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Review of AI Methods for Fault Diagnosis and Predictive Maintenance in Solar Panels

Hannes Peter Wasser und Patrali Majumder, Fraunhofer IFF

Im Rahmen der diesjährigen CPE-POWERENG stellen Hannes Peter Wasser und Patrali Majumder das aktuelle Paper zur Rolle von künstlicher Intelligenz in der Fehlerdiagnose und vorausschauenden Wartung von Photovoltaikanlagen vor.

Das Paper bietet:

• eine umfassende Analyse typischer Fehlertypen in PV-Systemen, deren Auftretenswahrscheinlichkeit sowie Auswirkungen auf den Energieertrag,
• einen detaillierten Überblick über den Stand KI-gestützter Diagnosesysteme im Kontext der PV-Wartung,
• eine Bewertung unterschiedlicher AI-Methoden – darunter Machine Learning, Deep Learning und neuronale Netze – hinsichtlich ihrer Praxistauglichkeit zur Erkennung und Klassifikation von PV-Fehlern,
• sowie eine Einschätzung zur Übertragbarkeit dieser Methoden auf reale PV-Anlagen unter Einbezug elektrischer und umweltbezogener Parameter.

Das Fraunhofer IFF beteiligt sich damit am internationalen Diskurs zur Effizienzsteigerung von Solaranlagen durch digitale Technologien und zeigt, wie KI-Lösungen praxisnah zur Umsetzung kommen können.