Grenzen der Automatisierung

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Die Freude über die neue Photovoltaikanlage und das moderne Monitoringsystem währte nicht lange. Nach drei Monaten einwandfreien Betriebs begann das Monitoringsystem, täglich eine Alarmierungs-SMS zu versenden. Die Ursache war schnell gefunden. Es lag kein Anlagenfehler vor. Stattdessen war im Laufe der Monate der Schattenwurf eines nahestehenden Gebäudes immer näher an die Module herangekommen, bis er schließlich die Anlage erreicht hatte. Das Prob lem war also zeitlich begrenzt und trat nur in der Winterzeit auf. Im Frühjahr und Sommer würde der Schatten nicht zu einer signifikanten Ertragseinbuße führen. Doch bis dahin konnte man die fehlerhafte Alarmierung nur durch Abschaltung des Monitorings lösen.

Es lassen sich viele ähnliche Fehler konstruieren. Allen gemeinsam ist, dass der Handwerker unnötig kommt. Trotzdem wollen viele Betreiber nicht auf das Monitoring verzichten. Denn wenn die Anlage tatsächlich einen Fehler hat und weniger Strom in das Netz einspeist, als sie könnte, summieren sich die Einnahmeausfälle mit jedem Tag, an dem sie nicht repariert wurde.

Einnahmeausfälle vermeiden

Es kommt also darauf an, das beste Verfahren mit der kleinsten Fehlerquote zu wählen. Wie das gehen kann, zeigt die Analyse des Anlagenmonitorings eines realen Solarparks mit 291 Kilowattpeak Nennleistung. In die Daten haben wir künstlich Anlagenfehler eingebaut, so dass sich verschiedene Monitoringverfahren nach unterschiedlichen Kriterien vergleichen lassen.

Alle gängigen Überwachungsverfahren basieren auf der Bestimmung einer Soll-Größe und der Ermittlung einer Ist-Größe. Dies kann zum Beispiel der Tagesertrag einer Anlage sein. Ist die Abweichung zu groß, wird dies als Fehler angesehen und ein Alarm ausgelöst.

Ertrags- versus Strangvergleich

Die gebräuchlichsten Verfahren sind der Vergleich der Erträge und der Strangvergleich. Beim Ertragsvergleich werden Messwerte der wichtigsten Umweltbedingungen, die die Stromproduktion einer Solarzelle beeinflussen, dazu verwendet, mit geeigneten Anlagenmodellen den tatsächlichen Ertrag zu errechnen. Zu den Eingangsgrößen gehören die Einstrahlung und die Temperatur der Module. Von der Qualität dieser Eingangsgrößen und dem Anlagenmodell hängt die Genauigkeit der Ertragsabschätzung ab.

Ein solches Verfahren hat allerdings seine Tücken: Der Einstrahlungssensor kann zum Beispiel verschmutzt sein oder durch die lokale Verschattungsposition auch dann noch beleuchtet werden, wenn ein Teil der Anlage schon im Schatten liegt. In diesen Fällen wird der Soll-Wert eine falsche Abschätzung des Ertrags liefern.

Dazu kommt, dass der Einstrahlungssensor eine Messungenauigkeit besitzt und seine lokale Messung als Einstrahlungsinformation für die gesamte, über eine größere Fläche verteilte Anlage verwendet wird. Durch diese Einflüsse wird es schwierig, kleinere Störungen an der Photovoltaikanlage, etwa den Ausfall eines Moduls, von Ungenauigkeiten in der Berechnung und der Messwerte zu unterscheiden.

Ein weiteres Problem stellt die fehlerhafte Modellierung der Anlage dar. Umweltbedingungen, Einstrahlungsverhältnisse und die Modulerträge müssen korrekt in das Modell integriert sein, nur in diesem Fall ist die berechnete Soll-Größe auch wirklich für eine Überwachung verwendbar.

Das Problem der fehlerhaften Modellierung und der fehlenden Eingangsgrößen umgeht die Strangüberwachung. In diesem Fall werden zwei Stränge miteinander verglichen, in denen jeweils eine Reihe von Modulen hintereinander geschaltet sind. Dafür müssen sie nicht einmal die gleiche Leistung haben. Wenn sie unterschiedlich sind, werden sie normiert. Eine zu große Abweichung der normierten Stränge zueinander wird als Fehler angenommen. Dieses sehr einfache Verfahren lebt allerdings von der Annahme, dass die Stränge im Normalfall eine vergleichbare Leistung haben. Ist dies nicht der Fall, weil etwa eine Wolke langsam über die Anlage zieht, wird jede Abweichung als Fehler klassifiziert. Aber auch Fehler, die beide Stränge betreffen, können mit einem solchen Verfahren nicht erkannt werden.

Gütemaß für Anlagen

Die Empfindlichkeit des Strangvergleiches hängt von der erlaubten Abweichung der Stränge zueinander ab. Ist der erlaubte Abweichungswert zu groß, werden Fehler gar nicht detektiert.

Umgekehrt alarmiert die Anlage auch, wenn kein Fehler vorliegt, wenn der erlaubte Abweichungswert zu klein ist.

Um die Qualität der verschiedenen Verfahren zu ermitteln, ist es notwendig, ein Maß für die Anlagenperformanz zu definieren. Klassischerweise verwendet man hierfür die Größen Falschalarmrate und Detektionsrate. Dabei gibt die Falschalarmrate an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass die Anlage alarmiert, aber kein Anlagenfehler vorliegt. Liegt diese bei einem Prozent, so bedeutet dies, dass an drei Tagen im Jahr eine fehlerhafte Alarmierung stattfindet.

