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Solarthermischen Energieerzeugung Erste Datenbank für Solarturmkraftwerke

Quelle: Pressemitteilung KIT 2 min Lesedauer

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Karlsruher Institut für Technologie KIT
Deutsches Zentrum für Luft- und Raumfahrt (DLR)
ACE Stoßdämpfer GmbH
Novotechnik Messwertaufnehmer OHG
GWJ Technology GmbH

Forschende des KIT und des DLR veröffentlichen einen frei zugänglichen Datensatz, der Forschung und Entwicklung in der solarthermischen Energieerzeugung beschleunigen soll.

Solartürme im Versuchsbetrieb. In Jülich betreibt der DLR eine in Europa einzigartige Großforschungsanlage für solare Bestrahlungstests. (Bild: DLR)
Solartürme im Versuchsbetrieb. In Jülich betreibt der DLR eine in Europa einzigartige Großforschungsanlage für solare Bestrahlungstests.
(Bild: DLR)

Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) haben erstmals frei zugängliche Betriebsdaten eines Solarturmkraftwerks veröffentlicht. Die Daten stammen aus der Anlage in Jülich und sollen die Entwicklung von KI-Methoden und digitalen Zwillingen unterstützen. Die Ergebnisse sind in Nature Energy erschienen.

Solarturmkraftwerke erzeugen aus Sonnenlicht zunächst Wärme, die gespeichert oder zur Stromerzeugung genutzt werden kann. Ein Feld aus beweglichen Spiegeln lenkt das Licht auf einen Empfänger an der Spitze eines Turms. Dadurch lassen sich Anlagen auch bei fehlender Sonneneinstrahlung betreiben und zur Netzstabilität beitragen. Trotz dieser Vorteile sind Solarturmkraftwerke bislang weniger verbreitet als Photovoltaik. „Solarturmanlagen sicher und effizient zu betreiben, ist aufwendig und teuer“, sagt Dr. Kaleb Phipps vom KIT. „Um neue Verfahren zu entwickeln und verlässlich zu prüfen, braucht die Forschung reale Betriebsdaten.“

Offene Datenbasis für Forschung und KI

Mit der Datenbank Paint stellen die Forschenden strukturierte Betriebsdaten bereit, die den FAIR-Prinzipien folgen und damit auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sind. Grundlage ist der Standard SpatioTemporal Asset Catalog (STAC), der raum- und zeitbezogene Daten maschinenlesbar beschreibt. Ergänzend steht eine Python-Schnittstelle zur Verfügung, mit der sich Daten gezielt abrufen und in Modelle des maschinellen Lernens integrieren lassen.

Die Daten ermöglichen auch die Entwicklung digitaler Zwillinge von Solarturmkraftwerken. „Solche digitalen Zwillinge ermöglichen es, den Kraftwerksbetrieb zunächst am Simulationsmodell zu testen“, erläutert Dr. Daniel Maldonado Quinto vom DLR. „Verbinden wir sie mit Maschinellem Lernen, lässt sich künftig in Echtzeit erkennen, ob die Spiegel korrekt ausgerichtet sind und wie die Stellgrößen des Kraftwerks für einen sicheren und effizienten Betrieb nachgeregelt werden müssen.“

Umfangreiche Betriebsdaten aus Jülich

Die Datenbank umfasst 849 Gigabyte Betriebsdaten aus den Jahren 2021 bis 2024. Enthalten sind Informationen zu Position, Größe und Bewegung der Heliostate sowie mehr als 218 000 Bildaufnahmen zur Überprüfung der Ausrichtung. Ergänzt werden die Daten durch Messwerte zur Spiegelgeometrie und Wetterdaten.

Die präzise Ausrichtung der Spiegel ist entscheidend für die Effizienz der Anlagen. Bereits kleine Abweichungen können die Leistung mindern oder Komponenten belasten. Die offenen Daten sollen helfen, solche Effekte systematisch zu untersuchen und neue Steuerungsverfahren vergleichbar zu testen.

Die Forschenden planen, die Datenbasis gemeinsam mit weiteren Partnern auszubauen. Ziel ist ein Standard für offene Betriebsdaten in der Solarturmforschung, um die Entwicklung und Anwendung der Technologie zu beschleunigen.

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