Künstliche Intelligenz steigert die Rendite durch automatisches Operations- Management von Solarparks

Derzeit strömt immer mehr Anlagekapital in produzierende Solar- und Windanlagen, aber auch in neue Lösungen für Betrieb und Überwachung. „Deshalb bieten wir rund um die Erneuerbaren Energien nicht nur den Zugang zu den Anlagen, am besten als Portfolio zur Risikostreuung, sondern auch erweiterte Dienstleistungen“, sagt Voigt. „Vor allem für Private-Equity-Investoren ist dies sehr interessant.“ Ein Beispiel für zukunftsweisende Lösungen ist die in Wien ansässige raicoon GmbH, die den ersten autonomen Leitstand für Erneuerbare Energien entwickelt hat. „Nachdem die Pilotphase jetzt abgeschlossen ist, arbeiten bereits mehr als 50 Solarparks und über 80 Dach-Solaranlagen vollständig mit dem System“, sagt Ralf Tschanun, CEO bei raicoon. Dabei handelt es sich unter anderem um Anlagen der aream Group, die sich an der raicoon GmbH beteiligt hat.

Die Daten der Anlagen werden von einem selbstlernenden System in Empfang genommen, ausgewertet und bei Bedarf wird automatisch ein Auftrag für einen Techniker vor Ort erzeugt, der Reparaturen oder Wartungen vornimmt. „Maschinen sind wesentlich schneller, effizienter und verlässlicher. So schaffen wir es beispielsweise, die Zahl der Fehlalarme auf null zu reduzieren“, sagt Tschanun. Und Voigt ergänzt: „Das ist eine völlig neue Dimension im Operations-Management solcher Anlagen.“

Bislang werden Anlagen zur Erzeugung Erneuerbarer Energien erstellt und danach in der Regel von externen Firmen gewartet und betrieben. Solche Operations- and Maintenance-Verträge (O&M) bieten verschiedene Dienstleister an. „Die Frage ist, warum der Besitzer einer solchen Anlage genau den Bereich nach außen geben sollte, der für die Rentabilität der Anlagen entscheidend ist. Denn neben den Vergütungen für den Strom, die sich am Markt bilden oder durch langfristige Lieferverträge festgelegt werden, ist die Energieausbeute das entscheidende Stellrad für die Rendite“, so Voigt.

Und diese lässt sich über ein autonom arbeitendes Operations-Management steuern. „Es ist für den Besitzer sinnvoll, die Überwachung und den Betrieb ins Haus zu holen, die Wartung muss dann vor Ort durchgeführt werden“, sagt Tschanun. „Das ermöglicht mehr Transparenz, sorgt für geringere Kosten und zudem für eine effizientere Wartung.“ So sind Maschinen in der Lage, auf Basis von Vergangenheitsdaten zu ermitteln, wann etwa ein Bauteil gewechselt werden muss oder ob es sich bei den angezeigten Fehlern wirklich um Hardware-Probleme handelt. „Die Zahl der falschen Alarmierungen, die ja jedes Mal einen teuren Außeneinsatz zur Abklärung benötigen, sinkt auf null“, so Tschanun. Zudem sinken die Kosten für Wartung und Reparaturen auch, weil echte Fehler schneller entdeckt und behoben werden, bevor sie zu einem größeren Problem werden.

„Wir gehen davon aus, dass sich solche Lösungen mehr und mehr in der Branche durchsetzen werden“, sagt Voigt. „Nach Ausschöpfung der großen Sprünge bei den Wirkungsgraden sind jetzt die Betriebskosten der Punkt, an dem sich zusätzliche Rendite generieren lässt.“ Weitere Informationen: www.aream.de.