Schwer zu lokalisierende Störungen an Photovoltaikanlagen sind der Effizienzkiller für diese nachhaltige Form der Stromerzeugung und ein Hemmnis für die Energiewende – ein Problem, für das ein Forscherteam der FH Bielefeld nun eine herstellerübergreifend funktionierende Lösung finden will.
Kennlinien sind immer nur Momentaufnahmen, die zeigen, wie sich das Modul aktuell verhält, wie Felix Meyer erläutert: »Ein spezielles Messgerät zeigt die Leistung des Moduls bei der aktuellen Sonneneinstrahlung und Temperatur.« Beim Messen der Kennlinien wird eine Spannung auf das PV-Modul gegeben. Je nach Stärke der Einstrahlung fließt ein unterschiedlich starker Strom.
Zusammen bilden sich dann Strom-Spannungs-Paare, die gemessen werden und die Kennlinien darstellen. Der Abgleich mit der Datenbank zeigt dann mögliche Störungen auf. Zur Verfolgung über einen ganzen Tag werden mehrere Kennlinien erfasst, zum Beispiel alle 30 Minuten über den Tag hinweg, solange die Sonne am Himmel ist.
Zusätzlich sollen aus den Kennlinien Daten extrahiert werden, die mit Methoden des maschinellen Lernens analysiert werden können. Die Algorithmen lernen, aus den extrahierten Daten typische Muster für fehlerhafte und fehlerfreie PV-Module zu erkennen und können dabei auch die Umgebungsbedingungen wie Einstrahlung und Temperatur berücksichtigen.
Damit nicht genug: Die Software soll zudem die Möglichkeit für eine Leistungsprognose der PV-Module auf der Grundlage von Dunkelkennlinien bieten. Dunkelkennlinien werden bei Nacht in Dunkelheit gemessen und bieten den großen Vorteil, dass sie fast vollständig unabhängig vom Wetter aufgenommen werden können. Die mit maschinellem Lernen trainierten Algorithmen können von diesen Dunkelkennlinien aus auf das Verhalten des Moduls bei Tageslicht schließen und eine Leistungsprognose erstellen. Und das viel genauer, als es bei schlechtem Wetter mit vielen Wolken am Himmel mit einer herkömmlichen Kennlinienmessung möglich gewesen wäre.
Als weiteres Feature der PV-Daten-Applikation ist ein Diskussionsforum geplant, in dem sich Photovoltaik-Expertinnen und -Experten austauschen und weitere Informationen eingeben können.