PVSwarm
LAUFZEIT:
01/2024
—
12/2026
Projektlaufzeit gesamt:
3 Jahre
KI generiertes Bild einer Photovoltaikanlage Bild: IntelligentVisualDesign auf Pixabay
Das Projekt
In PVSwarm sollen Swarm Intelligence und Machine Learning kombiniert werden, um die Zustandsschätzung einzelner Photovoltaik-Strings zu verbessern. Dadurch sollen sich globale Einflussfaktoren (z. B. Wetter, Jahreszeit, Sonnenstand) von Fehlerquellen, die an einzelnen Strings auftreten (z. B. Kurzschluss, Alterung), unterscheiden lassen. Dies soll in einem Proof of Concept validiert werden. Dies erfolgt in Zusammenarbeit mit unseren Partnern Lakeside Labs, Campus 02, Novunex und W.I.R. Sonnen Contracting.
Unsere Tätigkeiten im Projekt
Die Aufgaben von JOANNEUM RESEARCH im Projekt umfassen insbesondere die Entwicklung von Machine-Learning-Methoden für das PV-Monitoring und deren visuelle Darstellung im Proof of Concept. Dies erfordert auch die Kopplung von Swarm-Intelligenz und Machine-Learning-Methoden von (Teil)Resultaten. Der Fokus im Bereich Machine Learning liegt auf Anomalieerkennungsmethoden und semi-supervised Learning.
Forschungsgruppen
Downloads
Auftraggeber
Projektpartner
Lakeside Labs GmbH
Campus 02 Fachhochschule der Wirtschaft GmbH
Novunex GmbH
W.I.R. Sonnen Contracting GmbH