Leitfaden für die automatisierte Verschattungsanalyse bei der Solarplanung

Verschattungen können die Leistung von Solarmodulen drastisch reduzieren - manchmal um mehr als 75%, selbst bei kleinen Hindernissen. Automatisierte Verschattungsanalyse-Tools erleichtern jetzt die Optimierung von Solarkonzepten durch die Verwendung präziser Daten und fortschrittlicher Algorithmen. Hier ist, was Sie wissen müssen:

Wichtigste Vorteile:

• Genauigkeit: Tools wie EagleView erfassen 10.000-30.000 Datenpunkte pro Dach im Vergleich zu nur 15-30 bei manuellen Methoden.
• Geschwindigkeit: Erstellen Sie detaillierte Farbberichte in weniger als 15 Minuten.
• Leistungssteigerungen: Anpassungen auf der Grundlage automatischer Erkenntnisse können den Energieertrag um bis zu 17,3% verbessern.

Wie es funktioniert:

1. 3D-Scannen: LiDAR erstellt detaillierte Modelle von Dächern und Umgebung.
2. Maschinelles Lernen: Simuliert Schattenmuster und berechnet die Verlustleistung.
3. Integrierte Plattformen: Eine Software wie Aurora Solar kombiniert die Schattenanalyse mit der Energiemodellierung.

Warum das wichtig ist:

Die automatisierte Beschattungsanalyse spart Zeit, reduziert menschliche Fehler und verbessert die Planungsgenauigkeit, so dass eine maximale Energieerzeugung gewährleistet ist. Ganz gleich, ob Sie komplexe Dachkonstruktionen oder saisonale Beschattungen in Angriff nehmen, diese Tools vereinfachen den Prozess.

Nutzen Sie die automatische Schattenanalyse noch heute zur Optimierung Ihrer Solardesigns.

Kerntechnologien für die Beschattungsanalyse

Die moderne Verschattungsanalyse beruht auf drei Haupttechnologien, die zusammenarbeiten, um präzise Erkenntnisse für die Solarplanung zu liefern. Diese Werkzeuge haben die Art und Weise, wie Planer Photovoltaikanlagen beurteilen und planen, völlig verändert. Schauen wir uns jede einzelne Technologie und ihre Rolle bei der Verbesserung der Planungsgenauigkeit an.

3D-Scannen und Modellieren

Die LiDAR-Technologie erzeugt hochdetaillierte 3D-Modelle von Anlagenstandorten, die als Grundlage für eine automatisierte Schattenanalyse dienen. Das National Renewable Energy Lab (NREL) berichtet, dass die LiDAR-basierte Verschattungsanalyse eine Genauigkeit von 3,5% im Vergleich zu herkömmlichen Messungen vor Ort erreicht. Diese Modelle erfassen Details wie Gebäudehöhen, Dachneigungen, nahe gelegene Vegetation, umliegende Strukturen und das Gelände. Mit diesem Detaillierungsgrad können Beschattungsberichte in weniger als 15 Minuten erstellt werden - ein Prozess, der nun von NYSERDA als vergleichbar mit manuellen Messungen anerkannt wird.

Anwendungen des maschinellen Lernens

Algorithmen für maschinelles Lernen verwandeln Rohdaten in verwertbare Erkenntnisse, indem sie diese analysieren:

• Schatten-Muster: Simulation des Schattenwurfs im Tages- und Jahreszeitenverlauf
• Umweltfaktoren: Berücksichtigung von Variablen wie Temperatur, Sonnenlichtintensität und Luftfeuchtigkeit
• Systemleistung: Identifizierung von Unregelmäßigkeiten in der Leistungsabgabe
• Farbton Auswirkung: Automatische Berechnung des durch Beschattung verursachten Leistungsverlusts

Diese fortschrittliche Datenverarbeitung verfeinert die Strategien für die Platzierung von Modulen und trägt direkt zu einer besseren Solarauslegung bei.

