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Rafael Pires Mimoso

• Ansätze des maschinellen Lernens werden sowohl in der Forschung als auch in der Praxis eingesetzt, um gewünschte Ausgabedaten anhand bekannter Eingabedaten vorherzusagen. In dieser Masterarbeit wird die Anwendung des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse zur Bestimmung des Alterungsstatus von Lithium-Ionen-Batterien untersucht. Das Ziel dieser Arbeit besteht in der Vorhersage von Alterungskurven (englisch state of health - SoH) für Lithium-Ionen Batterien über die Anzahl der Entladezyklen (Zeitachse). Dies erfolgt auf der Grundlage zuvor erfasster Daten für drei Typen von Lithium-Ionen-Batterien, die bei Temperaturen von 15 °C, 25 °C und 35 °C sowie C-Raten von 0,5C, 1C und 2C aufgenommen wurden. Im Zuge dessen wurden die angewandten Methoden des maschinellen Lernens analysiert und ihre Ergebnisse verglichen. Der Umfang dieser Arbeit hebt sich von anderen Ansätzen des maschinellen Lernens in der Batteriedatenanalyse ab, da dieselben Methoden in einem breiteren Spektrum von Daten mit unterschiedlichen Temperaturen und Kathodenmaterialien verwendet wurden. Dies ist für die Analyse von Unterschieden im Verhalten in der Praxis relevant. Nach dem Erwerb und der Vorbereitung der Daten wurden Modelle mit vier ausgewählten Regressionsverfahren (lineare Regression, Ridge-Regression, Random-Forest-Regression und KNN-Regression) des überwachten Lernens trainiert und die Vorhersagen durchgeführt. Aus den Ergebnissen kann eine allgemeingültige Auslegungsgrundlage für weitere Untersuchungen und die praktische Anwendung abgeleitet werden, bei der die Vorhersagen von SoH-Kurven für Lithium-Ionen-Batterien mit linearer Regression und Ridge-Regression die höchste Genauigkeit aufweisen.