Moses - Zustandsbestimmung und Diagnose von Batteriesystemen

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Modul / Version
#41111 / #1

Gültigkeit
WiSe 2023/24 - SoSe 2024

Verfügbare Sprache(n)
Englisch

Titel des Moduls
State Estimation and Diagnosis of Battery Systems
Zustandsbestimmung und Diagnose von Batteriesystemen

Leistungspunkte
6

Modulverantwortliche*r
Kowal, Julia

Benotung
Benotet

Prüfungsform
Portfolioprüfung

Lehrsprache(n)
Englisch

Zugehörigkeit

Fakultät
Fakultät IV

Institut
Institut für Energie und Automatisierungstechnik

Fachgebiet
34312100 FG Elektrische Energiespeichertechnik (EET)

Prüfungsausschuss
Keine Angabe

Kontakt

Sekretariat
EMH 2

Ansprechpartner*in
Kowal, Julia

E-Mail-Adresse
julia.kowal@tu-berlin.de

Webseite

https://www.tu.berlin/eet/studium-lehre/lehrveranstaltungen

Diese Modulbeschreibung ist nicht oder nicht vollständig auf deutsch hinterlegt.

Es wird auf Wunsch trotzdem der Inhalt der unvollständigen Spracheversion angezeigt.

Diese Modulbeschreibung gilt nicht im aktuellen Semester.

Die Modulbeschreibung gilt nur für den Zeitraum WiSe 2023/24 - SoSe 2024. Die Version für das aktuelle Semester (SoSe 2025) finden Sie hier: Modulbeschreibung des SoSe 2025

Lernergebnisse

Die Studierenden kennen typische Messverfahren, die für Batterien angewendet werden. Sie können aktuell verwendete Algorithmen zur Zustandsbestimmung für Lithium-Ionen-Batterien vergleichen und implementieren und haben ein tiefes Verständnis von Zuständen und ihrer Bedeutung für Lithium-Ionen-Batterien. Sie kennen die Abhängigkeiten zwischen Zuständen und Messgrößen und können zwischen Diagnose und Prognose unterscheiden.

Lehrinhalte

Messmethoden und Messgrößen o Zeitbereich o Frequenzbereich o Testdesign / Checkups Modelle o Ersatzschaltbildmodell o Single particle model Zustandsdefinitionen und Abhängigkeiten o State of charge o State of health o State of function o Remaining useful life Methoden zur Zustandsbestimmung o Direkt o Modellbasiert o Datenbasiert Diagnose und Prognose

Modulbestandteile

Pflichtbereich

Die folgenden Veranstaltungen sind für das Modul obligatorisch:

Lehrveranstaltungen	Art	Nummer	Turnus	Sprache	SWS	ISIS	VVZ
State Estimation and Diagnosis of Battery Systems	IV		WiSe	en	4

ISIS-Kurssuche nach Veranstaltungen des Moduls

Arbeitsaufwand und Leistungspunkte

State Estimation and Diagnosis of Battery Systems (IV):

Aufwandbeschreibung	Multiplikator	Stunden	Gesamt
Group work	2.0	34.0h	68.0h
Präsenzzeit	12.0	4.0h	48.0h
Preparation Test	2.0	20.0h	40.0h
Vor-/Nachbereitung	12.0	2.0h	24.0h
			180.0h(~6 LP)

Der Aufwand des Moduls summiert sich zu 180.0 Stunden. Damit umfasst das Modul 6 Leistungspunkte.

Beschreibung der Lehr- und Lernformen

Diese integrierte Veranstaltung enthält Vorlesungen zur Vermittlung der theoretischen Grundlagen, Übungen zur Vertiefung und für Hintergrundwissen und praktische Gruppenarbeiten, um das Gelernte anzuwenden und soziale Fähigkeiten zu verbessern.

Voraussetzungen für die Teilnahme / Prüfung

Wünschenswerte Voraussetzungen für die Teilnahme an den Lehrveranstaltungen:

Grundlagen Batterietechnik

Verpflichtende Voraussetzungen für die Modulprüfungsanmeldung:

Dieses Modul hat keine Prüfungsvoraussetzungen.

Abschluss des Moduls

Benotung

Benotet

Prüfungsform

Portfolioprüfung

Art der Portfolioprüfung

100 Punkte insgesamt

Sprache(n)

Englisch

Prüfungselemente

Name	Punkte	Kategorie	Dauer/Umfang
(Deliverable assessment) Group Work 2	20	praktisch	Keine Angabe
(Examination) Test 1	30	schriftlich	Keine Angabe
(Examination) Test 2	30	schriftlich	Keine Angabe
Gruppenarbeit 1	20	praktisch	Keine Angabe

Notenschlüssel

Notenschlüssel »Notenschlüssel 1: Fak IV (1)«

Gesamtpunktzahl	1.0	1.3	1.7	2.0	2.3	2.7	3.0	3.3	3.7	4.0
100.0pt	86.0pt	82.0pt	78.0pt	74.0pt	70.0pt	66.0pt	62.0pt	58.0pt	54.0pt	50.0pt

Prüfungsbeschreibung (Abschluss des Moduls)

Die Prüfung besteht aus zwei Tests, einer nach etwa der Hälfte des Semesters mit 20 Punkten und der zweite am Semesterende mit 40 Punkte. Zusätzlich zwei Gruppenarbeiten mit jeweils 20 Punkten, einer zur Zustandsbestimmung mit Kalmanfilter und einer zur Zustandsbestimmung mit Machine Learning.

Dauer des Moduls

Für Belegung und Abschluss des Moduls ist folgende Semesteranzahl veranschlagt:
1 Semester.

Dieses Modul kann in folgenden Semestern begonnen werden:
Wintersemester.

Maximale teilnehmende Personen

Dieses Modul ist nicht auf eine Anzahl Studierender begrenzt.

Anmeldeformalitäten

Keine Angabe

Literaturhinweise, Skripte

Skript in Papierform

Verfügbarkeit: nicht verfügbar

Skript in elektronischer Form

Verfügbarkeit: verfügbar

Zusätzliche Informationen:
Folien in ISIS

Literatur

Empfohlene Literatur
Keine empfohlene Literatur angegeben

Zugeordnete Studiengänge

Semester:

Zeige auch ausgelaufene Studiengänge und StuPOs

Diese Modulversion wird in folgenden Studiengängen verwendet:

	Studiengang / StuPO	StuPOs	Verwendungen	Erste Verwendung	Letzte Verwendung
Dieses Modul findet in keinem Studiengang Verwendung.

Studierende anderer Studiengänge können dieses Modul ohne Kapazitätsprüfung belegen.

Sonstiges

Keine Angabe