Edge-KI zur Erkennung von DC-Lichtbogenfehlern

Dank Edge-KI erfährt die Detektierung von Gleichstrom-Lichtbogenfehlern derzeit einen Wandel, der dazu führt, dass gefährliche Fehler direkt vor Ort schneller erkannt werden können, bevor sie kostspielige Ausfälle verursachen.

Welche Fragen beantwortet dieser Artikel?

• Was versteht man unter seriellen Lichtbogenfehlern, und was macht diese besonders gefährlich für PV-Anlagen, EV-Ladesysteme und Batteriesysteme?
• Auf welche Weise können diese Fehler Steckverbinder, Stromschienen, Isolierungen und Gehäuse beschädigen, bevor sie von Menschen entdeckt werden?
• Aus welchen Gründen werden frühzeitige Anzeichen von Lichtbögen von traditionellen Methoden oftmals nicht erkannt, und wie lassen sich Lichtbogenfehler mit Edge-KI-gestützten Mikrocontrollern schnell und lokal detektieren?
• Weshalb sind bausteininterne Inferenzen reaktionsschneller, anpassungsfähiger und für reale Starkstromsysteme skalierbar?

Gleichstromsysteme findet man überall. Beispiel sind PV-Anlagen auf Hausdächern, Ladesysteme für Elektrofahrzeuge (EVs) und Batteriesätze. DC-Systeme haben sich sehr schnell von Nischenlösungen zu essenziellen Systemen entwickelt, aber einem bestimmten Problem wird erst dann die nötige Aufmerksamkeit gewidmet, wenn es zu einem Ausfall kommt. Gemeint sind serielle DC-Lichtbogenfehler, die zu geschmolzenen Stromschienen, verbrannten Steckverbindern und möglicherweise sogar Brandschäden führen können. Ein kleiner, nicht rechtzeitig bemerkter Lichtbogen kann ein ganzes System unbrauchbar machen.

Während traditionelle Schutzmethoden beim Erkennen von Lichtbogenfehlern nicht besonders erfolgreich sind, kann Edge-KI, also an der Edge angesiedelte künstliche Intelligenz, hierfür sinnvoll eingesetzt werden – mit lokaler Verarbeitung, kurzen Reaktionszeiten und der Erkennung von Mustern, die älteren Methoden verborgen bleiben.

Was versteht man unter einem seriellen DC-Lichtbogenfehler?

Ein serieller DC-Lichtbogenfehler ist eine unerwünschte elektrische Entladung, die in Serie mit dem Verbrauch auftritt. Hier nimmt der Strom also keinen ungewollten Weg zur Erde, sondern der Fehler bleibt im Stromkreis – entlang der vorgesehenen Leitung, im Steckverbinder oder im Schalter, und genau dies macht die Sache so knifflig. Bild 1 zeigt eine Lichtbogensignatur in einer kontrollierten Prüfumgebung, in der es zu einem Lichtbogen kommt, bevor der Strom abgeschaltet wird.

Bild 1. Signatur eines seriellen DC-Lichtbogenfehlers

Wie aus dem Flussdiagramm in Bild 2 hervorgeht, entsteht der Lichtbogen, wenn sich etwas verschlechtert, wenn also eine Isolierung Risse bekommt, eine Lötverbindung versagt, sich ein Steckverbinder infolge von Vibrationen mit der Zeit lockert oder ein Kabel beim Einbau beschädigt wurde. Das Resultat ist eine fehlerhafte, hochfrequente Stromsignatur. Die starke Energiekonzentration lässt Kupfer durchbrennen oder Kunststoffgehäuse schmelzen und kann unter bestimmten Bedingungen auch Brände hervorrufen.

Bild 2. Ablauf beim Entstehen eines Lichtbogenfehlers

Serielle DC-Lichtbogenfehler können in folgenden Systemen entstehen:

