Verbundvorhaben: AuDroMon - Autonome Drohnen und automatisierte Messdatenauswertung zum kontinuierlichen Monitoring von CSP-Solarfeldern; Teilvorhaben: Entwicklung von Methoden zur Bestimmung des Verschmutzungsgrades von Parabolrinnenkollektoren basierend auf RGB Bilddaten
Zeitraum
2022-08-01 – 2024-12-31
Bewilligte Summe
401.335,59 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EE5128A
Leistungsplansystematik
Parabolrinnentechnologie Kollektor / -feld / -steuerung [EB2121]
Verbundvorhaben
01248765/1 – AuDroMon - Autonome Drohnen und automatisierte Messdatenauswertung zum kontinuierlichen Monitoring von CSP-Solarfeldern
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESE5)
Förderprogramm
Energie
Die Zustandserfassung (Condition monitoring) und die optimierte Betriebsführung können die Lebensdauer, Sicherheit und Effizienz von CSP Kraftwerken merklich erhöhen. Zwei sehr relevante Parameter sind die Verschmutzung der Spiegel und der Zustand der beweglichen HCE-Rohrverbinder (REPA). Aktuelle Verfahren in der Erfassung von Verschmutzung und Fehlerbildern in CSP-Kraftwerken stützen sich auf eine aufwendige manuelle Kontrolle durch Solarfeldtechniker vor Ort. Bei der Solarfeld-Verschmutzung ist eine hohe, tägliche Messfrequenz entscheidend für mögliche Putzplan-Optimierung und Ertragsberechnung des Kraftwerks. Auch Brüche oder Leckagen in REPAs sind eine häufige Fehlerquelle mit schwerwiegenden Folgen für den Kraftwerksbetrieb. Degradationsprozesse der REPAs können im Zeitraum kurz vor einem Fehlereintritt erkannt werden und laufen danach schnell ab. Um den Fehlereintritt zu vermeiden, muss also auch hier eine hohe Messfrequenz im Bereich weniger Tage erreicht werden. Bisher wird der Verschmutzungsgrad täglich mit Handreflektometern an vielen Stellen bestimmt. REPAs werden durch periodische visuelle Inspektion kontrolliert. Dies stellt einen hohen Kosten- und Unsicherheitsfaktor in der Betriebsführung eines Kraftwerkes dar. Im Projekt AuDroMon sollen Bildauswertemethoden für die Erkennung von Verschmutzung und REPA-Fehlbildern erarbeitet werden, die an eine autonome Drohnenlösung mit Docking- und Landestation sowie hierfür zu entwickelnden BVLOS-Fähigkeiten angeschlossen ist. Ziel ist die Entwicklung eines Systems zur vollautomatischen und flächendeckenden Überwachung von CSP-Solarfeldern bestehend aus einer Drohnen-Landeplattform und angekoppelter Messdatenauswertung. Damit wird eine Messdatenerfassung auf Solarfeldebene auf Knopfdruck und mit vordefinierten Zeitplänen ermöglicht.