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IPERMON
"Innovatives Leistungsüberwachungssystem für verbesserte Zuverlässigkeit und optimierte Stromgestehungskosten"
Über IPERMON
Bereich
Ein Schlüsselfaktor für die weitere Verbreitung der Technologie ist die Senkung der PV-Stromkosten durch die Erhöhung der Lebenszeitleistung, wie von der Solar Europe Industry Initiative (SEII) hervorgehoben. Dies kann erreicht werden, indem die Zuverlässigkeit und die Lebensdauer der installierten Systeme durch eine konstante, solide und nachvollziehbare Überwachung der PV-Anlagen verbessert werden, was sich direkt positiv auf die Investitionskosten, die Stromgestehungskosten und allgemein auf die Wettbewerbsfähigkeit der Photovoltaik auswirkt. In diesem Sinne besteht eine der größten Herausforderungen bei der Sicherstellung der Betriebsqualität, insbesondere bei netzgekoppelten PV-Anlagen, darin, Zuverlässigkeit und gute Leistung zu gewährleisten, indem die Faktoren, die hinter den verschiedenen Mechanismen des Leistungsabfalls stehen, genau identifiziert und quantifiziert werden, während gleichzeitig potenzielle Ausfälle durch eine robuste Leistungsüberwachung, Fehlererkennung und vorbeugende Wartung in einem frühen Stadium oder vor ihrem Auftreten erkannt und diagnostiziert werden.
Forschung
Ein führendes Industrieunternehmen, Gantner Instruments (GI), hat in Zusammenarbeit mit einer Forschungseinrichtung, der Universität von Zypern (UCY), ein Team zur Entwicklung eines PV-Leistungsüberwachungssystems ins Leben gerufen, das mit verschiedenen fortschrittlichen Überwachungsalgorithmen ausgestattet ist, um potenzielle Ausfälle, Leistungsverluste und Degradationsmechanismen in Photovoltaikanlagen frühzeitig zu erkennen und zu diagnostizieren.
Ziel
Ziel des Projekts ist es, ein innovatives Leistungsüberwachungssystem zu entwickeln, das die Qualität des Betriebs von netzgekoppelten PV-Anlagen erheblich verbessert und sicherstellt, um die Erwartungen der Eigentümer/Investoren zu erfüllen und zu garantieren.
Zielsetzungen
Das Hauptziel ist die Entwicklung eines innovativen Leistungsüberwachungssystems, das die Qualität des Betriebs von netzgekoppelten PV-Anlagen erheblich verbessert und sicherstellt, um die Erwartungen der Eigentümer/Investoren zu erfüllen und zu garantieren. Das System, das die erste unabhängige Komplettlösung zur Sicherung der Betriebsqualität und zur Optimierung der Energieerzeugung bieten wird, besteht aus einer kompletten strukturellen Sensor- und Datenerfassungsplattform mit hohen Abtastkapazitäten, großen Speicherdatenbanken und einem fortschrittlichen Webportal zur Einbindung der aus der Forschung stammenden Algorithmen zur Quantifizierung von Leistungsverlusten, Ausfallroutinen und Degradation für die Echtzeitanalyse. In diesem Sinne bilden die Algorithmen und Werkzeuge die Grundlage für die Qualitätssicherung der Leistung von PV-Anlagen, die Optimierung des Energieertrags, die Berücksichtigung finanzieller Parameter und die Erstellung genauer Prognosen für die Day-Ahead-Produktion.
Die Ziele des vorgeschlagenen Projekts sind:
- Bewertung von Leistungsverlusten, Ausfällen und Verschlechterungsmechanismen.
- Formulierung eines Verfahrensprotokolls und von Leitlinien für die Identifizierung und Quantifizierung von Verlusten, Ausfällen und Degradation von PV-Anlagen.
- Entwicklung von Algorithmen zur Kapazitätsbewertung, zum Leistungsverlust und zur Leistungsverschlechterung, die als Softwaremodule in das fortschrittliche Überwachungssystem integriert werden sollen.