• PV-Wechselrichtersysteme: PV-Strings befinden sich unter freiem Himmel und sind damit dem Wetter und Temperaturschwankungen ausgesetzt. Gelegentlich lassen sich Lichtbogenfehler auf korrodierte MC4-Steckverbinder oder Haarrisse in Kabelisolierungen zurückführen. Der Lichtbogen pflanzt sich in Richtung Wechselrichter fort. Wird er nicht zügig erkannt, müssen unter Umständen teure Module ersetzt werden.
• EV-Ladegeräte und Batteriesätze: Durch hohe Ströme von teils über 200 A im Verbund mit Vibrationen und Temperaturzyklen werden Stromschienen und Schweißverbindungen in Lade- oder Batteriemanagement-Systemen stark beansprucht. In einem Fall fiel eine Schweißverbindung an einer Stromschiene nach einer Einsatzzeit von rund 18 Monaten aus. Mit dem Wärmebildverfahren wurde dieser Fehler zu spät erkannt, aber ein Lichtbogendetektor hätte bedeutend früher Alarm geschlagen.
• Hochspannungs-Gleichstromverbindungen und DC-Mikronetze: Lichtbogenfehler treten hier an dicht gepackten Kabelbündeln und im Verbund mit hohen Spannungen auf. Bei Instandhaltungsmaßnahmen oder dem Ausheben von Gräben können ungewollt Einkerbungen entstehen, die langfristig zum Entstehen eines Lichtbogens führen können. Lichtbögen sind zudem schwieriger einzukreisen, wenn alle Elemente in Serie geschaltet sind.
• Stationäre Speichersysteme: In großen, dicht gepackten Lithium-Ionen-Akkusätzen kann eine lockere Zellenverbindung oder eine unsachgemäß gecrimpte Kabelschuhverbindung einen Fehler auslösen, der sich durch den gesamten String fortpflanzt. Die große Energiedichte sorgt für hohe Temperaturen und ein schnelles Ausbreiten. Jedes moderne System besteht aus mehreren Unterbaugruppen, die anfällig für Lichtbogenfehler sind. Bild 3 gibt eine exemplarische Übersicht über die verschiedenen Subsysteme und die Stellen, die besonders anfällig für Lichtbogenfehler sind.

Ein durchgängiger Schwachpunkt bei allen diesen Ursachen sind mechanisch oder thermisch hochbelastete Stromleitwege. Da es bei Gleichstrom anders als bei Wechselstrom keine Nulldurchgänge gibt, lassen sich einmal entstandene Lichtbögen schwieriger löschen.

Bild 3. Übersicht über gängige Systeme und deren lichtbogenanfällige Punkte (in Kursivschrift) der einzelnen Komponenten (rot)

Serielle DC-Lichtbogenfehler stellen aus mehreren Gründen eine Gefahr dar:

• Sicherheit: Ein nicht selbst verlöschender DC-Lichtbogen kann Temperaturen bis zu 1.500 °C hervorrufen, sodass Kabelkanäle schmelzen und Gehäuse verschmoren können. Jegliches entflammbare Material in der Nähe (z. B. Isolierungen, Kabelummantelungen oder Kunststoffgehäuse) kann sich dadurch entzünden.
• Zuverlässigkeit: Selbst wenn der Lichtbogen keinen Brand auslöst, kann er die Bauteile mit der Zeit schädigen und intermittierende Fehler hervorrufen, deren Diagnose schwierig ist, wenn das System immer wieder unvorhersehbar ausfällt, das Problem aber nach Eintreffen des Wartungspersonals nicht reproduzierbar ist. Unter Umständen tritt es dann nach ein paar Wochen erneut auf.
• Vorschriften: Die Normen Underwriters Laboratories (UL) 1699B (Detektierung von Lichtbogenfehlern), International Electrotechnical Commission (IEC) 62606 für (PV-Anlagen), UL 1741 (für Wechselrichter) oder International Standardization Organization (ISO) 26262 (für den Automobilbereich) sind nicht mehr nur optional. Vielmehr muss kommerzielles oder mit dem Stromnetz verbundenes Equipment zwingend eine normkonforme Lichtbogenerkennung mitbringen.
• Kosten: Ein Brand in einer PV-Anlage oder einem Batteriespeicher kann Schäden von einigen hunderttausend oder gar Millionen Euro hervorrufen, wenn sich der Brand ausbreitet oder das gesamte Array außer Betrieb setzt. Auch wenn nur ausgefallene Module getauscht oder ungeplante Wartungsmaßnahmen durchgeführt werden müssen, summieren sich die Kosten schnell auf. Prävention ist deshalb kostengünstiger als Reaktion.

Edge-KI – der neueste Fortschritt bei der Detektierung

Traditionelle Schutzvorkehrungen sind recht einfach: Überstromrelais, Überwachung des Effektivstroms und möglicherweise ein Spannungsabfall-Detektor. Diese Methoden bewähren sich durchaus, solange es sich um klare, offensichtliche Fehler handelt, aber bei subtileren frühen Anzeichen versagen sie. Ein serieller Lichtbogen weist eine hochfrequente Störsignatur auf, die sich aufbaut, noch bevor die Lage ernst wird, aber von grenzwertbasierten Methoden nicht erkannt wird.

