Das Forschungsprojekt FlashCheck befasst sich mit der Erkennung von Lichtbogenbildung in Photovoltaikanlagen mit möglichst niedriger Fehlerrate. In dem kürzlich erschienenen Artikel unter anderem mit Autoren der RISC Sofware GmbH wird ein neuartiger Ansatz zur Erkennung von Lichtbögen in Gleichstrom-Microgrids über ihr Hochfrequenz (HF)-Spektralmuster im Rahmen diess Projektes  vorgestellt.

Da es sich bei Photovoltaikanlagen um Gleichstromsysteme handelt, besteht die Gefahr von Lichtbögen aufgrund schlechter Stromanschlüsse. Diese sind auf eine Vielzahl von Gründen zurückzuführen, wie beispielsweise fehlerhafte oder gealterte Stecker, menschliche Fehler und Umwelteinflüsse. Eine verzögerte Erkennung von elektrischen Lichtbögen kann zu Bränden und erheblichen Systemschäden führen, während falsch-positive Meldungen, die eine vorbeugende Abschaltung des Systems verursachen, mit erheblichen finanziellen Kosten verbunden sind.

Um dies zu erreichen wird mittels „Compressed Sensing“-Methoden eine Datenbank von Lichtbogensignaturen aufgebaut die als Grundlage zur Erkennung mittels „Machine Learning“-Technologie dient. Die RISC Software GmbH ist an der Entwicklung und Umsetzung der Compressed Sensing Methoden beteiligt um hochaufgelöste Signale mit niedriger Ab­tast­rate zu rekonstruieren.

FlashCheck ist ein kooperatives Forschungs- und Entwicklungsprojekt, das von der Österreichischen Forschungsförderungsgesellschaft (FFG) unterstützt wird. Das Projekt wird von der Fronius International GmbH mit den Projektpartnern FH Oberösterreich Forschung und Entwicklung GmbH, RISC Software GmbH und Eaton Industries (Austria) GmbH umgesetzt.

  • Artikel:

W. Fenz, S. Thumfart, R. Yatchak, H. Roitner and B. Hofer, “Detection of Arc Faults in PV Systems Using Compressed Sensing,” in IEEE Journal of Photovoltaics.
doi: 10.1109/JPHOTOV.2020.2965397
keywords: {Arc fault detection;compressed sensing (CS);dc power systems;photovoltaic (PV) systems},
URL: http://ieeexplore.ieee.org/stamp/stamp.jsp?tp=&arnumber=8970521&isnumber=5986669