KI-gestütztes Einachs-Nachführsystem mit Rückverfolgungsfunktion

PRODUKTOVERSICHT

Konventionelle Rückverfolgungsalgorithmen verwenden ein geometrisches Modell der Sonnenposition und der Anlagendimensionen, um Reihenwinkel zu berechnen, die eine Beschattung zwischen den Reihen verhindern. Dies funktioniert gut auf vollkommen ebenem Gelände mit einheitlichen Reihen – doch reale Projektfelder weisen Mikrotopografie-Variationen, ungleichmäßige Reihenabstände aufgrund von Fundamentinstallations-Toleranzen sowie diffuse Lichtbedingungen auf, die das geometrische Modell nicht berücksichtigen kann.

Das KI-gestützte Einachs-Rückverfolgungssystem ersetzt das geometrische Modell durch einen maschinellen Lernregler, der die Reihenwinkel kontinuierlich anhand von Echtzeit-Daten zum elektrischen String-Ausgang optimiert. Statt zu berechnen, wo eine Beschattung auftreten sollte, erkennt die KI, wo eine Beschattung tatsächlich auftritt, und passt die Winkel entsprechend an.

Wie es funktioniert:

Der Gleichstrom-Stringstrom jeder Reihe wird auf Ebene der Kombinationsbox überwacht (keine zusätzlichen Sensoren erforderlich – die Daten sind bereits im Anlagen-SCADA-System vorhanden)

Während der Rückverfolgungsphasen (früher Morgen, später Nachmittag) führt der KI-Regler Feinjustierungen des Neigungswinkels jeder Reihe durch

Wenn der Strom einer Reihe im Vergleich zu ihren Nachbarreihen abfällt – was auf Beschattung hinweist – passt der Regler ausschließlich diese spezifische Reihe an, nicht alle Reihen einheitlich

Im Laufe der Zeit lernt das maschinelle Lernmodell das standortspezifische Beschattungsmuster und prognostiziert die optimalen Neigungswinkel für gegebene Uhrzeit/Datum/Wetterbedingungen, wodurch der Bedarf an aktiven Feinjustierungen sinkt

Gemessener Nutzen: Beschattungsverluste um bis zu 90 % geringer als bei geometrischer Rückverfolgung; dies entspricht einem zusätzlichen jährlichen Energieertrag von rund 2–4 % gegenüber einem Standard-Tracker mit geometrischer Rückverfolgung – erzielt ohne zusätzliche Hardwarekosten außer dem Firmware-Update des Reglers.

Technische Spezifikationen

Anwendungen

Standorte mit unebenem Gelände oder mikrotopografischen Variationen

Tracker-Anlagen mit hoher Dichte (GCR 0,45)

Projekte, bei denen jede 1-prozentige Ertragssteigerung zu erheblichen PPA-Einnahmen führt

Retrofittbar in bestehende Tracker-Installationen (ausschließlich Firmware-Update des Controllers)

Häufig gestellte Fragen

F. Erfordert der KI-Controller eine Internetverbindung?

Nein. Das ML-Modell läuft auf einem Edge-Controller im Leitstand der Anlage. Das anfängliche Modelltraining nutzt 2–4 Wochen betrieblicher Vor-Ort-Daten, um standortspezifische Verschattungsmuster zu lernen. Nach dem Training läuft das Modell lokal. Eine periodische Cloud-Verbindung ist optional und dient lediglich Remote-Firmware-Updates und Leistungsbenchmarks.

F. Kann dies in bestehende Tracker-Installationen nachgerüstet werden?

Ja, sofern die vorhandene Tracker-Hardware (Schwenkantrieb, Drehrohr, Fundament) mechanisch intakt ist. Das Upgrade umfasst lediglich den Austausch der Controller-Firmware sowie die Konfiguration des strombezogenen String-Datenfeeds aus der Anlagen-SCADA. Mechanische Änderungen sind nicht erforderlich.

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Primär: KI-gestützter Rückverfolgungssolartracker, intelligenter Solarsystem-Tracker, maschinelles Lernen für PV-Tracker, intelligente Rückverfolgung

Sekundär: Solartracker zur Reduzierung von Schattenverlusten, adaptiver Rückverfolgungsalgorithmus, Optimierung des Solartrackers pro Reihe