Wie lange hält ein Drohnenakku?

Die Vorhersage der maximalen Flugdauer einer Drohne mag auf den ersten Blick eine einfache Angelegenheit sein, bei der lediglich das Herstellerdatenblatt konsultiert wird; in der Praxis jedoch zählt sie zu den feinstufigsten Berechnungen im Bereich unbemannter Luftfahrtsysteme. Die Flugzeit ist keine feste Eigenschaft, sondern ein sich aus elektrischen, mechanischen, aerodynamischen und umgebungsbedingten Wechselwirkungen ergebendes Phänomen. Ingenieure, Piloten und Forscher stützen sich alle auf genaue Schätzungen der Einsatzdauer, um Missionen zu planen, Antriebssysteme zu konzipieren und Batterietechnologien zu bewerten. Das Verständnis, wie sich die Flugzeit einer Drohne berechnen lässt, erfordert daher eine ganzheitliche Betrachtung der Drohne als Energiewandlungssystem – und nicht als bloße Ansammlung isolierter Komponenten.

Im Kern dieser Berechnung liegt die Beziehung zwischen gespeicherter Energie und stromverbrauch die Batterie einer Drohne fungiert als Speicher für chemische Energie, die in elektrische Energie und anschließend in mechanischen Schub umgewandelt wird. Die Flugdauer hängt davon ab, wie schnell dieser Energiespeicher erschöpft wird. Obwohl das grundlegende Prinzip dem Kraftstoffverbrauchsmodell herkömmlicher Luftfahrzeuge ähnelt, führt der elektrische Antrieb zu besonderen Eigenschaften wie Spannungseinbrüchen (voltage sag), nichtlinearen Entladekurven und temperaturabhängiger Leistung. Diese Faktoren machen die Abschätzung der Einsatzdauer sowohl technisch interessant als auch betrieblich entscheidend.

Zunächst muss die in einer Drohnenbatterie verfügbare Energie quantifiziert werden. Die meisten Consumer- und professionellen Drohnen verwenden Lithium-Polymer-(LiPo)- oder Lithium-Ionen-(Li-ion)-Akku-Packs, deren Kapazitäten üblicherweise in Milliamperestunden angegeben sind. Die reine Kapazität allein bestimmt jedoch nicht die Energie; auch die Spannung muss berücksichtigt werden. Die Gesamtenergie einer Batterie ergibt sich aus dem Produkt von Kapazität und Nennspannung und wird in Wattstunden angegeben. Diese Umrechnung ist entscheidend, da der Leistungsverbrauch in Watt gemessen wird und die Flugdauer letztlich dem Verhältnis von Wattstunden zu Watt entspricht. Doch selbst diese Umrechnung erfasst das reale Verhalten nur unvollständig. Aufgrund des inneren Widerstands, des Alterungsprozesses und von Sicherheitsgrenzen für die Mindestspannung liefern Batterien selten ihre volle Nennkapazität. Daher arbeiten Ingenieure häufig mit der „nutzbaren Energie“, einem herabgestuften Wert, der praktische Einschränkungen widerspiegelt statt Labor-Spezifikationen.

Sobald die verfügbare Energie bekannt ist, richtet sich die Aufmerksamkeit auf den Energieverbrauch der Drohne. Bei Multikopter-Plattformen entfällt der überwiegende Teil des Energieverbrauchs auf den Antrieb. Jeder Motor muss ausreichend Schub erzeugen, um dem Gewicht der Drohne entgegenzuwirken; die zur Erzeugung dieses Schubs erforderliche Leistung steigt jedoch rasch mit zunehmender Last an. Die Beziehung zwischen Schub und Leistung wird durch die Propeller-Aerodynamik und den Wirkungsgrad des Motors bestimmt, wobei beide Faktoren von der Drehzahl abhängen. Eine Drohne, die bei einem angenehmen Gasstand schwebt, verbraucht deutlich weniger Leistung als eine Drohne, die nahe ihrer maximalen Schubleistung arbeitet. Daher kann bereits eine geringfügige Erhöhung der Nutzlast die Flugzeit spürbar verkürzen: Sie verschiebt das Antriebssystem in einen weniger effizienten Betriebsbereich.

Die Schwebeleistung wird häufig als Basis für die Reichweitenabschätzung verwendet, da sie einen stationären Zustand darstellt. Die Messung des Schwebestroms und der Schwebespannung liefert eine direkte Schätzung des Leistungsverbrauchs. Reale Missionen bestehen jedoch selten ausschließlich aus reinem Schweben. Vorwärtsflug, Steigen, Bremsen und Manövrieren belasten die Motoren jeweils dynamisch. Der Wind führt zusätzliche Variabilität ein und kann den Leistungsverbrauch gelegentlich erheblich steigern. Aus diesem Grund sind Reichweitenberechnungen, die allein auf Schwebedaten beruhen, in der Regel zu optimistisch. Genauere Prognosen erfordern ein Verständnis dafür, wie sich die Leistung über das gesamte Missionsprofil hinweg verändert.

