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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.

Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen

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.

Titel:

Verbesserte Clear-Sky-Erkennung durch hybrides Maschinelles Lernen

Veröffentlichungsdatum:

09.02.2024

Publikationsart:

Beitrag zu wissenschaftlicher Konferenz/Tagung

Forschungsschwerpunkt:

HRK Schwerpunkt Nachhaltige Mobilitäts- und Energiekonzepte

Medien:

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

DOI:

Weblink:

Heft:

7

Band:

7. RET.Con, 2024

Artikelnummer:

ISBN:

ISBN 978-3-940820-23-5

Autoren:

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

Medien:

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

Herausgeber:

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

Seiten:

145-152

Open Access:

Peer reviewed:

Nein

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.

Autoren:

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