Intelligente DC/DC-Wandler Innovatives Load-Monitoring in dezentralen DC/DC-Industrienetzen

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Hybride DC/DC-Wandler mit Embedded-KI bilden eine kostengünstige Plattform für das Lastmanagement in modernen Netzen

Dezentrale Industrienetze bieten erhebliche Vorteile beim Einbinden von DC-Quellen und -Lasten, wie etwa Solarzellen, Batteriespeichern oder Umrichter-Zwischenkreisen von Maschinen und Anlagen. Hocheffiziente, bidirektionale Wandler erlauben die exakte Steuerung und Überwachung der Energieflüsse. Leistungsfähige Echtzeit-Rechentechnik sorgt für ein ausgeklügeltes Zusammenspiel und die Möglichkeit, vorhandene Energie oder auch negative Strompreise sinnvoll zu nutzen.

Damit aber die Regeltechnik optimal funktionieren kann, benötigt sie qualitativ hochwertige Zustandsdaten der untersten Ebene, dort, wo die Verbraucher mit Energie versorgt werden. Diese Lücke schließen hybride DC/DC-Wandler, die parallel zur Versorgung der Last auch entsprechend aggregierte Informationen zum Lastverhalten bereitstellen. Ein Beispiel für solche hybriden Wandler ist die Baureihe diPSU (digital intelligent Power Supply Unit) von Elec-Con aus Passau.

Jetzt geht das Unternehmen in enger Zusammenarbeit mit den Wissenschaftlern der TH Deggendorf (THD) den nächsten Schritt: Durch einen Einsatz von Embedded KI, eingebetteter künstlicher Intelligenz, gelingt es den dezentralen DC/DC-Wandlern selbständig Anomalien zu erkennen. Der große Vorteil dieses Ansatzes: Die übergeordnete Regelung wird nicht permanent mit den Zustandsdaten zahlreicher dezentraler Wandler „zugeschüttet“ – die Wandler melden sich nur, wenn sie ein ungewöhnliches Lastverhalten bemerken.

Doch der Reihe nach.

Hybride DC/DC-Wandler: Analoge Präzision mit digitaler Flexibilität

Hybride DC/DC-Wandler kombinieren die Vorteile der analogen Welt mit den Möglichkeiten der Digitalisierung. Dieser Ansatz wird als „DEPA-Konzept“ bezeichnet (Digitally Enhanced Power Analog). Die von Grund auf neuentwickelten Wandler nutzen einerseits hochpräzise analoge Regelkreise, die aber digital konfiguriert und überwacht werden. Daraus ergeben sich mehrere Vorteile in der Anwendung:

• Ein sehr hoher Wirkungsgrad über einen breiten Leistungsbereich (Bild 2)

• eine schnelle und exakte Reaktion auf dynamische Energiebedarfe. Gerade Applikationen mit stark sprungförmiger Lastaufnahme, wie etwa Hochleitungs-Grafikkarten oder KI-beschleuniger, stellen rein analoge DC/DC-Wandler vor teilweise unlösbare Aufgaben. Wenn aber Lastschwankungen nicht sauber ausgeregelt werden können, entstehen zwangsläufig Schwingungen im Stromversorgungssystem – bis hin zu „unerklärlichen“ Systemabstürzen (Bild 3).

• Für Anpassungen am Regelverhalten muss nicht gelötet oder die Hardware anderweitig optimiert werden; stattdessen werden Algorithmen angepasst.

• Die Ersatzteilhaltung reduziert sich, da es nur eine Hardware gibt, die per Software an die jeweilige Aufgabenstellung angepasst wird.

Hybride Wandler wie die diPSU-Baureihe bieten also signifikante Vorteile gegenüber herkömmlichen Stromversorgungslösungen.

Doch damit nicht genug: Da in diesen Einheiten ein Mikrocontroller zum Einsatz kommt, sind diese DC/DC-Wandler nicht nur in der Lage, sich in Echtzeit an veränderte Bedingungen anzupassen. Sie sind auch in der Lage, permanent qualitativ hochwertige Daten zu, lastverhalten zu liefern, wie etwa Ausgangsspannung, Ausgangsstrom oder die Temperatur der Baugruppe.

