Modulbasierte Überwachung für PV-Großanlagen

Forschende des Fraunhofer IFF entwickeln gemeinsam mit Partnern ein Sensorsystem zur Überwachung von Photovoltaik-Großanlagen auf Modulebene. Ziel ist es, Fehler frühzeitig zu erkennen und die Transparenz sowie Effizienz im Betrieb von PV-Anlagen zu erhöhen.

Grenzen bestehender Überwachungssysteme
Konventionelle Überwachungssysteme erfassen in der Regel Daten auf String- oder Wechselrichterebene. Diese aggregierten Messwerte sind zwar für die Gesamtleistungsbewertung geeignet, lassen jedoch keine Rückschlüsse auf den Zustand einzelner Module zu. Fehler wie defekte Bypassdioden, Zellrisse oder elektrische Verbindungsprobleme bleiben häufig unerkannt oder werden erst verzögert identifiziert, nachdem sie bereits zu Leistungseinbußen geführt haben.

Auch optische Verfahren wie Drohneninspektionen oder Infrarot-Thermografie sind nur eingeschränkt geeignet, da sie entweder periodisch eingesetzt werden oder nur sichtbare beziehungsweise thermische Auffälligkeiten erfassen.

Hochauflösende Messung auf Modulebene
Das im Projekt entwickelte System verfolgt einen kontinuierlichen, hochgranularen Ansatz. Sensoren werden direkt an einzelnen Photovoltaikmodulen installiert und erfassen elektrische und thermische Parameter wie Gleichspannung, Strom und Modultemperatur. Ergänzend werden Umgebungsdaten wie Sonneneinstrahlung über externe Wetterstationen integriert.

Die Datenerfassung erfolgt über vernetzte Sensoreinheiten, die in einer Master-Slave-Architektur organisiert sind. Die Kommunikation nutzt energieeffiziente Funktechnologien wie LoRaWAN, während die Daten über Gateways an eine zentrale Plattform übertragen, synchronisiert und gespeichert werden.

Diese Architektur ermöglicht eine skalierbare Überwachung großer PV-Parks mit mehreren zehntausend Modulen.




KI-gestützte Anomalieerkennung und Diagnose
Ein zentrales Element des Systems ist die KI-basierte Analyse der Messdaten. Trainierte Modelle erkennen Muster im Betriebsverhalten einzelner Module und identifizieren Abweichungen sowie deren Ursachen. Im Gegensatz zur reinen Leistungsüberwachung können Fehler nicht nur detektiert, sondern auch klassifiziert und lokalisiert werden.

Erfasst werden unter anderem thermische Anomalien wie Hotspots, mechanische Defekte wie Delamination oder Zellrisse, elektrische Fehler wie defekte Bypassdioden sowie externe Einflüsse wie Verschattung oder Verschmutzung. Auf Basis dieser Analysen können Handlungsempfehlungen für Wartungsmaßnahmen abgeleitet werden.

Beitrag zur Effizienz und Netzstabilität
Durch die frühzeitige Erkennung von Fehlern auf Modulebene lassen sich Leistungsverluste reduzieren und die Verfügbarkeit von PV-Anlagen erhöhen. Jede nicht erzeugte Kilowattstunde aus erneuerbaren Quellen muss durch andere Energiequellen kompensiert werden, was die Bedeutung einer präzisen Überwachung unterstreicht.

Das Sensorsystem unterstützt damit nicht nur die wirtschaftliche Optimierung von PV-Großanlagen, sondern trägt auch zur Stabilität von Energiesystemen mit hohem Anteil erneuerbarer Energien bei.

Validierung und Skalierbarkeit
Das System wird derzeit in Pilotanlagen getestet, um Messgenauigkeit, Kommunikationsstabilität und die Leistungsfähigkeit der KI-Modelle zu validieren. Weitere Tests unter realen Bedingungen dienen der Bewertung der Skalierbarkeit für große Photovoltaikparks.

Mit dem Ansatz einer modulbasierten Überwachung wird ein Beitrag zur Weiterentwicklung digitaler Energiesysteme geleistet, insbesondere im Kontext eines zunehmend vernetzten digital supply chain für erneuerbare Energieanlagen.

Bearbeitet von Romila DSilva, Induportals-Redakteurin, mit Unterstützung von KI.