Alterung ist ein unvermeidbarer Prozess, der durch Nebenreaktionen verursacht wird, die in allen elektrochemischen Geräten, einschließlich Batteriezellen, auftreten. Dies kann im Laufe der Zeit zu erheblichen Änderungen der Kapazität und des Widerstands eines Geräts führen und muss daher sowohl in der Systemauslegungsphase (z. B. Notwendigkeit einer Überdimensionierung der Anfangskapazität) als auch in der Systembetriebsphase (z. B. Anpassung) berücksichtigt werden maximal zulässige Zellenversandleistung).

Im Gegensatz zu weniger anspruchsvollen Anwendungen in tragbaren Geräten erfordert eine gewinnbringende Nutzung von Lithium-Eisenphosphat-Batterien in stationären Anwendungen tatsächlich ein detailliertes Verständnis und eine Modellierung der Batterieverschlechterung: Eine langanhaltende und anspruchsvolle Anwendung führt zu einer Leistungs- und Kapazitätsreduzierung der Batterie Speichersystem und kann sich durch erhöhte Betriebskosten (OPEX) und besonders hohe, durch Degradation verursachte Ersatzkosten erheblich auf den Gesamtgeschäftsfall auswirken.

Es ist üblich, den Gesundheitszustand (State of Health, SOH) einer Batterie durch ein fortschrittliches BMS zu überwachen, um die kontinuierliche Entwicklung der Batterieverschlechterung zu quantifizieren, die sowohl zu einem Kapazitätsverlust als auch zu einem Anstieg des Innenwiderstands führt (verbunden mit einer abnehmenden Spitzenleistungsleistung). Die verbleibende Batteriekapazität kann auf ihren Nennwert bezogen werden, der im neuen/gebrauchten Zustand unter Standardtestbedingungen ermittelt wird. Aufgrund von Transportvorschriften und anwendungsspezifischen Mindestleistungsanforderungen ist eine Austauschanzeige SOH-Ersatzkappe definiert. Im Automobilbereich wird häufig ein SOH-Replacement-Cap = 0,8 angewendet, für stationäre Anwendungen und insbesondere im Kontext von Second-Life-Konzepten wurden jedoch niedrigere Werte vorgeschlagen.

Obwohl wir viele Jahre lang mit kontinuierlichen Bemühungen untersucht wurden, wissen wir, dass die LFP-Lebensdauer der VRLA viel überlegen ist , aber das Verständnis und die Modellierung der Lebensdauer von LFP ist immer noch ein Bereich der kontinuierlichen Forschung.

Wenn der Benutzer in einer anspruchsvollen Umgebung die Bedienungsanleitung des Herstellers nicht befolgt oder wenn die Batterie- und BMS-Qualität nicht den Anforderungen entspricht, treten verschiedene Verschlechterungsmechanismen auf, darunter Elektrolytzersetzung, passive Filmbildung, Partikelrissbildung und aktive Die Materialauflösung kann individuell auf Material- und Batteriezellenebene angegangen werden, was häufig zu einem erhöhten Widerstand, einer verringerten Kapazitätserhaltung und/oder einem erhöhten Risiko eines unsicheren Batteriezustands führt.

Herkömmliche Analyse- und Modellierungsansätze basieren auf umfangreichen Batterietests und leiten empirische Modelle ab, die häufig mit einem ECM-Ansatz (Equivalent Circuit Model) zur Bestimmung der Systemleistung kompatibel sind. Mit einem verbesserten Verständnis der zellinternen Verlustmechanismen wurden immer mehr semiempirische und physikalische Modelle entwickelt und erfolgreich für die Zellmodellierung eingesetzt. In letzter Zeit erfreuen sich nicht-empirische physikalisch-chemische Modelle (PCM) zunehmender Beliebtheit. Obwohl die Verwendung von PCM-Modellen zur Alterungsvorhersage möglicherweise einen detaillierteren Einblick in zellinterne Verlustmechanismen und deren Umgehung ermöglicht, bleibt es äußerst schwierig, eine gültige Parametrisierung solcher Modelle zu finden und die zellinternen Modelle auf die relevante Anwendung zu skalieren Füllstand eines vollen Batteriesystems.

Mit zunehmenden Möglichkeiten der Datenprotokollierung und Datenverwaltung haben in letzter Zeit auch datengesteuerte Ansätze auf Speichersystemebene zunehmend an Interesse gewonnen. Trotz verbesserter Fähigkeiten dieser neuen Ansätze wird immer noch davon ausgegangen, dass Simulationen des Alterungsverhaltens eines Ganzen möglich sind