Energiewende und KI: Erste Datenbank für Solarturmkraftwerke am Start
Solarturmkraftwerke sind ein relevanter Baustein der Energie- und Wärmewende. Um die Effizienz der Anlagen zu optimieren haben Forschende einen Datensatz erstellt, der die Entwicklung zur solarthermischen Energieerzeugung beschleunigen soll.
01.07.2026 – Solarturmkraftwerke können eine wichtige Rolle in der Energiewende spielen. Sie erzeugen aus Sonnenlicht Wärme, die sich speichern oder zur Stromerzeugung nutzen lässt. Bisher fehlten jedoch Daten, um neue Verfahren für effizientere und zuverlässigere Anlagen zu testen. Forschende des Karlsruher Instituts für Technologie (KIT) und des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) veröffentlichen nun erstmals frei zugängliche Betriebsdaten der Solarturmanlage in Jülich. Damit schaffen sie eine Grundlage, um neue KI-Methoden und digitale Zwillinge zu entwickeln. Die Ergebnisse wurden in Nature Energy publiziert.
Solarturmkraftwerke wandeln Sonnenlicht nicht direkt in Strom um, sondern erzeugen Wärme als Zwischenschritt. Ein Feld aus beweglichen Spiegeln, Heliostaten genannt, lenkt das Licht präzise auf einen Empfänger an der Spitze eines zentralen Turms. Die dort entstehende Wärme lässt sich speichern, direkt zur Stromerzeugung einsetzen oder für industrielle Prozesse verwenden. Wird sie erst später zur Stromproduktion genutzt, können die Anlagen auch nachts oder bei bewölktem Himmel Energie liefern und so zur Stabilisierung der Stromnetze beitragen.
Obwohl es bereits kommerzielle Solarturmkraftwerke gibt, sind sie im Vergleich zur Photovoltaik bisher wenig verbreitet. „Solarturmanlagen sicher und effizient zu betreiben, ist aufwändig und teuer“, sagt Dr. Kaleb Phipps vom Scientific Computing Center am KIT. „Um neue Verfahren zu entwickeln und verlässlich zu prüfen, braucht die Forschung reale Betriebsdaten. Solche stellt unsere Datenbank PAINT offen und strukturiert bereit.“
Daten für KI-Modelle und digitale Zwillinge
PAINT berücksichtigt dabei die FAIR-Prinzipien: Die Daten sollen auffindbar, zugänglich, interoperabel und wiederverwendbar sein. Dafür nutzt das Forschungsteam den Standard SpatioTemporal Asset Catalog, kurz STAC. Dieser beschreibt raum- und zeitbezogene Daten so, dass Menschen und Maschinen sie lesen können. Zusätzlich stellt das Team Python-Software bereit, mit der Forschende Daten für einzelne Heliostate oder bestimmte Zeiträume herunterladen und direkt in Modelle des Maschinellen Lernens einbinden können. Mit den Daten lassen sich auch digitale Zwillinge von Solarturmkraftwerken entwickeln, die reale Anlagen virtuell abbilden, berichten die Forschenden.
„Solche digitalen Zwillinge ermöglichen es, den Kraftwerksbetrieb zunächst am Simulationsmodell zu testen“, erläutert Dr. Daniel Maldonado Quinto vom DLR. „Verbinden wir sie mit Maschinellem Lernen, lässt sich künftig in Echtzeit erkennen, ob die Spiegel korrekt ausgerichtet sind und wie die Stellgrößen des Kraftwerks für einen sicheren und effizienten Betrieb nachgeregelt werden müssen.“
Grundlage für weitere Forschung
PAINT umfasst 849 Gigabyte Betriebsdaten des Solarturms Jülich aus den Jahren 2021 bis 2024. Dazu gehören Angaben, wo die 2014 Spiegel stehen, wie groß sie sind und wie sie sich drehen und neigen lassen. Hinzu kommen mehr als 218.000 Bilder, mit denen sich prüfen lässt, ob die Spiegel das Licht genau auf den vorgesehenen Punkt lenken, heißt es in der Publikation. Weitere Messdaten zeigten, ob Spiegeloberflächen leicht verformt sind. Auch Wetterdaten über den gesamten Zeitraum sind enthalten.
Gerade die Ausrichtung der Heliostate zähle zu den zentralen Herausforderungen, so das Forscherteam. Schon kleine Abweichungen, etwa durch Wind, Verschleiß oder ungenaue Steuerung, könnten die Leistung mindern oder Bauteile belasten. PAINT solle deshalb helfen, solche Effekte künftig besser zu untersuchen und Verfahren zur Steuerung vergleichbar zu testen. „Wir möchten PAINT gemeinsam mit anderen Forschungseinrichtungen und Kraftwerksbetreibern weiterentwickeln“, so Phipps. „Wenn künftig Daten aus verschiedenen Anlagen hinzukommen, kann daraus ein gemeinsamer Standard für offene Betriebsdaten in der Solarturmforschung entstehen. Das würde die Entwicklung beschleunigen und eine breite Nutzung dieser Technologie unterstützen.“
PAINT ist aus den Arbeiten an ARTIST entstanden, einem KI-gestützten, differenzierbaren Raytracing-Modell für digitale Solarturm-Zwillinge. Beteiligt waren Forschende, Ingenieurinnen und Ingenieure sowie Technikerinnen und Techniker vom KIT, vom DLR und von der KI-Plattform Helmholtz AI. Originalpublikation DOI: 10.1038/s41560-026-02070-1
