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Solaranlagen: Künstliche Intelligenz für höhere Erträge

Rund acht Prozent der europäischen Solarmodule laufen nicht bei voller Leistung. So lautet das Ergebnis einer Studie des Helmholtz-Instituts Erlangen Nürnberg. Dies soll sich künftig ändern. Denn das Verbundprojekt Dig4morE will eine Methodik entwickeln, um Defekte und Leistungsdefizite bei Solarmodulen schnell und kostengünstig zu erkennen. Performance-Defizite an Ort und Stelle erkennen Um die dazu notwendigen […]

von | 07.04.22

Solarparks: Der Betrieb von Solaranlagen soll mithilfe von Künstlicher Intelligenz optimiert werden.

Rund acht Prozent der europäischen Solarmodule laufen nicht bei voller Leistung. So lautet das Ergebnis einer Studie des Helmholtz-Instituts Erlangen Nürnberg. Dies soll sich künftig ändern. Denn das Verbundprojekt Dig4morE will eine Methodik entwickeln, um Defekte und Leistungsdefizite bei Solarmodulen schnell und kostengünstig zu erkennen.

Performance-Defizite an Ort und Stelle erkennen

Um die dazu notwendigen Algorithmen zu entwickeln und zu trainieren, seien lediglich Monitoring-Daten aus dem laufenden Betrieb der Anlagen erforderlich. Hierzu werden von den Unternehmen SunSniffer, Aquila Capital sowie Sunset Energietechnik Daten aus insgesamt elf Solarparks, die über ganz Europa verteilt sind, zur Verfügung gestellt. Dadurch können die Forschenden auch die Betriebsbedingungen in den unterschiedlichen Klimazonen in ihre Methodik einbeziehen.

Denn „im mitteldeutschen Hessen spielen andere Faktoren eine Rolle als an der portugiesischen Westküste, wo die starken Winde die Module zum Schwingen bringen“, erläutert Dr. Claudia Buerhop-Lutz vom Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg, einer Einrichtung des Forschungszentrums Jülich. „Die Algorithmen müssen so trainiert sein, dass sie verschiedene Defizite anhand grundlegender Daten wie Strom, Spannung und Temperatur auseinanderhalten können.“

Nachhaltiger Betrieb von Solaranlagen

So sei es auch mit moderner Messtechnik zwar schon möglich, fehlerhafte und nicht voll ausgelastete Module aufzuspüren, beispielsweise durch thermografische Analysen oder den Einsatz von Drohnen. Diese Verfahren seien jedoch teuer und aufwendig. KI-Messinstrumente sollen dagegen eine kostengünstigere und umfassendere Analyse ermöglichen. Prof. Brabec, Leiter der Abteilung Hochdurchsatzmethoden in der Fotovoltaik, betont daher:

„Wir sehen die Verwendung von Hochdurchsatz-Messmethoden als Schlüsseltechnologie zum nachhaltigen Betrieb von Solarparks. Erst durch die Kombination von Messtechnik, mit der sich große Mengen von Solarmodulen schnell charakterisieren lassen, und künstlicher Intelligenz kann man die bestmöglichen Erträge und Langlebigkeit für Solarfelder sichern.“

Gegen Ende 2022 sollen erste Ergebnisse vorliegen, aus denen sich dann Best-Practice-Beispiele und Handlungsempfehlungen ableiten lassen. Betreiber:innen können diese dann nutzen, um Defizite und Defekte schon in einem frühen Stadium zu erkennen – beispielsweise um Wartungsarbeiten wie Reinigungsmaßnahmen wirtschaftlich planen zu können. Das Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz fördert das Vorhaben mit über 2 Million Euro über eine Laufzeit von drei Jahren.

Bildquelle, falls nicht im Bild oben angegeben:

Mit Künstlicher Intelligenz das Potenzial von Solaranlagen voll ausschöpfen. Foto: Sascha Kreklau - Forschungszentrum Jülich.

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