PV4C

Motivation

Die Energiewende ist ein wichtiger Schwerpunkt der europäischen Energiepolitik, getrieben von geopolitischen Faktoren und der Notwendigkeit, CO2-Emissionen zu reduzieren. Österreich setzt wie viele andere europäische Länder aktiv auf erneuerbare Energiequellen wie Photovoltaik (PV). Diese Umstellung ist entscheidend, um die Abhängigkeit von (russischen) fossilen Brennstoffen zu verringern und die REPowerEU-Ziele der EU zu erreichen.

Problemstellung

Bei diesem Übergang gibt es jedoch mehrere Herausforderungen:

• Zeitliche Variabilität von PV-Systemen: Die PV-Energieerzeugung schwankt aufgrund von Wetterbedingungen und Abschattungen, was die konsequente Integration erneuerbarer Energien erschwert.
• Koordinierung von Erzeugung und Verbrauch: Die Energieerzeugungsmuster stimmen oft nicht mit dem Verbrauch überein, was Lösungen für die Speicherung und den Transport von Energie erfordert.
• Netzverluste und teure Beschaffung: Übertragungsverluste im Stromnetz führen zu hohen Energiekosten und belasten die Netzinfrastruktur.
• Herausforderungen beim Netzausbau: Arbeitskräftemangel, Materialknappheit und Genehmigungsverfahren behindern den Ausbau der erneuerbaren Energien.

Ziele und Innovation

Das Hauptziel im Projekt ist die Erforschung von Technologien und Methoden zur Bewältigung dieser Herausforderungen und zur Optimierung der Nutzung von grüner Energie als Beitrag zum Green Deal.

Der Forschungsansatz umfasst die Verwendung von Satellitendaten, Wetterdaten, Standorten von PV-Anlagen und historischen Erzeugungsdaten, um Modelle zur Ermittlung der installierten PV-Kapazität und zur Vorhersage der PV-Stromerzeugung zu entwickeln. Im Gegensatz zu Smart Metern erlaubt die Satelliten-basierte Vorhersage die Koordination von Erzeugung und Verbrauch, entlastet somit die Netzinfrastruktur und erlaubt die volle Ausschöpfung der grünen Energie.

Diese Modelle werden in ein Demonstrationswerkzeug integriert, um Energiegemeinschaften, Städte und Regionen bei der Optimierung der PV-Stromnutzung und der Steigerung der Energieeffizienz zu unterstützen. Zu den Forschungszielen gehören die KI-gestützte Identifizierung von PV-Modulen, genaue Solar- und PV-Erzeugungsprognosen, die Berechnung der PV-Erzeugung nahezu in Echtzeit und die Implementierung der Prognoseergebnisse in ein Kundenpräsentationstool. Zu den erwarteten Ergebnissen gehören eine verbesserte großflächige Identifizierung von PV-Modulen auf der Grundlage von Satellitendaten, genaue Solar- und PV-Produktionsprognosen, herunterskalierte Solarprognosen und eine verbesserte Vorhersage der PV-Produktion in Echtzeit.

Insgesamt bietet die Integration von KI und erneuerbaren Energien eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen des Energiesektors, die die Energiewende effizienter und nachhaltiger macht und gleichzeitig die Abhängigkeit von fossilen Brennstoffen verringert.

Dies erfolgt gemeinsam mit unseren Partnern energyfamily und GeoSphere Austria.