Integration von Software-Plattformen

Die führenden Plattformen für die Solarauslegung umfassen inzwischen automatische Schattenanalysen als Teil ihrer Komplettlösungen. Einige der beliebtesten Plattformen, basierend auf Nutzerbewertungen, sind:

• Aurora Solar: Bewertet 4.6/5 auf G2 (79 Bewertungen)
• PVsyst: Bewertet 4.9/5 auf G2 (11 Bewertungen)
• Helioskop: Bewertet 4.5/5 auf G2 (10 Bewertungen)

Diese Plattformen kombinieren Schattenanalyse, Energiemodellierung und 3D-Visualisierung und lassen sich mit CAD- und CRM-Tools integrieren, um Arbeitsabläufe zu vereinfachen.

"Das National Renewable Energy Lab (NREL) hat nachgewiesen, dass die Aurora LIDAR-Beschattungswerte statistisch gleichwertig mit den Messungen vor Ort sind.

3-stufiger Leitfaden zur Schattenanalyse

1. Sammeln von Standortdaten

Der erste Schritt zu einer zuverlässigen Schattenanalyse ist die Ermittlung genauer Standortdaten. Zu den wichtigsten Messungen gehören:

• Geografische Koordinaten (Breitengrad und Längengrad), um den Sonnenpfad zu berechnen.
• Abmessungen des Gebäudes mit Laser-Distanzmessgeräten erfasst.
• Höhen von Hindernissen in der Nähe mit einem Neigungsmesser gemessen.
• Kompass-Messungen zur Bestimmung der Azimutwinkel von Schattenquellen.
• Hochauflösende Luftbilder über Drohnen gesammelt.

Tools wie die Inform Advanced-Lösung von EagleView können präzise Daten über die Dachoberfläche liefern, wodurch Ihre Messungen noch genauer werden. Sobald die Daten erfasst sind, können sie mit spezieller Software analysiert werden.

2. Durchführung der Software-Analyse

Die Software zur Schattenanalyse verwendet fortschrittliche Algorithmen zur Verarbeitung Ihrer Standortdaten. Legen Sie Parameter fest, die berücksichtigt werden sollen:

• Veränderungen des Sonnenstandes im Laufe des Tages.
• Saisonale Schwankungen des Sonnenlichts.
• Lokale Wetterbedingungen.
• Verbrauchsabhängige Energiepreise.

Die Software berechnet die Solar Access Values (SAV) und den Total Solar Resource Fraction (TSRF) und hilft Ihnen, die besten Bereiche für die Installation von Solarmodulen zu finden. Diese Ergebnisse dienen als Grundlage für Ihre Entscheidungen zur Systemauslegung.

3. Anwendung der Ergebnisse auf Ihren Entwurf

Verwenden Sie die Analyseergebnisse, um die Auslegung Ihres Solarsystems zu verfeinern. Wenn Abschattung ein Problem ist, sollten Sie diese Strategien auf der Grundlage von SAV- und TSRF-Daten in Betracht ziehen:

• Anpassen Panel-Layouts um die Energieleistung um bis zu 10% zu steigern.
• Verwenden Sie Leistungselektronik auf Modulebene um Teilschattierungen zu behandeln.
• Wählen Sie Verschattungsresistente, hocheffiziente Module für betroffene Gebiete.
• Installieren Sie Mikro-Wechselrichter oder Leistungsoptimierer in Gebieten mit geringerem SAV.
• Ändern Sie die DC-zu-AC-Verhältnis auf der Grundlage von TSRF-Berechnungen.

Diese Schritte stellen sicher, dass Ihr Entwurf die Energieproduktion maximiert, selbst unter schwierigen Bedingungen.

