Die Dekarbonisierung ist ein erklärtes Ziel Deutschlands und der EU. Diskussionsbedarf gibt es einzig noch hinsichtlich des exakten Weges und der Geschwindigkeit der Transformation. Die Gewährleistung einer sicheren Stromversorgung steht dabei im Zentrum. Was die Photovoltaik als wesentliche Säule des Ausbaus regenerativer Energieträger betrifft, schwankt die Ausbeute je nach Wetter, Jahres- und Tageszeit erheblich. Fachleute wie Prof. Dr. Bernd Hüttl von der Hochschule Coburg sprechen von einem „volatilen Angebot“. Hüttl erklärt: „Wir brauchen kalkulierbare, stabile Erzeugung und verlässliche Prognosen darüber, wie viel Energie wann und wo produziert wird. Mögliche Leistungsausfälle müssen frühzeitig erkannt und vermieden werden.“
Weil sich aber die überall verteilten Photovoltaikanlagen kaum im Auge behalten lassen, zielt ein neues, von der Hochschule Coburg gemeinsam mit der TH Rosenheim und dem Münchner Hightech-Unternehmen Smartblue als Industriepartner betriebenes Forschungsprojekt darauf ab, die Diagnose und Wartung aus der Ferne zu ermöglichen. Leisten soll das der Einsatz von KI (künstliche Intelligenz) bei der Auswertung der für Menschen nicht überschaubaren Datenmengen.
KI und Mensch Hand in Hand
Das neue Forschungsprojekt soll nichts geringeres leisten, als die Solarbranche zu revolutionieren. Es trägt den Titel „KI-basierte Charakterisierung und Klassifizierung von PV-Anlagen zur prädiktiven Wartung“ (Kick-PV) und wird durch die Bayerische Forschungsstiftung mit 851.000 Euro gefördert. Insgesamt liegt das Projektvolumen bei 1,4 Millionen Euro. Am ersten Meeting nach dem Startschuss hat auch Prof. Dr. Achim Schulze von der TH Rosenheim teilgenommen. Der Mathematiker beschäftigt sich mit Modellen und Berechnungen im Bereich Photovoltaik und geht davon aus, dass zukünftige regenerative Energiesysteme deutlich berechenbarer werden. Mit den neuen Verfahren sollen Stärke und Ursache von Leistungseinbrüchen in Teilen von Photovoltaik-Kraftwerken bereits sehr frühzeitig erkannt werden.
Für KI-Verfahren ist es nicht schwer, selbst in riesigen Datenmengen Muster zu finden. Ob ein Muster allerdings einen sinnvollen Zusammenhang für die Analyse der Photovoltaik-Kraftwerke abbildet, kann künstliche Intelligenz nicht beurteilen. Hier bleibt der Mensch gefragt. Heißt konkret: Maximilian Schönau. Er hat im Wintersemester bei Prof. Dr. Bernd Hüttl seinen Master in Elektrotechnik abgeschlossen und sich intensiv mit den physikalischen Grundlagen von Photovoltaikzellen beschäftigt. „Ich habe modelliert und simuliert und Datenauswertungen gemacht – aber dass wir so viele und so unterschiedliche Daten haben, macht es kompliziert“, erläutert Schönau, der bei Kick-PV die Schnittstelle zum Industriepartner Smartblue bildet.
Wissenschaft und Wirtschaft Hand in Hand
Smartblue entwickelt – nomen est omen – smarte Lösungen für das Monitoring von Photovoltaik-Anlagen. Für Vorstand Günter Seel ist die Zusammenarbeit ein Beispiel dafür, „wie wertvoll der Zugang zu modernen Forschungseinrichtungen für unser Unternehmen ist.“ Die Forschung profitiert dabei von den Daten des Unternehmens. Dazu Prof. Dr. Dieter Landes – Professor für künstliche Intelligenz und Data Stream Mining an der Hochschule Coburg: „In Coburg werden natürlich Messungen im Labor erfolgen, bei denen wir uns auf bestimmte Aspekte konzentrieren. Draußen im Feld haben wir die Umgebungsbedingungen nicht unter Kontrolle: Um das zu analysieren, bekommen wir die Daten von Smartblue.“
Für Kick-PV wird außerdem ein mobiles Labor aufgebaut. Daran beteiligt ist als studentischer Mitarbeiter Simon Schnabrich, der im Rahmen des Projektes an seiner Masterarbeit schreibt. Schnabrich benutzt vor Ort an den Anlagen eine speziell adaptierte Kamera, um die so genannte Elektrolumineszenz der Photovoltaikzellen sichtbar zu machen und Schäden zu ermitteln.
Weitere Informationen:
https://projekte.th-rosenheim.de/de/forschungsprojekt/1067-kick-pv
