Der Siegeszug der Photovoltaik

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1 85308 Juni 2018 Der Siegeszug der Photovoltaik Die letzten 10 und die nächsten 10 Jahre Wir feiern unser Jubiläum mit Partnern: Digitale Geschäftsmodelle Ertrag bifazialer Module Produktübersicht Heimspeicher Zweifelhafte Garantiebedingungen Qualitätsprobleme im Feld Anbindung bei Flachdachmontage pv magazine highlights

2 Inhalt Panorama 8 Licht aus, Spot an pv magazine highlights: The Mobility House und der riesige Multi-Use-Speicher der Arena in Amsterdam. 10 Verschattung na und? pv magazine highlights: AE Solar hat ein Modul entwickelt, das jede einzelne Zelle schützt. 12 Was die Doppelseiter wirklich bringen Bifazial ist Trend. Ein unabhängiger Experte hat den möglichen Mehrertrag untersucht. 20 Steuertipps bei Mietmodellen Bei Mietmodellen sollte man aufpassen, steuerlich nicht zum Unternehmer zu werden. 22 Acht Jahre Zeit gewinnen pv magazine highlights: Jetzt in einen Zähler investieren, davon profitieren und erst mal seine Ruhe haben. 10 Jahre 26 Der Rückblick: 10 Jahre pv magazine 2008 erschien die erste Ausgabe. Seitdem ist viel geschehen. 28 Wir feiern und diskutieren Kommen Sie zu unseren Veranstaltungen auf der Messe und besuchen Sie uns an Stand A Der Ausblick: Die Welt in 10 Jahren Der erste Herausgeber von pv magazine skizziert den weiteren Weg und begeistert sich für die Technologieschübe der Zukunft. 34 Komplett ohne Förderung In zehn Jahren könnte das die Realität für viele große Solarkraftwerke sein. Es geht schon heute los. 40 Förderfreier Solarstrom für das Werk Gewerblicher Eigenverbrauch aus ungeförderten Freiflächenanlagen ist ein Zukunftsmodell. 42 Werden Sie nicht zum Klimaschwein! Volker Quaschning zu Eigenverbrauch und neuen Optimierungszielen. 47 Mitten in der Strommarkt-Revolution Die Angebote für Prosumer entwickeln sich. Über Shine, Fresh Energy, Enyway, Awattar und Sonnen. 52 Komfortzone der Zukunft Die Energy Web Foundation stellt eine Plattform mit Lösungen für eine Energie-Blockchain vor. 54 Die natürliche Kombination Die HTW hat untersucht, wie Elektroautobesitzer Solaranlagen und Heimspeicher dimensionieren sollten. 58 Ein lohnendes Doppel Als Energieträger der Zukunft eröffnet Wasserstoff neue Vermarktungsmöglichkeiten für Solarstrom. 60 Der Faktor 10 Die Digitalisierung verspricht, Prozesse in der Betriebsführung deutlich effizienter zu machen. 2 Juni

3 Inhalt Heimspeicher 66 Speichertrends 2018 Die umfassende pv magazine Umfrage zeigt, wie sich Produkte und Preise entwickeln. 70 Marktübersicht Heimspeicher 43 Anbieter haben Details zu 372 Systemen geliefert. 78 Senec und EnBW Wie es mit Senec nach der Übernahme weitergeht, erklärt Timo Sillober von EnBW im Interview. 80 Zulasten der Kunden Holger Schneidewindt von der Verbraucherzentrale NRW kritisiert die Garantiebedingungen bei Speichern. Risiken 84 Wann Versicherungen zahlen müssen Welche Auswirkungen Mikrorisse in den Zellen nach Hagelstürmen haben, ist weiter umstritten. 87 Noch mehr gefährliche Risse Modulhersteller und Zulieferer streiten darüber, wer für die Risse in der Rückseitenfolie verantwortlich ist. 90 Klein und schmerzhaft Der Effekt lichtinduzierter Degradation bei Mono- Perc-Modulen ist gering, drückt aber die Rendite. Installation 98 Raupeneffekt bei Flachdächern Die temperaturabhängige Wanderung von Flachdachsystemen lässt sich verhindern. 