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Verbundvorhaben: PV-DiStAnS-3 – Machine-Learning basierte Differenzstrom- und Leistungsanalyse für einen zuverlässigen Betrieb stromrichterbasierter Energieerzeugungsanlagen; Teilvorhaben: Entwicklung von Hard- und Softwarekomponenten zur KI-gestützten Predictive Maintenance-Methoden für Photovoltaikanlagen

Zeitraum
2023-09-01  –  2026-08-31
Bewilligte Summe
600.619,82 EUR
Ausführende Stelle
Doepke Schaltgeräte GmbH, Norden, Niedersachsen
Förderkennzeichen
03EE1164A
Leistungsplansystematik
Netze [EB1820]
Verbundvorhaben
01252722/1  –  PV-DiStAnS-3 - Maschine-Learning basierte Differenzstrom- und Leistungsanalyse für einen zuverlässigen Betrieb stromrichterbasierter Energieerzeugungsanlagen
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE1)
Förderprogramm
Energie
 
Das Ziel des Projektes besteht darin, die Zuverlässigkeit und Effizienz von Photovoltaikanlagen zu verbessern, indem Messmethoden und Algorithmen entwickelt werden, die in der Lage sind, Degradationseffekte von Komponenten zu erkennen und Ausfälle frühzeitig vorherzusagen. Hierbei geht es insbesondere darum, durch das Erkennen von Degradationseffekten, Schäden an den Solarmodulen, Wechselrichtern und anderen Komponenten der Anlage zu identifizieren, bevor sie zu einem vollständigen Ausfall führen können. Durch die frühzeitige Erkennung von Schäden können Reparatur- und Wartungsarbeiten rechtzeitig durchgeführt werden, was die Verfügbarkeit der Anlage erhöht und gleichzeitig die Kosten für Reparaturen reduziert. Das Projekt soll somit dazu beitragen, die Leistung von Photovoltaikanlagen zu optimieren und damit einen wichtigen Beitrag zur Energiewende und zum Klimaschutz leisten.