De drie getallen van je PV-installatie

De meeste zonneprognosetools vragen om een lange lijst invoer of weken aan opbrengstgeschiedenis voordat ze een bruikbare voorspelling kunnen geven. Volcast vraagt om drie getallen, plus je locatie (die je telefoon al kent). Dat is alles.

Dit is geen beperking, maar een bewuste ontwerpkeuze die voortkomt uit hoe modelleren op basis van natuurkunde werkt. We lopen langs wat elk getal het model vertelt en waarom drie genoeg is.

Getal 1: hellingshoek

Wat het is: De hoek van je panelen ten opzichte van de horizontale grond, in graden. 0° is plat, 90° is verticaal.

Wat het model vertelt: Hoe de invalshoek te berekenen, de hoek tussen binnenkomende zonnestralen en het paneeloppervlak, op elk moment van de dag. Dat bepaalt direct hoeveel van de beschikbare directe instraling je paneel opvangt.

De invalshoek speelt ook mee in de berekening van de Fresnel-reflectie. Bij steile invalshoeken (licht dat bijna zijdelings op het glas valt) kaatst meer licht van het oppervlak af in plaats van de cel in te gaan. Het is dezelfde natuurkunde die een meer bij zonsondergang spiegelglad laat lijken.

Hoe vind je het: Als je panelen op een schuin dak liggen, is de hellingshoek gelijk aan de dakhelling. Gangbare waarden in Europa: 15-45°. Als je de dakhelling niet weet, geeft een hellingmeter-app op je smartphone, tegen het paneel gehouden, het antwoord in enkele seconden. Bij platte daken of grondopstellingen is de hellingshoek de hoek waarop het montageframe is ingesteld.

Gevoeligheid: Zoals we in het vorige bericht bespraken, verandert de jaaropbrengst langzaam met de hellingshoek. Een afwijking van 5° verandert de opbrengst met ongeveer 1-2%. Denk er niet te lang over na: een redelijke schatting is prima.

Getal 2: azimut

Wat het is: De kompasrichting waarop je paneel gericht is. 180° is pal zuid (optimum op het noordelijk halfrond), 90° is oost, 270° is west.

Wat het model vertelt: Wanneer op de dag je panelen het meeste direct zonlicht ontvangen. Een paneel op het zuiden piekt rond het zonnehoogtepunt. Een paneel op het oosten piekt in de ochtend. Dat bepaalt de hele dagcurve van de opbrengst.

Azimut beïnvloedt ook hoeveel door de grond gereflecteerd licht het paneel bereikt (panelen die van een met sneeuw bedekt oppervlak af wijzen, missen die reflectie) en hoe diffuse straling uit de lucht over het gezichtsveld van het paneel is verdeeld.

Hoe vind je het: Een kompas-app op je telefoon, op je panelen gericht, geeft je het azimut. Of bekijk je dak in Google Maps: zuid is naar beneden op het noordelijk halfrond. Heb je een oost-westopstelling, dan kun je in Volcast twee vlakken instellen.

Gevoeligheid: Net als bij de hellingshoek verandert de jaaropbrengst geleidelijk. Een afwijking van 30° ten opzichte van pal zuid kost ongeveer 3-5%. Zelfs panelen op het oosten of westen vangen 80-85% van het theoretische maximum.

Getal 3: nominaal vermogen (kWp)

Wat het is: Het nominale vermogen van je installatie in kilowattpiek (kWp). Dat is het totale uitgangsvermogen onder standaard testcondities (STC): 1000 W/m² instraling, 25 °C celtemperatuur, AM1.5-zonnespectrum.

Wat het model vertelt: De schaalfactor voor de hele berekening. De natuurkundige motor berekent welk deel van de STC-instraling op een bepaald moment je schuine vlak bereikt, past temperatuurderating en optische verliezen toe en vermenigvuldigt met je nominale vermogen om de verwachte opbrengst in watt te krijgen.

In een natuurkundig model is kWp in feite de brug tussen het instralingsmodel (dat W/m² aan bruikbare energie oplevert) en de elektrische opbrengst (waar jij om geeft). Het vat paneelrendement, totale oppervlakte en celeigenschappen samen in één getal.

