Dig4morE nutzt KI, um die Erträge von Solaranlagen zu verbessern

Mit künstlicher Intelligenz (KI) das Potenzial von Solaranlagen voll
ausschöpfen: Das ist das übergeordnete Ziel des Verbundprojekts Dig4morE,
dem das Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg und die Photovoltaik-
Unternehmen Sunsniffer, Aquila Capital sowie Sunset Energietechnik
angehören. Die Projektpartner wollen eine Methodik entwickeln, die mittels
KI schnell und kostengünstig geeignete Maßnahmen zur Optimierung der
Anlagen vorschlägt. Die Auswertung benötigt lediglich Monitoring-Daten,
die im laufenden Betrieb anfallen. Das Bundesministerium für Wirtschaft
und Energie (BMWi) fördert das Vorhaben mit über 2 Million Euro über eine
Laufzeit von drei Jahren.

Mithilfe des maschinellen Lernens wollen die Forschenden in Dig4morE
Leistungsdefizite und Defekte frühzeitig erkennen. Möglich werden soll
dies durch ein neues Verfahren, das es möglich macht, Performance-Defizite
‚in-situ‘, also unmittelbar an Ort und Stelle, direkt aus den Monitoring-
Daten der Einzelmodule herauszulesen. Für die Entwicklung der Algorithmen
stellen Sunsniffer, Aquila Capital und Sunset Energietechnik Daten von
insgesamt elf ihrer Solarparks zur Verfügung, die über ganz Europa
verteilt sind.

Die ausgedehnten Untersuchungen über den gesamten Kontinent tragen den
unterschiedlichen Betriebsbedingungen Rechnung, die in den relevanten
Klimazonen vorherrschen. Je nach Anlagentyp und Umgebung liegen
unterschiedliche Problemfelder für die Solarmodule vor. „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.“

Gegen Ende des Jahres sollen erste Ergebnisse vorliegen, aus denen sich
dann Best-Practice-Beispiele und Handlungsempfehlungen ableiten lassen.
Betreiber können diese dann nutzen, um Defizite und Defekte schon in einem
frühen Stadium zu erkennen – beispielsweise um Wartungsarbeiten wie
Reinigungsmaßnahmen wirtschaftlich planen zu können.

Wie groß der Optimierungsbedarf ist, hat eine frühere Studie des
Helmholtz-Instituts Erlangen-Nürnberg gezeigt. Rund acht Prozent der
europäischen Solarmodule laufen demnach nicht bei voller Leistung. „Neben
falsch eingestellten oder defekten Modulen können auch Umwelteinflüsse wie
Staub, Pollen, Vogeldreck oder hochwachsende Bäume und Gräser dazu führen,
dass die Anlagen weniger Strom liefern als eigentlich möglich wäre“,
erklärt Dr. Claudia Buerhop-Lutz.

Mit moderner Messtechnik ist es heute prinzipiell zwar schon möglich,
fehlerhafte und nicht voll ausgelastete Module aufzuspüren, beispielsweise
durch thermografische Analysen. Doch die Verfahren sind teuer und
aufwändig. Die Untersuchung großflächiger Solarparks wird in der Regel mit
Drohnen aus der Luft vorgenommen. Die Einführung von KI-Messinstrumenten
wie in Dig4more soll dagegen kostengünstigere und umfassendere Analyse
ermöglichen.

Prof. Brabec, Leiter der Abteilung Hochdurchsatzmethoden in der
Photovoltaik, betont: „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.“

Projektpartner

Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg

Das Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg für Erneuerbare Energien (HI ERN)
erforscht und entwickelt material- und prozessbasierte Lösungen für eine
klimaneutrale, nachhaltige und kostengünstige Nutzbarmachung erneuerbarer
Energien. Thematische Schwerpunkte des Instituts sind die Erforschung der
elektrochemischen Energieumwandlung zur Entwicklung innovativer
Wasserstofftechnologien sowie solare Technologien.

Das HI ERN bildet das Kernstück einer engen Partnerschaft zwischen dem
Forschungszentrum Jülich, dem Helmholtz Zentrum Berlin für Materialien und
Energie und der Friedrich-Alexander Universität Erlangen-Nürnberg. Ziel
der Kooperation ist es, die exzellente Material-, Energie- und
Prozessforschung der Partnerinstitutionen eng zu verknüpfen. Die
Zusammenarbeit der Partner bezieht sich auf die Bereiche innovative
Materialien und Prozesse für photovoltaische Energiesysteme und
Wasserstoff als Speicher- und Trägermedium für CO2-neutral erzeugte
Energie. Das HI ERN leistet durch die interdisziplinäre Zusammenarbeit
einen wichtigen Beitrag zur Energiewende.

