Owned Venture
SolarTracker (Dual Axis)
Ertrag von Photovoltaik über das Jahr gleichmäßiger und im Winter deutlich höher machen.
- Rolle
- Eigenes Venture — Entwicklung und Betrieb
- Status
- Prototypen und Simulation; physische Langzeitvalidierung läuft
- Einordnung
- Owned Venture
Interaktiver Digital Twin
Der Digital Twin stellt Simulation und reale Messwerte gegenüber. Er wird erst nach ausdrücklicher Auswahl geladen.
Kontext
Fest installierte Photovoltaikanlagen sind auf einen mittleren Sonnenstand optimiert. In Mitteleuropa führt das zu einem stark asymmetrischen Ertragsprofil: hoher Sommerertrag, geringer Winterertrag — genau umgekehrt zum Heiz- und Verbrauchsprofil vieler Haushalte und Betriebe. SolArt ist ein eigenes Venture von Somos-Co, das dieses Profil über nachgeführte Systeme verändern soll.
Geschäftliches Problem
Nachführsysteme sind seit Langem bekannt, setzen sich im kleineren Leistungsbereich aber kaum durch: mechanischer Aufwand, Wartung, Steuerungskomplexität und fehlende belastbare Ertragsdaten für konkrete Standorte. Die eigentliche Frage ist deshalb nicht, ob Nachführung mehr Ertrag bringt, sondern ob sich der Mehrertrag unter realen Bedingungen so zuverlässig und wartungsarm erzielen lässt, dass er die Mehrkosten trägt.
Mandat und Rolle
Verantwortung von Somos-Co
Die Nutzeranwendung, den Digital Twin, die Plattform und die technische Integration verantwortet Vencel Somos vollständig; die Firmware entwickelt er gemeinsam mit dem Hardwareteam.
Verantwortung von Partner/Kunde
Kein externer Auftraggeber ist beteiligt — SolArt gehört vollständig Somos-Co. Einzige geteilte Verantwortung ist die Firmware-Entwicklung, gemeinsam mit dem internen Hardwareteam.
Außerhalb der Rolle
Keine externe Grenze, da kein externer Auftraggeber besteht — entsprechend gibt es keine Vertraulichkeitsbeschränkung, und die Grenzen der bisherigen Belege werden auf dieser Seite vollständig offengelegt.
Vorgehen
- 1
Auslegung und Bau physischer Tracking-Prototypen einschließlich Mechanik
- 2
Entwicklung der Tracking-Logik und der zugehörigen Firmware
- 3
Aufbau der IoT-Telemetrie für Position, Ertrag, Umgebungs- und Zustandsdaten
- 4
Entwicklung der Nutzeranwendung für Konfiguration, Überwachung und Auswertung
- 5
Aufbau eines Digital Twin, der Simulation und reale Messwerte gegenüberstellt
- 6
Simulation des Ertragsprofils unter definierten mitteleuropäischen Bedingungen
- 7
Betrieb der digitalen Komponenten in einer eigenen Kubernetes-Umgebung
Technischer Umfang
Anwendung
- Firmware und Steuerungslogik der Nachführung
- Interaktiver Digital Twin im Browser
- Web-Anwendung für Betrieb und Auswertung
Betrieb
- Container-basiertes Deployment, Monitoring und Backups
Daten
- Sensorik und Telemetrie-Erfassung
- Datenpfad von der Anlage bis zur Auswertung
- Simulationsmodell und Kalibrierung gegen Messwerte
Betriebsmodell
Die digitalen Komponenten laufen in einer von Somos-Co betriebenen Kubernetes-Umgebung mit definiertem Deployment-Prozess, Monitoring und Backups. Telemetriedaten der Prototypen fließen kontinuierlich in die Auswertung und werden zur Kalibrierung des Simulationsmodells verwendet. Simulation und Messung werden dabei getrennt gehalten und getrennt ausgewiesen.
Aktueller Status
Physische Prototypen sind gebaut und liefern Messdaten. Das Simulationsmodell ist einsatzfähig. Der Digital Twin ist öffentlich zugänglich. Beta- und Testphase laufen; Gespräche mit Partnern in Europa und den USA sind möglich, aber nicht abgeschlossen.
Ergebnis und Belege
- Simulationen unter definierten mitteleuropäischen Bedingungen sowie erste physische Messungen zeigen ein erhebliches Potenzial zur Steigerung des Winter- und Jahresertrags gegenüber fest installierten Referenzsystemen. Die physische Langzeitvalidierung läuft.
- Die Simulation vergleicht ein nachgeführtes System mit einer fest installierten Referenz unter identischen Einstrahlungs- und Wetterannahmen. In dieser Rechnung liegt der Winterertrag um etwa das Drei- bis Vierfache und der Jahresertrag etwa beim Doppelten der Referenz.
- Erste physische Messungen an den Prototypen stützen die Richtung dieser Simulation. Sie decken bislang jedoch keinen vollständigen Jahresgang ab.
Grenzen dieser Aussagen
- Die genannten Faktoren sind Simulationsergebnisse unter definierten mitteleuropäischen Bedingungen, keine allgemeingültigen Produktversprechen.
- Der Vergleich bezieht sich auf eine fest installierte Referenzanlage unter denselben Annahmen — nicht auf eine beliebige bestehende Anlage.
- Eine vollständig validierte mehrjährige Langzeitmessung liegt nicht vor.
- Die tatsächlichen Resultate hängen von Wetter, Standort, Ausrichtung, Verschattung, Komponenten und Systemverlusten ab.
- Für konkrete Standorte wird kein Ertrag garantiert.
Nächster Schritt
Fortsetzung der physischen Messreihen über einen vollständigen Jahresgang, Verfeinerung der Kalibrierung zwischen Modell und Messung, Härtung der Mechanik für Dauerbetrieb und Bewertung möglicher Partnerschaften für Fertigung und Vertrieb.
Problem Check
Welche geschäftliche Entscheidung braucht eine belastbare Grundlage?
Beschreiben Sie Herausforderung, betroffenen Prozess und Zeithorizont. In einem ersten Problem Check klären wir, welche Fragen ein Dynamic Model beantworten sollte.
Für Anwendungen, Plattformen, IoT- und Digital-Twin-Vorhaben sowie Managed Operations.