P50, P90 und P99 verstehen – pv magazine Deutschland

Wer in der Solarbranche tätig ist, begegnet früher oder später den BegriffenP50,P90 oderP99. Was auf den ersten Blick wie Fachjargon wirkt, beschreibt in Wahrheit ein zentrales Instrument zur Ertragsprognose – insbesondere im Kontext der Projektfinanzierung. Das „P“ steht für „Probability“ (Wahrscheinlichkeit), die nachgestellte Zahl gibt das Konfidenzniveau an: also beispielsweise 50 Prozent, 90 Prozent oder 99 Prozent.

Der Umgang mit Wahrscheinlichkeiten ist für viele jedoch ungewohnt. Menschen denken lieber deterministisch – also in festen Ursache-Wirkung-Zusammenhängen. Wer nicht lernt, besteht die Prüfung nicht. Wer Sport treibt, steigert seine Leistung. Kein Ausdauertraining? Dann reicht schon ein Treppenaufstieg für Kurzatmigkeit.

Anders sieht es aus, wenn wir versuchen, Risiken zu quantifizieren: Werde ich auf dem Weg ins Fitnessstudio in einen Unfall verwickelt sein? Wahrscheinlich nicht. Doch bei einer angenommenen Entfernung von 700.000 Kilometern, die Sie im Laufe eines Lebens mit dem Auto zurücklegen, liegt die Wahrscheinlichkeit eines Unfalls über Jahrzehnte hinweg deutlich höher . Und genau das ist der Kern statistischer Wahrscheinlichkeiten: Sie erlauben es, Eintrittswahrscheinlichkeiten über einen definierten Zeitraum hinweg abzuschätzen.

In der Solarbranche beschreibenP50, P90 und P99 die Wahrscheinlichkeit, dass eine Photovoltaik-Anlage in einem Jahr mindestens eine bestimmte Energiemenge erzeugt. Dieser Artikel zeigt, warum diese Werte entscheidend sind, wie sie berechnet werden – und wie Sie sie sinnvoll einsetzen.

Solarenergie: Ein Sonderfall in der Stromerzeugung

Im Gegensatz zu vielen konventionellen Kraftwerken – etwa Gas- oder Kernkraft – können Photovoltaik-Anlagen nicht kontinuierlich Strom erzeugen. Die Stromproduktion ist unmittelbar vom Wetter abhängig. Und das Wetter ist, wie jeder Landwirt, Meteorologe oder Outdoor-Profi bestätigen kann, schwer vorhersehbar.

Wie lässt sich also die Sonnenenergie quantifizieren, die ein Solarmodul an einem bestimmten Ort im Laufe eines Jahres erhält? Interessanterweise funktioniert hier ein Prinzip in umgekehrter Richtung: Zwar lässt sich das Wetter für einen bestimmten Tag in der Zukunft nur schwer vorhersagen – doch über Monate und Jahre hinweg lassen sich saisonale Muster mit großer Sicherheit erfassen. So wissen wir, dass der Juni in Mitteleuropa wärmer ist als der Dezember, dass der April wechselhaft ist und der Herbst die Blätter färbt. Diese Langfristtrends bilden die Basis jeder soliden Solarprognose.

Von historischen Wetterdaten zu P-Werten

Glücklicherweise existieren weltweit umfangreiche Wetterarchive – teils öffentlich finanziert, teils durch privatwirtschaftliche Anbieter betrieben. In den USA etwa liefert das National Renewable Energy Laboratory (NREL) zusammen mitder National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA) flächendeckende meteorologische Daten. Ergänzt werden diese durch Satellitendatenanbieter wieSolar Anywhere,Solcast  undSolar GIS .

