11.04.2025 – Das Unternehmen Aurora Solar bietet mit HelioScope eine Lösung für die Planung und Installation von Solaranlagen, die KI nutzt und Automatisierungen ermöglicht, die den Planungsprozesses effizienter machen.
Die integrierte KI ermöglicht es, dass ganze PV-Modulreihen (Arrays) schnell ausgelegt werden, auch ohne, dass zuvor ein Modell des Gebäudes entworfen wurde. Außerdem erkennt die Anwendung ähnliche Hindernisse bei der Planung von Photovoltaik-Anlagen. So können Planer Flächen oder Bereiche, in denen Module nicht platziert werden können, identifizieren und in die Planung einarbeiten. Dazu gehören z.B. Dachfenster, -luken und weitere ungeeignete Flächen auf Dächern.
Die Lösung kann auch im Eigenheim-Sektor eingesetzt werden. nach Angaben des Unternehmens erstellt die KI in weniger als 15 Sekunden ein vollständiges 3D-Modell eines Hauses und die Software macht zudem Vorschläge zur Modulbelegung und Verstringung. Dabei richtet sich die künstliche Intelligenz natürlich nach den Vorstellungen des Planers bzw. der Kunden – soll bestimmte Hardware verwendet werden? Soll die Anlage eine bedarfsgerechte Leistung bringen oder soll das Dach vollständig belegt werden? Sollen nur Flächen ab einem gewissen Grad an Sonneneinstrahlung belegt werden? Solche Parameter gibt der Planer vor dem Einsatz der KI an und passt den Vorschlag bei Bedarf im Nachgang an.
Über die Software von HelioScope (Aurora Solar) lassen sich gewerbliche PV-Anlagen mit der Hilfe von KI effektiver planen. Quelle: Aurora Solar
In Projekten müssen meist zahlreiche Hindernisse wie Klima- und Lüftungsanlagen in die Planung mit einbezogen werden. Hier ist die Identifizierung und Einrichtung von Sperrzonen für diese Hindernisse traditionell eine aufwendige, manuelle Aufgabe. Das Erstellen von 3D-Dachmodellen, die Modulbelegung, die Verstringung, das Erkennen von Hindernissen bei kommerziellen Projekten – diese Schritte dauern ohne KI Minuten, die KI erledigt sie innerhalb von 10 bis 15 Sekunden.
Die Grundlagen für den erfolgreichen Einsatz von KI
Chris Hopper, Mitbegründer & CEO bei Aurora Solar, betont die große Bedeutung der Datengrundlage: „In unseren Fällen sind etwa korrekt modellierte Dächer sowie korrekt erkannte und markierte Hindernisse auf gewerblichen Dächern essentielle Grundlagen, um KI erfolgreich für den jeweiligen lokalen Markt und seine Besonderheiten zu trainieren. Deutsche Dächer, um nur ein Beispiel zu nennen, sind wesentlich steiler und kleiner als ihre amerikanischen Gegenstücke. Das muss die KI lernen.”
Auch die Menge der Daten ist entscheidend: Für eine gut funktionierende KI sind große Datenmengen notwendig. Nur so lässt sich sicherstellen, dass der gewünschte Trainingseffekt eintritt. Die KI-Anwendung bei Aurora Solar greift zur Weiterentwicklung auf über zwanzig Millionen PV-Projekte zurück, die in der Aurora Solar Plattform geplant wurden. Insgesamt wurde die KI bereits mehr als 1,6 Millionen-fach eingesetzt, um die Planung zu beschleunigen. Des Weiteren ist die Qualität der Trainingsdaten ausschlaggebend. Daher nutzt Aurora zum Trainieren der eigenen KI nicht die Daten der Dächer, die von Kunden modelliert wurden, sondern nur die des internen Planungs-Teams. Das Experten-Team kontrolliert die Planungsqualität und liefert über eine Million hoch qualifizierte Trainingsdaten im Jahr. Seit August 2023 wird die Anwendung auch speziell für Deutschland trainiert.
Die Technologien ersetzen dabei nicht den menschlichen Planer, sondern ermöglichen es diesem, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren – etwa die Optimierung von System-Entwürfen, um Kosten zu senken und die Leistung der Anlage zu erhöhen oder das Erstellen von mehreren Entwürfen, aus welchen Kunden dann auswählen können.
KI unterstützt bei der Planung von Solaranlagen
In der Planung von Solaranlagen übernimmt KI schon heute wichtige Aufgaben. Der Software-User überprüft lediglich die Vorschläge der KI und nimmt gegebenenfalls Änderungen vor. Nach Angaben von Aurora Solar arbeiten bereits einige Kunden mit HelioScope für die Planung ihrer gewerblichen PV-Anlage. In der Planung können nach Unternehmensangaben mit Unterstützung von KI ganze PV-Modulreihen (Arrays) schnell ausgelegt werden, auch ohne, dass zuvor ein Modell des Gebäudes entworfen wurde. Außerdem erkenne die Anwendung ähnliche Hindernisse bei der Planung von Photovoltaik-Anlagen. So können Planer Flächen oder Bereiche, in denen Module nicht platziert werden können, identifizieren und in die Planung einarbeiten. Dazu gehören z.B. Dachfenster, -luken und weitere ungeeignete Flächen auf Dächern.
