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Künstliche Intelligenz für Solaranlagen | STEAG Solar Energy Solutions

Smarte Wartung: KI für Solaranlagen

Wie künstliche Intelligenz die Performance Ihres Solarparks verbessert

 

Wer einen Solarpark betreibt, erwartet höchste Erträge über die gesamte Lebensdauer seiner Anlage. Ausfallzeiten gilt es zu vermeiden und gleichzeitig Wartungs- und Betriebskosten gering zu halten. KI-basierte Monitoringsysteme können dabei unterstützen: Sie überwachen eigenständig die Anlagendaten, erkennen Abweichungen frühzeitig und ermöglichen vorausschauende Wartungen, bevor es zum Ertragsausfall kommt. Erfahren Sie hier mehr über die Vorteile und Funktionsweisen von künstlicher Intelligenz im Solar Monitoring.

PV-Freiflächenanlagen gelten allgemein als wenig störanfällig. Je länger sie in Betrieb sind, desto häufiger kommt es aber zu Abnutzungserscheinungen. Ein steigender Wartungsbedarf und sinkende Solarerträge sind die Folge. Auch Verschmutzungen können dazu führen, dass eine Anlage weniger Erträge liefert. Ein gutes Monitoring ist deshalb unabdingbar, um optimale Erträge sicherzustellen. Eine Schweizer Studie* bestätigt, dass die Performance einer PV-Anlage stark von der Qualität der Wartung beeinflusst wird.

Künstliche Intelligenz (KI) (engl. Artificial Intelligence (AI)) ist die Simulation menschlicher Intelligenzprozesse durch Maschinen, insbesondere durch Computersysteme. Das bedeutet: KI beschäftigt sich mit Methoden, die es einem Computer ermöglichen, menschenähnliche Fähigkeiten wie logisches Denken, Lernen, Planen und Kreativität zu imitieren.

Klassische Systeme zur Fernwartung reagieren oft zu spät

Betreiber von Solaranlagen beauftragen meist externe Spezialisten mit der Überwachung ihrer Anlage. Diese analysieren via Fernüberwachung die übermittelten Daten. Treten Abweichungen auf oder werden Probleme mit Strings oder Wechselrichtern gemeldet, schicken sie einen Techniker vor Ort, um den Fehler zu beheben. Dieses Modell der Fernwartung ist weit verbreitet, es birgt aber das Risiko, dass Betriebsfehler erst dann erkannt werden, wenn schon Ertragsausfälle oder gar größere Schäden entstanden sind. Hier setzen KI-basierte Methoden zur Überwachung von Solarparks an: Sie können drohende Anlagenprobleme prognostizieren, bevor es zur Störung kommt. Als Betreiber können Sie so vorbeugend eingreifen, weshalb man hier auch von „prädiktiver Wartung“ (Predictive Maintenance) spricht.  

Künstliche Intelligenz ermöglicht frühzeitige Fehlererkennung

Welche Potenziale in KI-basiertem Solarpark-Monitoring stecken, zeigt ein Beispiel aus der Praxis:

Bei der PV-Anlage eines Kunden von SENS trat der Fall auf, dass sich der Zentralwechselrichter immer wieder für kurze Zeit ausschaltete. Grund war ein zu niedriger Isolationswiderstand. Das eingesetzte Monitoringsystem erkannte diese Ausfälle aber nicht: Sie führten nur zu kleinen Abweichungen, die bei den 15-minütigen Messungen nicht stark ins Gewicht fielen. Erst als der Wechselrichter für länger als eine Minute ausfiel und die Abweichungen anstiegen, schlug die Software Alarm.

Dass der Fehler erst spät erkannt wurde, liegt einerseits an den starren Grenzwerten klassischer Systeme. Sie werden bewusst hoch gewählt, um zu vermeiden, dass harmlose Abweichungen eine Flut an Fehlermeldungen verursachen. Andererseits hat das Monitoringsystem den Isolationswert nicht überwacht, der schon lange Zeit vorher abfiel.

