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Batterieforschung: Energie effizienter speichern

Wie Batterien grundsätzlich funktionieren, ist schon lange bekannt. Sie exakt zu beschreiben, gestaltet sich allerdings als Mammutaufgabe. Mathematische Modellierung hilft dabei, die Geräte zu verstehen und dadurch zu verbessern.
Symbolbild Batteriecontainer, rechts vorne Solarzelle, links hinten Windkraft.

Es ist eines der größten Probleme der anstehenden Energiewende: Insbesondere durch die Umstellung auf Wind- und Solarenergie hängt die Stromerzeugung von den Witterungsbedingungen ab. Ebensowenig ist der Energieverbrauch konstant, sondern schwankt stark über die Tageszeit. Mit ausreichend großen Batterien ließe sich eine Versorgung mit regenerativem Strom rund um die Uhr garantieren. Auch in der Elektromobilität gibt es Bedarf nach immer besseren Speichermöglichkeiten für Elektrizität. Darüber hinaus stellt sich vor allem bei großen und teuren Energiespeichern die Frage der Haltbarkeit.

Um die heutigen Batterien zu verbessern, muss man die Prozesse in ihrem Inneren verstehen. Obwohl die grundsätzliche Funktionsweise schon seit mehreren Jahrhunderten bekannt ist, steckt der Teufel im Detail: Möchte man alle Vorgänge beschreiben, die sich auf mikroskopischer und makroskopischer Ebene abspielen, braucht man komplizierte mathematische Modelle, die sich nicht ohne weiteres lösen lassen. Deswegen greifen Fachleute tief in die Trickkiste und nutzen Näherungsverfahren, computergestützte Simulationen und maschinelles Lernen, um möglichst präzise Modelle von Batterien zu entwickeln. Dadurch können wir Herstellungsprozesse verbessern und die Lebenszeit der Geräte verlängern …

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  • Quellen

Heida, M. et al.: Homogenization of a porous intercalation electrode with phase separation, WIAS Preprint 2905 (2021)

Heida, M. et al.: Stochastic homogenization of Λ-convex gradient flows. Discrete and Continuous Dynamical Systems 14, 2021

Landstorfer, M.: A discussion of the cell voltage during discharge of an intercalation electrode for various c-rates based on non-equilibrium thermodynamics and numerical simulations. Journal of The Electrochemical Society 167, 2020

Landstorfer, M. et al.: Mesh generation for periodic 3D microstructure models and computation of effective properties. Journal of Computational Physics 431, 2021

Landstorfer, M. et al.: A modelling framework for efficient reduced order simulations of parametrised lithium-ion battery cells. European Journal of Applied Mathematics 26, 2022

Newman, J., Tiedemann, W.: Porous-electrode theory with battery applications. AIChE Journal 21, 1975

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