Smart Home und PV-Anlagen: KI-Wartung
KI-gestuetzte Wartung von PV-Anlagen und Smart-Home-Systemen: Anomalien frueh erkennen, Ertraege sichern, Wartungsvertraege als Geschaeftsmodell.
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🔄 Kurzer Rueckblick: In Lektion 3 hast du KI-gestuetzte Projektplanung kennengelernt — automatische Abhaengigkeitsketten und Echtzeit-Anpassung bei PV-Projekten. Jetzt geht’s um das, was nach der Installation kommt: Wartung und Monitoring.
Deutschland hat ueber 4 Millionen PV-Anlagen auf Daechern (Destatis, 2025). Die meisten produzieren Strom — aber wer ueberwacht, ob sie optimal laufen? Die wenigsten Eigentuemer pruefen regelmaessig. Und wenn der Ertrag sinkt, merken sie es erst Monate spaeter auf der Stromrechnung.
Fuer Elektrobetriebe ist das eine riesige Chance: PV-Monitoring als Service.
Wartung heute vs. mit KI
| Aspekt | Klassische Wartung | KI-gestuetzte Wartung |
|---|---|---|
| Intervall | 1× jaehrlich oder bei Stoerung | Kontinuierlich (24/7 Monitoring) |
| Erkennung | Beim Wartungstermin oder Kundenanruf | Automatisch bei Anomalie |
| Reaktionszeit | Tage bis Wochen | Stunden bis Tage (frueh erkannt) |
| Kundenerlebnis | “Meine Anlage bringt weniger…” | “Wir haben eine Anomalie erkannt, Termin Donnerstag?” |
| Ertragsverlust | Wochen/Monate unbemerkt | Minimiert durch Frueherkennung |
PV-Monitoring: Die Datenbasis
| Datenquelle | Werte | Erfassungsintervall |
|---|---|---|
| Wechselrichter | AC/DC-Leistung, String-Stroeme, Fehlercodes | Alle 5-15 Min. |
| Modulebene (optional) | Einzelmodulleistung, Hotspot-Erkennung | Alle 15 Min. |
| Zaehler | Einspeisung, Eigenverbrauch, Netzbezug | Stuendlich |
| Wetterdaten | Einstrahlung, Temperatur, Bewoelkung | Stuendlich |
| Speicher (optional) | Ladestand, Lade-/Entladezyklen | Alle 5-15 Min. |
Die KI-Analyse
Schritt 1: Baseline lernen (2-4 Wochen)
KI lernt: Bei 800 W/qm Einstrahlung → 4,2 kW Output = normal
Schritt 2: Abweichungen erkennen
Bei 800 W/qm Einstrahlung → 3,3 kW Output = Anomalie (-21%)
→ Moeglich: Defektes Modul, Verschattung, Wechselrichter-Problem
Schritt 3: Muster analysieren
String 2 permanent 15% weniger → Modulfehler in String 2
Alle Strings morgens 20% weniger → Neue Verschattung (Baum?)
Sporadische Ausfaelle → Wechselrichter-Problem
Schritt 4: Handlungsempfehlung
→ "String 2: Leistungseinbruch seit 10 Tagen — Pruefung empfohlen"
✅ Quick Check: Warum reicht der Ertrag allein nicht aus, um den Zustand einer PV-Anlage zu beurteilen? (Tipp: Der Ertrag haengt von der Einstrahlung ab — bei Wolken ist niedriger Ertrag normal, bei Sonnenschein nicht.)
Typische Stoerungen und Fruehwarnsignale
| Stoerung | Fruehwarnsignal (KI erkennt) | Vorlaufzeit | Ohne KI |
|---|---|---|---|
| Defektes Modul (Hotspot) | Ein String liefert weniger | 1-4 Wochen | Ertragsverlust bis Ausfall |
| Wechselrichter-Degradation | Steigende Differenz DC→AC | 4-8 Wochen | Teurer Austausch |
| Neue Verschattung | Morgens/abends Leistungseinbruch | Sofort erkennbar | Dauerhafter Ertragsverlust |
| Verschmutzung | Gleichmaessig sinkende Leistung | 2-6 Wochen | 5-15% weniger Ertrag |
| Speicher-Degradation | Sinkende Speicherkapazitaet | 4-12 Wochen | Geringerer Eigenverbrauch |
Smart-Home-Monitoring
| Komponente | Was KI ueberwacht | Anomalie-Beispiel |
|---|---|---|
| KNX/Loxone | Schaltzyklen, Reaktionszeiten | Aktor reagiert verzögert → Verschleiss |
| Wallbox | Ladeleistung, Ladezyklen | Ladeleistung sinkt → Kontaktproblem |
| Energiemanager | Eigenverbrauchsquote, Lastprofile | Quote sinkt trotz gleicher Gewohnheiten |
| Netzwerk | Erreichbarkeit, Antwortzeiten | Geraete fallen regelmaessig aus dem WLAN |
Das Geschaeftsmodell: Wartungsvertrag mit Monitoring
| Element | Details |
|---|---|
| Grundgebuehr | 8-15 EUR/Monat pro PV-Anlage |
| Leistung | 24/7 Monitoring + 1 Wartung/Jahr + Notfall-Vorrang |
| Technik | Wechselrichter-API (SMA, Fronius, Huawei) + Monitoring-Plattform |
| Investition Betrieb | Software: 30-60 EUR/Monat fuer Dashboard |
| Break-Even | Ab 40-60 Wartungsvertraegen |
Rechenbeispiel: 300 PV-Kunden mit Wartungsvertrag
| Position | Betrag/Jahr |
|---|---|
| Einnahmen Grundgebuehr | 300 × 10 EUR × 12 = 36.000 EUR |
| Einnahmen Wartungstermine | 300 × 100 EUR = 30.000 EUR |
| Einnahmen Reparaturen (praeventiv) | ~80 × 250 EUR = 20.000 EUR |
| Umsatz gesamt | 86.000 EUR/Jahr |
| Software-Kosten | 720 EUR/Jahr |
| Planbare Umsaetze | 85.280 EUR/Jahr |
So startest du mit PV-Monitoring
| Phase | Aufwand | Ergebnis |
|---|---|---|
| 1. Monitoring-Plattform auswaehlen | 1 Woche | Dashboard fuer alle Anlagen |
| 2. Pilot: 20-30 Anlagen | 2-4 Wochen | Erfahrungen sammeln, Baseline lernen |
| 3. Wartungsvertrag anbieten | 2 Wochen | Vertragsvorlage, Preismodell |
| 4. Bestandskunden anschreiben | 2 Wochen | “Ihre Anlage laeuft — aber optimal?” |
| 5. Skalieren | Laufend | Alle neuen PV-Kunden automatisch anbieten |
Key Takeaways
- PV-Monitoring erkennt Stoerungen Wochen bevor der Kunde es merkt — und sichert den Ertrag
- Die Datenbasis: Wechselrichter-Daten + Wetterdaten — erst die Korrelation zeigt Anomalien
- Wartungsvertraege sind ein planbares Geschaeftsmodell: 8-15 EUR/Monat × 300 Kunden = 85.000+ EUR/Jahr
- Die meisten Wechselrichter-Hersteller bieten Monitoring-APIs — die Daten sind verfuegbar
- Start mit 20-30 Pilotanlagen: Erfahrung sammeln, dann Bestandskunden anschreiben
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In der naechsten Lektion geht es um Kundenkommunikation: Wie du mit KI Terminbestatigungen, Wartungserinnerungen und Nachfass-Nachrichten automatisierst.
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