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Vorhersage der Energieproduktion von Solarkraftwerken

Der Anteil an erneuerbaren Energien an der gesamten Energieproduktion hat in den letzten Jahren stetig zugenommen. Durch die steigende Anzahl von neuen Kraftwerkstypen sind dabei neue Herausforderungen entstanden, wie diese am effizientesten in das bestehende Stromnetz zu integrieren sind. Am Fall eines Solarkraftwerks lassen sich gut die Unterschiede zu einem herkömmlichen Kraftwerk demonstrieren. Während bei letzterem die Energieproduktion absehbar ist und kontrolliert werden kann, ist das Solarkraftwerk abhängig von äußeren Einflüssen, wie dem Wetter. Bei einer wechselnden Bewölkung kann so die Produktion eines Solarkraftwerks stark abnehmen, wenn beispielsweise die Sonne gerade von einer Wolke verdeckt wird.

In diesem Projekt wollen wir ein System zur Vorhersage der Energieproduktion von Solarkraftwerken entwickeln. Mit einer Kamera wird der Himmel über dem Kraftwerk beobachtet, und es werden verschiedene Verfahren verglichen, mit denen die Bewegung der Wolken in den Bildern bestimmt werden kann. Anschließend kann die weitere Bewegung vorhergesagt werden, aus der dann Rückschlüsse auf die zukünftige Einstrahlung möglich sind. Im letzten Schritt lässt sich hieraus dann eine Vorhersage über die Energieproduktion des Kraftwerks erstellen.

Projektleitung:
Prof. Dr.-Ing. Joachim Hornegger, Elli Angelopoulou, Ph.D., Akad. Rat

Beteiligte:
Dipl.-Phys. David Bernecker, PD Dr.-Ing. Christian Riess

Stichwörter:
Rechnersehen; Objektverfolgung; nicht-starre Registrierung

Laufzeit: 1.10.2011 - 30.11.2015

Kontakt:
Bernecker, David
Telefon +49 9131 85 27882, Fax +49 9131 85 27270, E-Mail: david.bernecker@cs.fau.de
Publikationen
Bernecker, David ; Riess, Christian ; Angelopoulou, Elli ; Hornegger, Joachim: Towards Improving Solar Irradiance Forecasts with Methods from Computer Vision. In: DAGM (Hrsg.) : Computer Vision in Applications Workshop (DAGM Graz, Austria 28.08). 2012, S. n/a.
Bernecker, David ; Riess, Christian ; Christlein, Vincent ; Angelopoulou, Elli ; Hornegger, Joachim: Representation Learning for Cloud Classification. In: Weickert, Joachim ; Hein, Matthias ; Schiele, Bernt (Hrsg.) : Pattern Recognition (35th German Conference on Pattern Recognition (GCPR) Saarbrücken 06.09.2013). 2013, S. 395-404.
[doi>10.1007/978-3-642-40602-7_42]
Bernecker, David ; Riess, Christian ; Angelopoulou, Elli ; Hornegger, Joachim: Continuous short-term irradiance forecasts using sky images. In: Solar Energy 110 (2014), S. 303-315
[doi>10.1016/j.solener.2014.09.005]
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