Advanced Battery Power ist eine der größten internationalen wissenschaftlichen Batteriekonferenzen in Deutschland und der etablierte Treffpunkt für Wissenschaftler und Ingenieure aus Wissenschaft und Industrie. Die Konferenz deckt den gesamten Wertschöpfungskreis von (neuen) Materialien bis hin zu Anwendungen wie Zellen, Batteriepacks und Systemintegration ab, mit Fokus auf Leistung, Synthese, Charakterisierung, Herstellung, Engineering und Recycling.

Hier können Sie bis zum 31.10.2024 Ihren Themenvorschlag für Vortrag oder Poster einreichen.

Die Themen

1. Material Ebene

• Aktive Materialien für Lithium-Ionen- und Natrium-Ionen-Batterien
• Aktive Materialien für Lithiummetall/Schwefel/Luft
• Festkörperbatterien
• Elektrolyte und Separatoren
• Andere inaktive Materialien
• Redox-Flow-Batterien und alle anderen Batterietechnologien

2. 
Zellebene – jede Technologie

• Neue Materialien und Designs
• Leistung und Lebensdauer
• Verlässlichkeit und Sicherheit
• Modellierung, maschinelles Lernen und Parametrisierung
• Experimentelle Charakterisierungsmethoden

3. Packdesign – beliebige Technologie

• Neue Designs, Materialien und Wärmemanagement
• Diagnostik und Batteriemanagement
• Modellierung und maschinelles Lernen
• Lebensdauer, Zuverlässigkeit und Sicherheit
• Neue Sensoren

4. Anwendungen

• Automobil- und Mobilitätsanwendungen
• Anwendungen für stationäre Energiesysteme
• Andere Anwendungen
• Vehicle-to-Grid, Vehicle-to-Home und Ladeinfrastruktur
• Märkte/Netzintegration/Mehrzweckbetrieb

5. Lebenszyklus der Batterie

• Rohmaterialien
• Produktionsverfahren
• Zweitverwendung / Recycling
• Lebenszyklusanalyse (LCA) / Lebenszykluskosten (LCC)

Forschungsgebiete und Methoden / Übergreifende Instrumente und Kompetenzen

• Methoden zur schnellen Charakterisierung von neuen Materialien und Produktionsprozessen
• Verfahren zur Lebensdauer- und Restnutzungsdauerprognose
• Diagnose- und Prüfverfahren in Produktion, Qualitätskontrolle und Online-Betrieb für Qualität, Leistung und Sicherheit
• Modellierung, Daten, maschinelles Lernen und Parametrisierung
• Ökonomische und ökologische Bewertung
• Märkte, Geschäftsmodelle und Betriebsstrategien