KI in Energiemanagementsystemen

Wie lautet der Plan B?

7. Januar 2020, 9:32 Uhr | Von Steve Taranovich, Digi-Key

Fortsetzung des Artikels von Teil 2

Stromerzeugung in einem rein elektrisch angetriebenen Flugzeug

Digi-Key
Bild 3: Dargestellt ist der Prozess, bei dem KI ein Reinforcement-Learning (RL) durchführt, um optimale Übertragungsfrequenzen zu lokalisieren und maximale Leistungspegel zu erzielen. Die Abbildung zeigt den Intelligenten Knoten (a); Zustände, Aktionen, Vorteile des Intelligenten Knotens durch KI (b).
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In einem rein elektrisch angetriebenen Fahrzeug ist die Leistungserzeugung und -regelung ein komplexes Unterfangen. Ziel ist die stabile Erzeugung elektrischer Energie und die Wiedergewinnung der bereits durch das System zirkulierenden Energie. Feedback und Systeme, die das System optimieren, sind ein Muss und müssen in Echtzeit ausgeführt werden. Das erfordert den Einsatz zusätzlicher Verarbeitungs- und Kommunikationssysteme sowie die Hinzunahme weiterer Sensoren und Aktorsysteme.

Der Einsatz einer intelligenten Steuerung eines Synchrongenerators auf Basis einer KI-Generator-Steuereinheit (GCU) liefert die selbsttätige Regelung des in Bild 2 gezeigten Flugzeugs.

Diese KI-Erweiterung ermöglicht es dem System, aus früheren Energieverwaltungsentscheidungen zu lernen, um sich in Echtzeit an Anforderungen von Benutzern anzupassen.

Erzeugt wird die Antriebsleistung des Flugzeugs im Allgemeinen von einem mechanischen Triebwerk oder einem Speichersystem wie einer Batterie. Die GCU umfasst einen Spannungsregler, einen Erreger und einen Stabilisator. Die Rückmeldung an dieses Steuerungssystem kommt von der primären Verteilungseinheit (PDU).

Mithilfe dieser einfachen KI-GCU-Architektur ist es den Entwicklern möglich, problemlos einen Plan B einzubauen – durch Einsatz eines Spannungsreglers, der Teil der GCU ist und aus GaN-Leistungstransistoren wie dem EPC2001C-GaN-FET von EPC aufgebaut ist. GaN-Geräte eignen sich aufgrund ihrer Fähigkeit, mit hoher Geschwindigkeit zu schalten, ideal als Leistungstreiber im Regler des Flugzeugs (ein automatischer Spannungsregler). Dadurch ist die Verwendung kleinerer Magnete möglich, wodurch das Flugzeug leichter wird. GaN-FETs haben zudem einen hohen Wirkungsgrad. Deshalb können kleinere Kühlkörper verwendet werden oder diese sogar ganz entfallen, was das System noch kleiner macht.

Um innerhalb der GCU den Wechselstrom des Generators in Gleichstrom umzuwandeln, müssen Entwickler einen statischen Erreger (im Wesentlichen einen Spannungswechselrichter) für die Felderzeugung ergänzen. Dieser begradigt über einen Thyristor-Brückengleichrichter einen Teil des Wechselstromausgangs des Generators und liefert den Flugzeugsystemen letztendlich Gleichspannung. Der Stabilisatorteil der GCU misst Verbesserungen der Systemstabilität.

IoT-Kommunikationsvorgänge mit batteriebetriebenen Fernsensoren

Im Internet der Dinge (IoT) ist quasi jedes Gerät an das Internet angebunden, häufig über eine Funkschnittstelle. KI kann dazu beitragen, die Komplexität dieser vernetzten Systeme mittels kognitiver Kommunikation zu verringern, die bewirkt, dass Maschinen den Menschen besser verstehen.

In einer typischen Fabrik werden Tausende von Sensoren von Maschinen und Prozessen verwendet. Für sein optimales Funktionieren benötigt das System eine ausfallsichere Kommunikation und geringe Latenz, damit Entscheidungen in Echtzeit getroffen werden können. Dazu bedarf es der Einbettung der Intelligenz direkt in die Sensorquelle.

Für Entwickler bedeutet dies, dass mehr Intelligenz aus der Cloud an den Netzwerkrand übertragen werden muss, um die Entscheidungsfindung direkt im IoT-Knoten zu ermöglichen. Durch maschinelles Lernen (ML) und KI-Techniken wird am Netzwerkrand eine nutzbringende Intelligenz erzeugt (Bild 3).

Bild 3 zeigt, dass KI mithilfe von Reinforcement-Learning (RL) die optimalen Übertragungsfrequenzen bei maximaler Funkleistung ermittelt und lernt, die Kollision von Paketen sowie Verzögerungen bei der drahtlosen Kommunikation am Netzwerkrand zu minimieren. Auf diese Weise eignet sich die KI eigenständig die besten Mittel für die Ermittlung der optimalen verfügbaren Funkkommunikationskanäle an, die eine Kommunikation mit geringer Latenz ermöglichen. Dies ermöglicht seinerseits Aktionen in nahezu Echtzeit und damit die bestmögliche Steuerung der Sendeleistung (Transmission-Power-Control, TPC).

Plan B lässt sich hier mithilfe eines Sensor-Fernüberwachungs-Kits wie dem MNK2-9-EG-PHL von Monnit implementieren. Bei Bedarf lässt sich das Kit zuschalten, damit das System funktionsfähig bleibt, bis ein Techniker vor Ort ist, um das Problem zu prüfen und eine defekte Komponente, ein Modul oder eine Karte auszutauschen, um den uneingeschränkten Betrieb wiederherzustellen.
Auch wenn das Kit nicht denken und lernen kann, funktioniert das System weiter und es gehen keine Daten verloren. Sobald das System evaluiert und der Fehler isoliert wurde, kann die uneingeschränkte Funktion wiederhergestellt werden, ohne dass Datenübertragungen fehlen.

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