Wie man den Betrieb von Photovoltaikanlagen mit KI und Big Data optimiert

Haben Sie die rasanten Fortschritte in der KI verfolgt? Die kürzlich in China gestartete KI-Plattform DEEPSEEK hat aufgrund ihrer leistungsstarken Schlussfolgerungsfähigkeiten Aufmerksamkeit erregt und wird sogar als starker Konkurrent zu ChatGPT angesehen. KI verwandelt Branchen in einem beispiellosen Tempo, und die Solarbranche bildet dabei keine Ausnahme.

Die globale Photovoltaikindustrie wächst rasant, mit einer kontinuierlichen Steigerung der installierten Kapazität. Doch die Rentabilität einer Solaranlage wird nicht nur durch ihre Größe bestimmt, sondern auch durch wichtige Faktoren wie die Stromerzeugungseffizienz, die Betriebskosten und die Netzeinnahmen. Angesichts schwankender Energiepreise und des steigenden Bedarfs an intelligenter Anlagenverwaltung können traditionelle Betriebsmodelle der Solarindustrie mit den Entwicklungen der Branche nicht mithalten.

Vor diesem Hintergrund wird der Einsatz von KI- und Big-Data-Technologien zunehmend entscheidend für die Kostenreduzierung und Effizienzsteigerung in der PV-Industrie. Intelligente Photovoltaiksysteme optimieren nicht nur den Anlagenbetrieb und steigern die Effizienz der Stromerzeugung, sondern senken auch die Wartungskosten und verkürzen die Amortisationszeit der Investitionen. Verschiedene Akteure in der Branche haben unterschiedliche Anforderungen:

• Investoren in PV-Kraftwerke: Wie können sie die Rendite maximieren und die Rentabilität innerhalb eines begrenzten Investitionszyklus verbessern?
• Distributoren/Systemintegratoren: Wie können sie intelligente Lösungen nutzen, um den Kunden zu helfen, die Effizienz der Stromerzeugung zu steigern und die Wettbewerbsfähigkeit auf dem Markt zu stärken?
• O&M-Manager: Wie können sie KI-Technologien einsetzen, um die O&M-Kosten zu senken und Ausfallzeiten aufgrund von Gerätefehlern zu minimieren?

Im Folgenden werden wir untersuchen, wie KI Photovoltaikanlagen stärken und der Branche greifbaren wirtschaftlichen Nutzen bringen kann.

Kernanwendungen von KI und Big Data in Photovoltaikanlagen

Mit der intelligenten Aufrüstung der Photovoltaik (PV)-Industrie spielen KI- und Big-Data-Technologien eine Schlüsselrolle in verschiedenen kritischen Bereichen. Sie helfen Anlagen, die Stromerzeugungseffizienz zu steigern, das Betriebs- und Wartungsmanagement (O&M) zu optimieren und die Kompatibilität mit Smart Grids zu erreichen.

Vorhersage und Optimierung der Stromerzeugungseffizienz

Die Stromerzeugung von PV-Anlagen wird durch verschiedene Faktoren wie Wetter, Umwelt und den Zustand der Komponenten beeinflusst. Traditionelle Vorhersagemethoden weisen oft große Fehler auf, die die Optimierung der Anlagengewinne beeinträchtigen. KI, kombiniert mit Big-Data-Analyse, kann die Stromerzeugung präzise vorhersagen und die Betriebsstrategien intelligent optimieren.

1. Intelligente Wettervorhersage: Durch den Einsatz fortschrittlicher Algorithmen wie DeepSeek AI und dem meteorologischen Modell von Huawei kann KI Satellitenbilder, Temperatur- und Feuchtigkeitsdaten sowie Lichtintensität kombinieren, um die zukünftige Stromerzeugung genau vorherzusagen. Dies ermöglicht es der Anlage, ihre Betriebsweise im Voraus anzupassen und Volatilitätsrisiken zu reduzieren.
2. Echtzeit-Optimierung der Leistungskennlinie: KI verwendet maschinelles Lernen, um historische Betriebsdaten von PV-Komponenten zu analysieren und die Wechselrichterstrategien dynamisch anzupassen, um das Maximum Power Point Tracking (MPP) zu optimieren und die Umwandlungseffizienz zu steigern.

Vorhersage von Geräteausfällen und intelligente O&M

Die O&M-Kosten von PV-Anlagen sind hoch, und Geräteausfälle können zu erheblichen Ertragsverlusten führen. KI und Big Data verändern das O&M-Management-Modell, indem sie es intelligenter und effizienter gestalten.

