Silvio Santacroce

• Diese Masterarbeit befasst sich mit einer Ertragsprognose für Photovoltaikanlagen, unterstützt durch Python. Das entwickelte Programm soll in der Lage sein, sowohl prognostizierte als auch historische Messdaten zu verwalten. Auf Basis dieser Informationen können Systeme wie Haus- oder Balkonkraftwerke geplant und dimensioniert werden, was ein gezieltes Energiemanagement im privaten Bereich ermöglicht. Die Größe der PV-Systeme spielt dabei keine Rolle; entscheidend sind die Solarleistungen, die die Erdoberfläche erreichen. Solche Daten, beispielsweise die Globalstrahlung auf horizontalen Flächen, bilden die Grundlage dieser Arbeit. Meteorologische Online-Dienste werden zur Beschaffung der erforderlichen Daten herangezogen. Das Projekt berücksichtigt mehrere Aspekte zur Erstellung der Ertragsprognosen. Dazu zählen die Sonnenposition und die Globalstrahlung auf geneigten Flächen. Ein wesentlicher Bestandteil der Arbeit ist die Programmierung in Python. Dabei entsteht eine Vielzahl von Daten, die mit dem Datenbankmanagementsystem (DBMS) MariaDB verwaltet werden. Die Nutzung dieses DBMS erleichtert die Datenverwaltung und bietet über die Webanwendung phpMyAdmin eine übersichtliche Darstellung. Diese Arbeit umfasst sowohl die theoretischen Grundlagen der benötigten Berechnungsmodelle als auch deren praktische Umsetzung in der Programmierung, die ausführlich beschrieben wird.
• This master's thesis focuses on comprehensive Python programming, aimed at enabling targeted yield forecasting for photovoltaic (PV) systems. The program is designed to manage selected data from a prediction as well as historical measured values. By leveraging this information, systems such as home or balcony power plants can be planned and designed. Energy management can consequently be carried out in a targeted manner in the private sector. While the size of the PV system is irrelevant; what holds significance is the solar radiation reaching the Earth's surface. Data like the Global Horizontal Irradiance built the basis of this work. Meteorological online services are utilized to procure the necessary data. The implementation of this project encompasses several objectives, integrating the position of the sun and solar radiation on inclined surfaces to make yield prognostications. An essential part of the work is programming in Python. Programming generates a substantial amount of data, managed efficiently using the MariaDB database management system. The use of this DBMS in handling the data and at the same time offers a manageable overview, which is achieved by using the phpMyAdmin web application. This thesis offers an in-depth exploration of the requisite calculation models, detailing their practical implementation during programming.