Automatische kontinuierliche Reinigung von Solarzellen Konzeptentwicklung. Abschlussbericht April 2009

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1 Automatische kontinuierliche Reinigung von Solarzellen Konzeptentwicklung Abschlussbericht April 2009 Dipl.-Kfm. Dipl.-Inf. Nikolaus Blümlein Dipl.-Ing. Christian Connette Dipl.-Ing. Kai Pfeiffer

2 Fraunhofer Institut für Produktionstechnik und Automatisierung Nobelstraße Stuttgart Ansprechpartner: Dipl.-Kfm. Dipl.-Inf. Nikolaus Blümlein Tel.: +49 (0) Dipl.-Ing. Christian Connette Tel.: +49 (0) Dipl.-Ing. Kai Pfeiffer Tel.: +49 (0) Seite 2

3 Gliederung der Präsentation Problemstellung Analyse von Untersuchungen zum Thema Photovoltaik/Soiling Wirtschaftlichkeitsanalyse Status quo der Reinigungsbranche Zwischenergebnisse Lösungsansätze Anhang: Tarife in Europa Seite 3

4 Problemstellung Zentrale Fragen: In welchen Fällen lohnt sich die Reinigung einer verschmutzten PV-Anlage? - Hintergrund: Verschmutzung (Soiling) beeinflusst Ertrag einer Photovoltaik- Anlage, aber es herrscht Unklarheit darüber, in welchem Maße. Ist eine automatisierte Reinigung ökonomisch sinnvoll zu realisieren? Seite 4

5 Analyse von Untersuchungen des Soiling-Einflusses auf die Effizienz von PV-Anlagen sehr heterogene Messungen (mangelnde Vergleichbarkeit) Untersuchte Zeiträume von wenigen Monaten bis zu 12 Jahren Grundlegend zwei unterschiedliche Angaben bzgl. Leistungsverlust (akut und im Jahresdurchschnitt), akute Effizienzverluste können sehr viel höher sein. Viele unterschiedliche Soilingszenarien; die meisten Untersuchungen bezogen auf aride Klimaregionen mit staub- und sandartiger Verschmutzung Seite 5

6 Mögliche Ursachen für die Heterogenität der Untersuchungen PV-Anlagen weisen viele Konfigurationsparameter auf: Größe, Zellentyp(en), Effizienzgrad, Aufständerung, Netz- oder Inselbetrieb, Ausrichtung, etc. Daher sind Untersuchungsergebnisse nur bedingt vergleichbar bzw. übertragbar. 1) 2) 3) 4) 5) 6) 7) 8) Seite 6

7 Mögliche Ursachen für die Heterogenität der Untersuchungen Soiling ist ebenfalls eine Funktion einer Vielzahl von Parametern, z. B. geographische Lage, lokales Klima, Art der Verschmutzung (chemische und physikalische Eigenschaften), Oberflächenmaterial und struktur der PV-Zellen u. a.). 9) 10) 11) Seite 7

8 Mögliche Ursachen für die Heterogenität der Untersuchungen Aufwand: Aussagekräftige Untersuchungen müssen den kompletten Jahreszyklus betrachten, da Soiling stark von klimatischen Bedingungen abhängt, die i. A. innerhalb eines Jahres variieren. Betrachtung Anzahl der Untersuchungen / rel. Verschmutzungsgrad Untersuchungsdauer weniger als 1 Jahr Untersuchungsdauer mehr als 1 Jahr Soiling muss stets im situativen Kontext betrachtet werden, d. h. die Rentabilität einer Automatisierungslösung hängt von einer Vielzahl von Parametern ab % % % % % Um die Zahl der Parameter auf ein handhabbares Maß zu reduzieren, werden einige Abschätzungen bzw. Festlegungen vorgenommen % % % 5-10 % 0-5 % Seite 8

9 Wirtschaftlichkeitsanalyse Ziel: Preiskorridor zur Rentabilitätsbeurteilung von Reinigungskonzepten => Mehrerlös muss Kosten der automatisierten Lösung decken und günstiger als manuelle Lösung sein. Parameterabschätzungen basierend auf Informationsrecherche Berechnung mit Hilfe der Kapitalwertmethode Bei der beschriebenen unsicheren Informationslage haben die ermittelten Zahlen orientativen Charakter. Werte für Energieerträge errechnet mit Hilfe des Photovoltaic Geographical Information System des European Commission Joint Research Centre Seite 9

