Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.
Ziel des Projekts KIMBIF ist die Hochrechnung (Extrapolation) und Prognose (Forecast) der Erzeugungsleistung von Photovoltaik(PV)-Anlagen mit bifazialen PV-Modulen. Durch die Nutzung des auf der Rückseite einfallenden Lichts erreicht einen höheren Ertrag im Vergleich zu monofazialen Modulen. Die Einstrahlungsverhältnisse auf der Rückseite eines Modulfeldes sind jedoch so komplex, dass die Leistung einer solchen PV-Anlage mit rein physikalischen Modellen nicht mit vertretbarem Aufwand und der erforderlichen Genauigkeit aus den aktuellen Betriebsbedingungen abgeschätzt oder vorhergesagt werden kann Im Projekt werden daher datengetriebene Modelle mit Methoden der künstlichen Intelligenz (KI-Modelle) für Monitoring und Einspeisevorhersage von bifazialen PV-Systemen entwickelt und in einem großen, kommerziellen PV-Park zur Anwendung gebracht. Diese generischen Modelle sollen zum einen durch Mehrfachadaption die Extrapolation von einer begrenzten, detailliert vermessenen Referenzeinheit (PV-Modulstrang oder PV-Teilfeld) auf den gesamten PV-Park erlauben und zum anderen auf andere PV-Anlagen übertragbar sein. Dies beinhaltet auch Verfahren zur kontinuierlichen Adaptierung der KI-Modelle mittels Life-long Learning, um eine nahezu unmittelbare Nutzung nach dem Betriebsstart einer PV-Anlage mit einer limitierten Datenbasis sowie eine fortschreitend verbesserte Anpassung der KI-Modelle an das reale Betriebsverhalten zu ermöglichen. Die KI-Modelle werden zur Ermittlung der erwarteten aktuellen Leistungswerte für einen PV-Park, für die Anlagenüberwachung zur Fehlererkennung auf der Ebene der Teileinheiten und für die vorausschauende Wartungsplanung (predictive maintenance) eingesetzt. Des Weiteren wird mit dem Modell ein Leistungsvorhersagesystem (z.B. 24h-Forecast) unter Verwendung von Wetterprognosen für eine optimierte Betriebsführung des PV-Parks erstellt und im Betriebsleitsystem implementiert und erprobt.