Beschreibung
Im Projekt VORAUS PV wird untersucht, ob und wie moderne Datenanalyseverfahren (maschinelles Lernen) das Erkennen und Vorhersagen von Ausfällen von Photovoltaikwechselrichtern ermöglichen. Kann aus den Daten, die ein Inverter aufnimmt und ständig in die Datenbank des Herstellers einspeist (Internet of Things), vorher erkannt werden,dass ein Ausfall bevorsteht, so kann der Inverter repariert oder ausgetauscht werden, bevor der tatsächliche Ausfall entsteht.Ziel dieses Projektes ist es, anhand der vorhandenen Daten des Projektpartners und Inverterherstellers SMA Algorithmen zu entwickeln und zu evaluieren, die in der Lage sind einzelne Ausfallereignisse in der Zukunft vorherzusagen. Das Projekt VORAUS PV ermöglicht erstmals eine systematische Auswertung einer sehr großen Menge von nicht standardisierten Daten aus der Fertigung, mehreren Jahrzehnten Betrieb unterschiedlicher Photovoltaikwechselrichtergenerationen in weltweitem Einsatz. Das Projekt unterstützt dabei die Ziele der Energiewende, da es hilft, eine stabile Versorgungssicherheit in stark PV-durchdrungenen Stromnetzen zu garantieren. Leistungsstarke Inverter binden große PV-Felder an das Netz an, leistungsschwächere Haushalte mit Kleinanlagen. Der plötzliche Ausfall eines leistungsstarken Inverters verursacht in der Regel signifikante Störungen im angeschlossenen Verteilnetz z.B. durch Frequenzstörungen. Leistungsschwächere Inverter sind in großen Mengen verteilt über ganz Deutschland aber auch weltweit im Einsatz. Sie bilden somit ein ideales Netzwerk zur Erstellung einer großen Datenbasis, zur Erfassung von Standorteinflüssen, wie beispielsweise Temperatur und Lichteinfall.