Damit diese Daten weiterverarbeitet und analysiert werden können, verfügt die diPSU-Baureihe über eine Kommunikationsschnittstelle. Die Informationen zum Load-Monitoring lassen sich damit an zentraler Stelle auswerten und aggregieren, um die Effizienz und damit auch die Lebensdauer der versorgten (Teil-)Systeme weiter zu optimieren.

Elec-Con nutzt auf den diPSU-Wandlern auch die Möglichkeiten von Core Independent Peripherals (CIPs), um damit den Rechenkern des Mikrocontrollers zu entlasten. So arbeiten etwa eine Reihe von Regelungs- und Schutzfunktionen unabhängig von der zentralen Verarbeitungseinheit und entlasten diese. Dadurch ist es möglich, die freien Ressourcen dazu zu nutzen, die übergeordnete Steuerung erheblich zu entlasten (Bild 4).

Embedded-KI-Systeme: Intelligenz direkt in der Stromversorgung

Elec-Con entwickelt seit rund 20 Jahren kundenspezifische Leistungselektronik. Daher war den Spezialisten dort immer klar, dass die Stromversorgung alles über das Verhalten der Last weiß. Doch erst mit der zunehmenden Miniaturisierung der Mikrocontroller, der zunehmenden Leistungsfähigkeit, den stark sinkenden Kosten und den fortschreitenden Entwicklungen im Bereich der künstlichen Intelligenz war es möglich, die Integration von Embedded-KI Systemen in einen an sich ja preiswerten DC/DC-Wandler umzusetzen (Bild 5).

Durch das ausgeklügelte Nutzen aller Ressourcen des Mikrocontrollers war es möglich, zusätzlich zum hybriden Schaltungsansatz auch Embedded-KI-Ansätze direkt in der Stromversorgung umzusetzen. Diese KI-Systeme sind darauf ausgelegt, Echtzeitdaten wie Stromverbrauch und Spannung direkt an der Quelle – innerhalb der Stromversorgungseinheit selbst – zu analysieren. Die eingebettete KI ermöglicht damit eine unmittelbare Bewertung des Systemzustands. Ebenso möglich ist das Erstellen präziser Lastprofile, die anschließend permanent überwacht werden.

Der offensichtliche Vorteil dieser Technologie: Anomalien werden sofort und direkt von der Stromversorgung erkannt. Diese schlägt via übergeordnete Regelung Alarm und sorgt dafür, dass zeitnah präventive Maßnahmen eingeleitet werden können.

Mit Hilfe der KI lassen sich also typische Veränderungen im Lastprofil erkennen, die durch „weiche“ Faktoren wie Verschleiß, Alterung, schleichende Veränderungen der Betriebs- und Umgebungsbedingungen bis hin zu Ausfällen von (Teil-)Systemen reichen können. Typische Beispiele dafür in Systemen der industriellen Automation sind:

• Mechanischer Verschleiß: Ein nahezu unmerklich, aber stetig steigender Stromverbrauch kann ein Indikator für Verschleiß sein, etwa in einem Motorlager.

• Mechanische Schäden: Ein verbogenes oder gebrochenes Blatt eines Lüfters hinterlässt typische Signaturen im Strom-Zeit-Profil, welche die KI problemlos erkennt.

• Thermische Überlastung: Eine kontinuierlich steigende Temperatur kann auf einen verstopften Lüfterfilter hinweisen.

• Fehlerhafte Komponenten: Plötzliche Änderungen im Stromverbrauch könnten auf den Ausfall von (Teil-)Systemen hinweisen – oder z.B. auch darauf, dass irgendwo im System eine Manipulation stattgefunden hat.

• Effizienzverlust: Die Stromversorgung erkennt anhand des Lastprofils, dass das System nicht mehr im energietechnischen Optimum läuft.

