09.11.2026
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Ob bei der Suche nach dem perfekten Elektrolyten oder bei der Diagnose einer defekten Zelle – die elektrochemische Impedanzspektroskopie (EIS) ist das leistungsstärkste und oft auch das frustrierendste Diagnosewerkzeug, das Batterieforschern zur Verfügung steht. In diesem Blogbeitrag werden die Anwendung der EIS bei Batterien, häufige Fehlerquellen, die die Aussagekraft der Messdaten beeinträchtigen können, sowie bewährte Vorgehensweisen zur Optimierung von Messungen für aussagekräftigere und zuverlässigere Daten erörtert.
Dieser Artikel behandelt die folgenden Themen:
Um die wesentlichen Erkenntnisse aus EIS-Untersuchungen in der Batterieforschung einzuordnen, lohnt sich nochmals ein Blick auf die wichtigsten Anwendungsfelder, die sich in der Regel in einige zentrale Kategorien einteilen lassen [1].
Bei der EIS können Fehler auf verschiedene Weise und an unterschiedlichen Stellen im Arbeitsablauf auftreten. Fehler können bereits vor Beginn der Messung entstehen, beispielsweise durch die Wahl ungeeigneter Messparameter oder weil falsche Bedingungen im Versuchsaufbau nicht berücksichtigt werden. Auch nach der Messung können bei der Datenanalyse Fehler entstehen, wenn die zugrunde liegenden physikalischen Gegebenheiten nicht berücksichtigt werden. Glücklicherweise gibt es bewährte Vorgehensweisen, mit denen sich diese Fehler begrenzen lassen, sodass diese nicht ein Ausmaß erreichen, welches das Vertrauen in die gewonnenen Messdaten infrage stellt.
Damit die an Batterien (oder einem anderen System) gemessenen EIS-Daten gültig sind, muss das System drei grundlegende Messkriterien erfüllen. Werden diese Voraussetzungen nicht eingehalten, kann die Zuverlässigkeit bzw, die Aussagekraft der gemessenen Daten infrage gestellt werden.
Das Anregungssignal (Strom oder Spannung) stellt stets einen Kompromiss dar. Es muss klein genug sein (typischerweise <10 mA), damit die Systemantwort linear bleibt, zugleich jedoch groß genug, um ein angemessenes Signal-Rausch-Verhältnis zu erzielen. Ist das Anregungssignal zu groß, werden nichtlineare Oberschwingungen gemessen statt der tatsächlichen Impedanz. Im Zusammenhang mit Batterien besteht die bewährte Vorgehensweise bei der galvanostatische EIS darin, in der Regel eine Anregungsamplitude zu wählen, die einem Strom von C/10 entspricht.
Dieses Kriterium ergibt sich aus der Anforderung, dass sich das untersuchte System während der Messung nicht verändern darf. Bei Batterien bedeutet dies, dass der Ladezustand (SoC, State of Charge) während der Messung konstant bleiben muss. Daher sollte keine EIS-Messung durchgeführt werden, die bis zu einer Stunde dauern kann, während die Batterie, aktiv geladen oder entladen wird. Dies führt zu Messartefakten, die sich häufig als verzerrter Verlauf im niederfrequenten Bereich des Impedanzspektrums zeigen. Die meisten EIS-Messungen an Batterien werden daher nach einer Ruhephase (>30 Minuten) durchgeführt, nachdem die Batterie geladen oder entladen wurde. Darüber hinaus erfolgt die Messung üblicherweise ohne DC-Offset (DC-Bias), also bei 0 V bzw. 0 A. Es gibt jedoch Ausnahmen, wie beispielsweise die Operando-EIS. Hierbei handelt es sich um eine fortgeschrittene Messtechnik, die zusätzliche Datenanalysen erfordert und in einem separaten Blogbeitrag behandelt wird.
Das letzte Kriterium besagt, dass die gemessene Antwort ausschließlich durch das Anregungssignal verursacht werden muss – nicht durch externes Rauschen oder interne chemische Veränderungten, beispielsweise verursacht durch das Abkühlen der Batterie nach Abschluss eines Ladevorgangs. Somit knüpft das letzte Kriterium an den zuvor beschriebenen Punkt (Stabilität) an, da vor Beginn der Messung ausreichend Zeit eingeplant werden sollte, damit die Batterie einen stationären Gleichgewichtszustand erreichen kann.
Bislang lag der Schwerpunkt auf den allgemeinen Kriterien, die für die Erfassung hochwertiger und valider EIS-Daten erforderlich sind. Im Folgenden befassen wir uns mit den Fehlerquellen, die sich aus dem Versuchsaufbau ergeben und sich insbesondere bei Messungen an Batterien deutlich bemerkbar machen.
