Ein zentraler Aspekt der Forschung ist die künstliche Alterung von Batteriespeichern unter kontrollierten Laborbedingungen. Mithilfe reproduzierbarer Belastungsprofile können verschiedene Degradationsmechanismen gezielt untersucht werden. Parallel dazu werden automatisierte Verfahren zur Zustandsüberwachung entwickelt. Diese ermöglichen die kontinuierliche Erfassung relevanter elektrischer, thermischer und gegebenenfalls chemischer Zustandsgrößen.
Die entwickelten hybriden Modelle von Batteriespeichern kombinieren physikalisch basierte Modellansätze mit datengetriebenen Methoden. Als Digitale Zwillinge bilden sie den aktuellen und zukünftigen Zustand eines Batteriesystems ab und dienen sowohl der Interpretation gemessener Daten als auch der Prognose von Alterung, Leistungsfähigkeit und Restlebensdauer.

Ein weiterer Schwerpunkt liegt auf der Entwicklung von Methoden und Technologien zur Offline-Zustandsermittlung, beispielsweise im Rahmen von Wartung, Prüfung oder Second-Life-Bewertung. Ergänzend werden Online-Verfahren zur kontinuierlichen Zustandsbestimmung erforscht, die während des laufenden Betriebs eingesetzt werden können und eine frühzeitige Fehler- und Degradationserkennung ermöglichen.
Die Forschungsarbeiten werden durch umfangreiche Tests und Laboruntersuchungen an neuen und gebrauchten Batteriespeichern begleitet. Insbesondere die Zustandsanalyse gebrauchter Batteriespeicher bildet die Grundlage für fundierte Service-, Weiterverwendungs- oder Recyclingempfehlungen.

Auf Basis der gewonnenen Erkenntnisse werden schließlich dynamische, zustandsorientierte Betriebsstrategien entwickelt. Diese zielen darauf ab, den Betrieb von insbesondere stationären Batteriespeichern adaptiv an ihren aktuellen Zustand anzupassen, um Alterung zu minimieren, die Nutzungsdauer zu verlängern, die Sicherheit zu erhöhen und den Ressourcenverbrauch über den gesamten Lebenszyklus zu reduzieren.