Verbundvorhaben: ZERODEFECT4PV – Energy Operations Center mit optimierter Systemführung, Überwachung und vorausschauenden Wartung für Photovoltaikgeneratoren mittels innovativer Sensorlösungen auf Modulebene
Zeitraum
2024-02-01 – 2026-01-31
Bewilligte Summe
337.593,47 EUR
Ausführende Stelle
Förderkennzeichen
03EI6120
Leistungsplansystematik
Digitalisierung der Energiewende [EB1830]
Zuwendungsgeber
Bundesministerium für Wirtschaft und Klimaschutz (BMWK.IIB5)
Projektträger
Forschungszentrum Jülich GmbH (PT-J.ESI6)
Förderprogramm
Energie
PV-Großkraftwerke umfassen häufig zigtausende Module und Komponenten. Der Defekt einzelner Module reduziert massiv die Gesamteffizienz der verschalteten Strings und wird nur schwer erkannt. Das führt zu wirtschaftlichen Einbußen und verringerten Erträgen Erneuerbarer Energien. Jede nicht-eingespeiste kWh freier regenerativer Energie muss dann durch teure und ggfs. CO2-belastete Anlagen kompensiert werden, was der Nachhaltigkeitsstrategie der EU zuwiderläuft. Ziel des Gesamtvorhabens ist die Entwicklung und Erprobung eines hochmodernen integrierten Sensor-Prototyps für Photovoltaik-Großanlagen. Eine Sensorik auf Anlagenebene soll in Kombination mit einer intelligenten IoT-basierten Kommunikationsarchitektur die Erkennung zentraler Ineffizienzen solarer Erzeugungseinheiten ermöglichen. Durch eine schnelle Fehlererkennung sowie eine prädiktive Wartung können so maximaler Einspeisewerte gewährleistet werden. Auf Basis einer lokalen Master-Slave-Architektur in Kombination mit einer überregionalen Leitsystemankopplung werden die Voraussetzungen für eine integrierte Energiesystemführung geschaffen. Das so generierte Overlay-Sensornetz erlaubt die Erschließung diverser Verwertungspotenziale mittels KI-basierter Datenanalysen, darunter Ersatzwertbildung, Prognose, Anomalieerkennung. Die theoretisch entwickelten Konzepte sollen durch eine Pilotimplementierung erprobt und validiert werden. Zu den Projektzielen gehören unter anderen: • Entwicklung und Erprobung eines hochmodernen integrierten Sensor-Prototyps für Photovoltaik-Großanlagen (integrierte Master-Slave-Architektur mit Leitsystemkopplung) • Präzise und redundante Sensordatenerfassung und KI-basierte Auswertung zur Lokalisierung und Klassifizierung von Fehlern und Fehlertyp (Big Data Processing) • Vorausschauenden Detektion von Defekten, Ausfällen und Ineffizienzen • Prototypische Realisierung und Validierung für ein skalierbares adaptives System