Potenzialanalyse für Dachflächen-Photovoltaik

Autor:in
Zugehörigkeit

Sören Sparmann

Universität Paderborn

Veröffentlichungsdatum

14. September 2025

Dieses zweiteilige Modul führt in die Analyse und Bewertung von Dachflächen im Kontext der Energiewende ein. Im ersten Teil steht die Potenzialanalyse im Vordergrund: Anhand von Neigung und Ausrichtung der Dachflächen wird abgeschätzt, wie gut sich ein Dach für die Installation von Photovoltaikanlagen eignet. Die Berechnungsgrundlage bildet die erwartete Sonneneinstrahlung.

Im zweiten Teilmodul wird ein KI-gestützter Ansatz zur Erkennung bestehender Photovoltaikanlagen vorgestellt. Hierfür wird ein vortrainiertes Modell zur Objekterkennung eingesetzt, um Solaranlagen auf Luftbildern (Orthofotos) automatisch zu identifizieren. Die Kombination beider Module bietet einen praxisnahen Einblick in datengetriebene Methoden zur Unterstützung der Energiewende.

1 Materialien

2 Lernziele

  • Berechnung des PV-Potenzials auf Basis geodätischer Dachparameter
  • Anwendung physikalischer Modelle zur Einstrahlungsbewertung
  • Einführung in die Bildanalyse mit KI-gestützten Objekterkennungsverfahren
  • Verständnis für den praktischen Nutzen von Datenanalyse im Bereich nachhaltiger Energieplanung

3 Python-Pakete

  • pvlib
  • pandas
  • plotly

Wiederverwendung

Zitat

Mit BibTeX zitieren:
@online{sparmann2025,
  author = {Sparmann, Sören},
  title = {Potenzialanalyse für Dachflächen-Photovoltaik},
  date = {2025-09-14},
  url = {https://material.cdec.io/modul_2/submodules/03_photovoltaik/},
  langid = {de}
}
Bitte zitieren Sie diese Arbeit als:
Sparmann, Sören. 2025. “Potenzialanalyse für Dachflächen-Photovoltaik.” September 14, 2025. https://material.cdec.io/modul_2/submodules/03_photovoltaik/.
close all nutshells