mit dem vom Projektpartner IZES gebauten hILDe-Sensor erarbeitet werden kann und trotz der Einfachheit des Sensors relevante Aussagen zum Batteriezustand ermöglicht. In der mittleren Projektphase dienen die kompletten Daten des Referenzmesssystems und deren konventionelle (teils modellunabhängige, teils modellbasierte) Auswertung im Sinne einer Referenz dazu, die mittels hILDe-Sensor und KI-Datenauswertung erzielten Ergebnisse zu validieren. Dazu wird der vom Projektpartner IZES gebaute hILDe-Sensor im RMS erprobt, bevor die Feldtests in der großen VRFB-Anlage beginnen.
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