Das Wichtigste auf einen Blick
- Eine Energieertragsprognose ist kein einfacher kWh-Schätzwert — sie ist ein formales Dokument mit Einstrahlungsanalyse, Verlustwaterfallrechnung und statistischen Konfidenzintervallen (P50, P90, P95).
- Der P90-Wert bedeutet: Mit 90 %iger Wahrscheinlichkeit wird dieser Ertrag überschritten — Banken und Finanzierungspartner verwenden ausschließlich P90 als Kalkulationsbasis.
- Für EEG-Anlagen ab 100 kWp ist seit dem Solarpaket I (Mai 2024) eine dokumentierte Ertragssimulation bei der Anmeldung im Marktstammdatenregister Pflicht.
- Typische Gesamtunsicherheit einer bankfähigen Prognose liegt bei ±5–8 % auf P90-Niveau — Satellitendaten tragen ±3–5 %, langjährige Bodenmessung nur ±1–2 % zur Datenunsicherheit bei.
- Unabhängige Zertifizierung durch TÜV, KPMG oder Pöyry ist bei Projektfinanzierungen ab 500 kWp in der Regel Bankvoraussetzung — unter 500 kWp akzeptieren Banken häufig Simulationsberichte aus zertifizierten Tools.
- Satellitenbasierte Einstrahlungsdaten (Solargis, PVGIS-SARAH-3) decken Deutschland mit einer räumlichen Auflösung von 90–250 m ab und bilden die Datengrundlage der meisten kommerziellen Prognosen.
- SurgePV erstellt Simulationsberichte mit vollständiger Verlustanalyse und Unsicherheitskennzeichnung — geeignet als Grundlage für bankfähige Prognosedossiers bis 500 kWp.
Was ist eine Energieertragsprognose?
Die Energieertragsprognose ist das zentrale Planungsdokument der Photovoltaikbranche. Sie beschreibt in quantifizierbarer, nachprüfbarer Form, wie viel Strom eine PV-Anlage an einem bestimmten Standort unter Berücksichtigung aller Systemverluste im Jahresdurchschnitt erzeugen wird — und mit welcher Wahrscheinlichkeit dieser Wert tatsächlich erreicht oder überschritten wird.
Der Begriff wird in der deutschen Praxis unterschiedlich verwendet: Manchmal meint man damit eine einfache Jahresertragschätzung aus einem Planungstool, manchmal ein mehrseitiges, von einem unabhängigen Sachverständigen signiertes Prognosegutachten. Der Unterschied ist für Finanzierung und Rechtssicherheit entscheidend.
Eine bankfähige Energieertragsprognose ist kein Excel-Schätzwert. Sie ist ein Dokument mit Methodik, Datenquellen, Verlustbilanz und Unsicherheitsanalyse — das eine Bank im Zweifel vor Gericht vertreten kann.
In der Praxis ergibt sich die Notwendigkeit einer formalen Energieertragsprognose aus drei Richtungen: aus den Anforderungen der Kreditgeber, aus den EEG-Dokumentationspflichten und aus dem Bedürfnis des Anlagenbetreibers, eine verlässliche Wirtschaftlichkeitskalkulation zu haben. Alle drei Anwendungsfälle stellen unterschiedliche Anforderungen an Detailtiefe, Methodik und Zertifizierung.
Die Probabilistischen Ertragsstufen: P50, P90, P95, P99
Das wichtigste Konzept in jeder bankfähigen Prognose ist die probabilistische Ertragsdarstellung. Statt eines einzelnen Prognosewerts liefert eine vollständige Analyse eine Verteilung möglicher Jahreserträge.
Erwarteter Durchschnittswert
Der P50-Wert ist der Medianertrag: In 50 % der Jahre wird dieser Wert überschritten, in 50 % unterschritten. Er ist die beste Schätzung des langfristigen Durchschnittsertrags und wird für interne Wirtschaftlichkeitsrechnungen verwendet. Kein Kreditgeber nimmt P50 als Kalkulationsbasis — das Risiko einer Unterschreitung ist zu hoch.
