Schlussbericht zum Teilvorhaben der Ostbayerischen Technischen Hochschule Amberg-Weiden: "Federated Learning zur Gewinnung von Rechenzeit effizienten KI- Modellen zur Beschreibung des Verhaltens elektronischer Komponenten"

Abstract

Das im Jahr 2023 gestartete und von der EU und nationalen Behörden geförderte Forschungsprojekt „PowerizeD“ (Digitalization of Power Electronics Applications within Key Technology Value Chains) hat sich zum Ziel gesetzt, neue Technologien für eine digitalisierte und intelligente Leistungselektronik zu entwickeln. Dadurch soll eine nachhaltige und resiliente Energieerzeugung, -übertragung und -anwendung ermöglicht werden. Angestrebt wird eine ganzheitliche Optimierung aller Funktionen der Komponenten der Leistungselektronik. Durch die Erhöhung des Grads der mechanischen und elektrischen Integration, den Einsatz neuer Schaltungsmodelle, fortschrittlicher Regelungsstrategien sowie künstlicher Intelligenz soll ein robuster und zuverlässiger Betrieb der Systeme der Leistungselektronik gewährleistet werden. Zur Umsetzung dieser Ziele arbeiten 61 Partner zusammen, die die gesamte Wertschöpfungskette – vom Material bis hin zum „System von Systemen“ – abdecken. Diese domänenübergreifende Forschung und Innovation eröffnet erhebliche wirtschaftliche und gesellschaftliche Mehrwerte für die Europäische Union. Die Ostbayerische Technische Hochschule Amberg-Weiden (OTH AW) erforschte im Rahmen des Teilvorhabens „Federated Learning zur Gewinnung von Rechenzeit effizienten KI-Modellen zur Beschreibung des Verhaltens elektronischer Komponenten“ den Einsatz von föderiertem Lernen (engl. Federated Learning, FL) in den Bereichen Leistungselektronik und elektrische Antriebstechnik. Federated Learning ermöglicht den Austausch von Informationen, ohne dass vertrauliche Daten preisgeben werden müssen. Durch die Weitergabe von Informationen in aggregierter Form entlang der Wertschöpfungskette sollen die Partner erstmals in die Lage versetzt werden, gemeinsame Zuverlässigkeits- und Robustheitsmodelle zu entwickeln und zu nutzen, ohne die zugrunde liegenden sensiblen Daten teilen zu müssen. Ziel der OTH AW war es, dies am Beispiel der Restlebensdauer-schätzung von Lithium-Ionen-Antriebsbatterien im Rahmen des Anwendungsfalls (engl. Use Case, UC) UC1.7 „System of Systems“ zu demonstrieren. Zur Umsetzung dieser Ziele entwickelte die OTH AW ein generalisiertes Federated-Learning-System. Dieses ermöglicht es mehreren Projektpartnern, heterogene Datensätze unterschiedlicher Anwendungsbereiche zusammenzuführen, um ein allgemeingültiges, KI-basiertes Vorhersagemodell zur Schätzung der verbleibenden Restlebensdauer zu trainieren. Innerhalb dieser föderierten Systemarchitektur wurden geeignete Datenschutzmechanismen konzeptioniert und umgesetzt, um den Schutz sensibler Daten zu gewährleisten. Aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit realer Lebensdauerdaten von Lithium-Ionen-Batterien wurden synthetische Alterungsdatensätze mittels physikbasierter numerischer Simulationen generiert. Diese Datensätze wurden einerseits für das Training, die Weiterentwicklung und die Validierung der KI-Modelle für die FL-basierte Restlebens-dauerschätzung verwendet. Andererseits dienten sie als Grundlage für die Entwicklung eines metamodellbasierten Batteriealterungsmodells. Dieses Modell bildet die Alterung rechenzeit-schonend durch statistische Auswertung der Batteriebelastung nach, welches als Digitaler Zwilling einer Fahrzeugbatterie in eine EV-Gesamtfahrzeugsimulation integriert wurde. Zur praktischen Erprobung der entwickelten FL-Methoden in einer verteilten Systemarchitektur wurden sowohl das Fahrzeugmodell als auch die Federated-Learning-Komponenten hinsichtlich der Ausführung auf Edge-Geräten, also Geräten mit begrenzten Rechenressourcen, optimiert. Zur Veranschaulichung und Evaluierung der Vorteile der föderierten Restlebensdauerschätzung wurde ein Demonstrator entwickelt und aufgebaut. Anhand einer simulierten Fahrzeugflotte, die zum Teil auf Edge-Geräten ausgeführt wurde, um die lokale Verarbeitung der Daten auf realitätsnahen Rechenplattformen zu veranschaulichen, konnte das föderierte Lernen abschließend demonstriert werden.The aim of the PowerizeD project was to develop technologies for digitalised and intelligent power electronics for sustainable and resilient energy generation, transmission and utilisation. By increasing the degree of mechanical and electrical integration of control, driver and switching functionality within a single component, the project aimed to enable, for the first time, a holistic optimisation of all power switch functionalities. This is intended to reduce power loss, extend the service life of devices and systems, reduce chip sizes and accelerate development time. Novel circuit models, advanced control strategies and artificial intelligence were to be employed for this purpose. PowerizeD therefore relies, among other things, on federated learning to utilise confidential and protected data along the value chain for collaborative optimisation. The use of digital twins based on physical models is intended to enable the real-time monitoring and control of power electronic devices. Cross-domain key components are also to be researched and demonstrated across a broad range of applications. The overall PowerizeD consortium comprised a total of 61 partners from 13 European countries and included leading vehicle manufacturers/OEMs, Tier 1 suppliers, semiconductor manufacturers, as well as other value chain partners such as technology integrators, universities and research institutes. The work carried out by OTH Amberg-Weiden focused on the development of a generalised federated learning system for estimating remaining useful life, which enables several project partners to jointly train a powerful AI-based predictive model. In addition to integrating heterogeneous datasets, a key focus was on the design and implementation of data protection mechanisms within the system architecture. To this end, privacy-preserving methods were applied to protect sensitive data. The focus of the remaining lifespan estimation was on lithium-ion batteries in vehicles. Due to the limited availability of lifespan data, synthetic ageing data for lithium-ion batteries was generated using physics-based simulations for a wide variety of load profiles, such as the WLTC driving cycle. This data was also used to develop a digital twin of the vehicle battery. Ageing is simulated using a metamodelling approach based on the statistical analysis of the cell state. Finally, a demonstrator was developed to illustrate the use of federated learning for estimating the RUL of lithium-ion batteries in electrified vehicles. To this end, a distributed system comprising a large number of simulated vehicles was set up. In particular, this enabled the optimisation of the digital twin and the federated learning components with regard to execution on edge devices to be demonstrated. The knowledge acquired in the PowerizeD project by OTH AW will be incorporated into further research projects beyond the university’s teaching activities, thereby enabling the knowledge gained to be expanded and deepened. A follow-up project was successfully secured during the PowerizeD project period. The topics addressed by the university in PowerizeD – confidential distributed learning and the estimation of the remaining service life of lithium-ion batteries – remain highly topical. OTH AW therefore sees enormous potential for further scientific collaboration