KI-Schnellladen verlängert die Lebensdauer von Elektroauto-Batterien um fast 23 Prozent

Schnellladen macht Elektrofahrzeuge im Alltag deutlich besser nutzbar: Aus einer langen Pause auf der Autobahn wird eine kurze Kaffeepause.

Für Lieferflotten, Taxis und Nutzfahrzeuge sorgt es zudem dafür, dass der Betrieb ohne lange Unterbrechungen weiterlaufen kann. Allerdings gibt es seit jeher einen Haken: Je schneller ein Akku geladen wird, desto stärker wird er belastet.

Dieser Zielkonflikt beschäftigt Fahrer und Autohersteller seit Jahren. Gewünscht sind kürzere Ladestopps, gleichzeitig sollen die Batterien langfristig leistungsfähig bleiben.

Der Austausch einer Elektroauto-Batterie kann kostspielig sein. Bedenken hinsichtlich der Lebensdauer von Akkus lassen einige Käufer daher weiterhin zögern, von Fahrzeugen mit Verbrennungsmotor auf Elektroautos umzusteigen.

Nun berichten Forschende, einen möglichen Ausweg gefunden zu haben. Ein neues KI-System kann den Schnellladevorgang in Echtzeit an den jeweiligen Zustand der Batterie anpassen.

Nach Angaben eines Forschungsteams der Technischen Universität Chalmers in Schweden und der Victoria University of Wellington in Neuseeland verlängerte die Methode die Batterielebensdauer um nahezu 23 Prozent, ohne die Ladezeit spürbar zu erhöhen.

Schnellladen beschleunigt den Batterieverschleiß

Die meisten Batterien in Elektrofahrzeugen sollen, abhängig von ihrer Nutzung und der Art des Ladens, etwa 8 bis 15 Jahre halten.

Beim Schnellladen wird in kurzer Zeit ein hoher elektrischer Strom in die Batteriezellen geleitet. Die dabei entstehende Hitze und Belastung können die innere Chemie des Akkus nach und nach schädigen.

Zu den größten Problemen zählt das sogenannte Lithium-Plating. Dabei lagern sich Lithium-Ionen nicht gleichmäßig in der Batteriezelle ein, sondern metallisches Lithium sammelt sich auf der Oberfläche der Elektrode an.

Das Risiko durch Lithium-Plating

Mit der Zeit verringert Lithium-Plating die Batteriekapazität und kann ungleichmäßige Strukturen im Inneren des Akkus verursachen. Bei schweren Schäden kann dadurch sogar das Risiko eines Kurzschlusses steigen.

„Das Risiko von Lithium-Plating steigt mit dem Alter der Batterie“, sagte der Mitautor der Studie, Meng Yuan.

„Die heutigen Standard-Lademethoden verwenden jedoch denselben Strom und dieselbe Spannung, unabhängig davon, ob die Batterie neu ist oder bereits seit Jahren genutzt wird.“

Das ist relevant, weil gegenwärtige Ladesysteme nahezu jede Batterie gleich behandeln.

Eine fabrikneue und eine intensiv genutzte Batterie erhalten fast identische Ladeprofile, obwohl sie sich im Inneren unterschiedlich verhalten.

KI lernt besseres Schnellladen

Das neue KI-System passt den Ladestrom an den aktuellen Zustand der Batterie an. Dabei berücksichtigt es den Ladezustand ebenso wie den bereits eingetretenen Verschleiß.

Anstatt dauerhaft die maximale Leistung zu erzwingen, reguliert das System den Ladevorgang fortlaufend. So sollen schädliche chemische Reaktionen reduziert werden, während die Ladegeschwindigkeit hoch bleibt.

„Wir zeigen, dass es möglich ist, ungefähr genauso schnell wie heute zu laden, jedoch mit deutlich weniger langfristiger Alterung der Batterie“, sagte Yuan.

Die Forschenden setzten eine Form künstlicher Intelligenz ein, die als Reinforcement Learning bezeichnet wird. Bei diesem Ansatz lernt die KI mithilfe von Belohnungen und Strafen.

Das System wurde dafür belohnt, Lademuster zu finden, die kurze Ladezeiten ermöglichen und zugleich den Gesundheitszustand der Batterie schützen.

Trainiert wurde die KI anhand von Simulationen, die auf einem der derzeit am weitesten verbreiteten Batterietypen für Elektrofahrzeuge basieren.

Größere Auswirkungen für Elektrofahrzeuge

Batterien mit längerer Lebensdauer könnten die Garantiekosten für Autohersteller senken. Auch gebrauchte Elektrofahrzeuge könnten ihren Wert besser halten, wenn Käufer mehr Vertrauen in den Zustand der Batterie haben.

Zugleich sinkt durch eine längere Batterielebensdauer der Bedarf an Rohstoffen wie Lithium, Nickel und Kobalt, deren Abbau teuer und energieintensiv ist.

„Und für die Automobilindustrie kann eine Verlängerung der Batterielebensdauer um fast 23 Prozent niedrigere Garantiekosten, einen besseren Wiederverkaufswert und eine effizientere Nutzung kritischer Rohstoffe bedeuten“, sagte Zou.

Hinzu kommt ein umfassenderer Umweltaspekt: Die Herstellung von Batterien für Elektrofahrzeuge verursacht erhebliche CO₂-Emissionen.

Je länger eine Batterie genutzt werden kann, desto stärker verteilen sich diese Emissionen über die gesamte Lebensdauer des Fahrzeugs.

Batterien per Software aktualisieren

Ein überraschender Aspekt der Forschung ist, wie unkompliziert die Einführung sein könnte. Laut den Forschenden ließe sich das System möglicherweise per Software-Update in bestehende Batteriemanagementsysteme integrieren.

Autohersteller müssten somit eventuell weder komplette Batterien noch Ladestationen neu entwickeln, um die Technik einzusetzen.

„Es gibt heute nicht sehr viele verschiedene Batterietypen, aber die Methode muss kalibriert werden, damit sie von allen genutzt werden kann“, sagte Changfu Zou, Professor am Fachbereich Elektrotechnik der Technischen Universität Chalmers.

„Mithilfe von Transfer Learning können wir nutzen, was unser KI-Modell bereits gelernt hat, und das KI-Modell dadurch schneller an neue Batterien anpassen.“

Die Zukunft des KI-Ladens

Das Team plant weiterhin, die Methode außerhalb von Computersimulationen an realen Batterien zu erproben.

Sollten diese Tests erfolgreich verlaufen, könnte die Technologie letztlich in künftigen Elektrofahrzeugen oder sogar über Updates für aktuelle Modelle eingesetzt werden.

Der Nutzen für Fahrer liegt auf der Hand: Schnelleres Laden ohne zusätzliche Batterieschäden würde eine der größten Sorgen rund um Elektrofahrzeuge verringern.

„Um Emissionen zu senken und den Übergang zu einer Gesellschaft ohne fossile Brennstoffe zu schaffen, ist es wichtig, dass Menschen bereit sind, auf Elektrofahrzeuge umzusteigen“, sagte Yuan.

„Die Möglichkeit des Schnellladens in Verbindung mit einer längeren Batterielebensdauer ist eine wichtige treibende Kraft.“

Die vollständige Studie wurde in der Fachzeitschrift IEEE Transactions on Transportation Electrification veröffentlicht.