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UAS-basierte Dachflächenerfassung als Berechnungsgrundlage für eine räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Photovoltaikprognose

Motiviert durch den steigenden Beitrag der Photovoltaik zur Energieversorgung beschreibt dieser Artikel ein Verfahren zur räumlichen und zeitlichen Verbesserung von Prognosemodellen mittels hoch aufgelöster digitaler Oberflächenmodelle (DOM). Eine räumlich wie zeitlich exakte Ertragsprognose wird mit Blick auf die Stabilität der Versorgungsnetze immer wichtiger, insbesondere dann, wenn häusliche oder kommunale Eigenversorgung oder ein Zusammenschluss zu virtuellen Kraftwerken angestrebt wird. Grundlage dieser Prognosen sind DOM und räumliche Analysen. Der Beitrag stellt eine Methode vor, wie sich mittels Unmanned Aerial Systems (UAS) und photogrammetrischer 3D-Rekonstruktion ein präzises DOM mit einer Auflösung im Zentimeterbereich erstellen und verwenden lässt. Die Ergebnisse zeigen im Vergleich zu LiDAR-Daten sowohl für die Identifikation potenziell geeigneter Dachflächen als auch für die ermittelten Stromerträge deutliche Unterschiede. Diese Differenzen gilt es, künftig speziell bei der Erstellung von Ertragszeitreihen in hoher Auflösung zu berücksichtigen.

Autor / Author: Zink, Roland; Ramirez Camargo, Luis; Reidelstürz, Patrick; Dorner, Wolfgang
Institution / Institution: Technische Hochschule Deggendorf, Deutschland; Technische Hochschule Deggendorf, Deutschland & Universität für Bodenkultur Wien, Österreich; Technische Hochschule Deggendorf, Deutschland; Technische Hochschule Deggendorf, Deutschland
Seitenzahl / Pages: 10
Sprache / Language: Deutsch
Veröffentlichung / Publication: AGIT - Journal für Angewandte Geoinformatik, 1-2015
Tagung / Conference: AGIT 2015 – Symposium und Fachmesse Angewandte Geoinformatik
Veranstaltungsort, -datum / Venue, Date: Salzburg, Österreich 08-07-15 - 10-07-15
Schlüsselwörter (de): Photovoltaik, Digitales Oberflächenmodell, Photogrammetrie
Paper review type: Full Paper Review
DOI: doi:10.14627/537557054
1596 - UAS-basierte Dachflächenerfassung als Berechnungsgrundlage für eine räumlich und zeitlich hoch aufgelöste Photovoltaikprognose