Französische Forscher haben eine Technologie entwickelt, die es Solarmodulen ermöglicht, autonom auf Wind zu reagieren. Dieser Fortschritt könnte die Effizienz von Solaranlagen angesichts der immer häufigeren Stürme revolutionieren.
An der Universität PSL hat ein Team des Zentrums für Werkstoffgestaltung künstliche Intelligenz mit Strömungsdynamik kombiniert, um Solarmodule zu entwickeln, die widerstandsfähiger gegen extreme Winde sind. Dank fortschrittlicher Simulationen können diese Module nun Entscheidungen treffen, um sich zu schützen und gleichzeitig ihre Energieproduktion zu optimieren.
Photovoltaikmodule sind ein entscheidendes Element im Kampf gegen den Klimawandel. Sie wandeln Sonnenenergie in Strom um und reduzieren so die Abhängigkeit von fossilen Energien. Ihre Anfälligkeit gegenüber starken Winden ist jedoch ein Hindernis für ihren großflächigen Einsatz.
Der Wind kann sowohl positive als auch negative Auswirkungen auf diese Anlagen haben. Bei niedrigen Geschwindigkeiten reinigt er die Module von Staub und verbessert deren Leistung, da er die Wärme reduziert. Doch bei starken Böen können die Module beschädigt werden und wochenlang außer Betrieb sein.
Um dieses Problem zu lösen, haben die Forscher verschiedene Parameter untersucht, wie den Neigungswinkel oder den Abstand der Module, um die Risiken zu minimieren. Sonnenverfolgungssysteme wurden angepasst, um die Ausrichtung der Module an die Wetterbedingungen anzupassen.
Der Schlüssel dieser Forschung liegt in der Nutzung von KI. Dank maschineller Lernalgorithmen sind die Module in der Lage, Windbedingungen zu erkennen und ihre Position autonom anzupassen. Dieser Ansatz maximiert die Energieproduktion und reduziert gleichzeitig Schäden.
Professor Elie Hachem, Leiter des Projekts, betont, dass diese Technologie die Verwaltung von Solarmodulen erheblich verändern könnte, da sie eine bessere Anpassung an Unwetter ermöglicht. Das KI-System reagiert nicht nur auf Windbedingungen, sondern optimiert proaktiv den Neigungswinkel der Module, um Risiken zu minimieren.
Die Ergebnisse dieser Studie zeigen, dass diese Technologie nicht nur effektiv, sondern auch skalierbar ist. Mit anderen Worten: Sie könnte im großen Maßstab eingesetzt werden, um Solarmodule in klimatisch besonders anfälligen Regionen zu schützen.
Dieser Fortschritt könnte einen Wendepunkt in der Gestaltung von Solaranlagen markieren. Durch die Bereitstellung einer dynamischen und reaktionsfähigen Lösung für die Herausforderungen des Klimawandels ebnet sie den Weg für nachhaltigere und widerstandsfähigere Energiesysteme.
Angesichts der Zunahme extremer Wetterereignisse könnte diese Technologie zum Standard für Solaranlagen werden, ihre langfristige Zuverlässigkeit und ihren Beitrag zur Energiewende sicherstellen.
Was bedeutet maschinelles Lernen für Solarmodule?
Maschinelles Lernen, oder Machine Learning, ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das Computersystemen ermöglicht, ihre Leistung ohne explizite Programmierung zu verbessern. Im Kontext von Solarmodulen erlaubt diese Technologie den Anlagen, sich automatisch an Windbedingungen anzupassen.
Die Forscher haben maschinelles Lernen eingesetzt, um den Solarmodulen zu ermöglichen, eigenständige Entscheidungen über die beste Positionierung bei Sturmböen zu treffen. Die Algorithmen analysieren in Echtzeit die Wetterbedingungen und passen den Neigungswinkel der Module an, um Schäden zu minimieren und gleichzeitig die Energieproduktion zu maximieren.
Dieser Ansatz widerspricht traditionellen Methoden, bei denen die Module bei starkem Wind einfach nur geschützt werden. Maschinelles Lernen sorgt für kreativere und effektivere Lösungen, die eine bessere Widerstandsfähigkeit gegenüber Unwettern gewährleisten und gleichzeitig die Stromproduktion beibehalten.
Autor des Artikels: Cédric DEPOND
Quelle: Physics of Fluids