102 Ist dem EEG-Wortlaut noch zu trauen? Die Kategorie der sonstigen baulichen Anlagen ist wegen ihrer Privilegien beliebt. Doch Gerichte sorgen für Verunsicherung bei Investoren. 106 Erträge bei Verschattungen Die genaue Simulation der zu erwartenden Erträge spielt bei der Planung eine wichtige Rolle. 110 The smarter E Zum ersten Mal findet die Intersolar im Rahmen der neuen Innovationsplattform statt. Wir geben Orientierungshilfe. 112 Produktneuheiten Module, Montage, Leistungselektronik, Energiemanagement, Speicher, Elektromobilität, O&M, Systeme 119 Inserentenliste 120 Impressum 92 Was Garantien wirklich wert sind Die Rechtsanwälte Andreas Kleefisch und Jens Reiermann erklären, welche Ansprüche Käufer haben. 96 PID-Schnelltest kommt auf den Markt Eine neue Methode vom Fraunhofer CSP ermöglicht die Untersuchung direkt im Feld. 4 Juni

4 Installation Erträge bei Ertragssimulation: Eine genaue Simulation der zu erwartenden solaren Erträge einer Photovoltaikanlage spielt bei der Planung eine wichtige Rolle. Marcel Meyer aus dem Software Engineering von Valentin Software hat dazu zwei Versuche gestartet und kommt zu dem Schluss, dass komplizierte Verschattungssituationen einer genauen Simulation nicht im Wege stehen. Egal ob für Photovoltaikanlagen auf Freiflächen oder auf dem Eigenheim, die genaue Vorhersage des zu erwartenden Ertrages ist schon seit Langem ein zentraler Bestandteil bei der Planung und Realisierung von Photovoltaikanlagen. Besonders wenn Anlagen auf Dächern mit komplizierten Aufbauten stehen oder durch andere Objekte teilweise verschattet sind, stellt sich die Frage, wie gut dort die Erträge prognostiziert werden können. Dazu haben wir Erträge zweier solcher Anlagen mit PV*SOL premium 2018 vor der genauen Ertragsanalyse so simuliert, wie man es im Zuge einer Anlagenplanung simulieren würde, und die realen Erträge danach damit verglichen. Als Vergleichsobjekte dienen eine Photovoltaikanlage der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin (HTW Berlin) und eine Anlage der Plusenergie-Grundschule Niederheide in Hohen Neuendorf, Brandenburg. Die Photovoltaikanlage der HTW Berlin hat eine Leistung von 16 Kilowattpeak an fünf Wechselrichtern mit drei Modultypen und dient der Untersuchung verschiedener Modultechnologien und Wechselrichter (Tabelle 1 und Bild 1). Daher wurde dort ein umfassendes Monitoringkonzept realisiert. Auf der Plusenergie-Grundschule Niederheide sind mit neun Stringwechselrichtern rund 55 Kilowattpeak installiert (Tabelle 1 und Bild 2). Foto: Thomas Kral/Forschungsgruppe Solarspeichersysteme, HTW Berlin Bild 1 zeigt die Anlage auf dem Dach der HTW Berlin. Vorgehensweise Bei einer Vorhersage der Erträge sind die Wetterdaten, die das Ergebnis bestimmen, naturgemäß nicht bekannt. Daher rechnen Simulationsprogramme meist mit einem Referenzjahr, welches aus Wetterdaten vergangener Jahre ermittelt wird. Um die Güte der Simulation zu bestimmen, müssen daher gemessene Wetterdaten aus dem gleichen Zeitraum verwendet werden wie die gemessenen Erträge. An beiden Standorten wurden die Erträge der Photovoltaikanlagen sowie meteorologische Größen wie Einstrahlung und Temperatur über mehrere Jahre professionell vermessen. Diese Messdaten wurden für die Validierung der Ertragssimulation stündlich gemittelt. Da es vereinzelt zu Ausfällen bei der Messdatenerfassung gekommen ist, wurde für