1. Intelligente Erkennung und vorausschauende Wartung: KI kann Wechselrichterdaten und die aktuellen Schwankungen der PV-Komponenten in Echtzeit analysieren, potenzielle Ausfallpunkte identifizieren, bevor sie auftreten, und großflächige Ausfallzeiten durch plötzliche Fehler verhindern.
2. Drohnen + KI-Infrarotinspektion: Durch die Kombination von Computer Vision und Infrarotbildgebungstechnologie kann KI automatisch Probleme wie Hotspots, Abschattungen und Schäden an Komponenten erkennen und die Inspektionsgeschwindigkeit im Vergleich zu traditionellen manuellen Inspektionen um ein Vielfaches beschleunigen. So hat Tesla AI diese Technologie im PV-O&M-Management angewendet, indem Drohnen für automatisierte Inspektionen verwendet werden, was die Genauigkeit der Fehlererkennung verbessert.

Smart Grid-Kompatibilität und Optimierung der Energiespeicherung

Die Intermittierung und Variabilität der Solarstromerzeugung stellen eine Herausforderung für die Stabilität des Stromnetzes dar, aber KI kann eine entscheidende Rolle bei der intelligenten Planung und dem Energiespeichermanagement spielen.

1. KI-Planung zur Spitzenlastabdeckung und Talauffüllung: Die Solarstromerzeugung erreicht typischerweise mittags ihren Höhepunkt, während der Strombedarf während der morgendlichen und abendlichen Spitzenzeiten höher ist. KI kann historische Lastdaten und Wettervorhersagen nutzen, um die Erzeugungs- und Energiespeicherstrategien genau anzupassen, die Abschaltung zu reduzieren und die Netzintegrationseffizienz zu verbessern.
2. Virtuelles Kraftwerk (VPP) + KI zur Optimierung der Energiebilanz: KI kann Daten aus verteilten PV-Systemen, Energiespeichern und dem Netz integrieren, um die Energieversorgung dynamisch zu planen und ein intelligentes virtuelles Kraftwerk zu bilden, das eine effiziente Energienutzung ermöglicht.

Drei Möglichkeiten, KI in Photovoltaikanlagen einzuführen
Methode 1: Kauf von KI-fähigen intelligenten Geräten (Geeignet für neue Anlagen oder große Upgrades)
Wenn Sie eine neue Photovoltaikanlage (PV) bauen oder eine alte vollständig aufrüsten möchten, können Sie direkt KI-fähige intelligente Geräte erwerben. Diese Geräte sind mit integrierten KI-Algorithmen ausgestattet, die automatisch Daten analysieren und optimieren. Zum Beispiel:

Intelligente Wechselrichter (AI-Wechselrichter):

• Markenoptionen: Huawei (FusionSolar), SMA, Sungrow, Fronius usw. bieten alle KI-gestützte Wechselrichter an.
• KI-Funktionen:
  Smart MPPT (Maximum Power Point Tracking): Echtzeit-Anpassung von Strom und Spannung zur Verbesserung der Umwandlungseffizienz der PV-Module.
  Selbstdiagnose: Kann Anomalien in Wechselrichtern, Batterien oder Modulen erkennen und warnen, wodurch Ausfallzeiten reduziert werden.
  Cloud-Daten-Upload: Funktioniert mit intelligenten O&M-Plattformen zur Fernoptimierung der Stromerzeugungsstrategien.

AI-Drohneninspektionssystem:

• Markenoptionen: Tesla AI (für PV-Anlageninspektion), DJI (DJI), Sitemark, Raptor Maps.
• KI-Funktionen:
  Scannt Moduloberflächen mit Infrarotkameras zur Erkennung von Hotspots, Rissen und Schmutz.
  Erzeugt automatisch O&M-Berichte, wodurch die Arbeitskosten gesenkt und die Inspektionsgenauigkeit verbessert werden (Falschalarmrate < 5%).

Intelligente PV-Wetterstationen:

• Markenoptionen: Huawei Smart Weather Monitoring Station, Kipp & Zonen, Sengenuity.
• KI-Funktionen:
  Analysiert Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Windgeschwindigkeit und Bewölkung, um die solare Strahlungsbedingungen für die nächsten 48 Stunden vorherzusagen und die Stromerzeugungsstrategien im Voraus anzupassen.
  Kombiniert mit KI zur Optimierung der Planung, Reduzierung von Stromschwankungen und Verbesserung der Netzstabilität.

Anwendbare Szenarien:

√ Neue, großflächige, bodengestützte PV-Anlagen, gewerbliche und industrielle Dach-PV-Projekte.
√ Anlagen mit ausreichender Finanzplanung für den langfristigen Betrieb – direkter Kauf intelligenter Geräte für eine Komplettlösung.
× Nicht geeignet für kleine Wohn-PV-Systeme aufgrund hoher Kosten und langer Amortisationszeiten.

