Photovoltaik Ertragsprognose mit KI

PV Ertrag für die nächsten Tage vorhersagen

Den Eigenverbrauch seiner PV-Anlage zu maximieren, ist das Ziel eines jeden Anlagenbetreibers. Dabei ist es gut zu wissen, wie sich der Ertrag im Laufe des aktuellen Tages oder des Folgetages entwickeln wird. Nur so besteht die Möglichkeit in einem Folgeschritt seine „Großverbraucher“ gestaffelt zu schalten, um den Ertragsüberschuss möglichst optimal im eigenen Hause zu verbrauchen.

KI kann dabei unterstützen. Lesen Sie hier meinen Ansatz.

Warum muss es unbedingt KI (künstliche Intelligenz) sein, um eine PV-Ertragsprognose durchzuführen?

Ich hatte einige Webseiten mit Ertragsprognose-Angeboten getestet, bei denen meist die geographischen Koordinaten, die Leistung der PV-Anlage und noch ein paar andere Parameter abgefragt wurden. Die Ergebnisse fand ich nicht sonderlich beeindruckend, weshalb in mir der Gedanke reifte: Für die Leistungsprognose kann ich auch einen eigenen Algorithmus implementieren, mit dem meine lokal im Smart Home (FHEM) vorhandenen Parameter optimal ausgereizt werden können.

Die Ertragserwartung ließe sich sicherlich gut über die direkten und indirekten Strahlung, dem Sonnenwinkel, der Temperatur und dem Wirkungsgrad der Anlage ohne KI ermitteln. Allerdings tue ich mich schon schwer, den Wirkungsgrad inklusive Alterungsfaktor der Anlage genau zu berechnen. Da erschien es mir deutlich einfacher, mich auf historische Werte zu beziehen und darauf aufbauend ein KI-Modell zu erstellen.

Mir ist bewusst, dass KI kein Allheilmittel ist und aktuell ziemlich gehyped wird. Trotzdem wollte ich diesen Ansatz wählen, in der Hoffnung genauere Ergebnisse zu erzielen.

Mir ist auch klar, dass es Parameter gibt, die ich letztendlich nicht beeinflussen kann. Wenn meine Frau mittags den Elektroherd benutzen möchte, dann kann ich nicht vorschlagen das Kochen zu verschieben, nur weil voraussichtlich 2 Stunden später mehr Sonne scheint. Das wäre nicht vermittelbar.

Es gibt speziell im Herbst und Winter auch Tage, an denen fast keine Erträge über die PV gewonnen werden. Da kann die KI noch so genaue Werte vorhersagen. Wo nichts erzeugt wird, kann letztendlich am Eigenverbrauch nichts optimiert werden.

Es ist ebenfalls schwierig, genaue Vorhersagen zu treffen, wenn über die Wetterstation zwar Sonnenschein vorausgesagt wird, die Sonne letztendlich aber nicht so scheint, wie vorhergesagt.

Insofern ist mir schon bewusst, dass dieses Projekt gewisse natürliche Grenzen hat. Ich sehe es aber auch als Möglichkeit, sich mit dem Thema KI an einem konkreten praktischen Beispiel zu beschäftigen. So ist diese kleine Serie entstanden.

PV Ertragsprognose - Anlagenaufbau

Da ich leidenschaftlicher Fan von FHEM bin, ist es naheliegend, die KI irgendwie mit FHEM zu verschmelzen. So kann ich die Vorteile von FHEM zu nutzen, um z.B. die Eingangsparameter zu sammeln. Andererseits will ich die Ergebnisse der PV-Ertragsprognose ebenfalls an FHEM übertragen, um sie darin graphisch darzustellen. Aus diesen Gründen hat sich folgender Aufbau ergeben:

Die weitere Vorgehensweise ist auf den Folgeseiten detailliert beschrieben...