title: Digitaler Zwilling der Energieproduktion einer nachgeführten PV-Anlage zur Fehlerdiagnose
Creators: name: Primas, Matthias
Publisher: name: FH CAMPUS 02 (CAMPUS 02 Fachhochschule der Wirtschaft)
Year: 2023
Subjects: subject: 629 Andere Fachrichtungen der Ingenieurwissenschaften

description: Der kontinuierlich steigende Bedarf an elektrischer Energie und die negativen Auswirkungen des Klimawandels verlangen effiziente und kohlenstoffarme Technologien in der Energieversorgung. Vor allem der Photovoltaik (PV-Energie) wird dabei ein hohes Potenzial zugeschrieben, was sich auch in einer stetigen Erhöhung der installierten PV-Anlagen widerspiegelt. Um einen störungsfreien und effizienten Betrieb der PV-Anlagen zu ermöglichen, ist es notwendig, Fehler frühzeitig zu erkennen und zu beheben. Vor diesem Hintergrund beschäftigt sich die vorliegende Arbeit mit folgender zentralen Fragestellung: Inwiefern kann ein Digitaler Zwilling der Energieproduktion einer nachgeführten PV-Anlage zur Fehlerdiagnose angewandt werden? Die Untersuchung erforscht dabei u.a. die Parameter, die zur Entwicklung eines solchen Energiemodells notwendig sind. Mithilfe einer entwickelten Messtechnik werden die Ausrichtung, die Neigung und die Temperatur der PV-Module sowie die globale Strahlungsintensität ermittelt. Dabei sendet ein Mikrocontroller zur weiteren Verarbeitung die Messwerte per Modbus TCP an einen Server. Basierend auf den erhobenen Kenngrößen und dem aktuellen Sonnenstand wird die Leistung der PV-Anlage in C# simuliert. Zur Visualisierung und Auswertung werden die Ergebnisse in ein Prozessleitsystem überführt sowie in einer SQL-Datenbank archiviert. Die Modellevaluierung zeigt, dass die Genauigkeit der erhobenen Parameter ausreichend hoch ist, um damit die Leistung der PV-Anlage zu simulieren. Lediglich die Bestimmung der Strahlungsanteile auf einer geneigten Fläche erweist sich als problematisch und bedarf, für eine exakte Erhebung, zusätzlicher Sensorik. Mit Hilfe des entwickelten Modells lassen sich die wesentlichen Zusammenhänge u.a. von Sonnenstrahlung, Einfallwinkel und Energieertrag, abbilden. Obwohl bereits erste Fehlerdiagnosen mit dem Modell getätigt werden können, ist eine Erweiterung der Abbildungstiefe und Modellkomplexität dringend empfohlen. Erst hierdurch lassen sich detaillierte Aussagen über die heterogenen Fehlerarten tätigen. Daneben stellt die Auswertung der Modellanomalien durch Verwendung von selbstlernenden Algorithmen eine, auf diese Arbeit aufbauende, innovative Forschungsthematik dar.
description: The continuously increasing demand for electrical energy and the negative effects of climate change require efficient and low-carbon technologies in energy supply. Photovoltaics (PV) in particular are ascribed a high potential, which is reflected in a steady increase in the installed PV power. In order to enable failure-free and efficient operation of the PV systems, errors must be recognized and rectified at an early stage. Against this background, this work deals with the following central question: To what extent can a digital twin of the energy production of a tracking PV system be used for error diagnosis. This study explores, among other things, the parameters that are necessary to develop such an energy model. With the help of a developed measuring technique, the alignment, inclination and temperature of the PV panels as well as the global radiation intensity are determined. A microcontroller sends the measured values via Modbus TCP to a server for further processing. Based on the collected parameters and the current position of the sun, the performance of the PV system is simulated in C#. For visualization and evaluation, the results are transferred to a process control system and archived in an SQL database. The model evaluation shows that the accuracy of the parameters collected is high enough to simulate the performance of the PV system. Only the determination of the radiation components on an inclined surface proves to be problematic and requires additional sensors for an exact survey. With the help of the developed model, the essential relationships of solar radiation, angle of incidence and energy yield can be identified. Although initial error diagnoses can already be made with the model, an expansion of the mapping depth and model complexity is strongly recommended. Only then can detailed statements about the heterogeneous types of errors be made. In addition, the evaluation of the model anomalies through the use of self-learning algorithms represents an innovative research topic based on this work.