Solarmodule nach der Sonne auszurichten ist in der Branche weitgehend erprobt. Photovoltaik-Systeme mit Trackern führen demnach zu einem Ertragsgewinn von 20 bis 30 Prozent im Vergleich zu fest montierten PV-Freiflächenanlagen. Doch für bestimmte Anwendungen könnten die Tracker in Zukunft auch weitere Kriterien berücksichtigen. Bei Agri-PV und Biodiversitätssolaranlagen könnte das Tracking zum Beispiel den Lichtbedarf bestimmter Pflanzensorten einbeziehen. Auch der Wert des Solarstroms zu verschiedenen Uhrzeiten könnte in Zukunft eine Rolle spielen.

Die Zimmermann PV-Tracker, ein Teil der Zimmermann PV-Steel Group, und das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE optimieren im Forschungsprojekt „DeepTrack“ diese Tracking-Algorithmen. Dabei hilft ein Digitalen Zwilling der PV-Anlage, der durch Deep Learning optimierte Steuerungsansätze berechnet. Er lernt unter anhand der Daten seines „echten“ Zwillings, der auf dem Testfeld des Fraunhofer ISE in Merdingen steht.

Agri-PV könnte zu verstärktem Einsatz von Tracking-Systemen auch in Deutschland führen

Der Verband Deutscher Maschinen- und Anlagenbauer (VDMA) rechnet damit, dass zukünftig weltweit 60 Prozent aller PV-Anlagen mit Tracker-Systemen arbeiten werden. In Ländern mit starker Sonneneinstrahlung wie Spanien überwiegen bei neuen PV-Freiflächenanlagen schon heute die Projekte mit Nachführsystemen. Angesichts der neuen Förderung für Agri PV im Solarpaket I könnte es auch in Deutschland zu einem stärkeren Einsatz von PV-Trackern kommen. „Gerade für die Agri-Photovoltaik mit ihren vielen unterschiedlichen Kulturen und Systemen sehen wir ein großes Potenzial für nachgeführte PV-Anlagen, deren Tracking-Algorithmus perfekt abgestimmt ist“, sagt Hannes Elsen, Produktmanager bei Zimmermann PV.

Im Forschungsprojekt „Deeptrac“ hat das Unternehmen eines seiner nachgeführten PV-Anlagen auf dem Solartestfeld des Fraunhofer ISE aufgebaut, um Messungen unter Freilandbedingungen durchzuführen. Das Projektkonsortium entwickelte darauf basierend einen digitalen Zwilling. Dieser koppelt PV-Überwachungs- und Modellierungstools mit Wetterprognosen. So können die optimalen Trackingpositionen der PV-Module für unterschiedliche Bedarfe abgebildet werden. Im ersten Schritt haben die Forschenden das Tracking jeweils für einen Zweck optimiert: den maximalen Stromertrag oder die Bedürfnisse einer Pflanzenart. „Der nächste Schritt besteht nun darin, die beiden Ansätze so zu kombinieren, dass wir das Maximum aus beiden Gesichtspunkten herausholen. Diesen ‚Sweet Spot‘ zu berechnen ist herausfordernd, aber durch unser KI-basiertes Konzept möglich“, sagt Matthew Berwind, Teamleiter am Fraunhofer ISE.

Das Projekt läuft noch bis Anfang 2025 und erhält Mittel aus dem Förderprogramm InvestBW des Ministeriums für Wirtschaft, Arbeit und Tourismus Baden-Württemberg. In dieser Zeit wollen die Forscherinnen und Forscher den Digitalen Zwilling verfeinern und validieren. Das geschieht durch einen kontinuierlichen Abgleich mit tatsächlichen Leistungsdaten.

Bei Agri-PV-Anlagen geht es immer darum, die Bedürfnisse beider Nutzungen zu vereinen. Ein einachsiger Tracker von Anywhere Solar soll zum Beispiel Windlasten reduzieren, sodass er mit leichteren Fundamenten gebaut werden kann, was die Böden schont.

Quelle: Fraunhofer ISE | solarserver.de © Solarthemen Media GmbH