Digitalisiertes O&M-Management zur Ertragssicherung von Solaranlagen - dig4morE; Teilvorhaben: Entwicklung fortschrittlicher, intelligenter Auswertealgorithmen von Anlagendaten zur Erkennung und Bewertung ertragsrelevanter Defizite in Solarparks

Abstract

Im Rahmen des Projekts dig4morE sollte ein methodischer Ansatz zur datenbasierten Zustandsbe-wertung und Fehlerdetektion in Photovoltaik -PV-Anlagen entwickelt und erprobt werden. Ziel war es, innovative digitale Methoden zur Effizienzanalyse, Fehlerklassifikation und Degradationsbewertung unter realen Betriebsbedingungen zu erforschen und zu entwickeln sowie in existierende Betriebs-datenstrukturen zu integrieren. Dabei standen sowohl die automatisierte Auswertung von Monitoring-Daten als auch die Kombination mit bildgebenden Inspektionsverfahren (z. B. UV-Fluoreszenz, IR-Thermografie, NIR-Spektroskopie) im Fokus. Schwerpunkt waren dabei zwei Hauptaspekte: 1) die automatisierte Analyse von Monitoring-Daten, unterstützt durch KI-Basierte Methoden, und 2) die Kombination bildgebender Inspektionsverfahren wie UV-Fluoreszenz -UVF-, Infrarot-Thermografie -IR- und Nahinfrarot-Absorptionsspektroskopie -NIRA- ergänzt durch elektrische Messungen wie IV-Kennlinien und Isolationsmessungen -Riso-. Ein besonderer Schwerpunkt lag auf der Erkennung und Interpretation von komponentenfehlern, darunter: Alterungseffekten in polymerbasierten Materialien (z. B. EVA und Rückseitenfolie – BS-), potential-induzierter Degradation -PID-, soiling- und verschmutzungsbedingte Leistungsverluste, sowie Systemischen Einflüsse wie Wechselrichterauslegung, Reihenabstände, Tracker-Konfiguration oder Netzbedingungen.