- Optimierung der Energieertragsprognose für genaue Produktionsprognosen und
- Demonstration von O&M-Unterstützung, einschließlich Auslöser und vorbeugende Wartung.
Das Projekt kann die großflächige Einführung der Photovoltaik ermöglichen, die Wettbewerbsfähigkeit der Technologie (sowohl technisch als auch wirtschaftlich) steigern und die Investitionen sichern.
Die wichtigsten Projektaktivitäten
- Ausarbeitung von Leitlinien für die Installation von Sensoren und Datenerfassungsgeräten.
- Entwicklung von Algorithmen zur Identifizierung von Leistungsverlusten.
- Entwicklung von Routinen zur Erkennung von Fehlern, die auf Modul-, Array- und Systemebene auftreten.
- Benchmarking von Algorithmen zur Identifizierung von Leistungsverlusten und Fehlern bei einer Reihe von netzgekoppelten PV-Anlagen, die derzeit bei UCY verfügbar sind (Analyse eines 1-Minuten-Datensatzes).
- Formulierung von Algorithmen zur Identifizierung und Quantifizierung der langfristigen Verschlechterung. Die Algorithmen werden auch in der GI Outdoor Test Facility (OTF) in Arizona getestet.
- Formulierung und Überprüfung von Algorithmen zur Vorhersage der PV-Produktion für die Vorhersage am nächsten Tag. Die Vorhersagen werden anhand realer Messungen im Freien überprüft.
- Entwicklung eines Prototyps für ein Leistungsüberwachungssystem und Betriebsüberprüfung mit realen Kraftwerksdaten aus dem Netz von GI.
- Entwicklung eines vorkommerziellen Produkts und Integration in die bestehende Überwachungsplattform von GI.
Arbeitspakete
Die Aktivitäten des Forschungsprojekts sind in sechs Arbeitspakete (WPs) unterteilt.
Die Architektur der GI.bench
Project Management (WP1)
Formulation and benchmarking (WP2)
Capacity testing (WP3)
Development (WP4)
Integration and testing (WP5)
Dissemination of results (WP6)
Die neuesten Ergebnisse aus den Arbeitspaketen
Ergebnis 1:
Innovative Datenqualitätsroutinen (Datenüberprüfung und -korrektur), um ein hohes Maß an Datenreinheit zu gewährleisten, was für die Anwendung von Datenanalysen unerlässlich ist.
Ergebnis 2:
Routinen zur Erkennung von fehlerhaften Daten und Sensorabweichungen für die reaktive und proaktive Wartung (Data Missingness Matrix).
Ergebnis 3:
Kapazitätsprüfung mit verschiedenen Methoden (ASTM-Regressionsmethode, IEC 61724-Methode und mechanistisches Leistungsmodell), um den Leistungsindex (PPI) genau darzustellen und bei Überschreitung festgelegter Schwellenwerte Warnungen auszulösen.
Ergebnis 4:
Detaillierte Überprüfung und Benchmarking der Fehlererkennung und -klassifizierung an Prüfstandssystemen an der Universität von Zypern und an tatsächlichen Kraftwerken, die von GI verwaltet werden
Ergebnis 5:
Health-State-Detektor zur täglichen Quantifizierung der Leistung von PV-Kraftwerken anhand eines digitalen Zwillings zur genauen Leistungsnachbildung (mechanistisches Leistungsmodell). Der Monitor kann häufig auftretende Fehler mit über 98 % Genauigkeit erkennen und klassifizieren.
Ergebnis 6:
Genaue Berechnung der langfristigen Degradationsrate unter Verwendung aller gängigen analytischen und statistischen Zeitreihenverfahren (OLS, ARIMA, CSD und YoY).
Ergebnis 7:
Benchmarking der Vorhersagegenauigkeit von maschinellem Lernen und dem mechanistischen Leistungsmodell. Das Taylor-Diagramm zeigt, dass beide Modelle die Leistung von PV-Anlagen genau vorhersagen können (Genauigkeitsfehler <2 %).
