← PROJEKTE· 06ELECTRIC
Steckverbinder-Zustand aus Ladekurven
Konzeptstudie mit funktionierendem Prototyp, unabhängig entwickelt, keine Kundenarbeit.
DIE HERAUSFORDERUNG
Öffentliche Schnelllader verlieren mit dem Alter an Zuverlässigkeit. Eine Berkeley-Feldstudie fand 73 % von 657 öffentlichen CCS-Ladepunkten funktionsfähig, und die Erfolgsquote des ersten Ladeversuchs fällt von rund 85 % bei neuer Hardware auf unter 70 % im dritten Jahr. Uptime-Monitoring erfasst das nur teilweise: Eine Station kann online sein und trotzdem deutlich weniger Leistung liefern als angefordert.
Eine Ursache ist Steckverschleiß. Steckzyklen reiben die Beschichtung der Pins ab und der Übergangswiderstand steigt. Bei Schnellladeströmen erzeugen wenige zusätzliche Milliohm hunderte Watt Wärme im Pin (70 W neu, 350 W verschlissen bei 375 A). Der Temperatursensor zwingt die Station dann zur Leistungsreduktion, Sessions dauern länger, und mit weiterem Verschleiß fällt der Steckverbinder mit einem harten Übertemperatur-Fehler aus.
Die nötigen Daten existieren bereits: OCPP-MeterValues erfassen Leistung, Temperatur und Fehlercodes jeder Session. Sie werden selten je Steckverbinder über die Zeit ausgewertet.
WAS ICH GEBAUT HABE
Der Prototyp spielt reale Ladesessions einer öffentlichen 172,5-kW-Station in der Schweiz (offener Level-3-Datensatz der EPFL, MIT-Lizenz) durch ein Physikmodell des Steckverbinders: Der Übergangswiderstand wächst mit den Steckzyklen, die Pin-Temperatur folgt der I²R-Erwärmung, der Derating-Regler reagiert. Das Ergebnis ist die oszillierende, reduzierte Ladekurve eines verschlissenen Steckverbinders. Jede Degradation ist simuliert und als solche gekennzeichnet.
Jede Session wird auf wenige Kennzahlen reduziert: Energiedefizit gegenüber der Fahrzeuganforderung, Anzahl der Derating-Einbrüche und Temperaturanstieg normiert auf das Stromquadrat. Letztere isoliert den Übergangswiderstand und trennt verschlissene Pins von einer degradierenden Kabelkühlung. Je Steckverbinder vergleicht ein EWMA jede Kennzahl mit Kontrollgrenzen aus der eigenen gesunden Baseline. Das ist statistische Prozesskontrolle, kein Machine Learning: keine Trainingsdaten, und jeder Alarm lässt sich auf eine Kennzahl und einen Grenzwert zurückführen.
Die Ausgabe ist eine Liste je Steckverbinder: Health Score, vorhergesagter standardisierter Fehlercode (CX018-Derating jetzt, harter CX019-Stopp in N Wochen) und die empfohlene Maßnahme, etwa Pin-Tausch beim nächsten geplanten Einsatz.
WAS SICH GEÄNDERT HAT
Im simulierten Jahr löste der am schnellsten verschleißende Steckverbinder seinen Alarm 18 Wochen vor dem ersten harten Übertemperatur-Stopp aus, genug Vorlauf, um den Tausch als geplante Instandhaltung einzuplanen.
Die beiden Fehlerbilder erzeugen unterschiedliche Arbeitsaufträge: Verschlissene Pins und eine ausfallende Kabelkühlung werden getrennt erkannt, statt denselben generischen Übertemperatur-Alarm auszulösen.
Status: funktionierender Prototyp auf realen Sessiondaten mit simulierter Degradation. Die Kennzahlen kommen direkt aus OCPP-MeterValues und sind bereit für einen Pilot auf Live-Daten eines Betreibers.
