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Photovoltaik-Kataster durch KI-basierte Auswertung von Fernerkundungsdaten

Stefan Komoß erstellt am
  • Idee für die Stadt
  • überregionale Idee

Die Verwaltung sollte Anreize zur Steigerung des Anteils an Photovoltaik (PV) in der Stadt setzen. Der Ausbau der solaren Stromproduktion ist wichtig. Viele private und kommunale Unternehmen sowie Privathaushalte haben PV-Anlagen im Betrieb.

Um den PV-Ausbau in Berlin quantifizieren zu können, soll ein Projekt gestartet werden, das alle PV-Anlagene erfasst.

Dies hat mehrere Vorteile:

  • Energetische Daten zur Stadtentwicklung und Energiemanagement
  • Motivation der Bürgerinnen und Bürger mit “Challenge-Charakter”
  • Quantifizierung

Zur automatisierten Erfassung aller PV-Anlagen Berlins ist der Einsatz künstlicher Intelligenz erforderlich. Folglich sollte eine Anwendung verwendet werden, die durch die Analyse von Luft- und Satelitenbildern mit Methoden aus dem Bereich Deep Learning und Machine Learning PV-Anlagen detektiert, klassifiziert und georeferenziert aufbereitet. Die Analyseergebnisse sollten möglichst vielen kommunalen und förderalen Akteuren zugänglich sein. Denkbar ist daher eine Einbindung der KI-Analyseergbnisse in Open Data Projekte.

Referenznr.: 2021-13480
Die aktuell laufende Phase erlaubt keine Kommentare.

Diskussion

  • Comment 38863
    Klimaliste Berlin

    Jede PV-Anlage mit Einspeisung in das öffentliche Netz ist nach den geltenden Regularien beim Netzbetreiber anzumelden. Eine Auswertung auf Grundlage von Luft- und Satelitenbildern allein kann nicht zwischen netzeinspeisenden Anlagen und Anlagen im Inselbetrieb unterscheiden. Dies kann zu einer fehlerhaften Bilanz beitragen. Zudem sind Modulwirkungsgrade und die Verluste sonstiger Komponenten so n...

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