Elektrolumineszenz-Inspektionsmethode und KI-Analyse von PV-Modulen bei Tageslicht

Energie & Umwelt

Das Projekt PVELspect@dAI adressiert die Herausforderung, Defekte in Photovoltaikmodulen (PV-Module) frühzeitig zu erkennen, bevor diese sichtbare Schäden verursachen oder die Leistung beeinträchtigen. Traditionelle Inspektionsmethoden sind häufig aufwendig, da sie unter dunklen Bedingungen durchgeführt werden müssen, hier wird die Inspektion bei Tageslicht forciert. Dabei zielt das Vorhaben darauf ab, ein innovatives und kostengünstiges Mess- und Prüfverfahren zu entwickeln, das die Lebensdauer und Effizienz von PV-Modulen verlängert, eine höhere Energieproduktion ermöglicht und zur Reduktion von CO2-Emissionen beiträgt. Im Rahmen des Projekts wird ein System entwickelt, das Elektrolumineszenz, Photolumineszenz, Thermografie und Visible Imaging Spectroscopy (VIS) in einer Hyperspektralanalyse kombiniert. Dieses System ermöglicht eine präzise Inspektion auch unter Tageslichtbedingungen, vereinfacht Vor-Ort-Inspektionen und steigert die Effizienz. Mithilfe künstlicher Intelligenz werden die gesammelten Daten analysiert, um Muster und Anomalien zu erkennen und präzise Diagnosen zu liefern. Die methodische Vorgehensweise umfasst die Integration verschiedener Messtechnologien, die durch eine KI-basierte Analyse ergänzt werden, um eine genaue und effiziente Bewertung der Module zu gewährleisten. Dadurch wird der Bedarf an manuellen Prüfungen reduziert, menschliche Fehler minimiert und die Zuverlässigkeit der Inspektionen erhöht.

Akronym

PVELspect@dAI

Projektlaufzeit

01/02/2025 - 31/01/2028

Projektbudget in EUR

540.000

In PVELspect@dAI wird ein innovatives und kostengünstiges Mess- und Prüfverfahren zur Überprüfung der Zellqualität von Photovoltaikmodulen entwickelt und in einer realen Feldumgebung getestet. Das System kombiniert Elektrolumineszenz, Photolumineszenz, VIS und Thermografie in einer umfassenden Hyperspektralanalyse. Durch die Elektrolumineszenz Inspektion werden Defekte wie Mikrorisse, Hotspots und Degradation frühzeitig erkannt, bevor sie sichtbare Schäden verursachen oder die Leistung beeinträchtigen.

Im Gegensatz zu herkömmlichen Methoden, die eine Inspektion in dunklen Umgebungen erfordern, ermöglicht PVELspect@dAI die Durchführung der Elektrolumineszenz-Messungen unter Tageslichteinfluss, was den Betrieb vor Ort vereinfacht und beschleunigt. Zusätzlich wird Photolumineszenz verwendet, um die optischen Eigenschaften der PV-Zellen zu untersuchen und dadurch zusätzliche Defekte oder Unregelmäßigkeiten sichtbar zu machen. VIS (Visible Imaging Spectroscopy) ergänzt diese Analyse, indem es detaillierte Bilddaten liefert, die in Kombination mit der Elektrolumineszenz und Photolumineszenzanalyse präzisere Diagnosen ermöglichen.

Die Thermografie wird eingesetzt, um Temperaturverteilungen der Module zu überwachen und Hotspots oder Überhitzungen zu identifizieren, die auf elektrische oder mechanische Probleme hinweisen können. Durch die Kombination dieser verschiedenen Messmethoden in einer Hyperspektralanalyse werden umfassende Daten gesammelt, die von einer KI analysiert werden. Die künstliche Intelligenz erkennt Muster und Anomalien, die auf Defekte hinweisen, und liefert präzise Diagnosen.

Diese integrierte Systematik steigert die Genauigkeit und Effizienz bei der Inspektion und Analyse der PV-Module, reduziert die Notwendigkeit manueller Überprüfungen und minimiert menschliche Fehler. Durch die rechtzeitige Erkennung und Behebung von Defekten wird die Lebensdauer der PV-Module verlängert und deren Effizienz optimiert. Eine verbesserte Leistung und Langlebigkeit der Module führt zu höherer Energieproduktion und größerer Reduktion von CO2-Emissionen. Somit trägt PVELspect@dAI zur Förderung der Dekarbonisierung und zur Reduzierung von CO2-Emissionen bei, indem es eine umfassende Lösung zur Optimierung der Leistung und Zuverlässigkeit von PV-Modulen bietet