Hoe vind je het: Het staat op je installatiecontract, op het display van je omvormer of op de typeplaatjes van de panelen. Typische waarden voor woningen: 3-15 kWp. Een systeem van 10 panelen van 400 W is 4,0 kWp.

Gevoeligheid: Dit is het ene getal dat je goed moet hebben. Een fout van 10% in het nominale vermogen betekent een fout van 10% in de voorspelde opbrengst: het verband is lineair. Maar het is ook het getal dat het makkelijkst precies te weten is, want het staat op je papieren.

En de locatie?

Locatie is technisch een vierde invoer, maar Volcast haalt die automatisch uit de gps van je telefoon of laat je hem op een kaart aanwijzen. Uit je coördinaten leidt het model alles af wat het nodig heeft over het pad van de zon: zonnedeclinatie, uurhoeken, zonsopgang en zonsondergang, zonnehoogte en azimut op elk moment van het jaar.

De locatie bepaalt ook welk roosterpunt van de weersverwachting wordt gebruikt. Weermodelgegevens komen op een geografisch raster (meestal 0,1-0,25° afstand bij regionale modellen), en je locatie bepaalt welke cellen worden gebruikt en hoe ertussen wordt geïnterpoleerd.

Waarom niet meer parameters?

Je vraagt je misschien af: moet het model niet weten welk merk panelen je hebt, wat het rendement van je omvormer is, hoeveel kabelverlies er is of hoe de schaduw valt?

Het punt is: voor een prognose leveren extra parameters afnemende meeropbrengst op:

Paneelmerk of -model beïnvloedt vooral het nominale vermogen (dat je al opgeeft) en de temperatuurcoëfficiënt. Temperatuurcoëfficiënten van siliciumpanelen liggen dicht bij elkaar, tussen -0,35% en -0,45%/°C. Het gemiddelde gebruiken geeft misschien 1-2% fout op hete dagen. Voor prognosedoeleinden is dat ruis vergeleken met de onzekerheid van het weer.

Omvormerrendement boven 96-98% bij moderne omvormers betekent dat verliezen 2-4% zijn. Het verschil tussen merken is minimaal: misschien 1% tussen een goede en een geweldige omvormer. Ook dat valt weg tegen de ruis in de weersverwachting.

Kabelverliezen zijn meestal 1-3% en vrij constant. Ze schalen alles gelijk, zonder de vorm van de prognose te beïnvloeden.

Schaduw is de enige parameter die echt telt en niet door de drie getallen wordt vastgelegd. Heb je veel schaduw (bomen, schoorstenen, naburige gebouwen), dan zal je werkelijke opbrengst systematisch lager zijn dan de prognose. Dat is een bekende beperking: Volcast geeft je het theoretische maximum voor jouw oriëntatie, en je kunt zelf corrigeren voor bekende schaduw. Toekomstige versies voegen mogelijk schaduwmodellering toe.

De filosofie is: leg de natuurkunde die het meest telt vast met zo min mogelijk invoer. Hellingshoek, azimut en vermogen brengen je op 90-95% nauwkeurigheid. De resterende 5-10% komt van factoren die lastig precies te meten zijn (schaduw, vervuiling) of zo weinig verschillen tussen installaties dat middelen volstaat (temperatuurcoëfficiënten, omvormerrendement).

De vergelijking met ML

Deze eenvoud is een direct voordeel ten opzichte van machine-learningaanpakken. Een ML-model heeft weken of maanden aan historische opbrengstdata nodig om te leren wat jouw specifieke installatie doet onder verschillende omstandigheden. Tot het die data heeft, kan het niet voorspellen. En als de omstandigheden veranderen (nieuwe schaduw van een groeiende boom, paneelveroudering, extra panelen), heeft het model tijd nodig om opnieuw te leren.

Natuurkunde heeft geen leerperiode. Met drie getallen en een weersverwachting berekent ze de verwachte opbrengst vanuit de basisprincipes, dezelfde principes die al golden voordat je panelen gemaakt waren.

Dat is de kracht van de natuurkunde modelleren in plaats van data fitten.