Künstliche Intelligenz revolutioniert die Solarenergie

Die Photovoltaik (PV) gilt als Schlüsseltechnologie der Energiewende. Mit dem steigenden Anteil an erneuerbaren Energien im Netz rücken jedoch auch neue Herausforderungen in den Vordergrund: Vorhersagegenauigkeit, Systemeffizienz und Fehlererkennung. Hier kommt Künstliche Intelligenz (KI) ins Spiel.

Warum Künstliche Intelligenz in der Photovoltaik?

PV-Systeme sind stark abhängig von Wetterbedingungen. Die schwankende Sonneneinstrahlung und nichtlineare Effekte wie Verschattung oder Verschmutzung erschweren eine präzise Planung der Einspeisung. KI-Modelle helfen, diese Unsicherheiten zu reduzieren und PV-Anlagen smarter, effizienter und zuverlässiger zu machen.

Präzise Einstrahlungsprognosen mit KI

Die Genauigkeit der Energieprognose ist entscheidend für Netzstabilität und Wirtschaftlichkeit. In einer Studie von Harrou et al. (2023) konnten hybride Modelle aus Recurrent Neural Networks (RNN) und flachen neuronalen Netzen durch meteorologische Daten (z. B. Temperatur, Luftfeuchtigkeit, Einstrahlung) eine Root Mean Square Error (RMSE) von nur 0,19 erreichen – ein Topwert für wöchentliche PV-Erzeugungsprognosen.

Solche Modelle ermöglichen es Netzbetreibern und Anbietern, präzise einzuschätzen, wie viel Strom eine Anlage liefern wird. Dies ist besonders im Kontext von Smart Grids und dynamischen Lastmanagement-Systemen essenziell.

Kostengünstige IoT-basierte Überwachungssysteme

Ein weiteres innovatives Beispiel stammt aus der Sahara: Ein Forschungsteam entwickelte ein IoT-gestütztes System zur Fernüberwachung von PV-Anlagen in Gewächshäusern. Die Lösung kostete gerade einmal 73 Euro und verbrauchte nur 13,5 Wh pro Tag. Neben Kosteneffizienz überzeugte auch die einfache Fehlerdiagnose per Webinterface oder SMS-Benachrichtigung.

Fehlererkennung und Systemanalyse mit KI

Moderne KI-Modelle erkennen Anomalien in Echtzeit. Sie analysieren Abweichungen im Spannungs- und Stromverlauf und identifizieren mögliche Probleme wie Hotspots, Modulverschattungen oder Inverter-Ausfälle. In Verbindung mit Edge-Computing lassen sich diese Analysen direkt vor Ort durchführen – ohne aufwändige Cloud-Infrastruktur.

Intelligente Nachführung und MPPT-Optimierung

Teilverschattung bleibt eine Herausforderung. Der Einsatz von Metaheuristiken wie dem Dandelion Optimizer (DO) ermöglichte es, den globalen Maximum Power Point (GMPP) effizient zu identifizieren. In Tests zeigte sich: Die Methode übertraf etablierte Verfahren wie PSO oder GWO hinsichtlich Konvergenzgeschwindigkeit und Genauigkeit.

Durch verbesserte MPPT (Maximum Power Point Tracking) kann die erzeugte Energie unter realen Bedingungen um mehrere Prozentpunkte gesteigert werden – ein signifikanter Beitrag zur Anlagenrentabilität.

Sensorlose Reinigung von PV-Anlagen

In staubigen Regionen ist Verschmutzung ein Effizienz-Killer. Ein innovatives, sensorloses KI-Modell identifiziert den Verschmutzungsgrad anhand von Leistungsverläufen und Wetterdaten. Auf Basis dieser Analyse steuert es automatisch angeschlossene Reinigungseinheiten. Ergebnis: Weniger Wartung, weniger Wasserverbrauch – höhere Effizienz.

All-Sky-Imaging zur Verschattungsanalyse

Ein weiteres Beispiel für smarte Fehlerdiagnose: Über ein Netzwerk aus Weitwinkelkameras und KI-basierter Bildverarbeitung werden Wolkenbewegungen in Echtzeit analysiert, um die aktuelle und erwartete Verschattung zu berechnen. So lassen sich Ertragsverluste minimieren und Anlagenleistung optimieren.

Herausforderungen & Zukunftsperspektiven

Trotz vieler Erfolge stehen KI-Anwendungen in der Photovoltaik vor Herausforderungen. Die Qualität der Eingabedaten, die Modellkomplexität und die notwendige Rechenleistung sind limitierende Faktoren. Hinzu kommen Datenschutzfragen beim Einsatz von Echtzeitdaten und Netzverbindungen.

Langfristig wird die Integration von KI in Energiemanagementsysteme, insbesondere im Zusammenspiel mit Speichern, Elektrofahrzeugen und anderen EE-Anlagen, neue Standards setzen. Die Kombination aus präziser Vorhersage, adaptivem Betrieb und selbstlernender Systemoptimierung wird zum Rückgrat der dezentralen Energieversorgung.

Fazit

Künstliche Intelligenz ist dabei, die Photovoltaik grundlegend zu verändern. Die Technologie bietet enorme Potenziale zur Effizienzsteigerung, Fehlerminimierung und besseren Integration in zukünftige Energienetze. Wer heute investiert, profitiert morgen von besseren Erträgen, höherer Betriebssicherheit und mehr Nachhaltigkeit.

Expertenmeinung: „KI wird in Zukunft nicht nur ein Add-on sein, sondern der zentrale Hebel für den wirtschaftlichen Betrieb dezentraler PV-Anlagen“, so Dr. Bilal Taghezouit, Forscher am CDER in Algerien und Mitherausgeber der Fachpublikation.