Vorteil

Effizienterer und zuverlässigerer Betrieb von Solar- und Batteriespeichersystemen und Schaffung neuer Umsatzquellen durch smarte Dienstleistungen.

Daten

Produkt- und Bauteilinformationen sowie die Betriebsdaten über den gesamten Lebenszyklus der Geräte.

Methode

Digitaler Zwilling als Abbild von Photovoltaik-Systemen und Ausgangspunkt für komplexe Datenanalysen.


Mit Digitalem Zwilling und KI zu smarten Dienstleistungen in der Solarenergie

Herausforderung

In vielen Bereichen ersetzt die Solarenergie bereits die konventionelle Energieerzeugung. Die immer weiter fortschreitende Digitalisierung und Vernetzung treiben diese Entwicklung weiter voran. Wechselrichter als Schlüsselkomponenten in Solaranlagen speisen Solarstrom ins Netz und unterstützen stabile und sichere Stromnetze. Die Wechselrichter liefern dabei eine Vielzahl wertvoller Daten, die in Zukunft noch stärker für die Optimierung der Photovoltaikanlagen genutzt werden sollen.

Ziel

Der weltweit führende Spezialist für Photovoltaik-Systemtechnik SMA will die entstehenden Daten dazu nutzen, um die Wirtschaftlichkeit und Zuverlässigkeit seiner Anlagen weiter zu erhöhen. Durch eine noch umfassendere Datenerfassung und die Vernetzung der Wechselrichter mit anderen Komponenten soll die Realisierung eines „Digitalen Zwillings“ ganzer Photovoltaik-Systeme gelingen. Dieser soll der Ausgangspunkt für zukunftsweisende datenbasierte Dienstleistungen rund um die Erzeugung von Solarstrom sein.

Erfahren mehr zu den Hintergründen des Konzepts Digitaler Zwilling auf unserem Datenanalyse-Blog

Lösung

Für die Erreichung dieses Ziels braucht es die Verbindung von Kompetenzen aus den Bereichen Solartechnologie und Data Science. Im Rahmen des vom BMWi geförderten Verbundforschungsvorhabens „Digital-Twin-Solar“, vollzieht eoda die Identifikation und Umsetzung der datenbasierten Use Cases.

Das zentrale Element eines Digitalen Zwillings ist die Zusammenführung unterschiedlicher Datenquellen:

  • Produkt- und Bauteilinformationen
  • Betriebsdaten über den gesamten Lebenszyklus der Geräte
  • Umgebungsdaten am Betriebsort (Wetterdaten, Standortdaten, angebundene Geräte)

Der Digitale Zwillinge ermöglicht so vielfältige Einsatzmöglichkeiten von KI und Machine Learning, wie zum Beispiel die vorausschauende Wartung der Photovoltaiksysteme. In enger Zusammenarbeit mit den Branchenexperten, identifiziert eoda diese Use Cases und bewertet ihre Attraktivität anhand von Business Value, Datenlage, analytischer Komplexität und weiterer Rahmenbedingungen wie dem Datenschutz. Anschließend übernimmt eoda die Umsetzung der vielversprechendsten Use Cases. Besonderes Augenmerk liegt hier auf der Durchführung von Simulationsvarianten.

Darüber hinaus entwickelt eoda auf Basis seiner Data-Science-Plattform YUNA eine Software, die die Entwicklung von Analytik-Use-Cases fördert und algorithmische Erkenntnisse mit dem Expertenwissen der Energiebranche verbindet. Diese Verbindung kann in zwei Richtungen stattfinden: Von Experten identifizierte Fehlerbilder werden von einem Algorithmus überwacht oder durch den Algorithmus identifizierte Anomalien von einem Experten validiert.

Neben SMA und eoda gehören die TESVOLT GmbH, die KEO GmbH, die Universität Kassel und die HAW Hamburg zu den Projektpartnern.

Ergebnis

Das Projekt „Digital-Twin-Solar“ kombiniert Nachhaltigkeit mit Wirtschaftlichkeit. Durch die konsequente Datennutzung können Solar- und Batteriespeichersysteme effizienter und zuverlässiger geplant und betrieben werden. Dadurch tragen sie noch stärker zu einer nachhaltigen, sicheren und kostengünstigen Energieversorgung bei. Nachhaltig ist auch die Art und Weise der Etablierung von künstlicher Intelligenz als Kernbestandteil des Energiesektors ohne dabei den bisherigen Erfolgsfaktor des menschlichen Expertenwissens zu verdrängen.

Darüber hinaus entstehen smarte Dienstleistungen rund um die Energiewende, die das Serviceangebot der Solartechnologieanbieter erhöhen und neue Umsatzquellen erschließen.

 

 

Wir realisieren auch Ihr Data-Science-Projekt

    Wir freuen uns auf Ihre Nachricht!