Herausforderungen bei der Entwicklung von Embedded KI-Systemen

Die Entwicklung leitungsfähiger und zugleich ressourceneffizienter Embedded-KI-Systeme, wie sie in der diPSU-Produktreihe von Elec-Con zum Einsatz kommen, ist allerdings mit einer Reihe von Herausforderungen verbunden. An dieser Stelle hat sich die enge Zusammenarbeit mit der regionalen Hochschule bewährt. Sichtbares Zeichen dafür ist die intensive Zusammenarbeit im Bereich der angewandten Forschung mit dem Projektlabor für hardwarenahe Digitalisierung innerhalb der Fakultät Elektro- und Medientechnik an der THD.

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Begrenzte Hardware-Ressourcen

Stromversorgungen stehen allgemein unter einem hohen Wettbewerbsdruck. Entsprechend sind die Ressourcen der Hardware sehr begrenzt – auch wenn moderne Funktionen wie CIP für eine Entlastung des Rechenkerns sorgen. Eine zentrale Herausforderung besteht also in der Integration leistungsfähiger KI-Algorithmen in ein System mit begrenzter Rechenleistung, geringem Speicherplatz und hohen Anforderungen an die Energieeffizienz, um den Wirkungsgrad des DC/DC-Wandlers nicht zu belasten. Entsprechend müssen Entwickler daher innovative Ansätze finden, um KI-Algorithmen so zu optimieren, dass sie auch unter diesen restriktiven Bedingungen effizient arbeiten.

Eine weitere Herausforderung liegt in der Echtzeitverarbeitung und -analyse der vergleichsweise großen Datenmengen, welche die Zustandsüberwachung liefert. Denn die Parameter zum Lastverhalten werden bis zu 1000-mal in der Sekunde bereitgestellt. Die KI muss in der Lage sein,

• diese Daten schnell zu verarbeiten,

• präzise Entscheidungen in Echtzeit zu treffen,

• zu arbeiten, ohne die Systemstabilität zu beeinträchtigen.

Dies erfordert eine sorgfältige Balance zwischen der Komplexität der erforderlichen Rechenoperationen und der Verarbeitungsgeschwindigkeit. Dies macht in aller Regel die Entwicklung maßgeschneiderter, ressourcenschonender Algorithmen erforderlich.

Industrielle Anforderungen

Eine weitere Herausforderung an die Robustheit und Zuverlässigkeit der KI-Modelle stellen die rauen Umgebungsbedingungen im industriellen Einsatz dar. Es reicht nicht, dass die Systeme unter Laborbedingungen sauber arbeiten; sie müssen auch unter unfreundlichen Umgebungsbedingungen zuverlässig arbeiten, wie beispielsweise bei höheren Umgebungstemperaturen, Temperaturschwankungen, Vibrationen oder im Umfeld elektromagnetischer Störungen. Hierbei ist es entscheidend, dass die KI-Modelle robust genug sind, um in solchen Umgebungen konsistente und akkurate Ergebnisse zu liefern (Bild 6).

Wo bleibt die Cybersicherheit?

Neue Richtlinien schärfen den Blick für missbräuchliche Anwendungen der technischen Möglichkeiten. Was, wenn ein Hacker dem Regelsystem ein Lastverhalten vorgaukelt, das nichts mit der Realität zu tun hat?

Zudem kann nicht ausgeschlossen werden, dass Stromversorgungen mit KI-basierter Anomalie-Erkennung im Bereich kritischer Systeme Infrastruktur zum Einsatz kommen, etwa bei der Überwachung von dezentralen Pumpen des Wasserwerks. Entsprechend müssen die Embedded-KI-Systeme gegen Cyberangriffe geschützt sein. Dies erfordert eine durchdachte Sicherheitsarchitektur, die sowohl den Schutz der Daten als auch die Integrität der KI-Algorithmen gewährleistet.

Durchdachte, sichere Lösungen sind Team-Sport

Die Bewältigung dieser Herausforderungen erfordert eine enge Zusammenarbeit zwischen Hardware- und Softwareentwicklern sowie Experten aus den Bereichen KI und Sicherheit. Nur durch interdisziplinäre Ansätze und kontinuierliche Innovationen können leistungsfähige und zuverlässige Embedded-KI-Systeme geschaffen werden, die den anspruchsvollen Anforderungen moderner industrieller Anwendungen gerecht werden.

