KI-Dacherkennung und Modulplatzierung: Wie KI die Handarbeit aus der Solarplanung nimmt

"KI-Dacherkennung" und "KI-Modulplatzierung" werden oft benutzt, als wären sie ein einziges Feature: Werkzeug auf eine Adresse richten, fertige und baubare Solarplanung erhalten. In der Praxis sind es zwei getrennte Schritte mit echten Fähigkeiten und echten Grenzen, und der Unterschied zählt, sobald Sie dem Ergebnis in einem Angebot vertrauen sollen. Dieser Beitrag erklärt, was die beiden Begriffe tatsächlich bedeuten. Danach zeigt er, wie beide in solarVis funktionieren, der PV-Planungssoftware hinter mehr als 67.500 Solarprojekten. Abdeckungsgrenzen und manuelle Prüfschritte inklusive.

Was "KI-Dacherkennung" tatsächlich bedeutet

Im Kern ist die KI-Dacherkennung ein Computer-Vision-Problem: aus einem Luft- oder Satellitenbild Geometrie machen, mit der ein Planungswerkzeug arbeiten kann. Das heißt, den Dachumriss finden, die inneren Linien, an denen Ebenen aufeinandertreffen, und die Grenzen jeder einzelnen Dachfläche.

Geometrie allein ist aber noch keine Planung. Ein Dachumriss ohne Neigung und Höhe ist eine flache Skizze und kein Modell, auf dem sich Verschattung oder Ertrag rechnen lassen. Die Kategorie "KI-Dacherkennung" teilt sich scharf zwischen Werkzeugen, die bei der 2D-Geometrie aufhören, und solchen, die zusätzlich eine vollständige 3D-Form ableiten, meist über eine zweite Datenquelle wie LiDAR-basierte Höhendaten. Auf welcher Seite dieser Linie ein Werkzeug steht, bestimmt, wie viel Arbeit danach noch bei einem Menschen liegt.

Was "KI-Modulplatzierung" tatsächlich bedeutet

Die KI-Modulplatzierung löst eine andere Aufgabe: Aus der Dachgeometrie und allem, was sie einschränkt, eine Modulbelegung erzeugen, die ein Ziel erfüllt. Das ist kein Raster, das einfach vollläuft. Eine echte Platzierung muss Randabstände einhalten, Hindernisse und Dachaufbauten umgehen, die Verschattung berücksichtigen, damit keine Module auf schwachen Stellen verschwendet werden, und eine Auslegungsvorgabe treffen statt nur die Modulanzahl zu maximieren.

Deshalb ergibt die Modulplatzierung erst dann einen Sinn, wenn ihre Eingangsdaten vorliegen: Die Dachgeometrie muss stimmen, und (wie unten beschrieben) die Verschattung muss bereits berechnet sein. Läuft die Platzierung vorher, optimiert sie gegen nichts.

Wie solarVis ein Dach liest

KI-Dacherkennung: ein 2D-Drahtmodell, kein 3D-Modell

Im Schritt Dachzeichnung wird die KI-Dacherkennung über das Funkeln-Symbol in der Werkzeugleiste gestartet. Sie wertet die Satellitenbilder des Projektstandorts aus, zeigt währenddessen den Status "Dach wird erkannt ..." und liefert anschließend ein 2D-Drahtmodell: den Dachumriss, die Innenkanten zwischen den Flächen und die Flächen selbst.

Das ist die vollständige Ausgabe. Neigungen oder Höhen weist sie keinem der gefundenen Elemente zu, das Ergebnis ist also noch kein 3D-Modell. Zwei Dinge begrenzen sie zusätzlich in der Praxis. Erstens ist die Verfügbarkeit an Bedingungen geknüpft: Sie erscheint nur dort, wo hochauflösende Dachdaten den Projektstandort abdecken, und ist damit nichts, worauf sich jedes Projekt verlassen kann. Zweitens ist sie ein einzelner rückgängig machbarer Schritt, ein Undo stellt den vorherigen Stand wieder her, und die Ausgabe braucht erwartungsgemäß eine menschliche Kontrolle: Übersehene Kanten und Flächen werden mit den normalen Zeichenwerkzeugen korrigiert, bevor es weitergeht.

