Gerade bei meinem neuen MIC M3 mit LFP Batterie hatte ich im Winter beobachtet, dass die Ladeleistung sehr stark von der Batterie-Temperatur abhängt. Ich hätte es häufiger gern gewusst, ob es sich lohnt, einen Supercharger anzufahren – oder einfach Schuko/AC zu laden. Mit der kleinen Webapp Battery Helper habe ich dieses Problem für mich gelöst und hoffe, dass es auch für den einen oder anderen Menschen hilfreich ist
Schaut sie euch gern an: https://battery-help.app
Die App wird manuell über die Eingabe der Batterietemperatur und state-of-charge bedient und wird insbesondere nicht mit dem Tesla-Konto gekoppelt. Auch werden keine Eingabedaten o.ä. gespeichert.
Hardware
Die Batterie-Temperatur wird durch Ausnutzung von Wärmeleitung an der innenliegenden Seite des Batterie-Packs gemessen. Im Grunde kann hierfür jeder beliebige Infrarot-Temperaturmesser bzw. -sonde gewählt werden. Ich habe bei mir den Inkbird IBS-TH1 (affiliate link) im Einsatz, da hiermit die Temperatur bequem per bluetooth auf meinem iPhone ausgelesen- sowie die Temperaturlogs der letzten Monate als csv-Datei exportiert werden können.
Der Einbau im Model 3 nimmt in etwa 5 Minuten in Anspruch und bedarf der Temperatursonde und Klebeband. Der CAN-Bus wird im Gegensatz zur Nutzung von ScanMyTesla nicht manipuliert.
Ihr müsst den Fahrersitz nach vorn+oben fahren, den Teppich zurückklappen und dann einfach die Sonde gut auf dem Rahmen befestigen. Bitte achtet darauf dass die Sonde auf den unteren Teil des Rahmens fixiert wird, z.B. in der Nähe vom CAN-Bus (schwarz).
Wenn ihr schon ScanMyTesla im Einsatz habt, dann steht euch eine sehr genaue Messung der cell temperature zur Verfügung und müsst demnach keine zusätzliche Temperatursonde o.ä. einbauen. Die Webapp ist derzeit aber nicht für SMT kalibriert da mir schlicht die Daten fehlen:
Datenspenden
Aktuell habe ich die beiden Methoden (ols, nn) an Hand von meinen privaten Fahrdaten angelernt. Auf Grund des lockdowns und Ausgangsbeschränkungen fehlen insbesondere noch für hohe Batterie-Temperaturen die Daten. Diese werde ich kontinuierlich erfassen und die Modelle entsprechend aktualisieren. Das lässt sich auf der Website in den „Release Notes“ nachvollziehen.
Ich würde die Webapp sehr gern um die cell temperature Angabe aus ScanMyTesla- sowie für andere Batterietypen (NCA, NCM), Firmware-Versionen (beim MIC insbesondere 2021.4.X) sowie Tesla Modelle (MX, MS) erweitern. Hierfür benötige ich aber entsprechende Datenspenden um das neuronale Netz & Regressionsmodell anzupassen. Im Grunde benötige ich hierfür möglichst viele Datensätze bestehend aus Ladeleistung, SoC und Temperatur. Wenn ihr das Projekt unterstützen wollt dann schreibt mich bitte direkt an. Ich richte dann entsprechende Ordner & Tabellen ein, so dass ihr relativ einfach Daten „spenden“ könnt.
Ausblick
Gemeinsam mit einem Studierenden arbeite ich gerade an einem Modell (surrogate model), womit die Temperaturänderung der Batterie an Hand von diversen Fahrtparametern (Fahrtzeit, Geschwindigkeit, etc.) sowie durch die Batterieheizung im Stand vorhergesagt werden kann. Freut euch drauf
Feedback
Ich freue mich sehr über Feedback, Kritik und Änderungswünsche!! Der erste bug report kam übrigens von @ashtorak – vielen Dank dafür
- Habt ihr Fehler o.ä. entdeckt?
- Welche Methode funktioniert bei euch besser: ols oder nn?
- Welche Features würdet ihr euch wünschen?