METHOD AND DEVICE FOR DETERMINING THE DEGRADATION OF A BATTERY MODULE OR BATTERY CELL

Method for determining the degradation of a battery module or a battery cell, wherein the battery module or battery cell delivers energy to an electric load and following steps are comprised: a) Capturing a battery parameter set (10) comprising an actual temperature (11) of the battery module (110), b) Capturing a load parameter set (20), c) Capturing an environmental parameter set (30), d) Setup and training a machine learning model (40) with the battery parameter set (10), the load parameter set (20) and the environmental parameter set (30), e) Calculating a predicted temperature (41) and a standard deviation (42) thereof using the machine learning model (40), f) determining the degradation of a battery module (110) using predicted temperature (41), the standard deviation (42) and the actual temperature (11), wherein a change over the time of the probability of measuring the actual module or cell temperature (11), which is normal distributed, is an indicator for the degradation of the battery module or battery cell. L'invention concerne un procédé de détermination de la dégradation d'un module de batterie ou d'une cellule de batterie, le module de batterie ou la cellule de batterie fournissant de l'énergie à une charge électrique et les étapes suivantes consistant : a) à capturer un ensemble de paramètres de batterie (10) comprenant une température réelle (11) du module de batterie (110), b) à capturer un ensemble de paramètres de charge (20), c) à capturer un ensemble de paramètres environnementaux (30), d) à établir et à entraîner un modèle d'apprentissage automatique (40) avec l'ensemble de paramètres de batterie (10), l'ensemble de paramètres de charge (20) et l'ensemble de paramètres environnementaux (30), e) à calculer une température prédite (41) et un écart-type (42) de cette dernière à l'aide du modèle d'apprentissage automatique (40), f) à déterminer la dégradation d'un module de batterie (110) à l'aide de la température prédite (41), de l'écart-type (42) et de la température réelle (11), un changement dans le temps de la probabilité de mesure du module réel ou de la température cellulaire (11), à distribution gaussienne, constituant un indicateur de la dégradation du module de batterie ou de la cellule de batterie.