10 Seite 10

11 Wirtschaftlichkeitsanalyse Beschränkung der Analyse auf: Großanlagen 100 kw p, da bei derartigen Anlagen der finanzielle Spielraum für eine Automatisierungslösung größer ist. Marktführer PV-Großanlagen, gemessen an kumulierter installierter Energiekapazität Dez Deutschland und Spanien: Italien 2% Japan 2% Korea 1% Rest 5% Deutschland 47% - Beide Länder Marktführer - Attraktive Vergütungsmodelle - Unterschiedliche klimatische Bedingungen USA 15% 12) Spanien 28% Deutschland Spanien USA Italien Japan Korea Rest Seite 11

12 Wirtschaftlichkeitsanalyse Für folgende Parameter wurden diverse Abschätzungen getroffen: - Zinsfuß: 10 % p. a. (basierend auf gängigen Methoden zur Festlegung des internen Zinsfußes) - Effizienz: 8 12 % (gemäß Recherche ein realistischer Wert für derzeitig installierte Anlagen) - Reinigungskosten/m 2 : in D 2,50; in E 1,8 (gemäß Anfragen bei einschlägigen Unternehmen, für E mit Arbeitskostenindex umgerechnet) Seite 12

13 Wirtschaftlichkeitsanalyse Abschätzungen (fortgeführt): - Aufständerung: fix (kein Tracking) auf Freifläche (gängige Installationsmethode für größere Anlagen) - Nutzungsdauer der 5 Jahre (Erfahrungswert am IPA) Automatisierungslösung: - Effizienzverlust: 5 20 % der Leistung bei Inbetriebnahme (gemäß Analyse bisheriger Untersuchungen) Preisobergrenze: P max = Kum. Kosten manueller Reinigung K m, wenn E -K m > 0; Zusätzlicher Energieerlös E, wenn E -K m 0 Seite 13

14 Gegenüberstellung Mehrerlös und manuelle Reinigungskosten Bsp.: PV-Anlage in D mit 1000 m 2 Oberfläche (~100 kw p bei 10% Effizienz), Freifläche, Tarif 2004, 1 Reinigung p. a., Ein-Jahres-Betrachtung 5.000, , ,00 Kosten/Erlös [ ] 3.500, , , , ,00 Reinigungskosten Mehrerlös ggü. 5% Verlust ohne Reinigung Mehrerlös ggü. 10% Verlust ohne Reinigung 1.000,00 500,00 0,00 0,25 /qm 0,50 /qm 0,75 /qm 1,00 /qm 1,25 /qm 1,50 /qm 1,75 /qm 2,00 /qm 2,25 /qm 2,50 /qm Reinigungskosten pro Quadratmeter [ /qm] 2,75 /qm 3,00 /qm 2,33 /m 2 Seite 14

15 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Gebäude; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 2,500 2,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 1,500 1, Jahr der Inbetriebnahme Seite 15

16 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Gebäude; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des 2, Mehrerlöses [ ] 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 2, , , Jahr der Inbetriebnahme Seite 16

17 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Gebäude; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 2,500 2,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 1,500 1, Jahr der Inbetriebnahme Seite 17

18 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Gebäude; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung Jahr der Inbetriebnahme Seite 18

19 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung Jahr der Inbetriebnahme Seite 19

20 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung Jahr der Inbetriebnahme Seite 20

21 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre - 5 kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (2 Reinigungen pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 1, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung Jahr der Inbetriebnahme Seite 21

22 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des 45,000 Mehrerlöses [ ] 40,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 35,000 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5, Jahr der Inbetriebnahme Seite 22

23 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 40, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 30, , , , , , Jahr der Inbetriebnahme Seite 23

24 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 45,000 40,000 35,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 30,000 25,000 20,000 15,000 10,000 5, Jahr der Inbetriebnahme Seite 24

25 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 14, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 10, , , , , Jahr der Inbetriebnahme Seite 25

26 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 12, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 8, , , , Jahr der Inbetriebnahme Seite 26

27 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 12,000 10,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 8,000 6,000 4,000 2, Jahr der Inbetriebnahme Seite 27

28 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Frankfurt (D) - Opportunitätskosten berücksichtigt (2 Reinigungen pro Jahr) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 25, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 15, , , Jahr der Inbetriebnahme Seite 28

29 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Freifläche; Standort Sevilla (E) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 80,000 70,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10, bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 29

30 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Sevilla (E) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 70, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 50, , , , , bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 30

31 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Freifläche; Standort Sevilla (E) 80,000 70,000 5% Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 60,000 50,000 40,000 30,000 20,000 10, bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 31

32 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 5%; Freifläche; Standort Sevilla (E) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung p. a.) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 10, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 8, , , , , , , , bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 32

33 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Sevilla (E) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung p. a.) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 9, , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 7, , , , , , , bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 33

