SoC4PCM
Akustische Ladezustandserkennung für Latentwärmespeicher mittels KI-gestützter Ultraschallsensorik
Latentwärmespeicher (PCM) sind ein Schlüsselelement für die effiziente Integration fluktuierender erneuerbarer Energien aus Sonne und Wind. Ihr Betrieb stellt jedoch eine messtechnische Herausforderung dar: Da die Temperatur eines PCM während des gesamten Phasenwechsels nahezu konstant bleibt, lässt sich der Ladezustand (State of Charge, SoC) mit konventionellen Thermometern nicht bestimmen.
Das Projekt SoC4PCM verfolgt einen innovativen, akustischen Ansatz: Kurze Ultraschallimpulse (sog. Chirps) werden von außen durch den Speicherbehälter gesendet. Da sich Schall in fester und flüssiger Phase unterschiedlich ausbreitet, verändern sich Laufzeit und Reflexionsmuster der Signale in Abhängigkeit vom aktuellen Schmelzanteil. Aus diesen Schallmustern rekonstruiert ein KI-basiertes Auswertesystem die räumliche Verteilung von festen und flüssigen Bereichen im gesamten Speichervolumen und leitet daraus den Ladezustand ab.
Das trainierte Modell arbeitet dabei zustandslos: Es berechnet den SoC direkt aus dem aktuellen Schalleintrag – ohne Kenntnis der Betriebshistorie. Die Sensoren werden nicht-invasiv von außen an die Behälterwand montiert (Klebe- oder Magnetbefestigung), was den Einsatz auch an bestehenden Anlagen ohne konstruktive Eingriffe ermöglicht.
Erste Versuchsreihen belegen eine Bestimmungsgenauigkeit von über 97 %. Der ermittelte Ladezustand wird direkt an übergeordnete Energiemanagementsysteme oder Heizungsregelungen übergeben und ermöglicht so eine optimale Ausnutzung der Speicherkapazität bei gleichzeitiger Minimierung von Verlusten. Die Technologie ist sowohl für Gebäudeanwendungen als auch für industrielle Wärmespeicherprozesse geeignet.
Fördergeber: BMWE, Förderkennzeichen: KK5654703CM4
Laufzeit von 01.02.2025 bis 31.01.2027