Die Temperatur ist einer der kritischsten Parameter bei Batterietests, und die EIS bildet hierbei keine Ausnahme. Schon eine geringe Temperaturänderung von 2 °C kann den Ladungstransfer-Halbkreis im Nyquist-Diagramm erheblich verändern und das resultierende Impedanzspektrum verfälschen. Ohne eine präzise Temperaturkontrolle (z. B. mithilfe einer Klimakammer) wird der Vergleich des SOH zwischen verschiedenen Messungen schwierig und oft unzuverlässig.
Abbildung 3 veranschaulicht diesen Effekt. Die EIS-Spektren derselben Batterie wurden bei verschiedenen Temperaturen aufgezeichnet. Die daraus resultierenden Nyquist-Diagramme zeigen erhebliche Verschiebungen, die direkt auf die Temperaturänderungen und die damit verbundenen Änderungen des Innenwiderstands der Batterie zurückzuführen sind.
Es ist unerlässlich, die Auswirkungen des Kontaktwiderstands zwischen den Batterieanschlüssen und den Messleitungen zu berücksichtigen. Ein schlechter oder unbeständiger Kontakt kann einen zusätzlichen Widerstand verursachen, der das tatsächliche Impedanzprofil der Batterie verfälscht. Für hochpräzise EIS-Messungen empfiehlt es sich, einen speziell entwickelten Batteriehalter zu verwenden. Dadurch wird sichergestellt, dass die Kontaktierung reproduzierbar ist und bei Bedarf durch eine Kalibrierung berücksichtigt werden kann. Dieser Effekt wird besonders deutlich bei der Verwendung einer Zweileiter-Messanordnung, bei der dasselbe Leitungspaar sowohl zur Stromzufuhr als auch zur Spannungsmessung dient. In dieser Konfiguration addieren sich die Widerstände der Messleitungen, Steckverbindungen und Kontaktstellen direkt zur gemessenen Impedanz, wodurch der tatsächliche Innenwiderstand der Batterie möglicherweise verfälscht wird.
Um diesen Messfehler zu vermeiden, sollte immer dann eine Vierleiter-Messanordnung (Kelvin-Schaltung) verwendet werden, wenn genaue Impedanz- oder Niederohmmessungen erforderlich sind. Bei einer Kelvin-Schaltung dient ein Leitungspaar zur Stromführung, während ein separates Leitungspaar die Spannung direkt an den Batterieanschlüssen erfasst. Da die Spannungsmessleitungen nur einen vernachlässigbaren Strom aufnehmen, wird ihr Widerstandsbeitrag praktisch eliminiert, wodurch sichergestellt wird, dass die gemessene Impedanz die Eigenschaften der Batterie widerspiegelt und nicht von der Messhardware beeinflusst wird. Ein weiterer Vorteil speziell entwickelter Batteriehalterungen besteht darin, dass diese häufig bereits über vier Anschlüsse für genau diesen Zweck verfügen. Ist die Verwendung eines Batteriehalters nicht möglich, beispielsweise bei einer prismatischen Batterie, sollte dennoch eine Vier-Kontakt-Messung gemäß Abbildung 4 durchgeführt werden.
Bei hohen Frequenzen weisen Impedanzspektren häufig eine „Krümmung“ auf, die in den positiven imaginären Quadranten des Nyquist-Diagramms hineinragt. Dieses Verhalten ist nahezu nie auf elektrochemische Vorgänge zurückzuführen, sondern gilt als klassisches Anzeichen für parasitäre Induktivitäten im Messaufbau.
Streuinduktivitäten entsteht häufig durch lange Kabelwege, nicht verdrillte oder ungünstig verlegte Leitungen sowie durch Messgeometrien, die unbeabsichtigt Schleifen erzeugen. Bereits wenige Mikrohenry (μH) an Induktivität können das Impedanzverhalten bei höheren Frequenzen dominieren. Um diese Artefakte zu minimieren, sollten die Leitungen so kurz wie möglich gehalten werden. Falls möglich, können die stromführenden Kabel (WE+CE) und Spannungsmesskabel (RE+S) zudem paarweise eng miteinander verdrillt und so angeordnet werden, dass keine großen Schleifen entstehen. Durch eine sorgfältige Kabelführung und eine kompakte, induktionsarme Messgeometrie lässt sich sicherstellen, dass der Hochfrequenzbereich das tatsächliche Verhalten der Zelle widerspiegelt und nicht die Einschränkungen des Messaufbaus. Aufgrund der internen Geometrie der Batterie lässt sich dieser Effekt jedoch in der Regel nicht vollständig vermeiden.
In den vorangegangenen Abschnitten wurde der Arbeitsablauf bis zur Durchführung der Messung beschrieben. In diesem abschließenden Abschnitt werden einige Maßnahmen vorgestellt, mit denen sich Fehler bei der Analyse der erfassten Daten nach der Messung vermeiden lassen.
