Circular Energy Solutions (CES) en Squadra Machine Learning Company gaan in dit project een process opzetten om het testen van 2nd life batterijcellen en het bouwen van 2nd life battery packs significant te verkorten. Met de huidige kennis voor het hergebruiken van batterijcellen zijn reeds technische oplossingen beschikbaar. Deze oplossingen zijn echter niet schaalbaar en eisen veel handmatig werk waardoor dit tijdrovend is. Hierdoor is hergebruik van batterijcellen niet kosten rendabel en is voor het samenstellen van een betrouwbaar 2nd life batterypack veel maatwerk en tijd nodig.

Om dit proces te versnellen hebben de partners de doelstelling om een data-based recyclingproces te ontwikkelen voor 2nd life batterijcellen waarin predictive data analytics wordt toegepast. Hiermee kan worden voorspeld welke batterijcellen herbruikbaar zijn en welke samenstelling en dimensionering battery packs dienen te krijgen. Met dit proces zijn de partners in staat sneller en betere (levensduur, betrouwbaarheid en vermogen) battery packs samen te stellen.

Uitdagingen bevinden zich op de volgende gebieden:

• Gedrag individuele batterijcellen;
• Karakterisering batterij data;
• Simulatie en voorspelling;
• Gedrag en samenstelling batterypack;

De kennis en ervaring van partners is noodzakelijk om tot een versneld process te komen voor de toepassing voor het fabriceren van 2nd life battery packs.

De ontwikkeling van een significant versneld meetproces maakt het mogelijk om 2nd life battery cellen duidelijk te kwalificeren, beoordelen op bruikbaarheid en in te zetten voor een 2nd life toepassing. Deze toepassing richt zich op mobiele 2nd life battery packs die ter vervanging of ondersteuning van diesel generatoren gaan dienen. Hiermee wordt een duurzame rol ingenomen op het bieden van (duurzame) elektriciteit op plaatsen waar deze niet voorhanden is.

Dit project resulteert in

• Inzicht in parameters en de onderlinge relaties hiertussen waarmee batterij cellen geselecteerd kunnen worden;
• Inzicht in de impact die bepaalde type parameters in batterijcellen hebben op de performance van een batterypack;
• Een versnelde SoH meetprocedure op basis van machine learning;
• Een gevalideerd predictive analytics data platform voor sortering van 2nd life batterijcellen en het configureren en dimensioneren van battery packs;
• Een prototype proces voor de recycling van 2nd life batterijcellen.