Ein Blick hinter die Kulissen
Bei Wattner bekommen Studierende die Chance, Theorie und Praxis zu verbinden, genau das habe ich genutzt.
Ich habe mich bewusst dafür entschieden, meine Masterarbeit in einem Unternehmen zu schreiben, um praktische Einblicke zu gewinnen. Wattner war für mich die erste Wahl, weil ich mich von Anfang an gut betreut gefühlt habe und mir bei der Themenfindung viel Freiheit gegeben wurde. Diese Offenheit hat es mir ermöglicht, ein Thema zu wählen, das Zukunft und Innovation verbindet.
Mein Thema lautet: „Datenverarbeitung für robuste KI bei Predictive Maintenance von PV-Anlagen“. Ziel ist es, durch eine intelligente Datenvorverarbeitung die Anlagenverfügbarkeit zu erhöhen und Wattner einen besseren Überblick über die Anlagendaten zu verschaffen. Damit leiste ich einen Beitrag zu einem zentralen Ziel der Energiewirtschaft, denn mit einer robusten KI lassen sich Fehler vermeiden, die bei klassischen Systemen häufig auftreten. Ein wichtiger Schritt für die Zukunft von Photovoltaik.
Was bedeutet das konkret? Bei Predictive Maintenance geht es darum, Ausfälle vorherzusagen, bevor sie eintreten. Ich entwickle Methoden, um Muster in den Anlagendaten zu erkennen, zum Beispiel das Verhalten von Wechselrichtern. So entsteht ein „Frühwarnsystem“. Wenn sich ein Wechselrichter anders verhält als üblich, kann das ein Hinweis auf bevorstehende Probleme sein. So lassen sich Komponenten rechtzeitig austauschen, bevor sie ausfallen. Das spart nicht nur Kosten, sondern erhöht auch die Verfügbarkeit der Anlagen.
Spannend ist dabei, dass nicht nur Technik zählt, sondern auch externe Faktoren eine große Rolle spielen. Auffällige Daten können manchmal schlicht darauf zurückzuführen sein, dass der Netzbetreiber ein anderes Regelverfahren gewählt hat.
Ein zentrales Thema meiner Arbeit ist die Datenqualität. Für KI ist sie entscheidend, denn fehlerhafte oder unvollständige Daten, sei es durch defekte Sensoren oder Kommunikationsprobleme, können die Ergebnisse verfälschen. Deshalb müssen Daten bereinigt, normalisiert und aus verschiedenen Quellen zusammengeführt werden. Eine besondere Herausforderung sind die Unterschiede zwischen den einzelnen PV-Anlagen. Neuere Anlagen liefern deutlich mehr Daten als ältere, und bei zugekauften Anlagen unterscheiden sich die Systeme oft erheblich.
Mein Studium „Nachhaltige Energieversorgung“ hat mir die theoretischen Grundlagen zu PV-Technik und Datenverarbeitung vermittelt. Die Praxis zeigt mir jedoch neue Herausforderungen, die im realen Betrieb auftreten. Mein Blick auf KI hat sich dabei geschärft: KI ist kein Zauberwort, Machine Learning gibt es schon lange. Erst die Verarbeitung großer Datenmengen hat den aktuellen Boom ermöglicht. Auch mein Wissen über Solarenergie konnte ich vertiefen, etwa zu Blindleistungseinspeisung oder PPT-Trackern.
Für die Zukunft nehme ich vor allem zwei Dinge mit: Die Fähigkeit, mich auch an komplexe Probleme heranzutrauen, und die Geduld, wenn nicht alles sofort funktioniert.
Wenn ich gefragt werden würde, dann kann ich jedem empfehlen, die Masterarbeit bei einem Unternehmen wie Wattner zu schreiben. Die Betreuung ist hervorragend, das Team hilfsbereit und man bekommt spannende Einblicke – sogar vor Ort bei den Anlagen. – Max
