Forschung und Lehre im Solar Computing Lab

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1 Forschung und Lehre im Solar Computing Lab Prof. Dr.-Ing. Grit Behrens Prof. Dr. rer. nat. Frank Hamelmann Campus Minden Fachbereich Technik

2 Solar Computing Lab 2 / 13

3 Solar Computing Lab Frank U. Hamelmann Grit Behrens Prof. für Physik Prof. für Angewandte Informatik Dünnschichttechnologien und Photovoltaik Web basierte Anwendungen und Angewandte Künstliche Intelligenz Dipl. Inf. Jacek Zielinski B.Sc. Alexander Domnik M. Sc. Johannes Weicht Doktorand Wissensch. Mitarbeiter Doktorand Informatik Informatik Physik/Photovoltaik

4 Solar Computing Lab am Campus Minden Einbindung des Labors in die Lehre Präsenzstudiengänge: Informatik PI Studiengänge: Wirtschaftsingenieurwesen, Maschinenbau und Elektrotechnik Internationalität Praktikanten von der Ecole Polytech Marseille Sommer 2012, 2013, 2014 ERASMUS-Praktika TU Breslau / 13

5 Methoden und Projektziele Interdisziplinäre Zusammenarbeit von Ingenieurswissenschaften, Physik und Informatik Verknüpfung von Forschung und Lehre Outdoor-Teststand für PV-Module mit MPP-Tracking Universelle Datenbank für Überwachung von PV-Anlagen Simulationsmodelle für langfristige Ertragsprognosen kurzfristige Ertragsvorhersagen anhand von Wettervorhersagen Automatische Fehlererkennung aus Ertragsdaten Entwicklung von mobilen Apps zur Kontrolle, Überwachung und Beeinflussung von PV-Anlagen Einbindung der Photovoltaik in ein ganzheitliches Energiekonzept 5 / 13

6 FH Bielefeld, SolarComputing Lab Outdoor-PV-Messlabor mit Wetterstation Aufnahme der gesamten U/I-Kennlinie der PV- Module alle drei Sekunden Simultane Aufnahme der Wetterdaten zur Analyse und Modellbildung 6 / 13

7 PV-Überwachung mit Maschinellem Lernen Erkennung von Verschattungen auf PVModulen Methoden des Maschinellen Lernens Neuronale Netz- Klassifikation Support Vector Machine 7 / 13

8 Inspektion und Fehlerdetektion für PV Outdoor-PV-Messlabor Thermodrohne zur Aufnahme von hochaufgelösten Infrarotbildern Flugassistenz über PV-Feldern Fehlerdetektion mit Bildinterpretation 8 / 13

9 FSP Soziale Mobilisierungsstrategien Klimaschutz Förderung aus FH-Struktur Programm 2012 Interdisziplinäre Zusammenarbeit als Schlüssel für Mehrwerte: Umweltamt der Stadt Bielefeld 2 Psychologen FB Sozialwesen 1 Staatswissenschaftler FB Soz. 2 Informatiker FB Technik 9 / 13

10 Bielefelder Bürgerportal Prima Klima Mobilisierung sozialer Gruppen für Umweltverhalten Firma in Bi-Brake «Social Media «Location Based Services «Maschine Learning Straßenzug in Bi-Sieker Sportverein in Bi-Brackwede «Einstiegstypisierung nach Otte «Bambergsches Phasenmodell zur Verhaltensänderung 10 / 13

11 Mobilitäts-App Prima Klima Internventionsinstrument im Mobilitätsverhalten Fahrtenbuch persönliche Bilanz Gruppenvergleich 11 / 13

12 Kooperation mit Unternehmen Haben Sie schon einmal darüber nachgedacht, den Strom für Ihre Ihre Firma selbst zu erzeugen? Formen: Gemeinsame Projektdefinition für Hausarbeiten in PI-Studiengängen oder Informatik-Studiengängen Gemeinsame Definition von Themen für Bachelorarbeiten Gemeinsame F&E-Projekte Firmenbeteiligung an Umweltaktionen im Klimaportal Ideal: PV-Anlagen dort einsetzen, wo viel Strom tagsüber verbraucht wird 12 / 13

13 Wissenschaftliche Veröffentlichungen seit 2013: [1] G. Behrens, F. Hamelmann, L. Niemann, J. Weicht, Universal location based data sets for monitoring and scientific data analysis on PV-systems, PVSEC 2013 [2] J. Weicht, G. Behrens, F. Hamelmann, Light induced degradation of a-si/µc-si thin film solar cells under different climate conditions and its influence on the performance, PVSEC 2013 [3] A. N. Corpus-Mendoza, M. M. De Souza, F. Hamelmann, Transport Mechanisms and effective Schottky barrier height of ZnO/a-Si:H and ZnO/µc-Si:H heterojunction solar cells, J Appl. Phys. 114 (2013), [4] P. Prunici, F. Hamelmann, W. Beyer, H. Kurz, H. Stiebig, Modelling of infrared optical constants for polycrystalline LPCVD ZnO:B films, J. Appl. Phys. 113 (2013), [5] G. Behrens, A. Domnik, S.Hempelmann, F. Hamelmann, J. Weicht, Machine Learning Methods for Partial Shading Detection in Monitoring Data on PV-Systems, PVSEC 2014 (accepted) [6] J. Weicht, F. Hamelmann, A.Domnik, G.Behrens Low Light Behavior of a-si and a-si/µc-si PV-Modules Compared to C-Si PV-Modules under Field Test Conditions, PVSEC 2014 (accepted) [5] J.A. Weicht, F. Hamelmann, A.Domnik, G. Behrens Changes in the serial resitance of a-si, a-si/µc-si and monocrystalline PV modules during the year, eingereicht bei IEEE-PV 2014 (accepted) [6] S.Bamberg, J.Zielinski, M. Bergmeyer, K.Brewitt, M.Papendick, J.Rees, G. Behrens Theoriebegleitende Entwicklung eines webbasierten Unterstützungssystems zur Förderung klimaschonender Alltagsmobilität, Journal of Environemntal Psychology (submitted) [7] J.Zielinski Artificial Neural Network Based Prediction of Maximum power Point for s-si PV-Modules Using Measured Environmental Data, GI WS SmartGrid 2014 (submitted) [8] N. Corpus-Mendoza, M. M. De Souza, F. Hamelmann, Design of Schottky contacts for optimum performance of thin film silicon solar cells, IEEE Trans. PV 2014, (submitted)

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