beide Anlagenstandorte jeweils das vollständigste gemessene Jahr zur Auswertung herangezogen. Für die HTW Berlin wurden die Messdaten aus dem Jahr 2015 und für die Grundschule Niederheide aus dem Jahr 2014 gewählt. In diesen Jahren fehlten bei der HTW Berlin circa zwei Prozent und bei der Grundschule Niederheide circa acht Prozent der Messdaten. Messlücken der meterologischen Größen wurden mithilfe von stündlich aufgelösten Satellitenmessdaten gefüllt. Dafür wurden Satellitendaten vom Global Modeling and Assimilation Office (DOI: /VJAFPLI1CSIV) sowie von der Satellite Application Facility on Climate Monitoring (CM SAF) verwendet. Lücken bei der Erfassung der solaren Erträge der Photovoltaikanlagen können nicht adäquat ersetzt werden. Dadurch werden Zeitschritte ohne gemessene Erträge nicht für die Validierung der Simulation herangezogen. Die Messunsicherheit der Einstrahlungsmessung beträgt in der Regel je nach Messsensorgüte plus/minus zwei bis plus/minus fünf Prozent. Da die Wetterdaten ein wichtiger Eingangsparameter für die Simulation sind, führen Unsicherheiten bei der Vermessung ebenfalls zu Unsicherheiten in den Ergebnissen. 3D-Modellierung der Anlage und Umgebung Eine der Fragen ist, wie genau die Objekte berücksichtigt werden können, die Verschattungen verursachen. So wurden mithilfe von Planungsunterlagen und Fotos die Gebäude, deren Umgebung und die Photovoltaikanlagen in der 3D-Umgebung von PV*SOL modelliert. Dabei sind wir so vorgegangen, 106 Juni

5 Installation Verschattungen wie auch ein Installateur vorgehen sollte. Vor allem wenn viele Verschattungsquellen vorhanden sind, ist ein gewissenhaftes Vorgehen gefragt, um ein möglichst realitätsnahes Abbild der Gebäude und deren Umgebung zu erzeugen. Das dauerte in diesem Fall ungefähr einen Tag. Bei der Aufdachanlage der HTW Berlin wurden alle anderen Dachaufbauten wie Lüftungsauslässe, Fahrstuhlschächte und Antennen berücksichtigt (Bild 3). Vereinzelt wurden Vereinfachungen getroffen, wie beispielsweise beim HTW-Schild, welches annäherungsweise als Mauer angenommen wurde. Bei Anlagenstandorten, die von vielen Bäumen umgeben sind wie die Grundschule Niederheide, ist die Nachbildung von Verschattungseinflüssen aufgrund der Vielfalt von Formen und Blattwerk der Bäume eine noch größere Herausforderung. Im nahen Umfeld der Grundschule stehen viele Bäume, die einzeln modelliert wurden (Bild 4). Im weiteren Umfeld ist die Grundschule zum Teil von einem Wald umgeben, dessen Verschattungseinfluss mithilfe einer Horizont linie nachgebildet wurde. Zur Beurteilung der Simulationsgenauigkeit haben wir pro Standort nicht nur die Jahreserträge, sondern auch die monatlichen Erträge der verschiedenen Wechselrichter mit den simulierten Erträgen verglichen, um noch genauer auf Güte und Fehlerquellen schließen zu können. Beträgt die nachfolgend genannte relative Abweichung null Prozent, sind der simulierte und der gemessene Ertrag identisch. Bei einer Abweichung größer null Prozent überschätzt die Simulation den gemessenen Ertrag. Bei Abweichungen kleiner null Prozent unterschätzt die Simulation den gemessenen Ertrag. Aufgrund der unterschiedlichen vorhandenen Wechselrichterleistungen ermöglicht die relative Betrachtung eine bessere Vergleichbarkeit der Ergebnisse. Das Wichtigste in Kürze An zwei Anlagen mit komplizierten Verschattungssituationen wird getestet, wie gut ein