Auch im Eigenheim-Sektor einsetzbar
Aber auch im Eigenheim-Sektor erleichtern KI und Automatisierungen den Alltag des Planers. So erstellt die KI in weniger als 15 Sekunden ein vollständiges 3D-Modell des Hauses und die Software macht zudem Vorschläge zur Modulbelegung und Verstringung. Dabei richtet sich die künstliche Intelligenz nach den Vorstellungen des Planers bzw. der Kunden – soll bestimmte Hardware verwendet werden? Soll die Anlage eine bedarfsgerechte Leistung bringen oder soll das Dach vollständig belegt werden? Sollen nur Flächen ab einem gewissen Grad an Sonneneinstrahlung belegt werden? „Solche Parameter gibt der Planer vor dem Einsatz der KI an und passt den Vorschlag bei Bedarf im Nachgang an“, betont Aurora Solar.
Natürlich gibt es neben den angeführten Anwendungsfällen noch weitere Einsatzmöglichkeiten von KI – was allerdings sämtliche Szenarien vereint, ist die Übernahme von manuellen und sich oft wiederholenden Aufgaben. „HelioScope und die Aurora-Solar-Lösung für Privathäuser helfen dabei, komplexe Solarprojekte, die oftmals zahlreiche Hindernisse wie Klima- und Lüftungsanlagen in die Planung miteinbeziehen, im Planungsprozess weit effizienter zu handhaben“, gibt Aurora Solar an.
Eine gewerbliche Aufdach-Anlage geplant mit HelioScope – in Orange lassen sich die Sperrzonen erkennen, welche die KI automatisiert anlegen kann. Quelle: Aurora Solar
Hier ist die Identifizierung und Einrichtung von Sperrzonen für diese Hindernisse traditionell eine aufwendige, manuelle Aufgabe, die den Zeitrahmen für die Planung oft verlängert und zu Ineffizienzen sowie Fehlern führt. Die KI löst dieses Problem, indem sie den Zeitaufwand für das Finden und die Handhabung dieser Hindernisse auf dem Dach reduziert.
In beiden Anwendungsfeldern – dem Eigenheimbereich und dem kommerziellen Bereich – sinke die Zeit für notwendige Arbeitsschritte so von Minuten auf wenige Sekunden. Das Erstellen von 3D-Dachmodellen, die Modulbelegung, die Verstringung, das Erkennen von Hindernissen bei kommerziellen Projekten – diese Schritte dauern ohne KI Minuten. Die KI die KI erledige die Aufgaben nach Angaben von Aurora Solar innerhalb von 10 bis 15 Sekunden.
Die Grundlagen für den erfolgreichen Einsatz von KI
Bis es allerdings zum oben genannten Einsatz kommt, brauche es vor allem durchdachte Algorithmen im Hintergrund, die wiederum mit möglichst großen Datenmengen in hoher Datenqualität trainiert werden müssen.
Chris Hopper, Mitbegründer & CEO bei Aurora Solar, betont: „In unseren Fällen sind etwa korrekt modellierte Dächer sowie korrekt erkannte und markierte Hindernisse auf gewerblichen Dächern essenzielle Grundlagen, um KI erfolgreich für den jeweiligen lokalen Markt und seine Besonderheiten zu trainieren. Deutsche Dächer, um nur ein Beispiel zu nennen, sind wesentlich steiler und kleiner als ihre amerikanischen Gegenstücke. Das muss die KI lernen.”
Die Menge der Daten ist entscheidend: Für eine gut funktionierende KI sind große Datenmengen notwendig. Nur so lasse sich der notwendige Trainingseffekt überprüfen. Die KI-Anwendung bei Aurora Solar greife zur Weiterentwicklung auf mehr als zwanzig Millionen PV-Projekte zurück, die in der Aurora Solar Plattform geplant wurden.
Insgesamt wurde die KI bereits mehr als 1,6 Millionen-fach eingesetzt, um die Planung zu beschleunigen. Des Weiteren sei die Qualität der Trainingsdaten ausschlaggebend. Daher nutzt Aurora zum Trainieren der eigenen KI nicht die Daten der Dächer, die von Kunden modelliert wurden, sondern nur die des internen Planungs-Teams. Das Experten-Team kontrolliert die Planungsqualität und liefere so mehr als eine Million hoch qualifizierte Trainingsdaten im Jahr.
Vorteile für PV-Unternehmen: mehr Effizienz und weniger Fachkräftemangel
Mit KI-basierten Automatisierungen ist es nicht nur möglich, Planungsprozesse zu beschleunigen, sondern auch Ressourcen-Engpässe abzumildern. Die Technologien von Aurora Solar ersetzen dabei nicht den menschlichen Planer, sondern ermöglichen es diesem, sich auf komplexere Aufgaben zu konzentrieren – etwa die Optimierung von System-Entwürfen, um Kosten zu senken und die Leistung der Anlage zu erhöhen oder das Erstellen von mehreren Entwürfen, aus welchen Kunden dann auswählen können. Für die schnell wachsende Solarbranche ist dies ein wichtiger Faktor, um die Expansion voranzutreiben und die Planungsqualität zu erhöhen. (cst)