Die in Deutschland ansässige Virtuous-Re GmbH hat die „PVradar Cleaning App“ entwickelt, um Reinigungsstrategien für Photovoltaik-Anlagen zu optimieren. Die Software sei in der Lage, Verschmutzungsverluste und Reinigungsvorteile zu modellieren. Gleichzeitig könne sie die Reinigungskosten senken und die wirtschaftliche Gesamtleistung von Projekten maximieren.
„PVradar wurde von einem Team aus Photovoltaik-Ingenieuren und Software-Ingenieuren mit langjähriger Erfahrung im Bereich der Verschmutzungsabschätzung und Reinigungsoptimierung entwickelt“, so Geschäftsführer Thore Müller gegenüber dem pv magazine. „PVradar ist die Software, die wir uns in unseren früheren Jobs gewünscht haben.“
Die Entwickler können nach eigenen Angaben detaillierte Entwürfe importieren oder schnelle Scans auf der Grundlage von detaillierten Beschreibungen einer Anlage durchführen. Die Einstellungen der App lassen sich später überarbeiten. Der nächste Schritt besteht darin, die Umgebungsbedingungen einer Anlage zu bewerten.
„Um zu vermeiden, dass die Teams Daten aus verschiedenen Quellen analysieren und aufbereiten müssen, unterstützt „PVradar“ den automatischen Import von Verschmutzungs-, Regen- und Einstrahlungsdaten aus öffentlichen Datenbanken“, erklärt Müller. „Wenn keine Verschmutzungsmessungen verfügbar sind, werden die Verschmutzungsbedingungen anhand von Satellitenmessungen des in der Luft schwebenden Feinstaubs und 20 Jahren historischer Niederschläge geschätzt.“
Der dritte Schritt ist die Auswahl der Reinigungssysteme und Betriebsmodelle. Jedes Reinigungssystem wird durch eine Reihe von technischen Parametern beschrieben. „Das Modell enthält Lebensdauern für jedes System und Unterkomponenten wie Bürsten, Tanks und Batterien“, so Müller.
Die Nutzer der App können auch verschiedene Betriebsmodelle für jede Reinigungstechnologie auswählen. „Damit hat der Nutzer seine Aufgaben bereits erledigt. Die Software übernimmt nun und optimiert die optimale Reinigungsstrategie für jede der gewählten Alternativen“, so Müller. „Auf Basis von Daten der letzten 20 Jahre simuliert der Algorithmus zunächst den Verschmutzungsgrad, den die Anlage erfahren hätte, wenn sie nur durch Regen gereinigt worden wäre. Dann findet er für jedes Jahr einzeln den optimalen Reinigungsplan, der die Mehreinnahmen nach den Mehrkosten maximiert.“
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