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ADVANCE! Advance Degradation Modelling of Photovoltaic Modules and Materials!

Bei Photovoltaik-Modulen werden Methoden der künstlichen, beschleunigten Alterung angewendet. Auf Basis dieser Daten und aus Anlagenbetriebsdaten sollen Modelle der Alterungsentwicklung entwickelt werden. Die Daten sind einerseits Kenngrößen (z.B. Modulleistung bei Standardtestbedingungen), Kennlinien und (Molekül-)Spektren, Resultate von bildgebenden Verfahren (z.B. Elektro- und Fluoreszenz). Dazu ist erforderlich
– automatisierte Datenaufbereitung und erfassen von Kenngrößen, Bildanalyse und Datenreduktion
– statistische Modellierung der Änderung dieser Daten im Alterungsverlauf
– erstellen prädiktiver Modelle der (chemischen, physikalischen und elektrischen) Alterungsvorgänge für Photovoltaikmodule, deren Materialien und Materialverbunde
– Validierung dieser Modelle

Ausgangssituation

Der globale Photovoltaik-Markt ist von hohem, kontinuierlichen Wachstum gekennzeichnet und sehr kompetitiv:
Laufend werden neue Produktionskapazitäten für Photovoltaikmodule aufgebaut. Materialien und Verfahren, die kostengünstigere Fertigung und/oder höhere Erträge versprechen, werden dabei sehr rasch in den Markt eingeführt. Siehe dazu auch die Veröffenlichungen im Rahmen des IEA PVPS Task 13, an dem drei der ADVANCE!-Partner auch mitarbeiten:
https://iea-pvps.org/key-topics/designing-new-materials-for-photovoltaics/.
Wie weit durch diese neuartigen Materialkombinationen und Verfahren auch langlebige, robuste Produkte entstehen, ist schwierig abzuschätzen, da die Testverfahren, die in der Bauart- und Sicherheitszulassung von Photovoltaikmodulen eingesetzt werden, auf der Basis des früheren Moduldesigns entwickelt wurden. Die Analyse und die Anpassung der Testverfahren kann durch digitale Methoden unterstützt werden. Siehe auch https://iea-pvps.org/key-topics/service-life-estimation-for-photovoltaic-modules/.

Projektverlauf

Das Projekt ist gut im Plan. Die Datenbankstruktur für die Messdaten, die von Alterungsversuchen des ehemaligen INFINITY Leitprojekts stammen, und zum Teil erweitert wurden, ist aufgebaut.
Erste Ergebnisse der statistischen Modellierung (mixed effects, paarweise Modellierung) auf Basis der elektrischen Kennwerte sowie der Bildanalyse (Ableitung von Kennwerten aus Elektrolumineszenzbildern) wurden veröffentlicht.
Aus den Messdaten (Werte, Kennlinien, Bilddateien) wurden aggregierte Daten als Degradations-Indikatoren abgeleitet, um diese im nächsten Schritt in der erweiterten Modellierung anwenden zu können.

Meilensteine

  1. Projektmanagement & Dissemination
  2. Datenbankerweiterung & Datenaufbereitung
  3. Bilddatenanalyse, Materialdegradationspfade & Leistungsdegradation
  4. Validierung & Design of Experiment

Ergebnisse

Ziel ist es aus der Modellierung und den Degradationspfaden detaillierte Einsichten in die Degradationsmechanismen zu gewinnen. Damit sollen Grundlagen geschaffen werden, um Modul-Materialentwicklungen, Testverfahren und vorbeugende Wartung zu verbessern.

 

Weitere Informationen unter: https://www.pccl.at/en/r-d-projects/advance-advance-degradation-modelling-of-photovoltaic-modules-and-materials.html

Steckbrief