Methode 2: Zugriff auf KI-Cloud-Plattformen (Geeignet für bestehende PV-Anlagen ohne Hardware-Austausch)
Wenn Sie bereits eine PV-Anlage eingerichtet haben und die vorhandene Ausrüstung nicht ersetzen möchten, können Sie in Betracht ziehen, KI-Cloud-Plattformen von Drittanbietern zu nutzen, die sich mit Ihren Wechselrichtern, Modulen und Überwachungssystemen integrieren, um Datenanalyse und Optimierung durchzuführen.

Häufige KI-PV-Management-Plattformen:

So funktioniert es:

1. Wählen Sie eine geeignete KI-Cloud-Plattform aus und kontaktieren Sie den Anbieter, um API- oder Datenintegrationspläne zu erhalten.
2. Installieren Sie Datenerfassungsgeräte (z. B. intelligente Sensoren, Datengateways) in Ihrer PV-Anlage und verbinden Sie diese mit der KI-Cloud.
3. Das KI-System wird automatisch Ihre PV-Anlagendaten analysieren und Optimierungsvorschläge liefern, wie zum Beispiel:
   o Welche Komponenten arbeiten unterdurchschnittlich und benötigen Reinigung oder Austausch?
   o Wie wird das Wetter in den nächsten 48 Stunden sein? Soll die Stromerzeugungsstrategie angepasst werden?
   o Gibt es versteckte Fehler in den Wechselrichtern?

Anwendbare Szenarien:

√ Bestehende PV-Anlagen, ohne dass Hardware ersetzt werden muss, aber mit dem Wunsch nach KI-basierter Betriebsoptimierung.
√ Begrenztes Budget, das KI-Technologie testen möchte, bevor entschieden wird, ob in neue Geräte investiert wird.
× Die Genauigkeit der Datenerfassung hängt von der bestehenden Ausrüstung ab. Ältere Ausrüstungen können das volle Potenzial der KI nicht ausschöpfen.

Methode 3: Maßgeschneidertes KI-Datenanalysesystem (Geeignet für große Investoren oder Energieunternehmen)
Wenn Sie ein großer PV-Anlageninvestor sind oder mehrere Anlagen verwalten, können Sie die Entwicklung eines maßgeschneiderten KI-Analyse-Systems in Betracht ziehen, um maßgeschneiderte Optimierungsstrategien für Ihre Anlagen zu erstellen.

So funktioniert es:

1. Aufbau von Datenerfassungssystemen:
   o Verbinden Sie Wechselrichter, Smart Meter und Wetterstationsdaten von allen PV-Anlagen.
   o Verwenden Sie IoT-Gateways, um Gerätedaten zu sammeln und in die Cloud oder auf lokale Server hochzuladen.
2. Entwicklung von KI-Datenanalysemodellen:
   o Nutzen Sie maschinelles Lernen, um historische Stromerzeugungsdaten zu analysieren und zukünftige Trends vorherzusagen.
   o Trainieren Sie KI-O&M-Modelle, um Anomalien in Geräten zu erkennen und die Fehlerwarnfunktionen zu verbessern.
3. Optimierung der intelligenten Planung:
   o Kombinieren Sie dies mit KI-Planungssystemen, um PV + Speicher-Lade- und Entlade-Strategien zu optimieren und Abschaltverluste zu reduzieren.
   o Nutzen Sie ein Virtuelles Kraftwerk (VPP), um mehrere PV-Standorte kollektiv zu verwalten und die Netzintegrations-Einnahmen zu steigern.

Beispiele:

• Tesla Energy hat den Autobidder AI entwickelt, um PV + Speichersysteme bei der Optimierung von Energiehandelspreisen zu unterstützen.
• Ein deutsches PV-O&M-Unternehmen setzte KI ein, um Komponentenfehler vorherzusagen, wodurch die jährlichen Wartungskosten um 15 % gesenkt wurden.

Anwendbare Szenarien:

√ Große PV-Investmentgesellschaften oder Unternehmen, die mehrere PV-Anlagen betreiben.
√ Unternehmen, die vollständige Kontrolle über die KI-Datenanalyse wünschen, ohne auf externe Anbieter angewiesen zu sein.
× Hohe Entwicklungskosten, erfordern ein professionelles KI-Team, nicht geeignet für kleine Anlagen.

Fazit

Wenn Sie KI schnell einführen möchten, ist die Nutzung einer KI-Cloud-Plattform die einfachste Methode. Wenn Sie jedoch über ein ausreichendes Budget verfügen, kann der Kauf von intelligenten Geräten oder die Entwicklung eines maßgeschneiderten KI-Analyse-Systems langfristig größere Vorteile bringen.

Über Maysun Solar

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