Immer mehr Photovoltaik-Anlagen gehen an Netz. In den vergangenen Jahren ist der Zubau wieder deutlich angezogen und soll in den kommenden Jahren noch weiter kräftig steigen. Mit immer mehr Photovoltaik-Anlagen im Betrieb steigt auch der Bedarf an Wartungs- und Betriebsdienstleistungen. Im Projekt „VR4PV“ forschten nun Wissenschaftler des Fraunhofer-Centers für Silizium-Photovoltaik (CSP), des Fraunhofer-Instituts für Fabrikbetrieb und -automatisierung (IFF), der Denkweit GmbH und der Dexor Technology GmbH, wie sich Betriebskosten von Solarparks senken lassen.

Es ging in dem Projekt vor allem darum, wie technische Ausfälle der Photovoltaik-Anlagen verringert und deren Alterung verlangsamt werden können. Das Monitoring spiele dabei eine wichtige Rolle. Im laufenden Betrieb führten dabei oftmals der ausbleibende Abgleich zwischen Planungs- und Realzustand zu einer verspäteten Identifikation von Schadensfällen und somit zu unnötigen technischen Ausfällen verschiedener Systemkomponenten und schnellerem Altern der Systeme. Grund sei gerade bei Großanlagen, dass als Initialdaten oftmals Daten der Bauplanung eingepflegt und Abweichungen im Zuge der Errichtung gar nicht, unvollständig oder falsch abgebildet würden.

Ein probates Mittel für eine optimierte Betriebsführung von Photovoltaik-Kraftwerken und damit der dauerhaften Senkung der Kosten für die Photovoltaik seien der digitale Zwilling, neuartige Messmethoden und maschinelles Lernen, so die Forscher.

Das Fraunhofer CSP und IFF entwickelten zusammen mit den Industriepartnern eine virtuelle Umgebung und ein digitales Abbild der kompletten Photovoltaik-Anlage, das die Aufzeichnung und Anzeige der Daten und Dateien zu den verwendeten Komponenten ermöglicht. „Die automatisierte Datenerfassung und -visualisierung von Systemen ermöglicht eine schnellere Erfassung technischer Probleme und Ertragsverluste in Systemen und bildet den Grundstein für die effiziente und zuverlässige Inbetriebnahme, wie auch für die darauf aufbauende Entwicklung von Betriebsführungs- und Wartungsstrategien und den dazugehörenden Servicedienstleistungen“, erklärte Matthias Ebert, Gruppenleiter „PV-Systeme und -Integration“ am Fraunhofer-Center für Silizium-Photovoltaik CSP.

Anhand von Deep Learning-Methoden seien zudem Datenroutinen zur automatisierten Erfassung und Zuordnung anlagenrelevanter Größen entwickelt und angewendet worden. Es entstand ein Datenmanagementkonzept zur Strukturierung einer Datenbasis der gewonnenen und modellierten Daten (Gesundheitsakte) auf der Basis von AutomationML. Mit Hilfe von Drohnen- und Detailaufnahmen und einer KI-basierten Auswertung sei ein digitales Abbild des untersuchten PV-Systems in Form eines 3D-Modells erstellt worden, als Virtual Reality-Anwendung im „Elbedome“ des Fraunhofer IFF. „Damit haben wir die Voraussetzungen für einen Digitalen Zwilling von Photovoltaik-Systemen geschaffen, dessen Nutzen sich nunmehr in seiner Anwendung im Betrieb und bei Erweiterungen und Umbauten zeigen wird“, erklärte Frank Ryll, Gruppenleiter „Instandhaltung und Servicemanagement“ am Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb und -automatisierung IFF.

Aufgrund der digitalen Struktur konnten die Forscher in ihrem Projekt den Planungszustand mit dem tatsächlich umgesetzten Ist-Zustand des Photovoltaik-Systems abgleichen. Dabei seien durch die detaillierte Aufnahme und Organisation der digitalen Daten die Informationen gebündelt und bisher nicht digital zugängliche Informationen beim Errichten und Warten dokumentiert worden. Auf diese Weise sei eine kostengünstigere Betriebsführung möglich, so die Forscher. Die Systeme seien zudem weniger störanfällig und über eine längere Zeit effizient, was die Stromgestehungskosten für die Photovoltaik senke.

Das Projekt „VR4PV“ ist mit Mitteln des Landes Sachsen-Anhalt aus der EFRE-Strukturförderung unterstützt worden. Die Laufzeit betrug ein Jahr.