Das Fraunhofer ISE deckt ein breites Spektrum an Digitalisierungslösungen für heutige und zukünftige PV-Anlagen ab, darunter
Eine effiziente und zuverlässige Erkennung von Störungen und Energieverlusten ist für die Senkung der Kosten und die Gewährleistung eines erfolgreichen Betriebs von entscheidender Bedeutung. Durch die frühzeitige Erkennung von Problemen können rechtzeitig Korrekturmaßnahmen ergriffen werden, um Ausfallzeiten zu minimieren und eine optimale Leistung zu erhalten. Dieser proaktive Ansatz trägt dazu bei, die Lebensdauer der PV-Anlage zu verlängern, die Energieproduktion zu maximieren und letztendlich die Investitionsrendite für Solarenergieprojekte zu erhöhen.
Das Monitoring System des Fraunhofer ISE eignet sich besonders für hochinnovative PV-Projekte und -Technologien: Schwimmende PV, Agri-PV, Infrastruktur-PV, neuartige PV-Technologien (z.B. neue PV-Modultechnologien, innovatives PV-Systemdesign, etc.)
Unsere Dienstleistungen umfassen:
Die automatisierte Fehlererkennung bietet eine zuverlässige Lösung zur Identifizierung von Ausfällen und Energieverlusten in PV-Anlagen. Durch die kontinuierliche Überwachung der Systemleistung und den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen können Anomalien schnell erkannt und die Ursache von Problemen genau bestimmt werden. Dieser proaktive Ansatz ermöglicht rasche Korrekturmaßnahmen, reduziert Ausfallzeiten und gewährleistet einen optimalen Systembetrieb.
Zu diesem Zweck wurden mehrere Methoden entwickelt:
Diese Techniken wurden anhand eines Portfolios von mehr als hundert kommerziellen PV-Systemen gründlich validiert.
Die Entwicklung von Algorithmen auf der Basis von künstlicher Intelligenz und Deep-Learning ist ein bahnbrechender Ansatz zur Verbesserung von Leistung und Effizienz im PV-Betrieb. Das Fraunhofer ISE bietet maßgeschneiderte Algorithmenentwicklung im Rahmen von Forschungsprojekten, die auf die Bedürfnisse der Kundinnen und Kunden zugeschnitten sind. Diese fortschrittlichen Algorithmen analysieren riesige Mengen von PV-Systemdaten, um Muster und Trends zu erkennen, die Systemleistung zu optimieren und Entscheidungsprozesse zu automatisieren. Durch ihre kontinuierliche Anpassung und Weiterentwicklung spielen KI- und Deep-Learning-Algorithmen eine wichtige Rolle bei der Weiterentwicklung von Solarenergiebetrieb und -management.
Das Fraunhofer ISE kann die jeweiligen Algorithmen der Kundinnen und Kunden bewerten, indem es ihre Ergebnisse mit denen anderer Algorithmen vergleicht, die das gleiche Problem zu lösen haben.
Das Erkennen von Verschmutzungen in PV-Anlagen ist entscheidend für die Optimierung der Energieausbeute, die Vermeidung von Verlusten und die Verlängerung der Lebensdauer.
Unter Verwendung einer Vielzahl von Algorithmen (entweder auf dem neuesten Stand der Forschung oder durch eigene Entwicklungen des Fraunhofer ISE[MD1] ) prüfen Experten die Ergebnisse, um Genauigkeit und Vertrauenswürdigkeit zu gewährleisten. Falls erforderlich, umfasst der Prozess auch die Beschaffung und Analyse von meteorologischen Daten oder Satellitenbildern.
Unser Service für Verschmutzungsmessungen umfasst die Entwicklung eines maßgeschneiderten Messkonzepts, die Auswahl der geeigneten Sensoren und eine gründliche Analyse der Ergebnisse. Dieser umfassende Ansatz gewährleistet die effektivste Lösung für projektspezifische Anforderungen.
IEC 61724-1:2021-konform
Das Fraunhofer ISE hat einen IEA PVPS-Bericht zu diesem Thema herausgegeben: Verschmutzungsverluste – Auswirkungen auf die Leistung von Photovoltaik-Kraftwerken
Der digitale Zwilling basiert auf der ZenitTM-Plattform von Fraunhofer. Dieses Python-basierte elektrische PV-Simulationstool wird tagtäglich eingesetzt, um wissenschaftlich fundierte Wirtschaftlichkeitsanalysen für Projektentwickelnde, Investorinnen, EPCs und viele verschiedene Industriepartner entlang der Wertschöpfungskette der Solarenergie zu erstellen. Darüber hinaus wird es regelmäßig in Forschungsprojekten entwickelt und validiert, was ein hohes Maß an Flexibilität in Bezug auf die Arten von Solarkraftwerken zeigt, die genau simuliert werden können.
Das Ziel der digitalen Twinning-Methode ist es, eine grundlegende Leistungsberechnung zu erstellen, um Abweichungen vom erwarteten Verhalten zu erkennen. Anhand dieser Informationen können ungewöhnliche Leistungsabfälle, die mit unerwarteten Komponentenfehlern oder -verschlechterungen in Zusammenhang stehen könnten, als Grundlage für Wartungsmaßnahmen wie Reinigung oder Reparatur dienen. Darüber hinaus bietet das Prognosemodul des Zwillings eine Ertragsvorhersage für die kommenden 3 Tage auf der Grundlage der lokal verfügbaren Wettervorhersagen.
Am Fraunhofer ISE arbeiten wir an der Entwicklung von Vorhersagemodellen zur zuverlässigen Vorhersage der Sonnenleistung für Zeitskalen von wenigen Minuten bis zu mehreren Tagen und Gebiete von einzelnen Standorten bis zu Regionen von vielen Kilometern. Dazu kombiniert unser Team aus Physikerinnen, Meteorologen und Informatikerinnen Eingangsdaten aus verschiedenen Quellen (Wolkenkamerabilder, satellitengestützte Daten, numerische Vorhersagen) zu einer Vielzahl von unterschiedlichen Vorhersagemodellen.
Unsere Dienstleistungen umfassen:
Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE
