title: Einbindung von schneebedingten Erzeugungsverlusten einer Photovoltaikanlage in die Gebäudesimulation
Creators: name: Gröger, Mirjam
Publisher: name: FH Vorarlberg (Fachhochschule Vorarlberg)
Year: 2022
Subjects: subject: 530 Physik

description: Aufgrund des globalen Photovoltaikeinsatzes, der mit einer starken Skalenökonomie der Technologie einhergeht, müssen auch regionale Wetterphänomene in Erzeugungsprognosen aufgenommen werden. Ein solches Wetterphänomen ist der Schneefall, der in höheren Breitengraden und Höhenlagen einen zentralen Einfluss auf den Ertrag der Anlagen hat. Aktuelle Vorhersagen durch Simulationssoftware berücksichtigen den Einfluss einer potentiellen Schneebedeckung meist nicht ausreichend oder gar nicht und die Solarerträge in den Wintermonaten werden deutlich überschätzt. Verbesserungen der Vorhersagen sind für die wirtschaftliche und betriebliche Einschätzung von Neuinstallationen wichtig. Prognoseverbesserungen in der kalten Jahreszeit sind insbesondere für die Planung von Projekten, bei denen das Heizsystem von solaren Gewinnen abhängt, notwendig. Darüber hinaus ist es wünschenswert, dass eine Prognose der schneebedingten Verluste direkt in die Planung und Modellierung von Neubauten einfließen kann. Der folgende Text befasst sich daher mit einer beispielhaften Modellierung von schneebedingten Erzeugungsverlusten einer Photovoltaikanlage. Das Modell wird dabei in bestehende Gebäudesimulationssoftware integriert. Dazu werden historische sowie empirisch gewonnene meteorologische Daten verwendet. Die genutzten Methoden umfassen zum einen überwachtes, maschinelles Lernen für die Prognose der Schneehöhen auf der Anlage und zum anderen einen physikalischen Ansatz, der die solare Durchdringung der Schneedecke abbilden soll. Die Arbeit dient als Impuls für eine zukünftige, unkomplizierte Berücksichtigung von schneebedingten Erzeugungsverlusten bei Photovoltaikanlagen in Gebäudesimulationssoftware.
description: Due to the global use of photovoltaics, which goes hand in hand with the technology’s strong economy of scales, regional weather phenomena must also be included in the forecasts. One such phenomenon is snowfall, which has a central influence on the yield of plants at higher latitudes and altitudes. Current forecasts usually do not take the influence of snow cover sufficiently into account and solar yields in the winter months are significantly overestimated. Forecast improvements are important for economic and operational estimation. Especially for the planning of projects where the heating system depends on solar gains, improvements in forecasting are necessary. In addition, an easily incorporation of forcasts considering snow losses into the planning and modelling of new buildings, is desirable. The following text therefore deals with an exemplary modelling of snow losses of a typical photovoltaic system and their consideration in existing building simulation environments. Empirical and historical data on weather and plant are used for this purpose. The solution strategy includes supervised machine learning for predicting the snow depths on the plant on the one hand and a physical approach to model the solar penetration of the snow cover on the other hand. The work serves as an impulse for a possible future consideration of snow-related generation losses in photovoltaic systems.