Eine Übersicht über die Fehlersuche bei Teilverschattung in Solarsystemen: Hin zu einem auf dem Internet der Energie basierenden Rahmenwerk

Teilverschattung (PS) ist eines der kritischsten Probleme, die die Effizienz und Zuverlässigkeit von photovoltaischen (PV) Systemen stark einschränken. Traditionelle Erkennungsmethoden, insbesondere bei Großanwendungen, mangeln es an Echtzeitanpassungsfähigkeit und Genauigkeit. Diese Übersicht untersucht umfassend aktuelle Ansätze zur Erkennung von PS-Fehlern, klassifiziert algorithmusbasierte, schaltungsbasierte, hybride und maschinelles Lernen unterstützte Methoden und vergleicht kritisch ihre Stärken und Einschränkungen. Sie bewertet auch die Entwicklung intelligenter Überwachungssysteme basierend auf dem Internet der Dinge (IoT) und dem Internet der Energie (IoE) und hebt die Chancen hervor, die diese Technologien für skalierbares und Echtzeit-Fehlermanagement bieten. Die Übersicht identifiziert zentrale Herausforderungen in der Literatur – wie latenzarme Kommunikation, Interoperabilität, Sicherheit, das Fehlen von Standards und unzureichende Felddaten – und weist auf zukünftige Forschungsrichtungen hin. Das Hauptargument dieses Artikels ist, dass die Erkennung von PS-Fehlern nicht nur die Leistung von PV-Systemen verbessern, sondern auch eine entscheidende Rolle beim Aufbau intelligenter und widerstandsfähiger Energienetze spielen wird. Wir prognostizieren, dass interdisziplinäre Forschung und IoE-basierte Architekturen das Tempo und die Richtung der Entwicklungen in diesem Bereich im nächsten Jahrzehnt bestimmen werden.