Sunsniffer

SunSniffer ist ein Spin-off eines mittelgroßen PV-Bau Unternehmens. Durch
die Betreuung der Anlagen wurde es zur größten Aufgabe, die
kostenintensiven Vor-Ort-Untersuchungen zu ersetzen mittels
Leistungselektronik auf Modulebene und künstlicher Intelligenz.
SunSniffer hat drei Elektronik-Bausteine für Solarmodule entwickelt:

1.) Preiswerter Modulsensor zum Messen der Modulleistungsfähigkeit
2.) RSD-Technologie zum Abschalten des Moduls im Brandfall
3.) eine Optimierungstechnologie für Module in verschatteten Umgebungen

Im Softwarebereich steht eine skalierbare Datenpool Technologie mit
künstlicher Intelligenz zur Verfügung um verwertbare Daten in Echtzeit zu
generieren. Sie verwandelt hochtechnische Informationen in umsetzbare,
leicht verständliche Auswertungen. Zum Beispiel den prozentualen Wert, um
den Solarmodule im Laufe der Zeit ihre Fähigkeit zur Stromerzeugung
verlieren. Damit ist man in der Lage jederzeit zu erkennen, ob ein Modul
außerhalb der Gewährleistung liegt oder ob es sich rechnet dieses zu
ersetzen.
Degradation, Verschattung und Verschmutzung werden als Verluste bis hin zu
den einzelnen Modulen ermittelt. Das System ist in der Lage,
Wartungsarbeiten vorzuschlagen, denen genaue Erträge gegenüberstehen. Die
Betriebskosten von PV-Anlagen werden durch den Einsatz von SunSniffer
durchschnittlich um 50% gesenkt und der Ertrag um 7% gesteigert.

Aquila Capital

Aquila Capital ist eine Investmentgesellschaft mit Fokus auf Entwicklung
und Management essenzieller Sachwertanlagen im Auftrag ihrer Kunden. Durch
Investitionen in saubere Energien und nachhaltige Infrastrukturprojekte
trägt Aquila Capital zur globalen Energiewende der Weltwirtschaft bei und
stärkt gleichzeitig weltweit den Aus- und Aufbau von wichtiger
Infrastruktur. Das Unternehmen verfolgt den Ansatz, essenzielle
Sachwertanlagen frühzeitig zu initiieren und zu entwickeln. Die
Investitionen werden über die gesamte Lebensdauer und die volle
Wertschöpfungskette von uns gemanagt und optimiert.

Derzeit verwaltet Aquila Capital über 13 Milliarden Euro für Investoren
weltweit in den Bereichen Wind-, Solar- und Wasserkraft. Anlagen mit einer
Kapazität von über 12 GW und mehr als 2 Millionen Quadratmeter
nachhaltiger Immobilien und grüner Logistikprojekte sind fertig oder im
Bau. Mit rund 600 Mitarbeiter*innen aus 48 Ländern und 15 Büros ist Aquila
Capital in 13 Ländern weltweit vertreten.
Sunset Energietechnik GmbH

Leistungsstarke PV-Module „Made in Germany“ bilden das Kerngeschäft der
Sunset Energietechnik GmbH. Das 1979 gegründete und damit wohl älteste
Solar-Unternehmen (KMU) in Deutschland mit Sitz in Adelsdorf ist
spezialisiert auf die Fertigung von kristallinen Hochleistungsmodulen
verschiedenster Ausführung. Die Module werden vom Tochterunternehmen
Sunset Solar GmbH&Co KG CO2-neutral in Löbichau/Gera mit einer Kapazität
von bis zu 50 MWp/Jahr produziert und weltweit geliefert. Im Gegensatz zu
vielen anderen PV-Herstellern fertigt SUNSET auch noch kundenspezifische
Module und Sondermodule für verschiedenste Einsatzbereiche (BiPV, ViPV,
diverse Klima- und Belastungszonen). SUNSET konzeptioniert, konfiguriert
und montiert PV-Anlagen in allen Größenklassen von wenigen kWp bis MWp.