Simulationsprogramm diese abbilden kann. Mit ungefähr einem Tag Arbeitsaufwand für die Modellierung der Verschattungen liegen die Abweichungen der Simulation vom realen Ertrag in den Beispielen unter zwei Prozent. Bei Ertragsprognosen für zukünftige Jahre müssen jedoch die statistischen Variationen der Einstrahlungs- und Wetterdaten grundsätzlich mitberücksichtigt werden. Foto: GoogleEarth Bild 2 zeigt die Anlage auf dem Dach der Grundschule Niederheide. Untersuchungsergebnisse Die Jahresergebnisse der Simulation weichen nur um - 1,1 Prozent bei der HTW Berlin (gemessener Ertrag 2015: Kilowattstunden) und um - 1,7 Prozent bei der Grundschule (gemessener Ertrag 2014: Kilowattstunden) ab. Die negativen Abweichungen zeigen, dass die Software den Ertrag insgesamt unterschätzt, was für einen Investor im Zweifelsfall die bessere Wahl ist, als wenn die Software einen zu hohen Ertrag berechnet. Bei der Anlage auf der HTW Berlin weicht die Simulation des Wechselrichters 3 mit - 4,8 Prozent am stärksten von der Messung ab. Die Erträge der nah bei der Verschattungsquelle liegenden Wechselrichter 1 und 2 werden dagegen in der Simulation mit 0,1 und 1,9 Prozent überschätzt. Außer der detaillierteren räumlichen Betrachtung lassen sich die Simulationen auch zeitlich in höherer Auflösung mit der Messung vergleichen. Die maximal auftretenden relativen Abweichungen bei einer monatlichen Betrachtung liegen zwischen - 10 und + 9 Prozent. Insbesondere treten höhere relative Abweichungen im Winter auf. Aus der tiefer stehenden Sonne im Winter folgt ein höherer Einfluss der Verschattung auf die Photovoltaikmodule. Zudem kann Schnee auf den Photovoltaikmodulen liegen, was in PV*SOL aktuell nicht berücksichtigt werden kann. Da jedoch die Einstrahlung im Winter vergleichsweise gering ist, wirken sich diese Abweichungen nicht zu stark auf das Gesamtergebnis aus. Juni

6 Installation Screenshots: Valentin Software Bild 3: Nachbau der HTW Berlin in PV*SOL (links) und Zuordnung der Wechselrichterkürzel (rechts). Bild 4: Nachbau der Grundschule Niederheide in PV*SOL (links) und Zuordnung der Wechselrichterkürzel (rechts). Bezogen auf die verwendeten Modultechnologien konnten keine eindeutigen Abhängigkeiten zur monatlichen Abweichung festgestellt werden. Die verschiedenen Modultechnologien haben somit keinen signifikanten Einfluss auf die Simulationsgenauigkeit von PV*SOL. Auch bei der Grundschule Niederheide zeigt die Detailbetrachtung, dass bei den einzelnen Wechselrichtern die Simulation deutlich mehr vom Ertrag abweicht als in der Gesamtbetrachtung. Im mittleren und nördlichen Teil der Schule liegen die Ertragsunterschiede zwischen - 1,5 und 0,4 Prozent. Die vielen Bäume beim südlichen Teil der Photovoltaikanlage führen hingegen zu weitaus höheren Abweichungen. Die Unterschiede liegen dort zwischen - 9,3 und 4,5 Prozent. Dies verdeutlicht noch einmal die Herausforderung von genauen Simulationen von Photovoltaikerträgen bei dem Vorhandensein vieler Bäume. Die Monatsbetrachtung zeigt, dass Wechselrichternennleistung in kw PV-Modulleistung in Wp Modultechnologie Installierte Gesamtleistung in kwp Ergebnis relative Abweichung Simulation von Ertrag Kürzel PV-Anlage der HTW Berlin DC AC 3 2,9 105 amorph-si 3,15 0,1 % WR 1 3, amorph-si 3,15 1,9 % WR 2 3 2,9 240 poly-si 3,36-4,8 % WR 3 3, mono-si 3,19-0,8 % WR 4 3 2,9 285 mono-si 3,14-1,5 % WR 5 PV-Anlage der Grundschule Niederheide 9, poly-si 10,08-9,3 % Süd: WR 1 7, poly-si 7,68-1,9 % Süd: WR 2 6,3 6,3 240 poly-si 6,72 4,5 % Süd: WR 3 2,5 2,3 240 poly-si 2,64-0,5 % Mitte: WR 1 4 3,8 240 poly-si 4,32-1,3 % Mitte: WR 2 7,35 6, poly-si 8,16-0,5 % Mitte: WR 3 2,5 2,3 240 poly-si 2,64-0,6 % Nord: WR 1 4 3,8 240 poly-si 4,32-1,5 % Nord: WR 2 7,35 6, poly-si 8,16 0,4 % Nord: WR 3 Tabelle 1: Strings der untersuchten Anlagen und relative Abweichungen der Simulation von den Erträgen der einzelnen Strings. 108 Juni

