Intelligente Fehlererkennung und Monitoring für Photovoltaik-Anlagen

Erweiterte Überwachung und vorausschauende Wartung auf Modulebene für eine optimierte Effizienz von Solaranlagen

Das ZeroDefect4PV adressiert Ertragseinbußen in PV-Großanlagen durch Defekte auf Modulebene, die in String-/WR-Monitoring häufig verborgen bleiben. Kern ist ein prototypisches Panel‑Level‑Sensorsystem (Data Collection Units, DCUs) in einem selbstorganisierenden Mesh‑Netz mit Master‑Slave‑Architektur. Die Daten fließen über Gateways in eine modulare Datenplattform und ins Energy Operations Center (EOC). Eine KI‑Toolbox (Ersatzwertbildung, Anomalieerkennung, Prognosen) ermöglicht präzise Fehlerlokalisierung, prädiktive Wartung und optimierte Betriebsführung. Der Ansatz wird in internationalen Pilotinstallationen validiert und zielt auf höhere Verfügbarkeit, verbesserte Prognosegüte, reduzierte OPEX und maximale Energieausbeute.

Das Fraunhofer IFF verantwortet die Anbindung der DCU‑Sensorik an die IT‑/Dateninfrastruktur, den Betrieb der Pilot‑Leitwarte (EOC) und die durchgängige Datenpipeline. Es prüft und validiert Sensorik (Langzeit‑/Qualitätstests), bündelt Datenströme aus den Piloten (RO/TR/DE), realisiert Vorverarbeitung (Synchronisation, Qualitätschecks, Outlier‑Handling, Konsistenz), entwickelt Verfahren zur Ersatzwertbildung und leitet Merkmale für KI‑Modelle ab. Auf dieser Basis trainiert und validiert das IFF Modelle für Anomalieerkennung, Fehlerklassifikation und Prognosen und setzt KPI‑Dashboards sowie Assistenzfunktionen für die operative Entscheidungsunterstützung im EOC um – inklusive Systemintegration zwischen Sensorik, Kommunikation, Datenplattform und Betriebsführung.

Projektziele:

• Modulbasiertes Sensorsystem: Entwicklung eines hochauflösenden Panels‑Level‑Sensorsystems für PV‑Großanlagen.
• Konsistente Datenbasis: Aufbau einer physikalisch konsistenten Datenbasis auf Modulebene.
• Frühe Fehlererkennung und Lokalisierung: Eindeutige Identifikation, Klassifikation und räumliche Zuordnung von Defekten.
• Prognose und Zustandsbewertung: Verbesserung der Leistungsprognosen und Zustandsdiagnosen auf Basis granularer Sensordaten.
• Prädiktive Wartung und Betriebsführung: Umsetzung KI‑gestützter Predictive‑Maintenance‑Funktionen und optimierter Betriebsstrategien.
• Integrierte Systemführung (EOC): Assistenzsysteme und KPI‑Dashboards zur operativen Entscheidungsunterstützung in der Leitwarte.
• Demonstration und Skalierbarkeit: Validierung unter Realbedingungen und Bewertung der Übertragbarkeit auf große PV‑Parks.

Erwartete Projektergebnisse:

• Integriertes Sensor‑Overlay (DCUs, Mesh‑Netz, Gateways) mit EOC‑Kopplung.
• KI‑Toolbox für Ersatzwertbildung, Anomalieerkennung, Diagnose/Prognose.
• Assistenzsysteme und KPI‑Dashboards für Betrieb, Wartungsplanung und Optimierung.
• Pilot‑Demonstratoren (RO/TR/DE) mit validierten Effizienz‑ und OPEX‑Vorteilen.
• Grundlage für Replikation/Skalierung und Beiträge zu Standardisierung/Best Practices.