Robustere PV-Systeme und Betriebsführung durch die Analyse von Stromrichterausfällen aus zwei Perspektiven - Ursache und Wirkung (robStROM)

Abstract

Ausgangslage: Wechselrichter sind Schlüsselkomponenten in PV-Anlagen; Ausfälle verursachen Ertragsverluste, höhere O&M-Aufwände und Unsicherheiten. Ziel: Reduktion von Häufigkeit und Auswirkungen von Wechselrichter-Ausfällen durch daten-, KI-, diagnostik- und analytikbasierte Methoden. Vorgehen: Kombination von Ursachenanalyse (diagnostisch/messtechnisch) und Wirkungsreduktion (KI-gestützte Früherkennung, Predictive Maintenance). Zentrale Arbeiten/Themen: Datenqualifizierung und -aggregation, Portfolioanalyse von Störungen, Zuverlässigkeit bis Komponentenebene, Sensorik-/Charakterisierungskonzept, Störungsvorhersage, Maintenance-Strategien, Projektmanagement. Wichtigste Ergebnisse:

Datenpipeline für >141 MW Portfolio; Algorithmen zur Datenbereinigung und -bewertung etabliert. Kategorisierung von Fehlermeldungen und Zuordnung zu Bauteilen; Analyse betrieblicher Einflussfaktoren auf Temperatur/Wirkungsgrad. Defektmechanismen identifiziert; Fehlerkatalog für elektronische Komponenten erstellt. Sensorikkonzept für Magnetfeldmessungen im Feld weiterentwickelt. KI-Methoden (NN, Clustering) zur Zustands- und Abweichungserkennung mit frühzeitiger Handlungsplanung O&M-Fokus auf finanziell kritische Ausfälle; Device-level Stress Profiling und Use-Case Lüfterwartung validiert. Umfangreicher Wissenstransfer (Vorträge, Paper, Abschlussarbeiten).

Nutzen/Impact:

Grundlage für zuverlässigeren Betrieb, kürzere Stillstände und geringere Kosten; marktfähige Services für Betrieb, Wartung und Diagnose. Stärkung von Wettbewerbsfähigkeit und Innovationskraft; Integration in Lehre und Weiterbildung; Beitrag zur Energiewende durch robustere, kostengünstigere Stromversorgung.