27 februari 2025

Är du nyfiken på hur solceller kan användas på ett smartare sätt inom lantbruket? Vill du utforska innovativa lösningar som agrivoltaics, solceller på torvmark och bevattningsdammar? Då är vår studiecirkel om alternativa solcellslösningar på landsbygden något för dig.

Studiecirkeln ingår i projektet Smarta, förnybara energilösningar och denna grupp kommer att fokusera på solcellslösningar, där bland annat agrivoltaics, torvmark och bevattningsdammar lyfts fram.

Under sju träffar 2025 behandlas juridik, försäkringar, energilagring och digital styrning. Studiebesök planeras i Lindesberg och Hova, och på hösten hålls en räknestuga om ekonomi och investeringar. Cirkeln avslutas med en summering och framtidsdiskussion.

Studiecirkeln är kostnadsfri, men aktivt engagemang förväntas – tillsammans skapar vi en lärorik och inspirerande process.

Målgrupp

Studiecirkeln är öppen för lantbrukare, teknikleverantörer, forskare och andra intresserade av solcellsteknikens potential inom lantbruk. Ingen tidigare erfarenhet krävs – bara nyfikenhet och intresse för framtidens energilösningar.

Första träffen: Inspiration och introduktion

Vi inleder studiecirkeln med en introduktion till solceller i lantbruk, inspirerande föreläsningar och nätverkande.

Program

  • Ola Albrektsson, AgroÖrebro – Introduktion till studiecirkeln
  • Per Frankelius, Agtech Sweden –  Överblick över de senaste innovationerna inom förnybar energi, med fokus på solenergi och dess framtida
    påverkan på branschen.
  • Fikapaus
  • Drivkraft – Lars Andrén – Genomgång av etablerade och nya lösningar för solparker, inklusive montage, ekonomi och myndighetskontakter.
  • Frågor och diskussion

Anmälan och frågor

För anmälan och frågor, skicka ett mejl till ola.albrektsson@agroorebro.se med ämnet ”Alternativa solcellslösningar på landsbygden”.

Anmäl dig här
  • Categories: Nyhet

    Grön energi på stark frammarsch

  • Categories: Avslutat, Projekt

    Standardisering och innovation

  • Categories: Samarbetsprojekt

    Wildlife Conservation and Machine Learning – Replicating Smart Savannah