Australisches Start-up will fehlerhafte Module mit künstlicher Intelligenz identifizieren

SolarisAI Pty Ltd, ein Spin-off der australischen University of Queensland (UQ), will mit Hilfe künstlicher Intelligenz leistungsschwache Solarmodule in Solarparks identifizieren.
Die Technologie wurde von einem Team um Assistenzprofessor Rahul Sharma (Foto) von der School of Electrical Engineering & Computer Science (EECS) der UQ entwickelt, der auch die Gründung des Start-ups begleitet hat. Sharma erklärt, dass die UQ-Technologie auf Array- und Stringebene arbeitet und Informationen extrahiert, die Degradation, Verschmutzung, Verdrahtungsfehler und Tracking-Probleme überwachen, um festzustellen, wann eine Wartung erforderlich ist. Zusätzliche Hardware auf Modulebene ist nicht erforderlich.
SolarisAI will mit seinem Service die Ertragsverluste halbieren und den Umsatz um bis zu acht Prozent steigern. Diese Zahlen basieren auf Analysen australischer Solarparks.
SolarisAI arbeitet derzeit mit dem deutschen Elektronik- und Verbindungstechnikunternehmen Weidmüller zusammen, um erste Prototypen zu entwickeln.
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