34 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 10%; Freifläche; Standort Sevilla (E) - Opportunitätskosten berücksichtigt (1 Reinigung p. a.) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 9, , , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung 6, , , , , , bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 34

35 Kapitalwert einer automatisierten Reinigungslösung über 5 Jahre kwp; 10% Effizienz; Zinsfuß 7,5%; Freifläche; Standort Sevilla (E) - Opportunitätskosten berücksichtigt (2 Reinigungen p. a.) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 18, , % Verlust durch Verschmutzung 10%Verlust durch Verschmutzung" 20% Verlust durch Verschmutzung 14, , , , , , , bis ab Jahr der Inbetriebnahme Seite 35

36 Zukünftige Entwicklung Anlageneffizienz wird steigen geringere Oberfläche pro kw p Einspeisetarif wird sinken (Netzparität liegt bei ca. 0,21 /kwh) Max. Kapitalwert des Mehrerlöses [ ] 12, , , , % Verlust durch Verschmutzung 10% Verlust durch Verschmutzung 20% Verlust durch Verschmutzung Beispiel: 100 kw p Nennleistung Einspeisetarif 0,21 /kwh interner Zinsfuß 7,5% Aufständerung: Freifläche Im Vgl. zu 1x manuell Reinigen p.a. Vergl. zu Tarif ,554 /kwh 4, , % (Tarif 2004) 10% 15% 20% Zelleffizienz Seite 36

37 Status quo der PV-Reinigungsbranche Manuelle Reinigung Mobile Automationslösungen Stationäre Automationslösungen Seite 37

38 Status quo der PV-Reinigungsbranche Manuelle Reinigung - Zahlreiche Anbieter auf dem Markt - Für gewöhnlich wird ein Preis pro Quadratmeter zuzüglich einer Anfahrtspauschale berechnet. - Häufig wird mit einem Wischgerät und destilliertem Wasser gearbeitet. 13) 14) Seite 38

39 Status quo der PV-Reinigungsbranche Manuelle Anbieter Ergebnisse einer Kostenanfrage: Anbieter Kosten pro m 2 Anbieter 1 3,13 Anbieter 2 3 Anbieter 3 2,17 Anbieter 4 2,68 Ø 2,58 /m 2 Anbieter 5 2 Anbieter Anbieter 7 0,5-0,7 Seite 39

40 Status quo der PV-Reinigungsbranche Mobile Automationslösungen Wiktor (Uni Lübeck) 15) Wallwalker (Ridha Azaiz) 16) Seite 40

41 Status quo der PV-Reinigungsbranche Quirl (Fraunhofer IPA) Raccoon (Fraunhofer IPA) Seite 41

42 Status quo der PV-Reinigungsbranche Zentrale Probleme aller mobilen Lösungen neben der eigentlichen Reinigung: - Wechsel von einem Panel zum nächsten - Sicherung gegen Herunterfallen Solarmopp (Agroservice GmbH) 17) Seite 42

43 Status quo der PV-Reinigungsbranche Stationäre Automationslösungen iku windows (iku intelligente Fenstersysteme AG) 18) Schneeräumanlage (Schneerutsch und -futsch GmbH) 19) Seite 43

44 Status quo der PV-Reinigungsbranche Stationäre Automationslösungen Bürste Elektromotor PV-Panel Führungsschienen Spray-Away (Schneerutsch und -futsch GmbH) 20) PV-Reinigungssystem (ILK Dresden) 21) Seite 44

45 Status quo der PV-Reinigungsbranche Vor- und Nachteile der beiden automatisierten Verfahren Mobile Lösungen +Vielfältiger Einsatzbereich +Kein Eingriff in bestehende Anlage notwendig Festinstallationen +Einfache Mechanik (vermutlich mit OTS-Komponenten konstruierbar) - Aufwändige Konstruktion - Ungelöstes Problem des Übersetzens - Gefahr des Absturzes - Nicht für alle Anlagen geeignet - Bestehende Anlage muss modifiziert werden Seite 45

46 Zwischenergebnisse Reinigung kann lohnenswert sein. Technische Lösungen für Anlagen, bei denen keine Distanz zwischen den Panels überwunden werden muss, existieren. - Probleme: Lösungen sind nicht wirtschaftlich. - Auch bei kleinen Anlagen sind Panels häufig nicht direkt miteinander verbunden, somit besteht das Distanzproblem weiterhin für diese Lösungen. Entweder muss das Überwinden der Distanzen wirtschaftlich gelöst werden, oder alternativ eine sehr kostengünstige Lösung pro Panel entwickelt werden. 7) Seite 46