TY - THES

T1 - Physikalische Systemmodellierung einer Photovoltaikanlage zur Zustandsüberwachung der Anlagenperformance und Fehleridentifikation für Zustandsbasierte Instandhaltung

AU - Gradwohl, Christopher

N1 - gesperrt bis null

PY - 2020

Y1 - 2020

N2 - Das weltweite Bevölkerungswachstum und der daraus resultierende Bedarf an Energie bei gleichzeitig knapper werdenden Ressourcen veranlasst immer mehr Staaten zum Ausbau von erneuerbaren Energieerzeugern. Unter erneuerbarer Energie wird die Energiewandlung aus Wasserkraft, Biomasse, Sonnen- und Windenergie etc. verstanden. Eine Technologie, auf der dabei besonders viele Hoffnungen ruhen, ist die Photovoltaik. Eine vermehrte Nachfrage nach dieser Technologie konnte besonders in den letzten Jahren beobachtet werden, da die Stromgestehungskosten stetig sinken und im Vergleich zu anderen erneuerbaren Energieerzeugern gering ausfallen. Somit ist eine kostengünstige Investition in einen emissionsfreien erneuerbare Energieerzeuger mit geringer Umweltbelastung möglich. Ein kollektiver Nachteil erneuerbarer Technologien zeigt sich in der geringen Energiedichte der Energieträger. Für eine wirtschaftlich sinnvolle Nutzung werden große Installationsflächen benötigt, die aufgrund eines umfangreichen Materialeinsatzes mit hohen Investitionskosten verbunden sind. Zudem erschwert der volatile Charakter der Sonneneinstrahlung einen Betrieb am wirtschaftlichen Optimum. Dieser Sachverhalt legt nahe, dass Kraftwerke zur Energiewandlung von erneuerbaren Energieträgern so effizient und lange wie möglich einzusetzen sind. Insbesondere sehr geringe Gewinnmargen erfordern den optimierten Betrieb und die Betriebsführung von Photovoltaikanlagen. Ein optimaler Betrieb einer Photovoltaikanlage zeichnet sich vor allem durch eine langfristige Performance und permanente Systemoptimierung aus. Dabei gilt es, Leistungseinbußen aufgrund von plötzlich auftretenden Fehlern in der Anlage oder graduellen Verschlechterungen in der Anlagenperformance zu verhindern, indem Fehlerursachen zuverlässig und schnell identifiziert werden. Zur Identifizierung von Fehlern soll in dieser Arbeit im Rahmen des OptPV4.0-Forschungsprojektes ein integriertes Konzept zur Anlagenüberwachung und Fehlerdetektion realisiert werden. Dazu soll ein physikalisches Systemmodell in der Simulationsumgebung Simulink implementiert und als „digitaler Sensor“ in einer Anlagenüberwachung angewandt werden. Zudem wird aus dem physikalischen Modell eine mathematische Formulierung abgeleitet, um eine datengetriebene Zeitreihenanalyse eines Photovoltaiksystems zu realisieren, die der Erkennung von plötzlich auftretenden Fehlern dient. Zur korrekten Identifizierung von kritischen Systemkomponenten und dem Belastungsausmaß werden White-Box-Modelle auf Basis der Schädigungsphysik angewandt, die den Zustand eines Systems und somit die Fehlerwahrscheinlichkeit darstellen. Insgesamt soll das integrierte Konzept zu einem langjährigen und effizienten Betrieb von Photovoltaikanlagen mit maximalen Energiegewinn beitragen und im Rahmen des OptPV4.0-Forschungsprojektes zur Photovoltaikanlagenüberwachung eingesetzt werden.

