Ertragsprognose PV

Die Ertragsprognose berechnet, wie viel elektrische Energie eine geplante Photovoltaikanlage über ein Jahr voraussichtlich erzeugt. Eingangsgrößen sind die Einstrahlungsdaten am Standort, die Ausrichtung und Neigung der Modulflächen, die Verschattung durch Bäume, Nachbargebäude, Schornsteine oder Dachaufbauten, die Kennwerte von Modulen und Wechselrichtern, Verluste durch Leitungen, Temperatur und Verschmutzung sowie die Alterung der Module.

Das Ergebnis ist keine Zusage, sondern eine Schätzung auf Basis langjähriger Wetterdaten. Ein einzelnes Jahr kann deutlich darüber oder darunter liegen. Für das Kundengespräch ist diese Unterscheidung wichtig, weil eine als Zusicherung verstandene Prognose zum Streitpunkt wird.

Erstellt wird die Prognose von Elektrobetrieben, Solarteuren und Planungsbüros, häufig in Verbindung mit einer Wirtschaftlichkeitsrechnung, die Eigenverbrauch, Einspeisung und Investitionskosten gegenüberstellt. Der Eigenverbrauchsanteil hängt dabei stärker vom Lastprofil des Haushalts oder Betriebs ab als vom Ertrag selbst.

Bezug zur Digitalisierung

Auslegungsprogramme greifen auf Einstrahlungsdatenbanken zu und simulieren den Ertrag stundenweise über ein Jahr. Die Verschattungsanalyse erfolgt über ein dreidimensionales Modell der Umgebung, das aus Luftbildern, Geländemodellen oder Drohnenaufnahmen entsteht. Damit lässt sich beurteilen, welche Modulreihen zu welcher Tages- und Jahreszeit verschattet werden – eine Einschätzung nach Augenmaß liegt hier regelmäßig daneben.

KI verbessert vor allem die Eingangsdaten. Aus Luft- und Drohnenbildern werden Dachflächen, Neigungen und Hindernisse automatisch erkannt, sodass die Geometrie nicht mehr manuell aufgebaut wird. Für den Eigenverbrauch lassen sich Lastprofile aus Verbrauchsabrechnungen oder, wo vorhanden, aus Verbrauchsdaten intelligenter Messsysteme ableiten, statt mit Standardprofilen zu rechnen – das ist der größte Hebel für eine realistische Wirtschaftlichkeitsrechnung.

Nach der Inbetriebnahme wird die Prognose zum Vergleichsmaßstab. Über Anlagenmonitoring lässt sich der tatsächliche Ertrag gegen den erwarteten stellen. Bleibt eine Anlage dauerhaft zurück, deutet das auf einen Defekt, eine Verschmutzung oder eine unerwartete Verschattung hin. Solche Abweichungsprüfungen laufen automatisiert und erzeugen einen Serviceanlass, ohne dass der Kunde selbst aktiv werden muss.

Für die Angebotspraxis empfiehlt es sich, Prognosen mit einer Bandbreite statt mit einer einzelnen Zahl darzustellen und die getroffenen Annahmen offenzulegen. Das schützt vor Erwartungen, die eine Anlage in einem schwachen Jahr nicht erfüllen kann.

Wie eine Prognose im Betriebsalltag zum Problem wird, zeigt ein Auftrag auf einem Betriebsgebäude mit Ost-West-Belegung. Der Kunde erhält eine Jahresertragszahl, im ersten Betriebsjahr liegt der tatsächliche Ertrag darunter, und die Diskussion beginnt. Ursache war in diesem Fall nicht die Anlage, sondern eine Verschattung durch einen Baum auf dem Nachbargrundstück, der in der Analyse mit seiner damaligen Höhe erfasst war. Die typische Fehlerquelle ist die fehlende Aufzeichnung der Annahmen: Wird nicht festgehalten, welche Verschattungssituation, welches Lastprofil und welche Verschmutzungsverluste unterstellt wurden, lässt sich eine Abweichung später nicht erklären. Ein Ausdruck der Annahmen als Anlage zum Angebot kostet nichts und beendet solche Gespräche schnell.

Abzugrenzen ist die Ertragsprognose von der Wirtschaftlichkeitsrechnung: Die Prognose beantwortet, wie viel Energie erzeugt wird; die Wirtschaftlichkeitsrechnung, was das finanziell bedeutet. Sie hängt zusätzlich von Strompreisentwicklung, Eigenverbrauchsanteil und Vergütung ab. Eine zutreffende Prognose kann mit einer verfehlten Wirtschaftlichkeitsrechnung einhergehen, wenn sich der Verbrauch des Kunden ändert.