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  • Table (2)
  • Contents (2)
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    • Table (2)
    • Contents (2)
    • namelinkinternpersonenkennziffer
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    • Table (2)
    • Contents (2)
    • namelinkinternpersonenkennziffer
      0Darwin Daumetruedar1593m
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KI-basierte Charakterisierung und Klassifizierung von PV-Anlagen zur prädiktiven Wartung
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<p> </p><p>Im Projekt „Kick-PV“ werden vier verschiedene Verfahren für eine vorwiegend ferndiagnostische Inspektion photovoltaischer Kraftwerke entwickelt. Es werden einige Pakete von Demonstrator-Software für die Ferndiagnostik geschaffen, welche Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens enthalten. Weiterhin wird ein mobiles Labor aufgebaut, basierend auf allgemein verfügbarer Messtechnik und im Projekt entwickelter Demonstrator-Software, welches der Vor-Ort-Diagnose von Fehlern und Degradationsszenarien und der Kalibrierung dient. </p> <p>Die Motivation für das Projekt ergibt sich aus der Notwendigkeit, Einspeiseausfälle von PV-Anlagen vorausschauend zu vermeiden, gemäß dem wünschenswerten Konzept der prädiktiven Wartung. Derzeitig verfügbare Verfahren zur ferndiagnostischen Leistungs- und Ertragsbewertung bzw. zur Identifikation von Fehlern und Degradationstypen arbeiten entweder zu langsam oder sind nicht hinreichend präzise. </p> <p>Nach erfolgreicher Bearbeitung des Projektes werden zukünftig Leistungseinbrüche in Teilen von PV-Kraftwerken sehr früh in Stärke und Ursache erkannt, was PV-Anlagen-Betreiber sicher vor finanziellen Schäden schützen wird. Das Projekt unterstützt den Ansatz, eine kalkulierbare und stabile Erzeugung von elektrischer Energie durch Photovoltaik zu erreichen und somit die Versorgungssicherheit zukünftiger regenerativer Energiesysteme zu erhöhen. </p>
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Im Projekt „Kick-PV“ werden vier verschiedene Verfahren für eine vorwiegend ferndiagnostische Inspektion photovoltaischer Kraftwerke entwickelt. Es werden einige Pakete von Demonstrator-Software für die Ferndiagnostik geschaffen, welche...
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KI-basierte Charakterisie-rung und Klassifizierung von PV-Anlagen zur prädiktiven Wartung – Kick-PV
⇄⧉opttxt => UTF-8 string (1173) "<p>Die Motivation für das Projekt Kick-PV ergibt sich aus der Notwendigkeit,...
$post['opttxt']
<p>Die Motivation für das Projekt Kick-PV ergibt sich aus der Notwendigkeit, Einspeiseausfälle von PV-Anlagen vorausschauend zu vermeiden. Im Vorhaben werden verschiedene Verfahren für eine vorwiegend ferndiagnostische In-spektion photovoltaischer Kraftwerke entwickelt, darunter einige Pakete von Demonstrator-Software für die Ferndiagnostik, die Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens enthalten. Weiterhin wird ein mobiles Labor aufgebaut, basierend auf verfügbarer Messtechnik und im Projekt entwickelter Demonstrator-Software, das unter anderem der Vor-Ort-Diagnose von Fehlern und Degradationsszenarien dient. <br />Nach erfolgreichem Projektabschluss werden zukünftig Leistungseinbrüche in Teilen von PV-Kraftwerken sehr früh in Stärke und Ursache erkannt, was PV-Anlagen-Betreiber vor finanziellen Schäden schützen wird. Das Projekt trägt zudem dazu bei, eine kalkulierbare und stabile Erzeugung von elektrischer Energie durch Photovoltaik zu erreichen und somit die Versorgungssicherheit zukünftiger regenerativer Energiesysteme zu erhöhen. (Pressemitteilung Nr. 01/23 der Bayerischen Forschungsstiftung, 27.03.2023)</p>
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  • Table (2)
  • Contents (2)
  • reihenfolgebeteiligterpartner_parentpartner_first_parent
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  • Table (5)
  • Contents (5)
  • namelinkinternpersonenkennziffer
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<p>Die präzise Erkennung von Clear-Sky-Momenten ist für die Überwachung und Effizienzana-lyse von Photovoltaikanlagen von zentraler Bedeutung, da zu diesen Zeitpunkten definierte und model-lierbare Einstrahlungsverhältnisse herrschen. Es wird ein hybrides Modell zur verbesserten Erkennung von Clear-Sky-Momenten auf Basis von Einstrahlungsdaten vorgestellt. Hierfür wurden zunächst ma-nuell, dann mithilfe eines CNNs Merkmale aus den Einstrahlungsdaten gebildet. Eine Falls tudie mit Referenzdaten belegt, dass durch die Kombination dieser wissens-und datengetriebenen Methoden Clear-Sky-Momente zuverlässiger identifiziert werden können. Dadurch können Analysemethoden schneller und zuverlässiger Aussagen über die untersuchten PV-Anlagen treffen.</p>
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The website of Coburg University of Applied Sciences was translated using translation software provided by a third-party provider such as DeepL. The official text is the German version of the website. No liability is assumed, either explicitly or implicitly, for the accuracy, reliability, or correctness of the translations into another language.

