Photovoltaikanlagen sind ein wichtiger Baustein für eine nachhaltige Energieversorgung. Wie viel Strom sie erzeugen, hängt jedoch nicht nur von ihrer Größe oder Leistung ab. Auch die Ausrichtung der Module, der Sonnenstand im Jahresverlauf und die laufende Überwachung der Anlage spielen eine zentrale Rolle. Genau mit diesen Fragen beschäftigt sich das Projekt PVSwarm, an dem das Department Automation Technology beteiligt ist.
Am Beispiel Graz zeigt sich deutlich, wie stark sich die Sonnenbahn im Laufe des Jahres verändert. Im Sommer steht die Sonne zur Mittagszeit deutlich höher als im Winter, gleichzeitig sind die Tage wesentlich länger. Diese jahreszeitlichen Unterschiede beeinflussen direkt, wie viel Sonnenenergie auf Photovoltaikmodule trifft. Der größte Anteil des jährlichen Stromertrags wird daher typischerweise zwischen April und September erzeugt.
Die begleitenden Grafiken veranschaulichen diesen Zusammenhang: Sie zeigen den Sonnenverlauf für Graz sowie die Bedeutung der optimalen Ausrichtung von PV-Modulen. Dadurch wird sichtbar, warum Planung, Positionierung und laufende Bewertung einer Photovoltaikanlage entscheidend für ihren Energieertrag sind.
PVSwarm geht dabei über die Betrachtung einzelner Anlagen hinaus. Im Projekt werden Photovoltaiksysteme als intelligente, vernetzte Einheiten verstanden. Mithilfe von maschinellem Lernen und Schwarmintelligenz sollen Anlagen und Komponenten miteinander vergleichbar gemacht werden. So kann besser erkannt werden, ob Ertragsschwankungen durch Wetter, Jahreszeit oder Sonnenstand entstehen – oder ob technische Ursachen wie Verschattung, Alterung, Schmutz oder Defekte vorliegen.
Um diese Effekte zuverlässig erkennen und bewerten zu können, werden in der Pilotanlage gezielte Versuche durchgeführt und Referenzdaten generiert. Diese Daten bilden eine wichtige Grundlage, um KI-Modelle zu trainieren, verschiedene Fehlerbilder besser zu unterscheiden und die Zustandsbewertung von PV-Anlagen weiterzuentwickeln.
Das Projekt leistet damit einen Beitrag zur effizienteren Nutzung erneuerbarer Energien. Es zeigt, wie Automatisierungstechnik, Datenanalyse und Künstliche Intelligenz zusammenwirken können, um Photovoltaikanlagen besser zu planen, zuverlässiger zu überwachen und langfristig wirtschaftlicher zu betreiben.