Schönau, Maximilian; Schönau, Elisabeth; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Schulze, Achim; Hüttl, Bernd; Landes, Dieter (2024)
Schönau, Maximilian; Schönau, Elisabeth; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus...
Proceedings of 41th European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition.
DOI: 10.4229/EUPVSEC2024/3AV.3.50
Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Kreller, Tristan; Jachmann, Joseph; Schulze, Achim; Hüttl, Bernd; Landes, Dieter (2024)
Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Kreller, Tristan...
Proceedings of 41th European Photovoltaic Solar Energy Conference and Exhibition.
DOI: 10.4229/EUPVSEC2024/4CV.1.4
Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Schulze, Achim; Landes, Dieter (2024)
Schönau, Maximilian; Daume, Darwin; Panhuysen, Markus; Schulze, Achim...
7. Regenerative Energietechnik Konferenz in Nordhausen (RET.Con) 7. RET.Con, 2024 (7), 145-152.
Die präzise Erkennung von Clear-Sky-Momenten ist für die Überwachung und Effizienzana-lyse von Photovoltaikanlagen von zentraler Bedeutung, da zu diesen Zeitpunkten definierte und model-lierbare Einstrahlungsverhältnisse herrschen. Es wird ein hybrides Modell zur verbesserten Erkennung von Clear-Sky-Momenten auf Basis von Einstrahlungsdaten vorgestellt. Hierfür wurden zunächst ma-nuell, dann mithilfe eines CNNs Merkmale aus den Einstrahlungsdaten gebildet. Eine Falls tudie mit Referenzdaten belegt, dass durch die Kombination dieser wissens-und datengetriebenen Methoden Clear-Sky-Momente zuverlässiger identifiziert werden können. Dadurch können Analysemethoden schneller und zuverlässiger Aussagen über die untersuchten PV-Anlagen treffen.
Hochschule Coburg
Friedrich-Streib-Str. 2
96450 Coburg