Inner Edge Detector: nur Geometrie, engerer Zweck

Ein verwandtes, aber eigenständiges Werkzeug: Der Inner Edge Detector analysiert die Winkel eines bereits vorhandenen Dachumrisses und erzeugt einen Vorschlag für eine Innenkante entlang der Winkelhalbierenden. Nützlich ist das, um einen Grat oder eine Kehle schnell zu ergänzen. Wie die KI-Dacherkennung liefert er nur Geometrie. Neigungen vergibt auch er nicht.

Der Weg in 3D: Fit to LiDAR oder manuelle Neigungen

Um aus einem 2D-Drahtmodell ein echtes 3D-Modell zu machen, gibt es zwei Wege. Fit to LiDAR erzeugt ein echtes 3D-Modell aus LiDAR-basierten Höhendaten (den Höhendaten von Google, die Google Maps HD als Kartenanbieter voraussetzen). Es setzt die Höhe jedes Punktes und die Neigung jeder Dachfläche automatisch und ersetzt die manuelle Neigungszuweisung vollständig. Bestätigt werden müssen nur die Wandpositionen, und wie die KI-Dacherkennung ist es auf Zonen mit hoher Datenabdeckung beschränkt.

Wo Fit to LiDAR nicht verfügbar ist, werden die Neigungen manuell vergeben: Fläche oder Kante auswählen, die Neigung im rechten Bereich einstellen oder den Neigungspfeil ziehen, und aus der Fläche wird eine 3D-Ebene. Verschiedene Flächen desselben Daches können unterschiedliche Neigungen tragen, was bei allem jenseits eines einfachen Satteldachs zählt.

Das Modell physisch real machen

Eine Dachform allein reicht noch nicht, um mit Sicherheit Module darauf zu platzieren. Der Schritt Dachzeichnung in Solar 3D Design und Simulation ergänzt genau die Elemente, die bestimmen, welche Teile eines Daches wirklich nutzbar sind:

• Hindernisse (Rechtecke, Kreise oder Polygone) markieren Schornsteine, Dachfenster, Satellitenschüsseln und alles andere, worauf kein Modul sitzen kann. Sie blockieren die Modulplatzierung direkt und fließen in die Verschattung ein.
• Gauben gibt es in drei Typen, Schlepp-, Giebel- und Walmgaube, jeweils mit einstellbarer Breite, Länge und Neigung.
• Attiken, von 0,1 bis 3 Meter Höhe und 0,05 bis 1 Meter Dicke, werfen echte Schatten und blockieren die Modulplatzierung genauso wie eine physische Wand.
• Split Region trennt Dachabschnitte auf unterschiedlichen Höhen, womit gestufte Dächer und Anbauten korrekt modelliert werden statt als eine einzige flache Ebene.

Das Bildmaterial selbst stammt aus Google Maps, Google Maps HD oder Azure Maps oder aus eigenen Aufnahmen, die hochgeladen und am Projekt ausgerichtet werden. Nichts davon ist Kosmetik: Eine Belegung ist nur so gut wie das Modell, gegen das sie erzeugt wird, und ein Modell ohne Attika oder ohne Gaube platziert Module dort, wo sie tatsächlich nicht hinpassen.

Warum die Verschattung vor der Platzierung laufen muss

Die Verschattungsanalyse, die über die Sonnenschaltfläche in der Werkzeugleiste gestartet wird, ist harte Voraussetzung für die KI-Modulplatzierung. Die Platzierung funktioniert erst danach, weil ihre Entscheidungen aus deren Ergebnissen stammen.

Die Analyse erzeugt farbcodierte Einstrahlungs-Heatmaps über das Dach und je Modul drei Inspektorwerte: Solar Access, TOF (Tilt and Orientation Factor) und TSRF, die Total Solar Resource Fraction. Solar Access erfasst, wie viel Sonnenlicht durch Verschattung verloren geht; TOF erfasst den davon getrennten geometrischen Abschlag eines Daches, das nicht optimal ausgerichtet oder geneigt ist. TSRF verbindet beides: TSRF = Solar Access × TOF. Unser Begleitbeitrag zu Einstrahlung, Verschattung und Stringplanung geht ausführlicher darauf ein, wie diese Werte berechnet werden. Hier zählt das Einfachere: Ohne sie gibt es keine Grundlage, eine Dachfläche über eine andere zu stellen, und genau das ist der nächste Schritt der Platzierung.

