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 Zustandsbewertung 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 Betriebsdatenstrukturen 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.