PV-Lichtbogenkennung - Leitungsüberwachung durch DC Lichtbogenerkennung bei Photovoltaik-Anlagen auf bewohnten Gebäuden

Kurzfassung

Ausgangssituation/Motivation

In modernen gebäudeintegrierten Photovoltaik Systemen wird die DC-Verkabelung auf
möglichst hohem Spannungsniveau und möglichst nahe an den Netzübergabepunkt geführt. Speziell im verbauten urbanen Umfeld kommt es daher zu langen DC-Leitungsführungen in Gebäuden.

Einer der wesentlichen Nachteile von DC-Verkabelung ist, dass an Kontaktübergängen Lichtbögen entstehen können (z.B. bei schlecht befestigten Klemmstellen). Auf Grund der hohen Energie in PV Systemen, kann es in weiterer Folge auch zu großflächigeren Bränden kommen.

Es gibt bereits seit einigen Jahren, getrieben aus dem PV Markt, Bestrebungen, diese Lichtbögen zu detektieren und entsprechend abzuschalten. Die USA stellen sich dabei als Vorreiter dar, und fordern bereits normativ eine Erkennung und Abschaltung von Lichtbögen. Die Erkennung von realen Lichtbögen ist jedoch ungleich komplexer und vor allem vielfältiger und lässt sich nicht mit klassischen Schwellwertdetektoren realisieren.

Inhalte und Zielsetzungen

Im Rahmen dieses Projekts sollen die Grundlagen für die eindeutige Klassifizierung in serielle und parallele Lichtbögen auch bei geringen Leistungen und unklaren Zündbedingungen geschaffen werden. Aus unserer Sicht ist die dadurch erzielbare Sicherheitserhöhung von PV-Anlagen ein essentieller Schlüssel für deren nachhaltige Einsetzbarkeit im urbanen Bereich.

Ein Ziel ist dabei die Erarbeitung der Grundlagen von Zündbedingungen von real entstandenen Lichtbögen. Der Aufbau und die Gewinnung von Grundlagenwissen zum Thema PV Lichtbögen ermöglicht es uns, Aufbauten und Parameter für die Durchführung von Lichtbogenzündversuchen (sowohl für Serien- als auch für Parallellichtbögen) wie sie real auftreten zu finden.

Ein weiterer Fokus dieses Projekts liegt in der Erforschung und Erprobung von Mustererkennungsverfahren zur Detektion von Lichtbögen. Hier geht es um die spezifische Identifizierung der Lichtbogen-Signaturen basierend auf Laborbasisdaten und Felddaten.

Die Erfahrung aus den USA zeigt, dass eine der größten Herausforderungen der Lichtbogenerkennung in der Vermeidung von Fehlauslösungen liegt, da diese zu erheblichen wirtschaftlichen Einbußen führen können. Wenn es gelingt durch die hier angedachte Grundlagenforschung diese Fehlauslösungen zu vermeiden, kann die Funktion Lichtbogendetektion, ungeachtet einer eventuellen Normenforderung, ohne Bedenken auch in Europa eingeführt werden, um die Sicherheit der Anlagen zu erhöhen.

Methodische Vorgehensweise

Neben der Recherche der einschlägigen Fachliteratur zur Lichtbogenzündung erfolgte ein Wissens- und Erfahrungstransfer aus dem Bereich Perfect Welding von Fronius. Die Durchführung von Lichtbogen Versuchen in einer Klimakammer im Fronius Umwelttestlabor, ermöglichte es uns Umwelteinflüsse transparent zu machen. Das aufbereitete hochaufgelöste Datenmaterial ist der Schlüssel für die Verifikation der gefundenen Lichtbogensignalmodelle, Simulationen, Echtdateninfrastruktur und Mustererkennungsverfahren.

Für den Aufbau von Infrastruktur zur Ermittlung von Echtdaten griffen wir auf die unternehmenseigenen Design und Fertigungsprozesse zurück. Dies umfasst Schaltungsdesign und Simulation, PCB Layout, Elektronikfertigung und Testing, EMV und Umwelttests.

Für die Erforschung und Erprobung von Mustererkennungsverfahren zur Detektion von Lichtbögen wurde eine Software Toolchain aufgebaut und verwendet. Diese umfasst das Einlesen und die Verwaltung der Echtdaten, die zentrale Engine (mit Vorverarbeitung, Feature Extraktion und den Klassifikationsalgorithmen), das Auswerten und die Visualisierung der Ergebnisse.

Ergebnisse und Schlussfolgerungen

Für die Entwicklung der Mustererkennungsalgorithmen (Feature Auswahl) ist eine genaue Analyse der im Falle eines auftretenden Lichtbogens zu erwartenden Signalverläufe notwendig. In diesem Projekt wurde mittels Matlab/Simulink ein Modell der PV-Anlage (PVModule und Eingangsseite des Wechselrichters) erstellt. Hinzu kommt ein unter Verwendung der sogenannten "Ayrton-Formel" einfaches Modell des Lichtbogens.

Sehr vielversprechend sind die Ergebnisse der selbstlernenden Klassifizieralgorithmen, die bei Fronius erstmals zur Lichtbogendetektion verwendet wurden. Hier konnten mehrere Designzyklen für die Erprobung der Mustererkennung durchlaufen werden. Die Trefferquote für die Versuchsdaten mit gezogen Lichtbögen bei geringen Leistungen konnte in den Testdaten von 16% auf 85% erhöht werden, gleichzeitig konnte die Fehlauslösungsrate mit Modulektronik von 54% auf 2.5% verringert werden. Die Mustererkennung wurde für den Einsatz in den Felddaten Logging Modulen portiert und Feldtests wurden gestartet.

Ausblick

Im Rahmen dieses Projekts wurden die Grundlagen für die eindeutige Klassifizierung in serielle und parallele Lichtbögen auch bei geringen Leistungen und unklaren Zündbedingungen (z.B. vorhergehendem Glimmen der Kontaktstellen, Leistungsschwankungen oder Wiederzünden) geschaffen. Aus unserer Sicht ist die dadurch erzielbare Sicherheitserhöhung von PV-Anlagen ein essentieller Schlüssel für deren nachhaltige Einsetzbarkeit im urbanen Bereich und sollte weiter vorangetrieben werden.

Projektleitung

Fronius International GmbH

Himmelbauer Karin
Günther Fronius Str. 1
A-4609 Thalheim bei Wels
Tel.: +43 (7242) 241 8100
E-Mail: Himmelbauer.Karin@fronius.com
Web: www.fronius.com