7 Anzeige auch bei der Grundschule die Abweichungen in den Wintermonaten am höchsten sind. Im Januar werden die Erträge sogar bis zu 77 Prozent überschätzt. Da eine solch hohe Überschätzung der Erträge nur im Januar auftritt, kann von einem externen Einfluss auf die Messergebnisse der Anlage ausgegangen werden. Die Wahrscheinlichkeit ist hoch, dass Schnee auf der Photovoltaikanlage lag, welcher die realen Erträge minderte. Allgemeine Erkenntnisse aus den Untersuchungen Eine wichtige Frage für den Anwender ist, wie sich die Ergebnisse an den beiden Anlagen verallgemeinern lassen. Prinzipiell ist es wichtig, die verantwortlichen Verschattungsobjekte gewissenhaft nachzubilden. Insbesondere Bäume sind häufige Verschattungsquellen und aufgrund der Formvielfalt eine Herausforderung bei der Nachbildung in einer 3D-Umgebung. Es zeigte sich zudem, dass die Simulationsunsicherheiten im Winter tendenziell höher sind als im Rest des Jahres. Da aber auch die Einstrahlung geringer ist, sind die Auswirkungen auf das Gesamtergebnis nicht signifikant. Mit einem realistischen Arbeitsaufwand kann eine starke Verschattung bei der Simulation zu Abweichungen vom Ertrag eines Monats von bis zu zehn Prozent führen. Im Extremfall, wenn Schnee oder Ähnliches auf den Photovoltaikmodulen liegt, sogar zu weitaus höheren Abweichungen. Wenn meist, so wie in den hier betrachteten Anlagen, nur ein Teil der Anlagen Verschattungen unterliegt, ist der Fehler bezüglich des Gesamtjahresertrags deutlich geringer. Generell gilt für Simulationen, dass sie nur so gut sein können wie die zugrunde liegenden Daten. So sind genaue Angaben zu den Modulen und Wechselrichtern wichtig, welche die Hersteller in den Datenbanken der Simulationsprogramme korrekt hinterlegen müssen. Aber auch die Wetterdaten spielen bei der Simulation eine große Rolle. So wird der Ertrag außer von der Einstrahlung auch sehr von der Temperatur der Module beeinflusst. Diese simuliert PV*SOL anhand der Wetterdaten. Bei den Einstrahlungs- und Wetterdaten in vorausschauenden Simulationen werden Wetterdaten aus der Vergangenheit herangezogen. Es hängt daher immer von der Länge des betrachteten Zeitraums und von langfristigen Klimatrends ab, wie genau die realen Erträge den Simulationen entsprechen. Die beschriebenen Beispielfälle sollen vorrangig zeigen, dass die Einflüsse der Verschattung mit einem vertretbaren Arbeitsaufwand gut zu berücksichtigen sind. Das wird durch die geringen Abweichungen von nur rund einem Prozent deutlich, mit denen PV*SOL die Erträge für das mit realen Wetterdaten simulierte Jahr berechnet hat. Marcel Meyer Der Autor Marcel Meyer arbeitet als Software-Ingenieur bei der Valentin Software GmbH am Simulationsprogramm PV*SOL und ist unter anderem verantwortlich für die Simulationsalgorithmen. Zuvor studierte er an der Hochschule für Technik und Wirtschaft Berlin Regenerative Energien. Juni