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Forschungspraxis / Masterarbeit - Aufbau eines Frameworks zur Zustandsbestimmung von LFP-Batterien

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Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

München

  • Art der Anstellung: Studierende
  • Vor Ort

Forschungspraxis / Masterarbeit - Aufbau eines Frameworks zur Zustandsbestimmung von LFP-Batterien

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Forschungspraxis / Masterarbeit - Aufbau eines Frameworks zur Zustandsbestimmung von LFP-Batterien

12.08.2025, Studentische Hilfskräfte, Praktikantenstellen, Studienarbeiten

Entwicklung eines modularen Frameworks zur vergleichenden Analyse verschiedener Methoden zur Zustandsbestimmung von Lithium-Eisenphosphat-Batterien, mit Fokus auf eine zuverlässige und genaue SoC-Schätzung unter Berücksichtigung aktueller modellbasierter, physikochemischer und datengetriebener Ansätze.

Hintergrund

Lithium-Eisenphosphat-Batterien zeichnen sich durch hohe Zyklenfestigkeit, geringe Kosten und Sicherheit aus und gelten daher als Schlüsseltechnologie für langlebige Energiespeicher. Ihre nahezu flache Spannungskennlinie über weite Ladezustandsbereiche stellt jedoch eine besondere Herausforderung für die präzise Zustandsbestimmung im BMS dar. In der Forschung werden bereits verschiedene modellbasierte Ansätze vorgestellt, etwa der Einsatz von Kalman-Filtern, physikochemischen Modellen oder datengetriebenen Methoden.

Aufgaben

Im Rahmen dieser Forschungspraxis/Masterarbeit soll ein modulares Framework entwickelt werden, das den direkten Vergleich unterschiedlicher Modellansätze zur Zustandsbestimmung von LFP-Zellen ermöglicht. Ziel ist es, basierend auf dem aktuellen Stand der Technik eine robuste und präzise SoC-Schätzung zu realisieren und die Stärken sowie Grenzen verschiedener Methoden systematisch zu evaluieren.

  • AP1: Literaturrecherche zur SoX-Schätzung von LFP-Zellen
  • AP2: Konzeption und Aufbau eines modularen SoC-Schätz-Frameworks auf Basis des Stands der Technik
  • AP3: Implementierung des Frameworks in Python
  • AP4: Integration eines physikochemischen LFP-Batteriemodells in PyBaMM
  • AP5: Validierung anhand von Testmessungen

Anforderungen

  • Vorkenntnisse über Lithium-Ionen-Batterien durch frühere Projekte oder tiefergehende Vorlesungen
  • Programmiererfahrung in Python
  • Erfahrung mit Softwareentwicklung ist von Vorteil

Bei Interesse, senden Sie bitte eine aussagekräftige Bewerbung an yannis.riedel@tum.de mit CV, Anschreiben und Notenübersicht mit dem Betreff "Bewerbung Forschungspraxis/Masterarbeit - Name".

Kontakt: yannis.riedel@tum.de

Unternehmens-Details

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Technische Universität München

Fach- und Hochschulen

5.001-10.000 Mitarbeitende

München, Deutschland

Bewertung von Mitarbeitenden

Vorteile für Mitarbeitende

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Home-Office
Kantine
Restaurant-Tickets
Kinderbetreuung
Betriebliche Altersvorsorge
Barrierefreiheit
Gesundheitsmaßnahmen
Betriebsarzt
Training
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Günstige Anbindung
Vorteile für Mitarbeitende
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Gewinnbeteiligung
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