Die missionsbasierte Modellierung unterteilt einen Flug in Segmente – Start, Steigflug, Reiseflug, Sinkflug und Landung – und weist jedem Segment einen Leistungswert zu. Start und Steigflug erfordern typischerweise die höchste Leistung, während beim Sinkflug nur sehr wenig Leistung benötigt wird. Die Reiseflugleistung hängt von der Luftgeschwindigkeit, dem aerodynamischen Widerstand und dem translatorischen Auftrieb ab. Multikopter-Drohnen weisen bei Vorwärtsflug eine moderate Leistungsreduktion auf, da die Luftströmung durch die Propeller effizienter wird; dieser Vorteil wird jedoch häufig durch den erhöhten Widerstand des Luftfahrzeugkörpers und der Nutzlast kompensiert. Indem jedes Segment entsprechend seiner Dauer gewichtet wird, können Ingenieure einen durchschnittlichen Leistungswert berechnen, der die betriebliche Realität besser widerspiegelt.

Umweltbedingungen erschweren die Reichweitenabschätzung zusätzlich. Die Luftdichte nimmt mit zunehmender Höhe und Temperatur ab, was die Propellereffizienz verringert und die Motoren zwingt, sich schneller zu drehen, um den erforderlichen Schub aufrechtzuerhalten. Kaltes Wetter beeinträchtigt die Batterieleistung, da die chemischen Reaktionen verlangsamt werden, während heißes Wetter die thermische Belastung von Motoren und elektronischen Drehzahlreglern erhöht. Der Wind wirkt sich besonders stark aus: Ein starker Gegenwind kann den Energieverbrauch verdoppeln, während ein Rückenwind ihn möglicherweise senkt. Da Umweltvariabilität unvermeidlich ist, enthalten Reichweitenberechnungen häufig einen Sicherheitspuffer, um sicherzustellen, dass die Drohne auch bei sich verschlechternden Bedingungen sicher zum Ausgangspunkt zurückkehren kann.

Ein weiterer wichtiger Faktor ist der Zustand des Akkus selbst. Im Laufe der Zeit führen wiederholte Lade- und Entladezyklen zu einer Verschlechterung der inneren Chemie des Akkus, wodurch der Innenwiderstand steigt und die Kapazität abnimmt. Diese Alterung äußert sich in einem Spannungseinbruch unter Last, der frühzeitig Warnungen vor niedriger Spannung auslösen und die Flugzeit verkürzen kann. Durch die Überwachung des Akkuzustands mittels Messung des Innenwiderstands und Zählung der Ladezyklen können Betreiber einen Leistungsabfall voraussehen und Akkus austauschen, bevor sie unzuverlässig werden. Für das langfristige Flottenmanagement ist die Verfolgung der Akkualterung genauso wichtig wie die Berechnung der Flugzeit.

Die Nutzlasteigenschaften beeinflussen die Ausdauer auch in Aspekten, die über das Gewicht hinausgehen. Viele professionelle Nutzlasten – wie LiDAR-Scanner, multispektrale Kameras und Kommunikationsmodule – beziehen elektrische Energie aus dem Akku der Drohne. Dieser zusätzliche Energieverbrauch muss bei der Abschätzung des gesamten Energiebedarfs zu dem für den Antrieb erforderlichen Leistungsbedarf hinzugerechnet werden. Eine Nutzlast mit einem Leistungsbedarf von 20 Watt mag unbedeutend erscheinen, doch verbraucht sie während einer 30-minütigen Mission 10 Wattstunden, was die Flugzeit um mehrere Minuten verkürzen kann. Ingenieure müssen daher sowohl die mechanischen als auch die elektrischen Auswirkungen der Nutzlasten bei der Berechnung der Ausdauer berücksichtigen.

Die Auswahl der Propeller spielt eine überraschend große Rolle bei der Optimierung der Flugzeit. Größere Propeller mit geringer Steigung sind in der Regel effizienter bei der Erzeugung von Schub bei niedrigen Drehzahlen und eignen sich daher ideal für Drohnen, bei denen Ausdauer im Vordergrund steht. Kleinere Propeller mit hoher Steigung erzeugen bei hohen Geschwindigkeiten mehr Schub, sind jedoch beim Schwebeflug weniger effizient. Eine sorgfältige Abstimmung der Propellereigenschaften auf die Anforderungen der Mission kann erhebliche Verbesserungen der Flugzeit bewirken. Ebenso beeinflusst die KV-Zahl des Motors – also die Anzahl der Umdrehungen pro Volt – die Effizienz. Niedrig-KV-Motoren in Kombination mit großen Propellern liefern oft eine überlegene Ausdauer, da sie bei niedrigeren Drehzahlen effizient arbeiten.