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Verbesserung der Analysegenauigkeit

Lokale Einstellungen einrichten

Um verlässliche Farbvorhersagen zu erhalten, ist es wichtig, die lokalen Parameter richtig einzustellen. Beginnen Sie damit, genaue geografische Koordinaten in Ihre Software einzugeben. Dies hilft Tools wie Aurora Solar und PVsyst, genaue Berechnungen des Sonnenverlaufs durchzuführen. Zu den wichtigsten Faktoren, die Sie einstellen müssen, gehören:

• Zeitzonen- und Sommerzeiteinstellungen
• Integration von lokalen Wetterdaten
• Details zur Ansicht des Standorts
• Reflexionsgrad des Bodens
• Regionale atmosphärische Bedingungen

Diese fortschrittlichen Tools können weit mehr Daten verarbeiten als manuelle Methoden. Sobald Sie Ihre lokalen Einstellungen vorgenommen haben, sollten Sie berücksichtigen, wie sich saisonale Veränderungen auf diese Parameter auswirken könnten.

Saisonale Schattierungsmuster

Saisonale Schwankungen können sich erheblich auf die Beschattungsmuster auswirken, und Tools wie das System Advisor Model (SAM) des US-Energieministeriums können bei der Analyse dieser Veränderungen helfen. Sie bewerten Faktoren wie:

• Unterschiede im Sonnenverlauf im Winter und im Sommer
• Veränderungen der Vegetationsdichte im Laufe der Jahreszeiten
• Variationen der Schattenlänge
• Auswirkungen von Gebäudeschatten

Die Algorithmen von Helioscope gehen noch einen Schritt weiter, indem sie simulieren, wie Umweltveränderungen die Beschattungsmuster im Laufe des Jahres beeinflussen. Nach der Bewertung dieser jahreszeitlichen Verschiebungen ist es wichtig, die Erkenntnisse durch Kontrollen vor Ort zu verifizieren, um die Genauigkeit zu erhöhen.

Vor-Ort-Ergebnisüberprüfung

Die Überprüfung vor Ort gewährleistet die Genauigkeit der automatischen Vorhersagen. Untersuchungen von Solargraf zeigen, dass ihre jährlichen Solar Access Values (SAVs) eng mit den Messungen vor Ort übereinstimmen, mit einer Marge von ±2 SAVs für 80% der Zugangspunkte.

"EagleView Inform Advanced kann modellierte Werte für die Sonnenverfügbarkeit an mehr Stellen auf einem Dach liefern, als dies praktisch manuell gemessen und verarbeitet werden könnte." - DNV-GL

Um den Überprüfungsprozess abzuschließen, sollten Sie sich auf diese Hauptaufgaben konzentrieren:

• Vergleichen Sie die von der Software erstellten Prognosen mit den Messungen des SunEye 210
• Dokumentation der Schattenverhältnisse in kritischen Zeiten
• Messen Sie Hindernisse in der Nähe des Standorts
• Abgleich der automatischen Ergebnisse mit den tatsächlichen Bedingungen vor Ort

Genaue lokale Einstellungen und saisonale Auswertungen sind die Grundlage für eine zuverlässige Überprüfung vor Ort.

Allgemeine Analyseprobleme und Lösungen

Wenn wir uns mit den Kerntechnologien befassen, werden mehrere Herausforderungen bei der automatisierten Schattenanalyse deutlich. Im Folgenden finden Sie eine Aufschlüsselung der wichtigsten Probleme und wie Sie sie effektiv angehen können.

Komplexe Gebäudeentwürfe

Gebäude mit komplizierten Konstruktionen, wie unregelmäßigen Formen, mehreren Dachebenen oder einzigartigen Merkmalen, können eine Herausforderung für Verschattungsanalysetools darstellen. Beispielsweise erfordern gebäudeintegrierte Photovoltaiksysteme (BIPV) eine sorgfältige Planung, damit sie für eine optimale Leistung auf die Ausrichtung und Struktur des Gebäudes abgestimmt werden können.

