Erhöhung der Stromrichte-Lebensdauer durch optimierte Komponenten-Optimierung mittels Digitaler KI Zwillinge

Description: Im Teilvorhaben der Siemens AG wird an einer verbesserten und zuverlässigeren Nutzung von Stromrichter-basierten Anlagen und ihrer kritischen Komponenten geforscht. Durch eine effizientere Nutzung von Stromrichtern und der damit einhergehenden Lebensdauererweiterung und verbesserten Zuverlässigkeit lassen sich natürliche Ressourcen einsparen. Ziel des Teilvorhabens ist eine sensorbasierte Zustandsüberwachung, die es erlaubt die daraus ermittelte Alterung in eine individuelle Betriebsstrategie einfließen zu lassen, die das PV-System optimal ausnutzt ohne Leistung oder Lebensdauer zu verschwenden. Anhand von zusätzlicher Sensorik im Leistungsmodul sollen Lebensdauervorhersagen getroffen werden, die als Grundlage für Modelle von PV-Stromrichter-Systemen dienen sollen. Hierzu werden geeignete Sensoren im Hinblick auf deren Sensitivität zur Alterungsdetektion für Stromrichterkomponenten ausgewählt und experimentell bewertet. Durch beschleunigte Lebensdauerprüfungen werden verschiedene Alterungsausfälle generiert und durch Sensoren frühzeitig detektiert und bewertet. Die im Rahmen der Experimente erfassten Sensordaten werden mit konventionellen Daten aus beschleunigten Lebensdauerprüfungen verglichen, um Aussagen zum Mehrwert der sensorbasierten Lebensdauerüberwachung treffen zu können. Hierfür werden spezifische Teststände für die Halbleiter für messtechnisch unterstützte Optimierungen aufgebaut und die Sensorik im Leistungsmodul erweitert. Siemens stellt die sensorbasierten Messdaten aus beschleunigten Lebensdauerprüfungen den Projektpartnern zur Entwicklung digitaler Zwillingsmodelle, welche Alterungserscheinungen und individuelle, in der Anwendung vorkommende Belastungen berücksichtigen, zur Verfügung. Insbesondere dienen die generierten Sensordaten bei Projektpartnern als Input für KI-basierte Life Modelle. Diese optimiert die Ausnutzung und die Lebensdauer von PV-Stromrichter-Systemen, indem sie die Betriebsparameter entsprechend der zunehmenden Alterung anpasst.

SupportProgram

Tags: Sensor ? Messdaten ? Sensorische Bestimmung ? Ressourcennutzung ? Halbleiter ?

Region: Bavaria

Bounding boxes: 11.5° .. 11.5° x 49° .. 49°

License: Creative Commons Namensnennung-keine Bearbeitung-Nichtkommerziell 4.0

Language: Deutsch

Organisations

• Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik (Mitwirkung)
• Hochschule Bonn-Rhein-Sieg (Mitwirkung)
• Infineon (Mitwirkung)
• OPAL-RT Germany GmbH (Mitwirkung)
• SUMIDA Components & Modules GmbH (Mitwirkung)
• Siemens (Projektverantwortung)
• Umweltbundesamt (Bereitstellung)

Time ranges: 2023-08-01 - 2026-07-31

Alternatives

• Language: Englisch/English
  Title: Increase of converter lifetime by component optimization using Digital AI Twins
  Description: In the Siemens AG subproject, research is being conducted into improved and more reliable use of converter-based plants and their critical components. Through a more efficient use of power converters and the associated lifetime extension and improved reliability, natural resources can be saved. The aim of the sub-project is to develop a sensor-based condition monitoring system that allows the aging determined from this to be incorporated into an individual operating strategy that makes optimum use of the PV system without wasting power or service life. Using additional sensors in the power module, lifetime predictions will be made, which will serve as a basis for models of PV power converter systems. For this purpose, suitable sensors are selected with respect to their sensitivity for aging detection for power converter components and evaluated experimentally. Various aging failures are generated by accelerated lifetime tests and detected and evaluated by sensors at an early stage. The sensor data collected during the experiments will be compared with conventional data from accelerated life tests in order to make statements on the added value of sensor-based life monitoring. For this purpose, specific test benches for the semiconductors will be set up for optimizations supported by measurement technology, and the sensor technology in the power module will be expanded. Siemens provides the sensor-based measurement data from accelerated lifetime tests to the project partners for the development of digital twin models, which take into account aging phenomena and individual loads occurring in the application. In particular, the generated sensor data at project partners serves as input for AI-based life models. This optimizes the utilization and lifetime of PV power converter systems by adjusting operating parameters according to increasing aging. https://ufordat.uba.de/UFORDAT/pages/PublicRedirect.aspx?TYP=PR&DSNR=1119534

Status

Aktiv

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