Moderne MCUs, und hier insbesondere jene, die in applikationsspezifische integrierte Schaltungen (ASICs) für Leistungsstufen integriert sind, tasten Ströme inzwischen mit einigen hundert Kilohertz ab. Per FFT (Fast Fourier Transform) oder Wavelet-Transform lässt sich der Datenstrom auswerten, um die im Zusammenhang mit Lichtbögen auftretenden spektralen Merkmale zu identifizieren. Die MCU erledigt dies lokal auf folgende Weise:

• Kontinuierliches Streamen der Rohdaten unabhängig von Cloudspeichern.
• Echtzeit-Signalverarbeitung und Meldung potenzieller Lichtbogenereignisse binnen Mikrosekunden.
• Umgehendes Anstoßen von Schutzmaßnahmen durch Öffnen eines Schützes und Abschalten der betreffenden Stufe, ohne dass die Reaktion eines externen Servers abgewartet werden muss.

Edge-KI bietet unter anderem diese Vorteile:

• Deutlich ausgefeiltere Mustererkennung: Selbst ein relativ kleines CNN (Convolutional Neural Network) kann die zeitlich variable Oberschwingungs-Signatur eines sich anbahnenden Lichtbogens erlernen. Es kann zudem zwischen einem aus dem normalen Betrieb resultierenden Lichtbogen (z. B. induktivem Kickback beim Anlaufen eines Motors), Schalttransienten oder Lastsprüngen unterscheiden, bei denen ein einfacher grenzwertbasierter Detektor fälschlicherweise ansprechen würde.
• Anpassungsfähigkeit: Jede Installation weist andere Kabellängen, Steckverbindermarken und umgebende elektromagnetische Interferenzen (EMI) auf. Mithilfe von Edge-KI kann das Modell vor Ort anhand realer Daten des jeweiligen Systems genau abgestimmt werden. Während Edge-KI außerdem mit der Zeit immer intelligenter wird, bleiben werksseitig eingestellte Systeme stets unverändert.
• Praktisch keine Latenz: Inferenzen erfolgen lokal und meist in weniger als einer Mikrosekunde. Müssten die Daten in eine Cloud übertragen werden, um anschließend auf die Antwort zu warten, könnte der Lichtbogen einige zehn oder Millisekunden lang bestehen bleiben. Zum Minimieren der Energiefreisetzung kommt es aber auf jede Millisekunde an.
• Bandbreite und Datenschutz: Das System streamt nicht pausenlos Gigabytes an Wellenformdaten, sondern die MCU meldet ausschließlich unnormale Vorgänge. Bei PV-Anlagen oder EV-Ladepunkten im privaten Bereich schätzen es die Anwender, wenn ihre Stromverbrauchsprofile nicht rund um die Uhr hochgeladen werden.
• Problemlose Skalierung: Eine KI-fähige MCU kann mehrere Strings oder Phasen gleichzeitig überwachen. In Freilandanlagen mit Dutzenden von Generatoranschlusskästen sind derartige Installationen somit wesentlich kostengünstiger als der Einbau eines separaten High-End-Prozessors in jede Box. Gleiches gilt für große Bestände an EV-Ladepunkten oder umfangreiche Akkusätze.

Die Fähigkeit eines Edge-KI-Modells zum Aufdecken eines sich entwickelnden Lichtbogens, den ein FFT-basierter Detektor keinesfalls erkennen würde, ist eindrucksvoll. Die Modelle sind zwar noch nicht perfekt, zumal die Designer nach wie vor gute Trainingsdaten benötigen und viel Arbeit in die Abstimmung investieren müssen, aber der Fortschritt ist bereits enorm.

Zusammenfassung

KI schreitet schneller voran als erwartet und kommt in der Automatisierungstechnik, beim Optimieren von Designs und bei der vorausschauenden Instandhaltung zum Einsatz. In Übertragungssystemen und in der Leistungselektronik nutzen Teams das Machine Learning zum Modellieren dynamischer Vorgänge, die sonst wochenlange Simulationen erfordert hätten. Machine Learning hilft beim Erkennen von Verschleißmustern, bevor es zu Ausfällen kommt, stellt Regelschleifen ein und spart Energie.

Es ist für Unternehmen sinnvoll, KI in ihre Arbeitsabläufe zu integrieren, um Entwicklungszyklen abzukürzen und Systeme intelligenter und autonomer  zu machen. Parallel dazu verbessern sich auch die Sicherheitsmetriken.