Verbundvorhaben: BoLeRo - Beobachtung der Alterung stationärer Batteriespeicher mit cloudbasierten Methoden zur Erweiterung der Lebensdauer, Reduzierung des Wartungsaufwands und Optimierung der Betriebsführung; Teilvorhaben: Digitale Dienstleistungen für Batteriespeicher
Zeitraum
2021-10-01 – 2024-09-30
Bewilligte Summe
429.290,30 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI4041A
Leistungsplansystematik
Elektrochemische Speicher - Weitere Technologien und nicht zugeordnet [EA2319]
Verbundvorhaben
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI4)
Förderprogramm
Energie
Stationäre Batterie-Großspeicher liefern wichtige Systemdienstleistungen für die Energienetze der Zukunft, geprägt von Stromerzeugung aus erneuerbaren Quellen. Das Hauptziel der Siemens AG (SAG) im Projekt ist die Erforschung und Entwicklung digitaler Dienste für Hybridkraftwerke inklusive Batterie-Energiespeichersystemen (BESS) auf Basis von Cloud-Lösungen. Dazu werden folgende Themen adressiert: - Cloud-Lösungen, die die Sammlung und Speicherung von Daten aus dem BESS ermöglichen - Plattform zur kollaborativen Entwicklung, die das Zusammenarbeiten mit Forschungsinstituten ermöglicht - Methoden zur Zustandsschätzung von BESS-Systemen, einschließlich des State of Health (gemeinsam mit der TUM) - Methoden zur Verbesserung des Betriebs von BESS-Systemen (gemeinsam mit TUM und SWM (assoziiert)) - Erprobung und Demonstration der Ergebnisse (gemeinsam mit TUM und SWM) Eine Cloud-Lösung mit Speicherung von Daten ermöglicht eine bessere Analyse im Vergleich zu einem lokalen Battery Management System (BMS): sie ermöglicht die Bearbeitung von längeren Zeitreihen, um Modelle und Parameter zu identifizieren und zu kalibrieren und somit einen up-to-date Digitalen Zwilling des Systems laufen zu lassen. Die Daten ermöglichen die Identifizierung und Visualisierung von Trendentwicklungen der Parameter, z. B. Alterung, SOC-Abweichungen. Weiterhin werden Methoden für den optimalen Betrieb des Speichers in Kombination mit weiteren Generatoren entwickelt (hybride Erzeugung). Die Ergebnisse der entwickelten Methoden werden in Form von neuen Parametern und/oder Regelverfahren an den lokalen Regler zurückgegeben, um den Online-Betrieb zu verbessern. Die automatisierte Datenanalyse und Schätzung von Modellparametern reduziert die Service-Kosten und erleichtert den Zugang zu fortschrittlichen Methoden auch für kleinere Unternehmen und Speicherbetreiber.