Was eine 3D-Verschattungsanalyse für PV wirklich leistet
Eine Verschattungsanalyse prüft nicht nur, ob irgendwo Schatten sichtbar ist. Für die PV-Planung zählt, welche Dachbereiche zu welchen Zeiten durch reale Hindernisse betroffen sind und ob diese Information als planbare Geometrie in den Folgeworkflow gelangt.
Die Grundlage ist ein maßstäbliches 3D-Dachmodell mit relevanten Störkörpern: Kamine, Gauben, Lüfter, Attiken, Dachfenster, Nachbargebäude und je nach Projekt auch Vegetation oder Horizontkanten. Daraus lassen sich Schattenzonen, Modul-Ausschlussflächen und Hinweise für String- oder Optimiererplanung ableiten.
Voxelia setzt genau hier an: vorhandene oder beigestellte Bilder werden zu einem 3D-Modell, Orthofoto, CAD-Übergabe oder Viewer aufbereitet. Der Mehrwert liegt nicht im Bewerben eines Drohnenflugs, sondern in der sauberen Nutzbarmachung der Bilddaten für PV-Planung.
Welche Daten für eine belastbare Schattenbasis nötig sind
Für Schattenbewertung ist nicht nur die Dachfläche wichtig. Entscheidend ist, ob die schattenwerfenden Objekte im Datensatz vollständig genug sichtbar sind. Ein Bildsatz, der nur die Modulfläche selbst zeigt, kann einen Kamin oder ein höheres Nachbardach außerhalb des Bildausschnitts nicht korrekt berücksichtigen.
Praktisch relevant sind Maßstab, Lagebezug, Dachneigung, Ausrichtung, Höhe der Hindernisse und die Frage, ob der lokale Horizont aus Gelände oder umliegender Bebauung im Projekt eine Rolle spielt. PVGIS beschreibt ausdrücklich, dass PV-Berechnungen Horizontinformationen nutzen können, um Schatteneffekte durch Hügel oder Berge abzuschätzen.
| Anwendungsfall | Photogrammetrie | Laserscan | Empfehlung |
|---|---|---|---|
| Kamin, Gaube, Lüfter oder Attika auf demselben Dach | Sehr gut geeignet | Meist nicht nötig | 3D-Dachmodell mit Hindernishöhen und Ausschlussflächen ableiten |
| Nachbargebäude wirft Schatten auf die Dachfläche | Gut geeignet, wenn Nachbargeometrie sichtbar ist | Nur bei fehlender Sicht oder Innenbezug relevant | Bildsatz muss Dachumfeld enthalten, nicht nur das Zielgebäude |
| Bäume oder jahreszeitlich wechselnde Vegetation | Bedingt geeignet | Bedingt | Vegetation als Risiko dokumentieren; keine feste Ganzjahresgarantie aus Einzelbildstand ableiten |
| Horizont durch Gelände, Hügel oder entfernte Kanten | Nur teilweise | Nicht primär | 3D-Modell mit PVGIS- oder Geländehorizont kombinieren |
| Bankfähige Ertragsprognose mit Wetterjahr und Anlagenparametern | Geometrische Grundlage | Geometrische Grundlage | PV-Simulationssoftware und Wetterdaten zusätzlich nutzen |
Workflow von vorhandenen Fotos zur PV-Schattenbasis
Der beste Workflow beginnt mit dem Ziel: Soll nur die Modulbelegung plausibilisiert werden, braucht das Team andere Daten als für eine detaillierte Simulation in PV*SOL, CAD oder einer BIM-nahen Übergabe. Der Bildsatz wird deshalb zuerst fachlich geprüft, bevor modelliert wird.
Bildsatz und Planungsziel prüfen
Sichtbarkeit von Dachflächen, Hindernissen, Traufen, Firsten und Nachbargeometrie wird bewertet. Fehlende Schattenobjekte werden als Risiko markiert.
Maßstab und Dachausrichtung stabilisieren
Referenzmaße, EXIF/GPS, GCPs oder CAD-Bestandsdaten können helfen, das Modell maßstäblich und für die PV-Planung sinnvoll auszurichten.
