Fünfstufige regelbasierte Methode zur Erkennung von Unterleistung in PV-Anlagen mit AC-Inverterdaten
Ein neu entwickeltes, rein auf AC-Seiten-Inverterdaten basierendes, fünfstufiges Regelwerk ermöglicht die kostengünstige und skalierbare Überwachung großer Photovoltaik-Flotten. Ohne teure DC-Sensorik liefert die Methode hohe Erkennungsgenauigkeit für wesentliche Leistungsabfälle und unterstützt Betreiber dabei, Zuverlässigkeit, Fehlerrückmeldung und wirtschaftliche Performance zu verbessern.
Hintergrund zu PV-Unterleistung und typischen Verlusten
Analysen des National Renewable Energy Laboratory (NREL) zeigen, dass PV-Systeme im Schnitt 99,4 % der erwarteten Leistung erreichen ( Performance Index PI 0,994, 2024). Rund 90 % aller Systeme liegen dabei innerhalb von ±10 % des erwarteten Ertrags. Die häufigsten Verlustquellen sind Verfügbarkeitseinbußen, Verschmutzung, Derating und Inverter-Ausfälle. Zusätzlich überschätzen Inverter-Messungen im Vergleich zu Zählerdaten typischerweise um 1-2 % (Whitepaper 8.2 France, 2025). Diese Zahlen verdeutlichen, dass bereits geringe Abweichungen erhebliche wirtschaftliche Auswirkungen haben können und dass AC-basierte Verfahren ein hohes Potenzial zur Verlustidentifikation besitzen.
Beschreibung der fünfstufigen regelbasierten Methode
Schritt 1 – Datenerfassung und Vorverarbeitung
- Erfassung von AC-Leistungsdaten in fünf-Minuten-Intervallen.
- Einbeziehung von Metadaten: Systemgröße, Standort, Neigungswinkel und Azimut.
Schritt 2 – Vergleich mit erwarteten Erträgen
- Berechnung erwarteter Generation anhand meteorologisch-korrigierter Modelle.
- Berücksichtigung von System-spezifischen Parametern (Größe, Ausrichtung, Standort).
Schritt 3 – Regelbasierte Erkennung von Unterleistung
- Major-Underperformance: unter 60 % des erwarteten Ertrags für mindestens drei aufeinanderfolgende, nicht wolkige Tage.
- Minor-Underperformance: unter 80 % des erwarteten Ertrags für mindestens sieben aufeinanderfolgende Tage.
- Zusätzliche Routinen erkennen systematische Wochentags-Wochenend-Variationen (geplante Wartungen) sowie saisonale Leistungsschwankungen.
Schritt 4 – Klassifizierung der Unterleistungsart
- Erkennung von Generationstripping zu Null, nicht
produzierenden Wechselrichtern.
Schritt 5 – Reporting und Maßnahmen
- Automatisierte Benachrichtigungen an Betreiber bei erkannten Unterleistungen.
- Priorisierung von Wartungsaufträgen basierend auf Schweregrad und Dauer.
- Integration in bestehende Asset-Management-Systeme für langfristige Trendanalyse.
Fazit
Die vorgestellte fünfstufige, regelbasierte Methode ermöglicht eine kosteneffiziente und skalierbare Erkennung von Unterleistung in PV-Anlagen ausschließlich anhand von AC-Inverterdaten. Durch die Kombination genauer Erwartungsmodelle, klar definierter Schwellenwerte und automatisierter Klassifizierung können Betreiber frühzeitig Maßnahmen ergreifen, die Verfügbarkeit steigern und wirtschaftliche Verluste minimieren.
FAQ
Welche Daten werden für die Methode benötigt?
Nur AC-Leistungsdaten in kurzen Intervallen (z. B. 5 Minuten) sowie Basisinformationen zur Anlagenkapazität, Ausrichtung und Standort.
Wie wird zwischen Major- und Minor-Underperformance unterschieden?
Major-Underperformance liegt bei unter 60 % des erwarteten Ertrags für mindestens drei aufeinanderfolgende, nicht wolkige Tage vor, Minor-Underperformance bei unter 80 % für mindestens sieben Tage.
Kann die Methode in bestehende Monitoring-Systeme integriert werden?
Ja, die Regel-Engine lässt sich über APIs leicht in gängige Asset-Management-Plattformen einbinden.
