Solarenergie ist eine der leistungsstärksten erneuerbaren Energiequellen, die das Potenzial hat, einen erheblichen Teil des weltweiten Energiebedarfs zu decken. Die Leistung von Solarenergiesystemen kann jedoch durch verschiedene Faktoren beeinträchtigt werden, z. B. durch Wetterbedingungen, Staub und andere Umweltaspekte. Daher ist es wichtig, effiziente Methoden zur Überwachung und Steuerung von Solarenergiesystemen zu entwickeln, um die Leistung zu optimieren und die Zuverlässigkeit zu verbessern.
Das Projekt AuSeSol-AI, in dem fortiss mit dem Deutschen Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR), der Technischen Universität München (TUM), Concentrating Solar Power España S.L (CSP Services), dem Forschungszentrum Jülich und Industrial Solar zusammenarbeitet, wird von Wissenschaft- und Industrieexperten aus den Bereichen KI, maschinelles Lernen, Solarenergie und Datenanalyse durchgeführt. Ziel ist die Entwicklung eines KI-basierten Systems zur Überwachung, Kontrolle und Optimierung der Leistung von Solarenergieanlagen. Das Projekt wird vom Bundesministerium für Umwelt, Naturschutz, nukleare Sicherheit und Verbraucherschutz (BMUV) gefördert und hat eine Laufzeit bis Juli 2025. fortiss wird sich innerhalb des Projektes auf folgende Ziele konzentrieren:
- Optimierte KI-Algorithmen für die Betriebsdatenanalyse
- Anomalieerkennung in Solarkraftwerken durch KI
- KI-basierte Betriebsassistenzsysteme für Entscheidungsprozesse
- KI-basierte Anlagensteuerung für Prozessdampfanlagen
Integration von KI in die solarthermische Wärme- und nachhaltige Stromerzeugung
Das im Rahmen des Projekts entwickelte KI-System wird Daten aus dem solarthermischen Kraftwerk Andasol 3 in der Nähe von Granada, Spanien, nutzen und Algorithmen des maschinellen Lernens einsetzen, um Big Data aus verschiedenen Sensoren und anderen Quellen zu analysieren und die Leistung der Anlage zu optimieren. Das Forschungteam wird auch neue Sensoren und Überwachungssysteme entwickeln, die genauere Daten für die Analyse durch das KI-System liefern können.
Das Projekt konzentriert sich auf die Nutzung der CSP-Technologie (Concentrated Solar Power), bei der Spiegel oder Linsen eingesetzt werden, um das Sonnenlicht auf eine kleine Fläche zu konzentrieren und hohe Temperaturen zu erzeugen, die dann zur Dampferzeugung und zum Antrieb einer Turbine genutzt werden können, so dass diese auch dann Strom liefern kann, wenn die Sonne nicht scheint.
Das Hauptziel des Projekts besteht darin, die Effizienz und Zuverlässigkeit von Solarenergiesystemen zu erhöhen, was zur Verringerung der Treibhausgasemissionen und zur Verbesserung der allgemeinen Nachhaltigkeit der Energieerzeugung beitragen wird. Außerdem soll im Rahmen des Projekts eine skalierbare und kostengünstige Lösung entwickelt werden, die in verschiedenen Solarenergiesystemen eingesetzt werden kann.
Zusammenfassend lässt sich sagen, dass das AuSeSol-AI-Projekt ein wichtiger Schritt zur Entwicklung von innovativen und nachhaltigen Lösungen für den Umwelt- und Klimaschutz.
