KIT und DLR stellen erstmals frei zugänglich Betriebsdaten einer Solarturmanlage bereit. KI-Anwendungen und digitale Zwillinge könnten Weiterentwicklungen der Technologie befördern. 

 

Solarturmkraftwerke könnten künftig von neuen KI-Anwendungen und digitalen Zwillingen profitieren. Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) haben dazu erstmals einen frei zugänglichen Datensatz mit Betriebsdaten der Solarturmanlage Jülich veröffentlicht. 

Anders als Photovoltaikanlagen wandeln Solarturmkraftwerke Sonnenlicht nicht direkt in Strom um. Stattdessen bündeln bewegliche Spiegel, sogenannte Heliostaten, die Sonnenstrahlung auf einen Empfänger an der Spitze eines Turms. Die dort erzeugte Wärme kann gespeichert, zur Stromerzeugung genutzt oder für industrielle Prozesse eingesetzt werden. Durch die Speicherung der Wärme können Solarturmkraftwerke auch außerhalb der Sonnenstunden Energie bereitstellen. 

Aus der Datenbank „PAINT“, deren Inhalt sowohl für Menschen als auch für Maschinen lesbar ist, können Forschende Daten für einzelne Heliostate oder bestimmte Zeiträume herunterladen und direkt in Modelle des Maschinellen Lernens einbinden. Mit den Daten lassen sich auch digitale Zwillinge von Solarturmkraftwerken entwickeln, die reale Anlagen virtuell abbilden. 

„Solche digitalen Zwillinge ermöglichen es, den Kraftwerksbetrieb zunächst am Simulationsmodell zu testen“, lässt sich Daniel Maldonado Quinto vom DLR zitieren: „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.“
 
849 Gigabyte Daten

Nach Angaben der Autoren umfasst „PAINT“ 849 Gigabyte Betriebsdaten der Solarturmanlage Jülich aus den Jahren 2021 bis 2024. Enthalten sind Informationen zu 2.014 Heliostaten, deren Positionen und Bewegungen sowie mehr als 218.000 Bilder zur Analyse der Strahlungsfokussierung. Ergänzt werden die Daten durch Messwerte zur Spiegelgeometrie und Wetterdaten. 

Ein Schwerpunkt der Forschung liegt auf der präzisen Ausrichtung der Heliostaten. Bereits geringe Abweichungen durch Wind, Materialverschleiß oder Steuerungsfehler können die Leistung der Anlage verringern oder Komponenten belasten. Mithilfe von KI-Modellen und digitalen Zwillingen sollen solche Effekte künftig besser erkannt und Steuerungsstrategien optimiert werden. 

„Solarturmanlagen sicher und effizient zu betreiben, ist aufwendig und teuer“, sagt Kaleb Phipps vom Scientific Computing Center des KIT. „Um neue Verfahren zu entwickeln und verlässlich zu prüfen, braucht die Forschung reale Betriebsdaten. Solche stellt unsere Datenbank offen und strukturiert bereit.“

Die Datenbank ist aus Arbeiten am Forschungsprojekt „ARTIST“ hervorgegangen, einem KI-gestützten Modell zur Entwicklung digitaler Zwillinge für Solarturmkraftwerke. Beteiligt waren Forschende von KIT, DLR und der KI-Plattform Helmholtz AI, die Ergebnisse wurden in der Zeitschrift Nature Energy veröffentlicht.