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Chinesische Wissenschaftler haben eine universelle Methode zur Erkennung von Defekten an Sonnenkollektoren vorgeschlagen

Chinesische Wissenschaftler haben eine universelle Methode zur Erkennung von Defekten an Sonnenkollektoren vorgeschlagen

Chinesische Wissenschaftler haben ein System zur Erkennung von Silizium-Solarzellen-Defekten entwickelt und demonstriert, das bei allen Wetterbedingungen betrieben werden kann. Die Einzigartigkeit des Projekts besteht darin, dass die bestehenden Methoden zur Beurteilung der Plattenqualität nicht bei Tageslicht angewendet werden können.

Etwa 90 % aller Solarmodule weltweit werden aus Silizium hergestellt, weisen jedoch häufig Mängel auf, die bei der Herstellung, Installation oder Wartung auftreten. Diese Defekte reduzieren die ohnehin nicht sehr hohe Effizienz der Panels erheblich, daher ist ihre schnelle und einfache Erkennung eine wichtige Aufgabe.

Die Lösung wurde von Wissenschaftlern der Nanjing University of Science and Technology (PRC) vorgeschlagen – sie veröffentlichten die Ergebnisse ihres Projekts in der Fachzeitschrift Applied Optics. Das System, das neueste Hard- und Softwarelösungen kombiniert, ermöglicht es, Solarpanel-Defekte auch bei hellem Licht klar darzustellen und zu analysieren.

Während des Betriebs leitet das System einen modulierten elektrischen Strom durch das Panel, wodurch Licht emittiert wird, das sich mit hoher Frequenz ein- und ausschaltet. Anschließend wird mit einem Hochfrequenz-InGaAs-Sensor (auf Basis einer Verbindung aus Indium, Gallium und Arsen) eine Bildfolge aufgenommen. Um das durch Sonnenlicht erzeugte Rauschen zu kompensieren, wird ein Filter verwendet, um die Erkennung auf Wellenlängen um 1150 nm (Infrarot) zu beschränken.

Sonnenkollektoren bei schwacher (links), mittlerer (Mitte) und starker (rechts) Sonneneinstrahlung. In der oberen Reihe befinden sich Bilder von herkömmlichen Fehlererkennungssystemen, in der unteren Reihe Bilder von dem neuen System.

„Die sehr hohe Bildrate ermöglicht es, eine große Anzahl von Bildern zu sammeln, sodass mehr Veränderungen in den Bildern erkannt werden können. Die Entwicklung basiert auf einem neuen Algorithmus, der in einer Bildfolge zwischen modulierten und unmodulierten Elementen unterscheidet und dann die Differenz vergrößert. Dadurch ist es möglich, Solarpanel-Defekte bei hohen Lichtverhältnissen eindeutig zu identifizieren“, erklärt Sheng Wu, einer der Autoren des Projekts.

Um das System zu testen, verbanden die Wissenschaftler es mit Sonnenkollektoren auf Basis von mono- und polykristallinem Silizium. Der Test zeigte, dass das System Defekte auf Silizium-Solarmodulen unter Bedingungen von Strahlungsintensitäten von 0 bis 1300 W / m² erfolgreich erkennt, was einer Beleuchtung von völliger Dunkelheit bis hin zu hellem Sonnenlicht entspricht.

Derzeit arbeiten die Autoren des Projekts an der Verbesserung der Software, dank der es möglich sein wird, die Auswirkungen von Rauschen zu reduzieren, um genauere Bilder zu erhalten. Künftig wollen sie mithilfe von Algorithmen der künstlichen Intelligenz automatisch Fehlerarten erkennen und den Verifizierungsprozess weiter vereinfachen.


2021-10-03 12:37:00

Autor: Vitalii Babkin

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