Direkt zum Inhalt wechseln
Projekt

Diagnose, Klassifikation und Wiederverwertung von Photovoltaiksystemen

PV DiKlaWi
Automatisch gespeicherter Entwurf 397

Mithilfe spezieller Kameras wird die Funktion von PV-Zellen sichtbar. Bild: Marc Hollinger

Derzeit werden mehr PV-Anlagen denn je installiert, um das ambitionierte Ziel des Erneuerbaren-Ausbau-Gesetzes von zusätzlich 11 TWh Strom aus Photovoltaik bis 2030 zu erreichen. Gleichzeitig werden einige in Betrieb befindliche PV-Anlagen allerdings bereits wieder rückgebaut beziehungsweise durch leistungsstärkere Module ersetzt, obwohl diese teilweise noch nicht am Ende ihres technischen Lebenszyklus angekommen sind.

Das Projektteam von PV DiKlaWi hat sich daher zum Ziel gesetzt, das vorzeitige Ausscheiden von funktionstüchtigen PV-Modulen zu verhindern.
Gelingen soll das durch ein neues Diagnoseverfahren basierend auf Elektrolumineszenz, welches ermöglicht, sich ein genaueres Bild über den Zustand von installierten PV-Modulen zu verschaffen. Die Module sollen anschließend gezielt klassifiziert werden und ihrem tatsächlichen Zustand entsprechend entweder in Betrieb bleiben, eine weitere Nutzung (Second Life) erhalten oder einem stofflichen Recycling zugeführt werden. Dies verlängert die Nutzungsdauer, erhöht die Wertschöpfung und schont wertvolle Ressourcen im Kampf gegen die Klimakrise.

Die ersten PV-Anlagen wurden bereits vor über 20 Jahren installiert und bringen nicht die Leistung, die eine neue Anlage erzeugen würde. Vor allem bei Großanlagen ist es gängige Praxis alle Module gleichzeitig auszutauschen, ohne dabei auf den unterschiedlichen Zustand einzelner Module Rücksicht zu nehmen. Da die Erzeugung der Module die größte Umweltauswirkung in deren Lebenszyklus hat, wäre es jedoch sinnvoll, die Lebensdauer der Module zu maximieren. Erst wenn dies nicht mehr möglich ist, sollen durch moderne Recyclingverfahren viele der eingesetzten Rohstoffe zurückgewonnen werden. Im Sinne der Abfallhierarchie ist eine Verlängerung der Nutzungsdauer sowie eine Wiederverwendung immer dem Recycling vorzuziehen.

Neues Diagnosesystem mittels Elektrolumineszenz und Artificial Intelligence

Stand der Technik ist die Inspektion von PV-Systemen mit Infrarotkameras zur Heißstellendetektion. Diese Methode wird jedoch von Umgebungsparametern beeinflusst und kann nur großflächige Fehlerbilder aufdecken. Der Ansatz der Elektrolumineszenz ist eine innovative und wesentlich aussagekräftigere Methode. Hierbei wird in der Nacht Strom in die PV-Module geleitet, damit diese in einem gewissen Frequenzbereich zu strahlen beginnen (Lumineszenz). So ist es möglich, Fehlerstellen wie Risse, Brüche und Delaminationen bis in die Zellenebene sichtbar zu machen. Auf dieser Grundlage wird im Zuge des Projekts ein System erforscht, das in Kombination mit Domain-Informed AI-Algorithmen zuverlässig den Zustand von Modulen diagnostizieren soll.

Diese Diagnosemethode wird im Labor entwickelt und getestet, um anschließend an realen PV-Anlagen validiert zu werden. Die für die Aufnahmen vorgesehene Kamera soll zudem durch den Einsatz von Drohnen ferngesteuert werden, um eine Überprüfung der Module an schwer zugänglichen Stellen zu ermöglichen. Durch die Kombination dieser ferngesteuerten Kameras und der Auswertung mittels AI soll eine zuverlässige Schadensanalyse ermöglicht werden. Ausschließlich fehlerhafte PV-Module sollen der Wiederverwertung im Sinne der Kreislaufwirtschaft zugeführt, gealterte, aber noch funktionsfähige Module sollen einer zweiten Verwendungsphase im Rahmen von Sozialprojekten zugänglich gemacht werden.

Das Projektkonsortium bestehend aus dem Institut Energie-, Verkehrs- und Umweltmanagement der FH JOANNEUM und dem Institut für Softwaretechnologie der TU Graz will damit einen Beitrag im Bereich der Kreislaufwirtschaft und des Klimaschutzes im Energiesektor leisten. Unterstütz wird das Team dabei auch von Studierenden.

Mit dem Laden des Videos stimmen Sie der Datenschutzerklärung von YouTube zu.

Die Ziele des Projekts:
  • Entwicklung eines Kamerasystems und einer Diagnosemethode im EAS-Labor zur Fehlerdetektion an PV-Systemen für den Feldeinsatz
  • Testung der Diagnosemethode an realen PV-Systemen von industriellen Kooperationspartnern
  • Entwicklung eines Domain-Informed AI-Algorithmus zur Klassifizierung des Zustands an den erstellten Aufnahmen
  • Erstellung eines Fehlerkatalogs mittels Analyse und Verifikation der Aufnahmen von gefundenen Schadensbildern
  • Vermeidung der vorzeitigen Rückführung von funktionstüchtigen PV-Modulen
  • Aufzeigen von Möglichkeiten der Wiederverwendung von degradierten PV-Modulen

Mit dem Laden des Videos stimmen Sie der Datenschutzerklärung von YouTube zu.

This site is registered on wpml.org as a development site. Switch to a production site key to remove this banner.