Beim Fitten von Impedanzdaten besteht die Versuchung, dem Ersatzschaltbild (ECM, Equivalent Circuit Model) so lange RC-Elemente (Resistor-Capacitor Elements) oder CPEs (Constant Phase Elements) hinzuzufügen, bis die Residuen kleiner werden und der Fit nahezu perfekt erscheint. Dieser Ansatz kann jedoch irreführend sein. Jedes Element eines ECM muss einem realen, physikalisch begründbaren Prozess im elektrochemischen System entsprechen. Das Hinzufügen willkürlicher Komponenten, nur um die statistische Anpassung zu verbessern, kann zu Modellen führen, die zwar beeindruckend aussehen, aber keinerlei Bezug zu den tatsächlichen Ladungstransferwegen, Diffusionsvorgängen oder Grenzflächenprozessen haben.
Ein überparametrisiertes Ersatzschaltbild verschleiert häufig zugrunde liegende Probleme wie verrauschte Messdaten, induktive Artefakte oder Messfehler. Darüber hinaus kann es zu Fehlinterpretationen führen, indem einem beobachteten Verhalten ein RC-Glied zugeordnet wird, obwohl kein entsprechender physikalischer Prozess existiert. Ein gutes ECM sollte so einfach wie möglich sein und auf physikalischen Prinzipien basieren, wobei es den aktuellen Erkenntnissen über die Zellchemie, die Geometrie und den Betriebsbedingungen Rechnung tragen sollte.
Der Kramers-Kronig-Test (K–K-Test) ist ein entscheidendes – und dennoch häufig übersehenes – Tool zur Validierung von Impedanzdaten. Mathematisch gesehen sind die K–K-Beziehungen Integralgleichungen, die den Real- und den Imaginärteil einer komplexen Funktion (in diesem Fall der Impedanz) miteinander verknüpfen. Wurden die Daten gemäß den drei oben genannten Kriterien (d. h. Linearität, Stabilität und Kausalität) gemessen, lässt sich der Realteil der Impedanz aus dem Imaginärteil vorhersagen und umgekehrt. Beim K–K-Test wird aus dem gemessenen Realteil der Impedanz der theoretische Imaginärteil berechnet und mit den Messdaten verglichen. Stimmen berechneter und gemessener Imaginärteil nicht überein, sind die Daten ungültig.
Die meisten modernen EIS-Programme, z. B. NOVA, verfügen über ein integriertes Tool zur Durchführung des K–K-Tests. Im Hintergrund wird dabei ein Pseudo-Ersatzschaltbild aus einer Reihe von RC-Gliedern generiert (in der Regel in der Anzahl der gemessenen Frequenzen), da ein solches Schaltbild von Natur aus K–K-konform ist. Anschließend vergleicht die Software die experimentell gemessenen Datenpunkte mit dem K–K-konformen Modell und stellt die Abweichungen (Residuen) in einem Residuendiagramm dar.
Die Residuen sollten über den gesamten gemessenen Frequenzbereich hinweg zufällig um null verteilt sein und sich typischerweise in einem Bereich von 1 % bis 2 % bewegen. Wenn sich deutliche Muster wie Wellen oder Spikes (>5 %) abzeichnen, gilt der K_K-Test als nicht bestanden.
Wenn ein Datensatz den K–K-Test nicht besteht, ist dies ein deutlicher Hinweis darauf, dass das System nicht stationär war (sich während der Messung verändert hat), ein nichtlineares Verhalten zeigte (bspw. aufgrund einer zu starken Anregung) oder die Daten durch Messfehler, Drift oder unzureichende Kontaktierung verfälscht wurden. Bei Schlussfolgerungen, die auf solchen Daten basieren, ist daher Vorsicht geboten.
Die elektrochemische Impedanzspektroskopie ist nach wie vor eines der wichtigsten Diagnosewerkzeuge in der Batterieforschung. Ihr Nutzen hängt jedoch entscheidend von der Qualität und Interpretierbarkeit der erfassten Daten ab. Bewährte Praxis ist es, stets sicherzustellen, dass die grundlegenden Anforderungen an Linearität, Stabilität und Kausalität erfüllt sind und gleichzeitig typische Fehlerquellen im Versuchsaufbau, wie Temperaturdrift, schlechte Kontaktierung oder induktive Effekte der Verkabelung, vermieden bzw. kontrolliert werden.
Kurz gesagt: Saubere Messungen führen zu belastbaren Schlussfolgerungen.
[1] Meddings, N.; Heinrich, M.; Overney, F.; et al. Application of Electrochemical Impedance Spectroscopy to Commercial Li-Ion Cells: A Review. Journal of Power Sources 2020, I, 228742. DOI:10.1016/j.jpowsour.2020.228742
[2] Choi, W.; Shin, H.-C.; Kim, J. M.; et al. Modeling and Applications of Electrochemical Impedance Spectroscopy (EIS) for Lithium-Ion Batteries. Journal of Electrochemical Science and Technology 2020, 11 (1), 1–13. DOI:10.33961/jecst.2019.00528
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