Die Detektionsrate gibt hingegen an, wie hoch die Wahrscheinlichkeit ist, dass ein Anlagenfehler tatsächlich gefunden wird. Bei einer Detektionsrate von 90 Prozent würde dies bedeuten, dass von zehn Anlagenfehlern nur neun auch erkannt werden.

Falschalarmrate und Detektionsrate sind miteinander verknüpft. Wie bereits im obigen Beispiel zu sehen war. Eine hohe Detektionsrate bedeutet immer auch eine erhöhte Falschalarmrate, weil Algorithmen empfindlicher eingestellt werden. Die Frage ist dabei nicht, ob eine Erhöhung der Falschalarmrate erfolgt, sondern wie hoch diese Erhöhung ist.

Experiment im Computer

Üblicherweise fokussiert man sich auf das Detektionsvermögen von Anlagenüberwachungssystemen, wobei eine quantitative Bestimmung von Detektionsraten in der Regel nicht stattfindet. Es zeigt sich jedoch, dass für den Betrieb einer Anlage die Falschalarmrate wesentlich wichtiger ist.

Um abzuschätzen, welche Falschalarm- und Detektionsraten möglich sind, analysierten wir als Beispiel eine Anlage mit zwei Wechselrichtern und 291 Kilowattpeak. Wir haben den realen Datensatz, bei dem kein Fehler auftrat, so verändert, dass auf einem Strang der Ertrag erst auf die 75 Prozent und dann auf die Hälfte eingebrochen ist, und dann Überwachungssysteme in einem Computerexperiment getestet. Eigentlich hätten die Systeme bei dem manipulierten Datensatz immer, bei dem nicht manipulierten nie Alarm schlagen dürfen. Dieses Computerexperiment zeigt aber, dass keines der Systeme, das mit Ertrags- oder Strangvergleich arbeitet, 100-prozentig sicher funktioniert.

Es zeigt sich aber außerdem, dass der Soll-Ist-Vergleich in diesem Beispiel bei gleicher Detektionsrate eine deutlich höhere Falschalarmrate als der Strangvergleich hat (siehe Grafik). Bei einer Detektionsrate von 80 Prozent lag hier die Falschalarmrate bei circa 25 Prozent. Deutlich besser fiel das Ergebnis beim Strangvergleich aus. Hier lag die Falschalarmrate nur bei acht Prozent.

29-mal umsonst vor Ort

Was bedeuten diese Zahlen für die Praxis? Angenommen, ein Anlagenüberwachungssystem funktioniert so wie der berechnete Strangvergleich. Es hätte also eine Detektionsrate von 80 Prozent und eine Falschalarmrate von acht Prozent. Ausgehend von einer Anlagenverfügbarkeit von 99 Prozent ergeben sich statistisch gesehen vier Tage im Jahr, in denen ein Anlagenfehler vorkommen kann. Bei einer Detektionsrate von 80 Prozent bedeutet dies, dass nur drei ermittelt werden, einer bleibt unbemerkt. Umgekehrt werden allerdings an 29 Tagen im Jahr Falschalarme erzeugt. Für den Anlagenbetreiber bedeutet dies, dass 29 Falschalarmen ein realer Alarm gegenübersteht, der nicht detektiert wird. 29-mal würde der Installateur gerufen werden und sich die Anlage anschauen und jedes Mal würde er dabei feststellen, dass es sich nicht um einen Anlagenfehler handelt. Für den Installateur und den Kunden entstehen so erhebliche Mehrkosten.

Es gibt allerdings eine Überprüfungsmethode, die besser funktioniert als der Strang- oder Ertragsvergleich. Reine Wechselrichterfehler decken Überwachungssysteme, die zusätzliche Parameter wie zum Beispiel die Wechselrichtertemperatur berücksichtigen, mit nahezu 100-prozentiger Wahrscheinlichkeit ohne Falschalarmrate auf. Ungefähr 60 Prozent aller Anlagenfehler sind auf solche Wechselrichterdefekte und -fehlfunktionen zurückzuführen. In dem obigen Beispiel bedeutet das, dass von den vier Fehlern zwei mit hoher Wahrscheinlichkeit detektiert werden, da es sich um einen Wechselrichterdefekt handelt.

Notfalls hilft der Blick aufs Dach

Die Diskussion der Falsch- und Richtigalarmraten bezieht sich also vor allem auf die 40 Prozent Fehler, die nicht direkt mit dem Wechselrichter zu tun haben. Dabei handelt es sich um Verschaltungsfehler, Modulfehler oder Materialfehler im Bereich der Aufständersysteme. Solange diese Fehler nicht zu einer signifikanten Reduzierung der Erträge führen, fällt die Fehlererkennung sowohl Mensch als auch Maschine sehr schwer.

Untersuchungen haben gezeigt, dass die üblichen Anlagenüberwachungsverfahren bei einer Detektionsrate von 80 Prozent Falschalarmraten von acht bis 25 Prozent besitzen. Das Problem lässt sich prinzipiell nur lösen, indem ein System noch mehr Parameter zur Entscheidungsfindung berücksichtigt. Da das noch eine Weile dauern wird, muss sich jeder Anlagenbetreiber darüber im Klaren sein, wie er mit der automatischen Alarmierung umzugehen hat. Der Besitzer einer kleinen Dachanlage kann zum Beispiel mit einem kritischen Blick aufs Dach und auf den Wechselrichter die Falschalarmrate selber reduzieren.