Laufzeit: 01.05.2023 - 30.04.2026

Forschungsschwerpunkt: HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte

Kick-PV

KI-basierte Charakterisierung und Klassifizierung von PV-Anlagen zur prädiktiven Wartung

Im Projekt „Kick-PV“ werden vier verschiedene Verfahren für eine vorwiegend ferndiagnostische Inspektion photovoltaischer Kraftwerke entwickelt. Es werden einige Pakete von Demonstrator-Software für die Ferndiagnostik geschaffen, welche...

Übersicht

Dauer:

01.05.2023 - 30.04.2026

Dauerhaft:

International:

Nein

Links:

Förderkennzeichen:

AZ-1564-22

Förderprogramm:

Bayerische Forschungsstiftung - Projektförderung

Forschungsschwerpunkt:

HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte

Projektträger:

Projektförderung:

  • Bayerische Forschungsstiftung

Schlagworte:

Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte

Förderprogramm:

Bayerische Forschungsstiftung - Projektförderung

Mittelgeber:

Projektleitung

Projektbearbeitung

Projektleitung
Bernd Hüttl, Dieter Landes

Projektbearbeitung
Darwin Daume, Maximilian Schönau

Partner

  • Technische Hochschule Rosenheim
  • smartblue AG

Projektträger

Projektbeschreibung

Im Projekt „Kick-PV“ werden vier verschiedene Verfahren für eine vorwiegend ferndiagnostische Inspektion photovoltaischer Kraftwerke entwickelt. Es werden einige Pakete von Demonstrator-Software für die Ferndiagnostik geschaffen, welche Algorithmen der Künstlichen Intelligenz und des Maschinellen Lernens enthalten. Weiterhin wird ein mobiles Labor aufgebaut, basierend auf allgemein verfügbarer Messtechnik und im Projekt entwickelter Demonstrator-Software, welches der Vor-Ort-Diagnose von Fehlern und Degradationsszenarien und der Kalibrierung dient.

Die Motivation für das Projekt ergibt sich aus der Notwendigkeit, Einspeiseausfälle von PV-Anlagen vorausschauend zu vermeiden, gemäß dem wünschenswerten Konzept der prädiktiven Wartung. Derzeitig verfügbare Verfahren zur ferndiagnostischen Leistungs- und Ertragsbewertung bzw. zur Identifikation von Fehlern und Degradationstypen arbeiten entweder zu langsam oder sind nicht hinreichend präzise.

Nach erfolgreicher Bearbeitung des Projektes werden zukünftig Leistungseinbrüche in Teilen von PV-Kraftwerken sehr früh in Stärke und Ursache erkannt, was PV-Anlagen-Betreiber sicher vor finanziellen Schäden schützen wird. Das Projekt unterstützt den Ansatz, eine kalkulierbare und stabile Erzeugung von elektrischer Energie durch Photovoltaik zu erreichen und somit die Versorgungssicherheit zukünftiger regenerativer Energiesysteme zu erhöhen.

Veröffentlichungen im Web

Datum

09.02.2024

Veroeffentlichungsart

Beitrag zu wissenschaftlicher Konferenz/Tagung

Forschungsschwerpunkt

HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte

Autoren

Maximilian Schönau, Darwin Daume, Markus Panhuysen, Achim Schulze, Dieter Landes

Titel

Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen

Medien

7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con)

Weblink

https://www.researchgate.net/publication/378526479_Verbesserte_Clear-Sky-Erkennung_durch_hybrides_Maschinelles_Lernen

Abstract

Die präzise Erkennung von Clear-Sky-Momenten ist für die Überwachung und Effizienzana-lyse von Photovoltaikanlagen von zentraler Bedeutung, da zu diesen Zeitpunkten definierte und model-lierbare Einstrahlungsverhältnisse herrschen. Es wird ein hybrides Modell zur verbesserten Erkennung von Clear-Sky-Momenten auf Basis von Einstrahlungsdaten vorgestellt. Hierfür wurden zunächst ma-nuell, dann mithilfe eines CNNs Merkmale aus den Einstrahlungsdaten gebildet. Eine Falls tudie mit Referenzdaten belegt, dass durch die Kombination dieser wissens-und datengetriebenen Methoden Clear-Sky-Momente zuverlässiger identifiziert werden können. Dadurch können Analysemethoden schneller und zuverlässiger Aussagen über die untersuchten PV-Anlagen treffen.

Heft

7

Band

7. RET.Con, 2024

Isbn

ISBN 978-3-940820-23-5

Herausgeber

Institut für Regenerative Energietechnik Prof. Dr.-Ing. Viktor Wesselak Hochschule Nordhausen Weinberghof 4, 99734 Nordhausen

Seiten

145-152

Detailseite

Ja

Zitierung

Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Schulze, Achim; Landes, Dieter (2024): Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen. 7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con) 7. RET.Con, 2024 (7), S. 145-152.

Link

https://www.hs-coburg.de/publikation/4399-verbesserte-clear-sky-erkennung-durch-hybrides-maschinelles-lernen/