AB - Das weltweite Bevölkerungswachstum und der daraus resultierende Bedarf an Energie bei gleichzeitig knapper werdenden Ressourcen veranlasst immer mehr Staaten zum Ausbau von erneuerbaren Energieerzeugern. Unter erneuerbarer Energie wird die Energiewandlung aus Wasserkraft, Biomasse, Sonnen- und Windenergie etc. verstanden. Eine Technologie, auf der dabei besonders viele Hoffnungen ruhen, ist die Photovoltaik. Eine vermehrte Nachfrage nach dieser Technologie konnte besonders in den letzten Jahren beobachtet werden, da die Stromgestehungskosten stetig sinken und im Vergleich zu anderen erneuerbaren Energieerzeugern gering ausfallen. Somit ist eine kostengünstige Investition in einen emissionsfreien erneuerbare Energieerzeuger mit geringer Umweltbelastung möglich. Ein kollektiver Nachteil erneuerbarer Technologien zeigt sich in der geringen Energiedichte der Energieträger. Für eine wirtschaftlich sinnvolle Nutzung werden große Installationsflächen benötigt, die aufgrund eines umfangreichen Materialeinsatzes mit hohen Investitionskosten verbunden sind. Zudem erschwert der volatile Charakter der Sonneneinstrahlung einen Betrieb am wirtschaftlichen Optimum. Dieser Sachverhalt legt nahe, dass Kraftwerke zur Energiewandlung von erneuerbaren Energieträgern so effizient und lange wie möglich einzusetzen sind. Insbesondere sehr geringe Gewinnmargen erfordern den optimierten Betrieb und die Betriebsführung von Photovoltaikanlagen. Ein optimaler Betrieb einer Photovoltaikanlage zeichnet sich vor allem durch eine langfristige Performance und permanente Systemoptimierung aus. Dabei gilt es, Leistungseinbußen aufgrund von plötzlich auftretenden Fehlern in der Anlage oder graduellen Verschlechterungen in der Anlagenperformance zu verhindern, indem Fehlerursachen zuverlässig und schnell identifiziert werden. Zur Identifizierung von Fehlern soll in dieser Arbeit im Rahmen des OptPV4.0-Forschungsprojektes ein integriertes Konzept zur Anlagenüberwachung und Fehlerdetektion realisiert werden. Dazu soll ein physikalisches Systemmodell in der Simulationsumgebung Simulink implementiert und als „digitaler Sensor“ in einer Anlagenüberwachung angewandt werden. Zudem wird aus dem physikalischen Modell eine mathematische Formulierung abgeleitet, um eine datengetriebene Zeitreihenanalyse eines Photovoltaiksystems zu realisieren, die der Erkennung von plötzlich auftretenden Fehlern dient. Zur korrekten Identifizierung von kritischen Systemkomponenten und dem Belastungsausmaß werden White-Box-Modelle auf Basis der Schädigungsphysik angewandt, die den Zustand eines Systems und somit die Fehlerwahrscheinlichkeit darstellen. Insgesamt soll das integrierte Konzept zu einem langjährigen und effizienten Betrieb von Photovoltaikanlagen mit maximalen Energiegewinn beitragen und im Rahmen des OptPV4.0-Forschungsprojektes zur Photovoltaikanlagenüberwachung eingesetzt werden.

KW - PV

KW - Photovoltaic

KW - PV modelling

KW - PV module modelling

KW - PV plant modelling

KW - PV inverter modelling

KW - one diode model

KW - Simulink modelling

KW - PV monitoring

KW - reference value model

KW - model-based state detection

KW - digital sensors

KW - yield prediction

KW - physics of failure

KW - failure diagnosis

KW - condition -

KW - predictive- and reliability-based maintenance

KW - time series analysis

KW - OptPV4.0 research project

KW - PV

KW - Photovoltaik

KW - PV-Modellierung

KW - PV-Modul-Modellierung

KW - Ein-Dioden-Modell

KW - PV-Systemmodellierung

KW - PV-Wechselrichter-Modellierung

KW - Simulink Modellierung

KW - PV-Monitoring

KW - Referenzwert-Modell

KW - modellbasierte Statusdetektion

KW - Ertragsvorhersage

KW - virtueller Sensor

KW - zustandsbasierte-

KW - vorbeugende und zuverlässigkeitsbasierte Instandhaltung

KW - Fehlerphysik

KW - Fehlerdiagnose

KW - Zeitreihenanalyse

KW - OptPV4.0 Forschungsprojekt

M3 - Masterarbeit

ER -