Schnellladen beim Elektroauto spart Zeit, verringert aber oft die Lebensdauer der Batterie. Genau dieses Dilemma greift ein Team der Chalmers University of Technology (Göteborg) in einer Studie auf: Die Forscher trainieren eine KI, die den Ladevorgang über die gesamte Lebensdauer "mitdenkt" und das Ladeprofil an den Gesundheitszustand (SoH – State of Health) anpasst. Das Ergebnis haben die Forscher in einem Paper beim Fachverband IEEE (Institute of Electrical and Electronics Engineers) veröffentlicht.
Das Ergebnis wirkt auf den ersten Blick fast zu gut, um wahr zu sein – es kommt aber mit einer klaren Einschränkung: Die Forscher zeigen den Effekt in Simulationen. Dort steigert die KI die Lebensdauer bis zur üblichen EV-Grenze von 80 Prozent SoH um 22,9 Prozent, während die Ladezeit praktisch gleich bleibt.
Die harte Zahl aus dem Paper: 703 statt 572 Vollzyklen
Die Studie vergleicht mehrere Strategien über einen kompletten "Lebenslauf" der Batterie. Die wichtigsten Zahlen für den Praxisbezug:
- CC‑CV (klassischer Standard): 572 Equivalent Full Cycles (EFCs – Vollzyklen) bei 24,15 min durchschnittlicher Ladezeit
- KI-Methode: 703 EFCs bei 24,12 min durchschnittlicher Ladezeit
Damit kommt die KI auf auf die besagten +22,9 Prozent Lebensdauer gegenüber dem herkömmlichen Laden – ohne Zeit-Nachteil an der Ladesäule.
Weniger Akkuverschleiß bei gleicher Routine
Die KI soll nicht langsamer laden, sondern geschickter. Sie verteilt Strom und Spannungsgrenzen so, dass der Akku – vor allem im Alter – weniger stark belastende Ladephasen durchläuft. Viele Tipps laufen auf "Schnellladen meiden" hinaus; dieser Ansatz will Schnellladen akkuschonender machen.
So arbeitet die KI
Die Forscher setzen auf Reinforcement Learning (ausprobierendes Lernen). Die KI "sieht" dabei Messwerte wie Spannung und Ladezustand (SoC) und wählt daraus passende Ladestrom-Stufen. Zusätzlich arbeitet sie mit einer Obergrenze für die Zellspannung, die sich mit dem SoH verändert. Das soll sich grundsätzlich in ein Serien‑BMS integrieren lassen, weil das Batterie-Management-System Zellspannungen, Strom und Temperatur ohnehin erfasst.
Im Paper beschreiben die Autoren außerdem, warum das in Serie grundsätzlich machbar ist: Ein BMS (Batterie-Management-System) misst ohnehin Zellspannung, Strom und Temperatur; die Methode soll ohne zusätzliche Spezial-Sensoren auskommen.
Schnellladen mit Gleichstrom spart Zeit - kann aber bestimmte Akkus belasten.
Nicht nur "KI", sondern ein Trick mit Abkürzung: eine Kennlinie als Leitplanke
Als Leitplanke nutzt die KI eine Kennlinie, die festlegt, welche maximale Zellspannung zu welchem Batterie-Gesundheitszustand passt. Die Studie zeigt zudem: Diese Kennlinie hängt von Temperatur und Zellchemie ab – ein Hersteller müsste sie daher für jeden Zelltyp sauber kalibrieren.
Wichtig für die Praxis: Die Studie macht klar, dass die Kurve darüber, welche Maximalspannung zu welchem Akku-Zustand passt, je nach Temperatur und Zellchemie anders aussieht. Genau deshalb braucht es pro Zelltyp eine eigene, geprüfte Kalibrierung.
Wofür gilt das – und wofür nicht?
Die Ergebnisse stammen aus einer Lebensdauer-Simulation für eine LG-M50-Zelle (NMC – Nickel-Mangan-Cobalt) bei 25 Grad Celsius – und gelten damit nicht automatisch für andere Zellchemien (zum Beispiel LFP – Lithium-Eisenphosphat) oder Temperaturbereiche. Die errechneten 22,9 Prozent sind also nicht pauschal auf andere Batterietypen übertragbar. Gerade LFP kann andere Alterungs- und Plating-Empfindlichkeiten zeigen als NMC/NCA-Setups (NCA – Nickel-Cobalt-Aluminium-Oxid). Die Richtung bleibt spannend – die konkrete Prozentzahl bleibt aber an Zelltyp, Temperaturfenster und Ladeprofil gebunden.
Lithium-Plating Lithium-Plating heißt: Beim Laden setzt sich Lithium als Metall auf der Anode ab, statt sich normal im Elektrodenmaterial einzulagern. Das passiert eher bei sehr hoher Ladeleistung, kaltem Akku oder hohem Ladezustand – und mit zunehmendem Alter der Zelle. Die Ablagerungen kosten Kapazität und lassen den Akku langfristig schneller altern.
Warum die KI den Akku schont: weniger Zeit in plating-freundlichen Bereichen
Warum hilft das? Beim klassischen Schnellladen verbringt die Batterie gegen Ladeende oft relativ viel Zeit nahe ihrer oberen Spannungsgrenze. Genau dort steigt das Risiko für Alterungsprozesse wie Lithium-Plating – vor allem bei älteren Zellen. Die KI verkürzt diese kritische Phase und verteilt die Belastung stärker über mehrere Stromstufen.
