Advanced - FFG Energieforschungsprogramm

Advance Degradation Modelling of Photovoltaic Modules and Materials!

Unterschiedlichste Modellierungsansätze (statistisch, chemisch–physikalisch-elektrisch) sollen entwickelt und angewandt werden, um Zusammenhänge zwischen dem Leistungsabfall von in Betrieb befindlichen PV-Modulen, dem spezifischen Degradationsverhalten der eingesetzten Materialien und Materialverbunde sowie den einwirkenden Stressbedingungen zu erkennen, und für innovative Materialentwicklungen sowie Predictive Maintenance Vorgaben zu nutzen.

Das beinhaltet:

  • Automatisierte Datenaufbereitung: Kenngrößenerfassung (Feature Selection), Bildanalyse (neuronale Netzwerke – Machine Learning), Data Reduction (Umwandlung experimentell erhaltener digitaler Information in eine korrigierte, geordnete und vereinfachte Form)
  • Statistische Modellierung von Zusammenhängen der Daten/Messgrößen einer umfassenden bestehenden Datenbasis (multiple, zeitaufgelöste Charakterisierungsdaten von PV-Modulenwährend diverser beschleunigter Alterungstests)
  • Erstellen eines prädiktiven Modells (chemisch/physikalisch/elektrisch) zur Langzeitbeständigkeitund Zuverlässigkeit von PV-Materialien und -Modulen
  • Validierte Degradationsmodelle für PV-Materialien/Module zur Früherkennung von Alterung, Erstellung optimierter beschleunigte Alterungstests (Design of Experiment) und prädiktiver Instandhaltungs-Vorgaben

Zeitraum

Januar 2021 bis Dezember 2022

Fördergeber

FFG
FFG

Department

Electronic Engineering

Forschungsschwerpunkt

Data-Driven, Smart & Secure Systems

Projektteam

Karl Knöbl

DI Karl Knöbl, MSc

+43 1 333 40 77-2048
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Felix Mödritscher FHTW

DI Dr. Felix Mödritscher

Senior Lecturer/Researcher
+43 1 333 40 77-2863
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Mag. Andreas Reschreiter, PhD MSc BSc

Senior Lecturer/Researcher
+43 1 333 40 77 - 5661
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