Basierend auf jahrzehntelangen Wetteraufzeichnungen werden sogenannteTMY (Typical Meteorological Year)-Dateien erstellt – also typische meteorologische Jahre. Diese basieren meist auf 15 bis 30 Jahren Datenhistorie. Verfahren wie dieSandia-Methode  sorgen dafür, dass extreme Ausreißer (besonders gute oder schlechte Jahre) geglättet werden. Das Ergebnis ist eine statistisch abgesicherte Jahreswetterdatei für einen bestimmten Standort.

Diese TMY-Datei wird anschließend in der Photovoltaik-Planungssoftware verwendet, um denjährlichen Energieertrag der Anlage zu simulieren. Das daraus resultierende Ergebnis ist derP50-Wert – ein Mittelwert: In 50 Prozent der Fälle wird die tatsächliche Produktion darüber liegen, in 50 Prozent darunter. Über die Lebensdauer der Anlage gleicht sich das reale Mittel meist eng an den modellierten P50-Wert an (unter Annahme konstanter Verfügbarkeit und Degradation).

Warum P50 für Investoren nicht ausreicht

Nehmen wir an, Sie haben Ihre Anlage modelliert, die TMY-Daten sorgfältig ausgewählt, den erwarteten Jahresertrag berechnet – und wollen nun mit dem Bau beginnen. Technisch möglich. Doch bei derFinanzierung eines Projekts reicht ein P50-Wert selten aus.

Denn Banken oder institutionelle Investoren verlangen eine möglichstsichere Prognose über die erwarteten Erträge. Eine Ertragswahrscheinlichkeit von 50 Prozent – quasi ein Münzwurf – ist nicht sicher genug. Für die Risikobetrachtung werden daher sogenannteP90– oderP99-Werte verwendet.

• P90: Mit 90 Prozent Wahrscheinlichkeit wird der reale Ertrag mindestens diesem Wert entsprechen.
• P99: Mit 99 Prozent Wahrscheinlichkeit – also extrem konservativ.

Die Differenz zwischen P50, P90 und P99 lässt sich am besten über eineNormalverteilungskurve (Glockenkurve) darstellen.

Zwei Wege zur Berechnung von P90/P99

Es gibt zwei gängige Verfahren, um aus einem P50-Wert die konservativeren P90- und P99-Werte abzuleiten:

1. Modellierung mit alternativen TMY-Datensätzen
   Mehrfache Simulationen auf Basis unterschiedlicher Wetterjahre ergeben ein Ertragsspektrum, aus dem sich statistisch P90 und P99 ableiten lassen.
2. Anwendung eines anerkannten Wahrscheinlichkeitsmodells
   Wir bei eiSolesca nutzen wir ein in Genf entwickeltes, branchenweit anerkanntes Verfahren. Dabei wird aus dem P50-Wert und der bekanntenVariabilität der Global Horizontal Irradiance (GHI) sowie unter Annahme einerNormalverteilung die Standardabweichung berechnet. Daraus lassen sich präzise P-Werte ableiten.

Beide Methoden sindbankfähig und werden in der Praxis verwendet – je nach Projektanforderung und Datenlage.

Praktische Anwendung im Projektalltag

Auch wenn sich mit den Modellen keine tagesgenaue Vorhersage treffen lässt, liefern sie übermehrjährige Zeiträume hinweg zuverlässige Aussagen.

• P50-Werte eignen sich für Asset Manager und Betreiber alsErzeugungszielgröße, um das System im laufenden Betrieb zu bewerten.
• P90- und P99-Werte werden primär vonFinanzpartnern genutzt, um Investitionsrisiken realistisch einzuschätzen.

Wir liefern Ihnen alle drei P-Werte – erstellt mit bankfähigen Methoden und auf Basis anerkannter Datenquellen, aufbereitet in klar verständlicher Form.

—Der Autor Rocco Fucetola ist Leiter Operatives Geschäft bei Solesca. Solesca entwickelt Pre-CAD-Software für gewerbliche Dachanlagen sowie Freiflächenanlagen. Das Unternehmen hat bereits bei der Bewertung von über 100 Gigawatt an Solarprojekten unterstützt. —