von Alexander Schlemmer ; Julian Merder ; Thorsten Dittmar ; Ulrike Feudel ; Bernd Blasius ; Stefan Luther ; Ulrich Parlitz ; Jan A. Freund ; Sinikka T. Lennartz
von Helmut Hillebrand ; Ian Donohue ; Stan Harpole ; Dorothee Hodapp ; Michal Kucera ; Aleksandra Magdalena Lewandowska ; Julian Merder ; Jose M. Montoya ; Jan A. Freund
von Helmut Hillebrand ; Ian Donohue ; Stan Harpole ; Dorothee Hodapp ; Michal Kucera ; Aleksandra M. Lewandowska ; Julian Merder ; Jose M. Montoya ; Jan A. Freund
von Julian Merder ; Jan A. Freund ; Ulrike Feudel ; Christian T. Hansen ; Jeffrey Alistair Hawkes ; Benjamin Jacob ; Katrin Klaproth ; Jutta Niggemann ; Beatriz Elizabeth Noriega Ortega ; Helena Osterholz ; Pamela E. Rossel Cartes ; Michael Seidel ; Gabriel Singer ; Aron Stubbins ; Hannelore Waska ; Thorsten Dittmar
Der Schwerpunkt dieser Arbeit liegt auf der Vorhersage des Energieertrags von Photovoltaikmodulen. Die meteorologischen Daten wie z.B. Sonneneinstrahlung sind heutzutage weltweit verfügbar. Dies ermöglicht es, die erzeugte elektrische Energie von einem Photovoltaikmodul bestimmter Technologie an einem vorgegebenen Standort abzuschätzen. Die Umgebungstemperatur, Windgeschwindigkeit und Spektralverteilung der Sonneneinstrahlung haben ebenfalls eine Auswirkung auf die Modulperformance. Alle diese Daten werden von verschiedenen Wetterdiensten oder Reanalyse-Datenbanken bereitgestellt. Auf diese meteorologischen Eingangsdaten kann eine Reihe geeigneter Modelle angewendet werden, um die Photovoltaikleistung und den Energieertrag vorherzusagen. In dieser Arbeit wird eine detaillierte Analyse der verschiedene Performancemodelle präsentiert. Die Auswertung der Modellierungsergebnisse erfolgt anhand von Messungen an fünf Standorten in unterschiedlichen Klimazonen für die PV-Module verschiedener Technologien, darunter drei Dünnschichtmodule.
The main focus of this work is the prediction of potential energy yield of photovoltaic solar panels. Today, meteorological data such as solar irradiance is available worldwide. This allows to estimate the electrical energy produced by a module of specific technology at a given location. Along with solar radiation, ambient temperature, wind speed and spectral distribution of sunlight impact the module performance. All these data are provided by different weather forecast services or reanalysis databases. A sequence of particular models can be applied to these input meteorological data to predict the energy yield. In this work, a detailed analysis of different performance models is presented. The evaluation of modeling results is carried out using measurements from five sites situated in different climatic zones for modules of four technologies including three thin-film ones.