Die Verschmutzung von Solarspiegeln oder Solarpanelen beeinträchtigt die Effizienz von Solarkraftwerken und PV-Anlagen. Staub, Sand und andere Schmutzpartikel, die auf den Spiegeln anhaften, reduzieren die globale Stromerzeugung von Solaranlagen um mindestens 3%-4%, trotz regelmäßiger Reinigung. (Siehe auch: Klemens Ilse, Leonardo Micheli, Benjamin W. Figgis, Katja Lange, David Daßler, Hamed Hanifi, Fabian Wolfertstetter, Volker Naumann, Christian Hagendorf, Ralph Gottschalg, Jörg Bagdahn, Techno-Economic Assessment of Soiling Losses and Mitigation Strategies for Solar Power Generation, Joule, Volume 3, Issue 10, 2019, Pages 2303-2321, ISSN 2542-4351, https://doi.org/10.1016/j.joule.2019.08.019.) Je nach Region kann der Einfluss deutlich stärker sein und neue Berechnungen lassen erwarten, dass globale Verluste bis 2023 auf 4-7% steigen werden. Diese Entwicklung hängt mit der wachsendenden Anzahl von PV-Kraftwerken in Ländern wie Indien und China zusammen, die noch stärker von Verschmutzungsfaktoren wie Sand betroffen sind. Selbst in Deutschland ist eine durchschnittliche Ertragsminderung von circa 4% zu erwarten, unter anderem durch einen größeren Anteil an PV-Anlagen auf Dächern, die leichter verschmutzt werden können (zum Beispiel durch Blütenstaub oder Abgase).Am DLR entwickeln Wissenschaftler*innen der Fachgruppe Solare Energiemeteorologie geeignete Methoden, um den Verschmutzungsgrad messen zu können. Zudem erarbeiten unsere Wissenschaftler*innen Modelle , die die Verschmutzung und die Taubildung auf den Kollektoren abbilden. Sie helfen, zu bestimmen wie oft und auf welche Weise die Kollektoren zu reinigen sind, um ihre Reflexionsfähigkeit zu erhalten und optimieren so die Putzstrategie. So häufig wie nötig und so wenig wie möglich lautet dabei die Maxime. Die Methoden und Modelle dienen dazu, die Effizienz der Spiegel trotz der Verschmutzung möglichst hoch zu halten. Für die Untersuchungen nutzt das DLR verschiedene Standorte, unter anderem die Plataforma Solar de Almería (PSA; im Besitz des spanischen Forschungszentrums CIEMAT), den Solarturm Jülich und meteorologischen Messstationen im MENA-Raum (Middle East and North Africa). Die Stationen des enerMENA Netzwerks betreibt das DLR in Zusammenarbeit mit Partnern vor Ort.
Methoden zur Messung der Verschmutzung
Um die Verschmutzung von PV-Modulen, CSP-Spiegeln und –Absorberrohren zu messen, entwickelt und testet das DLR Methoden und Geräte. So können zum Beispiel mit Hilfe des Messgeräts TraCS die Verschmutzungsgrade von vier CSP-Testspiegeln in hoher Zeitauflösung und unter realen Bedingungen bestimmt werden. Für Referenzmessungen und Messkampagnen von CSP-Reflektoren und Absorbern stehen Labor- und Handgeräte zur Verfügung, um die Reflektions- und Transmissionsgrade bestimmen zu können. Im PV-Bereich werden Referenzzellen, Module und kommerzielle Sensorik zur Verschmutzungsmessung eingesetzt. Bei der Auswertung der Messungen spielen auch die Paneltemperatur und das Solarspektrum zum Messzeitpunkt eine Rolle. Dafür steht unter anderem ein neigbarer Messstand für PV-Module unterschiedlicher Technologien auf CIEMATs PSA zur Verfügung. Dort werden für bis zu 12 Einzelmodule I-V-Kurven sowie die Leistung eines gereinigten und eines baugleichen verschmutzen Moduls gemessen, um daraus die Verschmutzungsgrade ableiten zu können. Zudem arbeitet das DLR an automatisierten Methoden zur luftgestützten, flächendeckenden Messung der Verschmutzung in PV-Anlagen und CSP-Kraftwerken mit der Hilfe von Drohnen. Die Kenntnis der lokalen Verteilung der Verschmutzung kann helfen, Putzanweisungen zu optimieren und eine akkuratere Leistungsmodellierung zu ermöglichen. Der Einsatz von Drohnen zur Verschmutzungsmessung verringert den Arbeitsaufwand im Kraftwerksbetrieb und erhöht gleichzeitig die Messabdeckung. Eine drohnengestützte Verschmutzungsmessung kann insbesondere auch IR-Fehlstellenerkennung in PV-Kraftwerken verbessern. Die beschriebenen Methoden werden unter anderem als Datenbasis für Modellierungsaktivitäten eingesetzt sowie um Anti-Schmutz-Beschichtungen im Außeneinsatz zu testen und neuartige Messgeräte zu validieren.
Verschmutzungsmodellierung
Um die Verschmutzung auf der Basis einfach zu bestimmender Parameter zu berechnen, wird eine über viele Jahre gewachsene Datenbasis von Verschmutzung und relevanten meteorologischen Parametern (Aerosolkonzentration, Wind, Bodenfeuchte, Sandfallen, Tau, aerosoloptische Tiefe (AOD) und viele andere) verwendet. Das physikalische Modell hat den Zweck, Verschmutzungsaufkommen an Standorten ohne direkte Verschmutzungsmessung aus breit verfügbaren meteorologischen Daten ableiten zu können. Die Ankoppelung des Modells an numerische Staubvorhersagemodelle ermöglicht somit eine Vorhersage der Verschmutzung.
Optimierung der Reinigung
Um Putzstrategien auf Basis realer Messdaten zu entwickeln und zu testen, wird eine Simulationsumgebung für Verschmutzungsgrad und Reinigungsvorgänge in Kraftwerken eingesetzt. Diese Simulationen werden auch genutzt, um die Verschmutzung in Ertragsanalyserechnungen realistisch zu berücksichtigen.
Das DLR ist in Netzwerken zur Verschmutzung in der Photovoltaik und CSP aktiv (PVQAT Task Group 12, PV CAMPER, SolarPACES Task III, IEA PVPS Task 16 „Solar Ressources “) und beteiligt sich an der Erarbeitung von Richtlinien zur Verschmutzungsmessung.