KI-basierte Monitoringsysteme, wie Sensaia von SENS und STEAG, sind in der Lage, unterschiedlichste Werte kontinuierlich zu analysieren. Sie registrieren dabei auch kleinste Abweichungen – selbst wenn diese innerhalb des Toleranzbereichs liegen. Die Algorithmen werten sie aus und vergleichen sie mit Referenzwerten und historischen Daten. „So erkennt der Anlagenbetreiber auch Störungen, die sich schleichend anbahnen,“ erklärt Jonas Hergenhan, der als Data Analyst bei SENS für die Softwarelösung Sensaia zuständig ist. Er ist überzeugt: „Unsere Software hätte den Fehler im konkreten Fall schon drei Monate früher entdeckt.“

„Predictive Maintenance“ steigert Rendite

Die frühzeitige Fehlererkennung ist entscheidend für einen effizienten Betrieb von Solarparks: So können Sie Wartungen vorausschauend planen und Austausch oder Reparatur eines defekten Bauteils mit anderen Arbeiten gleichzeitig durchführen lassen. Auch die Reinigung ist besser planbar: Sind Solarmodule verschmutzt, errechnet das Monitoring-System anhand der Wetterprognosen, zu welchen Ertragsverlusten das in den kommenden Tagen führen kann. Gleichzeitig zeigt es auf, ob sich das Problem eventuell durch einen bevorstehenden Starkregen von selbst erledigt. Mit dieser Art der vorausschauenden Wartung lassen sich Betriebskosten maßgeblich reduzieren.

Weniger Fehlalarme bedeuten weniger unnütze Vorort-Einsätze

Ein weiterer Faktor, der dem Service-Team Zeit und dem Anlagenbesitzer bares Geld spart, ist das Vorfiltern der Alarmmeldungen. Erkennt das System eine Abweichung, erzeugt es nicht nur eine Meldung, es analysiert KI-basiert auch mögliche Zusammenhänge mit anderen Meldungen und gruppiert diese entsprechend. So können die Mitarbeiter den Ursachen für Auffälligkeiten schneller auf den Grund gehen. Auch die Zahl der Fehlalarme wird durch die KI-gestützte Qualitätsprüfung reduziert. Unnötige Vorort-Einsätze lassen sich so minimieren.

Die künstliche Intelligenz liefert den Mitarbeitern beim Monitoring wertvolle Unterstützung, ersetzt den Menschen dort aber nicht: Er ist nach wie vor die letzte Instanz, die jede Fehlermeldung prüft und final darüber entscheidet, ob ein Arbeitsauftrag für einen Service-Techniker erteilt wird.

Fundierte Daten als Entscheidungsgrundlage

Sie erhalten durch KI-basierte Monitoringsysteme eine fundierte Grundlage für Ihre operativen Entscheidungen. Dabei ist die Datenbasis der zentrale Erfolgsfaktor: „Je mehr Daten vorliegen, desto genauer kann das System arbeiten,“ macht Jonas Hergenhan deutlich. „Deshalb ist es wichtig, dem System eine Rückmeldung zu geben, welche Arbeiten durchgeführt wurden und ob die Prognose des Systems korrekt war. Daraus „lernt“ das System, so dass Fehlererkennung und Prognosen mit der Zeit immer zuverlässiger werden.“ Aus dem gleichen Grund analysieren KI-basierte Systeme neben den Daten der angekoppelten Photovoltaik-Anlage auch Fehlerdaten aus fremden Anlagen.

Auf sämtliche Daten kann der Betreiber jederzeit über die Plattform Sensaia zugreifen und erhält so einen Echtzeit-Einblick in den Anlagenstatus. Auch der Besitzer kann diese Informationen jederzeit live abrufen und die Performance seiner Solaranlage sowie eventuelle Maintenance-Arbeiten überwachen.

In konventionellen Kraftwerken und im Windsektor haben sich solche intelligenten Wartungskonzepte bereits bewährt, um maximale Erträge bei gleichzeitig minimalen Betriebskosten zu sichern. Sie werden daher auch beim Betrieb von PV-Anlagen künftig weiter an Bedeutung gewinnen.

Sie möchten mehr über Sensaia erfahren? Sensaia denkt Monitoring und Alarmmanagement weiter und knüpft da an, wo andere aufhören. Das Predictive Maintenance basiert auf erprobten Algorithmen mit über 10 Jahren Anwendungserfahrung. Valide Alarmerkennung und intelligente Handhabung in einer Oberfläche stellen die Weichen für die Zukunft und ein neues Level an Effizienz und Planungssicherheit.

 

Bild: Sensaia Software von STEAG und SENS

* Vontobel, Thomas (2019): Performance von PV-Anlagen unter der Lupe. hg. von: Bulletin SEV/VSE. https://www.bulletin.ch/de/news-detail/performance-von-pv-anlagen-unter-der-lupe.html