Künstliche Intelligenz im Batteriemanagement

Künstliche Intelligenz im Batteriemanagement bezeichnet den Einsatz datenbasierter Verfahren, die Muster in Batterie- und Betriebsdaten erkennen. Dazu zählen insbesondere Methoden des maschinellen Lernens. Sie verarbeiten beispielsweise Messwerte zu Spannung, Strom, Temperatur sowie Lade- und Entladeverläufen.

KI-Modelle können dabei helfen, ungewöhnliche Datenmuster zu identifizieren, den Ladezustand oder Gesundheitszustand einer Batterie einzuschätzen und mögliche Entwicklungen zu prognostizieren. Wie belastbar die Ergebnisse sind, hängt unter anderem von der Qualität und Repräsentativität der Daten, dem eingesetzten Modell und den betrachteten Betriebsbedingungen ab.

KI ersetzt nicht das Batteriemanagementsystem (BMS). Das BMS überwacht die Batterie in Echtzeit, steuert grundlegende Betriebsfunktionen und setzt definierte Schutzgrenzen durch. KI kann diese Funktionen ergänzen, indem sie größere Datenmengen analysiert und Zusammenhänge sichtbar macht, die sich mit festen Grenzwerten allein nur schwer erkennen lassen.

NOVUM nutzt KI als Werkzeug innerhalb der Batterieanalyse. Fachkräfte prüfen, interpretieren und bewerten die Ergebnisse im technischen Kontext. Die Verbindung aus datenbasierten Verfahren, Batteriewissen und menschlicher Expertise verhindert, dass automatisierte Ergebnisse ungeprüft als technische Ursache oder Handlungsempfehlung übernommen werden.