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Forschung: Solaranlagen mithilfe von künstlicher Intelligenz verbessern

Eine Technik zur Optimierung von Solaranlagen ist das Ziel des sogenannten Verbundprojekts Dig4morE, dem das Helmholtz-Institut Erlangen-Nürnberg sowie die Photovoltaik-Unternehmen Sunsniffer, Aquila Capital und Sunset Energietechnik angehören. Mittels künstlicher Intelligenz wollen die Projektpartner eine Methodik entwickeln, die Optimierungsmaßnahmen für Solaranlagen vorschlägt.

Dank der Methodik sollen Fehler direkt vor Ort aus den Monitoring-Daten der einzelnen Solarmodule herausgelesen werden können. Ziel ist es auch, eine Methodik zu entwickeln, die die Fehler der Solaranlagen auch in verschiedenen Witterungsbedingungen erkennt. Die Photovoltaik-Unternehmen stellen den Forschenden daher die Daten von elf Solarparks zur Verfügung, die sich in ganz Europa befinden.

Durch die neue Methodik soll eine kostengünstigere Analyse der Fehler möglich werden. Bisher können Fehler der Solarmodule laut der Projektverantwortlichen beispielsweise durch thermografische Analysen zwar auch schon aufgespürt werden, dies sei aber teuer und aufwendig. Mit ersten Ergebnissen rechnen die Projektverantwortlichen gegen Ende des Jahres. Aus diesen möchten sie unter anderem Handlungsempfehlungen ableiten.

Quelle und weitere Informationen: fz-juelich.de
© Fotolia

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