KI-basierte Erkennung von Defekten und Fehlern in Photovoltaiksystemen: Eine Übersicht

Die globale Umstellung auf nachhaltige Energie hat Photovoltaik(PV)-Systeme zu einem wichtigen Bestandteil der erneuerbaren Energiebranche gemacht. Die Aufrechterhaltung der Effizienz und Langlebigkeit dieser Systeme erfordert jedoch effektive Mechanismen zur Fehlererkennung und Diagnose. Traditionelle Methoden, die auf manuellen Inspektionen und standardmäßigen elektrischen Messungen basieren, haben sich insbesondere bei großflächigen Solaranlagen als unzureichend erwiesen. Das Aufkommen von Machine Learning (ML) und Deep Learning (DL) hat großes Interesse an der Entwicklung computergestützter Strategien zur Verbesserung der Identifikation und Klassifikation von Fehlern in PV-Systemen geweckt. Trotz dieser Fortschritte bestehen weiterhin Herausforderungen, insbesondere aufgrund der begrenzten Verfügbarkeit öffentlicher Datensätze für die PV-Fehlererkennung und der Komplexität bestehender KI-basierter Methoden. Diese Studie zeichnet sich dadurch aus, dass sie einen neuartigen KI-basierten Ansatz zur Optimierung der Fehlererkennung und -klassifikation in PV-Systemen vorschlägt und dabei bestehende Lücken bei KI-gesteuerter Fehlererkennung adressiert, insbesondere im Bereich der Thermographie und der Analyse der Strom-Spannungs-(I-V)-Kurve. Diese umfassende Übersicht identifiziert aufkommende Trends in der KI-gestützten PV-Fehlererkennung, hebt die fortschrittlichsten Methodologien hervor und schlägt einen neuen KI-basierten Ansatz vor, um die Fähigkeiten zur Fehlererkennung und -klassifikation zu verbessern. Die Ergebnisse zielen darauf ab, den Stand der Technik in diesem Bereich voranzubringen und Einblicke in effizientere und praktischere Lösungen für das Fehlermanagement von PV-Systemen zu bieten.