Von der Überwachung zum Blick in die Zukunft

Übliche Systeme zur Zustandsüberwachung beschränken sich oft auf eine einfache Erfassung von Strom- und Spannungswerten. Wo dies aus technischen Gründen nicht gelingt, wird häufig mit Sekundäreffekten und KI-Auswertung gearbeitet, etwa um mit Hilfe eines Mikrofons und KI-Algorithmen rechtzeitig einen Lagerschaden zu erkennen.

Die Fortschritte in der Embedded-KI-Technologie, welche in der diPSU-Baureihe von Elec-Con zum Einsatz kommen, heben das Load-Monitoring jedoch auf ein völlig anderes Niveau. Die KI ist in der Lage, durch kontinuierliche Echtzeitanalysen aktuelle Probleme zu erkennen. Aber damit nicht genug: Durch die Erfahrung aus der Vergangenheit ist die KI auch in der Lage, Vorhersagen über das wahrscheinliche Eintreten zukünftiger Zustände zu treffen. Moderne Systeme nutzen diese Möglichkeiten, um den Energieverbrauch zu optimieren – bis hin zur exakten Planung von Wartungsschichten, um so die Betriebssicherheit zu steigern und die Ausbringung von Anlagen signifikant zu erhöhen.

Ein praktisches Beispiel ist die Überwachung von Antrieben in Produktionsprozessen. Auch bei schwer zugänglichen oder konstruktionsbedingt nicht einsehbaren Motoren kann die KI dennoch Anzeichen von Verschleiß oder Effizienzverlusten frühzeitig erkennen und proaktive Maßnahmen vorschlagen, bevor es zu kostspieligen Ausfällen kommt.

Diese Fähigkeit, vorausschauend statt reaktiv zu handeln, markiert einen Paradigmenwechsel – nicht nur in der industriellen Instandhaltung. Mit diesen Methoden und Verfahren lassen sich auch Anlagen der industriellen Energieversorgung erheblich effizienter und kostengünstiger betreiben. Das führt zu einer vergleichsweise kurzen Amortisation der Investitionen.

Ausblick: Die Zukunft der intelligenten Energieversorgung

Dezentrale DC/DC-Netze sind eine innovative Möglichkeit, in industriellen Applikationen die Energiekosten zu reduzieren. Werte bis 30 Prozent werden kolportiert – und das sind reine Effizienzgewinne, denen vergleichsweise überschaubare Investitionen gegenüberstehen.

Das zentrale Steuersystem entscheidet, ob die gerade benötigte Energie aus den Solarzellen der überdachten Mitarbeiterparkplätze kommt, von der Strombörse oder aus dem Zwischenkreis einer Anlage, die gerade heruntergefahren wird. Aber die wesentlichen Informationen dafür liefern zahlreiche kleine, preiswerte DC/DC-Wandler mit ihrer KI. Denn sie kennen Vergangenheit, Gegenwart und Zukunft des Stromverbrauchs ihrer Last – und verschaffen dem zentralen Steuersystem damit die Informationen, die es benötigt, um die Energieflüsse optimal steuern zu können. (mbf)

* Andreas Federl ist wissenschaftlicher Mitarbeiter und operativer Leiter des Labors für hardwarenahe Digitalisierung an der Technischen Hochschule Deggendorf. Schwerpunkt seiner Arbeit ist die Forschung im Bereich der Stromversorgungstechnik, Hardware für Embedded Systems und Anwendung von künstlicher Intelligenz im Bereich der Elektrotechnik.

* Markus Böhmisch ist Entwicklungsingenieur bei der Firma Elec-Con technology GmbH und Spezialist auf dem Gebiet der Stromversorgungstechnik mit digital konfigurierbarer Regelung. Der Schwerpunkt seiner Arbeit liegt insbesondere im Bereich der Simulation und der Schaltungsentwicklung sowie dem Platinenlayout.

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