Um dies zu beheben, verwenden Sie hochauflösendes 3D-Scannen um einzelne Oberflächen genau zu modellieren. Berücksichtigen Sie Strukturelemente wie Schornsteine, Entlüftungsöffnungen und HLK-Anlagen, um die Genauigkeit Ihrer Analyse in diesen komplexen Szenarien zu verbessern.

Bewegliche Schattenspender

Dynamische Beschattung, wie sie beispielsweise durch Bäume verursacht wird, stellt eine weitere Schwierigkeit dar. Saisonale Veränderungen können sich erheblich auf die Beschattungsmuster auswirken, so dass es von entscheidender Bedeutung ist, die Veränderungen im Laufe der Zeit zu berücksichtigen.

Hier erfahren Sie, wie Sie bewegliche Schattenspender verwalten können:

• Durchführen detaillierte Standortgutachten um jahreszeitlich bedingte Beschattungsänderungen zu erfassen.
• Verwenden Sie Beschattungssimulationssoftware um die Schattenbewegungen im Jahresverlauf zu modellieren.
• Aktualisieren Sie Ihre Modelle für die Schattenanalyse regelmäßig, um Umweltveränderungen zu berücksichtigen.

Diese Schritte helfen dabei, genaue und aktuelle Schattierungsinformationen für Ihre Projekte zu erhalten.

Geschwindigkeit vs. Detail Balance

Eine häufige Herausforderung bei der Planung von Solaranlagen ist es, ein Gleichgewicht zwischen Verarbeitungsgeschwindigkeit und Detailgenauigkeit der Analyse herzustellen. Luftbilder bieten zwar eine schnelle Bewertung, lassen aber möglicherweise feinere Details außer Acht. Andererseits bietet eine detaillierte 3D-Modellierung eine höhere Genauigkeit, benötigt aber mehr Zeit.

Hier ist ein kurzer Vergleich der Analysemethoden:

Wählen Sie die Methode, die den Anforderungen Ihres Projekts entspricht, um die besten Ergebnisse zu erzielen.

Schlussfolgerung

Die automatisierte Schattenanalyse hat das Solardesign durch unübertroffene Präzision und Geschwindigkeit neu gestaltet. Laut McKinsey & Company steigert die Kombination von KI und Digitalisierung die Anlagenproduktivität um etwa 20% und senkt die Wartungskosten um 10%. Diese Gewinne werden durch technologische Fortschritte ermöglicht:

Diese messbaren Vorteile ebnen den Weg für einen systematischen Einführungsprozess.

Die wichtigsten Vorteile

Leitfaden zur Umsetzung

Befolgen Sie die folgenden Schritte, um die automatische Schattenanalyse optimal in Ihren Arbeitsablauf für die Solarplanung zu integrieren:

• Bewerten Sie Ihren aktuellen Prozess: Identifizieren Sie Bereiche in Ihrer Design-Pipeline, in denen automatisierte Tools die Effizienz und den Datenaustausch verbessern können.
• Wählen Sie die richtigen Werkzeuge: Entscheiden Sie sich für eine Software mit robusten Funktionen zur Schattenanalyse und Skalierbarkeit. Einige führende Plattformen bewältigen mehr als 1,6 Millionen Analysen, was ihre Zuverlässigkeit beweist.
• Trainieren Sie Ihr Team: Statten Sie Ihr Team mit den notwendigen Fähigkeiten aus, um diese Tools optimal zu nutzen. So erstellt das Konstruktionsteam von Iberica Solar jetzt mehrere Layout-Iterationen an nur einem Tag - ein Kunststück, das zuvor mit manuellen Methoden unmöglich war.

"RatedPower hat die Anzahl der Angebote, die wir vorbereiten und abgeben konnten, um etwa 50% erhöht", sagt Stefano Papale, Global Head of Business Development bei FATA. Dies verdeutlicht die praktischen Auswirkungen einer effektiven Implementierung der automatisierten Schattenanalyse.

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