Die Investitionskosten liegen bei Solarparks über 2.000 kWp bei 600 bis 800 €/kWp. Daneben fallen jährliche Energiegestehungskosten an. Asset Management und Betriebsführung machen bei Großanlagen 20 bis 30 Prozent dieser Energiegestehungskosten aus. Kostendruck und steigender Wettbewerb führen oftmals zu Einsparungen gerade in diesem Bereich, was sich im Laufe der Jahre in stetig steigenden Betriebskosten niederschlägt.
Im laufenden Betrieb werden daher Realzustände oft nicht laufend erfasst und Schadensfälle spät identifiziert. Die Folge: unnötige technische Ausfälle verschiedener Systemkomponenten und schnelleres Altern der Systeme. Hier setzt das Forschungsprojekt »VR4PV« an.
Ziel des Projekts ist die Erforschung und Implementierung einer virtuellen Umgebung und eines digitalen Abbildes von PV-Systemen zur zukünftigen Analyse, Inspektion und Wartung. Hierzu wird der digitale Zwilling eines Solarparks entwickelt und umgesetzt.
Die Digitalisierung des Realzustandes eines PV-Systems im Neuzustand und insbesondere auch während der Betriebsführung werden in dem Projekt untersucht, unterstützt mit neuen Messmethoden. Die Konzeption und die Implementierung einer effizienten Datenmanagement-Plattform gehören ebenfalls dazu.
Die technischen Anlagen des Solarparks, wie Solarmodule, Schaltkästen, Verteiler, Typenschilder sollen durch speziell trainierte Neuronale Netzwerke (Deep Learning Transferlernen) erkannt und spezifische Eigenschaften, wie Größe, Ausrichtung, Typ, Beschriftung, automatisch ermittelt werden.
Dies erlaubt langfristig eine kostengünstigere Betriebsführung und senkt die Energiegestehungskosten. Die Systeme sind weniger störanfällig und damit über längere Zeit effizient.
Fraunhofer-Institut für Fabrikbetrieb 