Um die Ausdauerprognosen zu verfeinern, stützen sich Ingenieure häufig auf empirische Tests. Schubstände liefern detaillierte Messungen von Schub, Strom, Spannung und Wirkungsgrad für bestimmte Motor-Propeller-Kombinationen. Diese Daten ermöglichen es den Ingenieuren, Leistungskurven zu erstellen, die den Energieverbrauch in Bezug zur Schubleistung abbilden. Wenn das Gewicht der Drohne bekannt ist, lässt sich der pro Motor erforderliche Schub bestimmen und der zugehörige Leistungswert aus der Kurve ablesen. Diese Methode ist deutlich genauer als die alleinige Verlassung auf Herstellerangaben oder einfache Schwebemessungen.

Moderne Drohnen generieren außerdem umfangreiche Telemetrie-Logs, die während eines Flugs ständig Stromstärke, Spannung, Gasstellung und Motordrehzahl aufzeichnen. Die Analyse dieser Logs liefert Einblicke in die Art und Weise, wie der Energieverbrauch unter realen Bedingungen variiert. Im Laufe der Zeit können Betreiber prädiktive Modelle erstellen, die speziell auf ihre jeweilige Drohne, Nutzlast und Missionstyp zugeschnitten sind. Einige fortschrittliche Systeme nutzen sogar maschinelles Lernen, um die Flugdauer basierend auf historischen Daten, Umgebungsparametern und Missionsparametern vorherzusagen.

Trotz der Komplexität dieser Faktoren bleibt die grundlegende Berechnung elegant einfach: Flugzeit entspricht nutzbarer Energie geteilt durch den durchschnittlichen Leistungsverbrauch. Die Herausforderung besteht darin, diese beiden Werte genau zu bestimmen. Die nutzbare Energie hängt von der Batteriechemie, der Temperatur, dem Alterungsgrad und den Entladebegrenzungen ab. Der durchschnittliche Leistungsverbrauch hängt vom Gewicht, der Aerodynamik, der Antriebseffizienz, der Missionsdynamik und den Umgebungsbedingungen ab. Durch eine systematische Analyse jedes einzelnen Faktors können Ingenieure äußerst zuverlässige Reichweiteschätzungen erstellen.

In professionellen Operationen ist die Reichweitenabschätzung nicht nur eine technische Übung, sondern eine Sicherheitsanforderung. Regulierungsrahmen verlangen häufig, dass Drohnen Reserveenergie für unvorhergesehene Ereignisse wie Windänderungen oder Notlandungen bereithalten. Eine genaue Vorhersage der Flugzeit stellt die Einhaltung dieser Vorschriften sicher und verringert das Risiko eines Stromausfalls während des Flugs. Für kommerzielle Anwendungen wie Kartierung, Inspektion und Lieferung wirkt sich die Reichweite unmittelbar auf Produktivität und Kosteneffizienz aus. Eine Drohne, die sogar nur wenige Minuten länger in der Luft bleiben kann, deckt möglicherweise deutlich mehr Fläche ab oder erledigt pro Mission zusätzliche Aufgaben.

Blickt man nach vorn, so versprechen Fortschritte bei der Batterietechnologie, die Berechnung der Einsatzdauer neu zu gestalten. Lithium-Schwefel-, Feststoff- und Hochsilizium-Anoden-Batterien bieten eine höhere Energiedichte als die derzeit verwendeten Lithium-Polymer- (LiPo-) und Lithium-Ionen-(Li-ion-)Chemien. Wasserstoffbrennstoffzellen und hybride Antriebssysteme bieten alternative Wege zu verlängerten Flugzeiten, insbesondere bei großen Drohnen. Mit der Reifung dieser Technologien werden sich auch die Methoden zur Berechnung der Einsatzdauer weiterentwickeln; die zugrundeliegenden Prinzipien von Energie und Leistung bleiben jedoch zentral.

Zusammenfassend erfordert die Berechnung der Drohnen-Flugzeit ein umfassendes Verständnis dafür, wie Energie gespeichert, umgewandelt und verbraucht wird. Obwohl die grundlegende Formel einfach ist, bedarf es für eine realistische Genauigkeit sorgfältiger Berücksichtigung des Batterieverhaltens, der Antriebseffizienz, der Missionsdynamik, der Umgebungseinflüsse sowie der Eigenschaften der Nutzlast. Durch die Kombination theoretischer Modellierung mit empirischen Tests und Datenanalyse können Ingenieure die Flugzeit zuverlässig vorhersagen und Drohnen für die vielfältigen Missionen optimieren, zu denen sie konzipiert wurden. Die Einsatzdauer ist nicht bloß eine technische Spezifikation; sie spiegelt vielmehr die Gesamtqualität des Drohnendesigns und die betriebliche Einsatzbereitschaft wider.