Wie solarVis die Modulplatzierung ausführt

Sobald die Verschattung gelaufen ist, liest die KI-Modulplatzierung deren Ergebnisse, bewertet die Dachflächen und belegt alle geeigneten Flächen auf einmal, die besten Plätze zuerst, unter Berücksichtigung von Randabständen, Hindernissen, Gauben und den bereits beschriebenen Verschattungsergebnissen.

Zwei Einstellungen prägen das Ergebnis. Erstens ein Auslegungsziel: Modulanzahl, Jahresertrag (kWh), DC-Leistung (kWp) oder Deckungsgrad des Verbrauchs in Prozent. Zweitens ein Modus:

• Max Production belegt jeden möglichen Platz und stellt den Gesamtertrag in den Vordergrund.
• Max Efficiency behält nur Plätze ab 75 Prozent TSRF und liefert damit weniger, aber besser arbeitende Module.

Bei diesen 75 Prozent lohnt sich ein kurzer Halt, denn sie sind das aufschlussreichste Detail am Entwurf dieses Features. Es ist kein beliebiger Reglerstandard. Mehrere Förder- und Qualitätsprogramme behandeln einen TSRF ab 75 Prozent als Maßstab für eine gut platzierte Anlage, und manche Zuschüsse setzen in diesem Bereich einen ausdrücklichen Mindestwert an. Der Modus Max Efficiency schreibt genau diese Konvention direkt in die Platzierung, statt eine eigene Qualitätsschwelle zu erfinden.

Ein Prune-Regler baut auf derselben Idee auf, wirkt aber auf die fertige Belegung statt auf die Regeln, die sie erzeugt haben. Nachdem die KI-Modulplatzierung das Dach belegt hat, hebt der Regler die TSRF-Schwelle an und hebt die bereits platzierten Module darunter rot hervor; mit dem Anwenden werden sie entfernt. Sie bearbeiten damit eine bestehende Belegung und setzen keine Vorgabe, gegen die die Platzierung erst rechnet. Neben den automatischen Modi platziert Fill Roof Face Module auf jeweils einer ausgewählten Fläche, und für die Feinarbeit an jedem Teil des Ergebnisses bleiben manuelles Platzieren per Drag-and-drop, Gruppieren und Duplizieren verfügbar.

Worauf Sie bei PV-Planungssoftware achten sollten

Fast jedes Werkzeug dieser Kategorie wirbt inzwischen mit Automatisierung. Entscheidend ist, was diese Automatisierung tatsächlich liefert. Das sind daher die Fragen, die jede PV-Planungssoftware beantworten sollte, bevor Sie ein Planungsteam darauf festlegen.

Hört die Dacherkennung bei 2D auf oder liefert sie ein echtes 3D-Modell? Ein 2D-Drahtmodell braucht weiterhin Neigung und Höhe, bevor sich irgendetwas simulieren lässt. Ein Werkzeug, das Höhendaten heranzieht und das Dach automatisch anhebt, nimmt Ihnen einen Schritt ab, den ein reines Drahtmodell auf Ihrem Schreibtisch liegen lässt.

Wird die Verfügbarkeit je Adresse geprüft, und was passiert ohne Abdeckung? Die Erkennungsqualität hängt an den zugrunde liegenden Daten, und kein Anbieter deckt alles ab. Entscheidend ist, ob die manuellen Zeichenwerkzeuge gut genug sind, damit der Ablauf bei jedem Projekt funktioniert und nicht nur bei den gut kartierten.

Ist die Platzierung verschattungsbewusst oder rein geometrisch? Ein Werkzeug, das ein Dach allein nach der Form füllt, setzt Module bereitwillig dorthin, wo sie sich nie rechnen. Flächen nach gemessenem Solar Access zu bewerten, ist der Unterschied zwischen echter Automatisierung der Solarplanung und einem gefüllten Raster.

Können Sie auf ein Ziel und eine Qualitätsschwelle steuern? Auf eine Ertragszahl oder einen Deckungsgrad auszulegen und eine Untergrenze wie 75 Prozent TSRF zu setzen, ist der Unterschied zwischen einer Planung, die Sie vor der Kundschaft vertreten können, und einer, die Sie hinterher rechtfertigen müssen.

Ist das Ergebnis bearbeitbar? Jede erzeugte Belegung trifft irgendwann auf einen Sonderfall, den sie nicht vorgesehen hat. Die Platzierung sollte Ihnen einen schnellen, gleichbleibenden Ausgangspunkt geben, den Sie danach Modul für Modul überschreiben können.