3D-Dachmodell und Störkörper rekonstruieren
Aus den Bildern entstehen Punktwolke, Mesh oder vereinfachte Dachgeometrie. Für PV zählt meist eine robuste, reduzierte Geometrie stärker als ein schweres Visualisierungsmesh.
Schattenrelevante Objekte klassifizieren
Kamine, Gauben, Attiken, Nachbardächer, Dachfenster und mögliche Vegetation werden in planbare Zonen übersetzt.
Übergabe für PV-Software oder CAD vorbereiten
Je nach Ziel entstehen Viewer, DXF/DWG-Ableitung, Orthofoto, OBJ/FBX, Punktwolke oder dokumentierte Ausschlussflächen.
Grenzen dokumentieren
Nicht sichtbare Bereiche, saisonale Vegetation, fehlender Horizont oder unvollständige Nachbargeometrie müssen klar in der Übergabe stehen.
Welche Outputs für Solarteure und Planer sinnvoll sind
Eine gute Verschattungsanalyse ist kein einzelnes Bild mit farbigen Schatten. Sie ist ein verwertbarer Datensatz, der in der Angebotsplanung, Modulbelegung, technischen Prüfung und Kundenerklärung funktioniert.
| Format | Sinnvoll für | Praxis-Hinweis |
|---|---|---|
| 3D-Dachmodell | Modulbelegung, Hindernisprüfung, Kundenerklärung | Besonders nützlich, wenn Dachaufbauten und Nachbargeometrie sauber reduziert sind |
| Orthofoto / Dachplan | Ausschlussflächen, Belegungsgrundlage, Dokumentation | Planbar nur bei stabilem Maßstab und korrekter Projektion |
| DXF / DWG | CAD-Weiterarbeit, Dachkanten, Störkörper, Modulraster | Sinnvoll für technische Teams, die im CAD weiterplanen |
| OBJ / FBX / GLB | Viewer, PV-Software-Import, Abstimmung | Gut zur räumlichen Prüfung; Importfähigkeit hängt vom Zielsystem ab |
| Prüfnotiz | Risiken, fehlende Daten, Schattenobjekte | Wichtig, damit aus dem Modell keine überzogene Ertragszusage wird |
Grenzen: Was das 3D-Modell nicht behaupten sollte
Aus einem 3D-Modell lässt sich eine sehr starke geometrische Schattenbasis ableiten. Eine belastbare Ertragsprognose braucht zusätzlich Wetterdaten, Anlagenparameter, Modul- und Wechselrichterdaten, Verschmutzung, elektrische Verschaltung und das konkrete Simulationsmodell.
NREL SAM beschreibt externe Verschattung als Reduktion der Einstrahlung durch Bäume, Gebäude, Dachaufbauten und andere nahe Objekte. Genau diese Geometrie kann ein gutes 3D-Modell liefern. Die Umrechnung in Energieertrag ist jedoch ein weiterer Modellierungsschritt.
Auch Momentaufnahmen von Vegetation sind heikel. Ein belaubter Baum im Sommer, ein kahler Baum im Winter oder ein künftig wachsender Baum sind keine feste Geometrie wie ein Kamin. Solche Bereiche gehören als Planungsrisiko dokumentiert.
Sonnenstand, Horizont und Quellenlogik
Schatten hängt vom Sonnenstand ab. NOAA gibt Azimut und Elevation für Ort, Datum und Uhrzeit aus; die Dokumentation weist zugleich darauf hin, dass atmosphärische Bedingungen und Algorithmusannahmen reale Beobachtungen beeinflussen können.
Für präzise Solarstrahlungsanwendungen ist der NREL Solar Position Algorithm eine zentrale Referenz. Der Bericht von Reda und Andreas beschreibt die Berechnung von Sonnenzenit und Sonnenazimut über einen sehr großen Jahresbereich und nennt eine sehr geringe algorithmische Unsicherheit.
PVGIS ergänzt diese Sicht um standortbezogene Strahlungs- und Horizontdaten. Für Voxelia folgt daraus eine klare Rollenverteilung: Das 3D-Modell beschreibt lokale, sichtbare Geometrie am Dach; PVGIS, NOAA/NREL-Logik und PV-Software liefern Sonnenstand, Horizont- und Ertragsmodellierung.