Standardbasis für Finanzierung
Der P90-Wert wird mit 90 %iger Wahrscheinlichkeit überschritten. Banken, Leasinggeber und Versicherungen rechnen fast ausnahmslos mit P90. Ein typischer P90-Wert liegt 5–8 % unter P50. Die Differenz zwischen P50 und P90 ist ein direktes Maß für die Prognoseunsicherheit — je kleiner die Differenz, desto zuverlässiger die Datenbasis.
Für risikoscheue Investoren
P95 wird mit 95 %iger Wahrscheinlichkeit überschritten. Typisch 8–12 % unter P50. Wird bei institutionellen Investoren mit langen Kapitalbindungszeiten (20+ Jahre) oder bei Projekten mit ungewöhnlich hoher Datenunsicherheit (fehlende Bodenmessung, komplexe Topographie) verwendet.
Worst-Case für Schuldendienstanalyse
P99 wird mit 99 %iger Wahrscheinlichkeit überschritten. Liegt typisch 15–20 % unter P50. Wird nur für Schuldendienstanalysen in konservativen Projektfinanzierungen gefordert — die Frage ist: Übersteht das Projekt auch das schlimmste 1-von-100-Jahresereignis?
Die Wahl des Konfidenzniveaus ist eine Risikoentscheidung. Ein Solarpark mit sehr guten Daten (30 Jahre Bodenstation, übersichtliche Topographie) hat eine kleine Differenz zwischen P50 und P90 — der Kreditnehmer “zahlt” wenig Puffer. Ein Projekt mit nur Satellitendaten und hoher Klimavariabilität hat eine große P50-P90-Spanne und damit einen größeren Ertragspuffer, der in der Finanzierungsrechnung fehlt.
Bestandteile einer bankfähigen Energieertragsprognose
Eine vollständige, bankfähige Prognose enthält definierte Elemente — keine dieser Komponenten darf fehlen, wenn das Dokument für Finanzierungszwecke akzeptiert werden soll.
Standortbeurteilung und Geländeanalyse
Koordinaten, Höhenlage, Geländeneigung, Horizont-Fernverschattung durch Topographie, lokale Klimacharakteristika (Nebelhäufigkeit, Schneebedeckung, Extremereignisse). Für deutsche Standorte wird häufig die DWD-Klimaklassifikation herangezogen.
Einstrahlungsdatenquelle und TMY-Konstruktion
Das Typische Meteorologische Jahr (TMY) ist die Einstrahlungs-Zeitreihe, die als Basis der Simulation dient. Es wird aus langjährigen Messdaten (idealerweise 20–30 Jahre) statistisch konstruiert. Akzeptierte Quellen: Solargis (primär), PVGIS-SARAH-3 (EU-Kommission), DWD-Messnetz (für nächstgelegene Wetterstation). Die Quelle und ihr Messzeitraum müssen explizit angegeben werden.
Verlustwaterfall-Analyse
Der Verlustwaterfall zeigt, wie die theoretische Einstrahlungsenergie auf dem Weg zum tatsächlichen Netzertrag durch jeden Verlustfaktor schrittweise reduziert wird. Jede Position muss mit Prozentwert und Quelle belegt sein.
Performance-Ratio-Berechnung
Die PR fasst alle systeminternen Verluste zusammen und beschreibt, wie effizient die eingefangene Solarenergie in Netzstrom umgewandelt wird. Eine gut ausgelegte deutsche Dachanlage erreicht PR-Werte von 82–87 %; Freiflächenanlagen mit bifazialen Modulen können 88–92 % erzielen.
Unsicherheitsquantifizierung
Jede Fehlerquelle wird einzeln bewertet und zur Gesamtunsicherheit kombiniert (quadratische Addition der Einzelunsicherheiten). Das Ergebnis ist die Standardabweichung σ der Ertragsverteilung, aus der P90, P95 und P99 mathematisch abgeleitet werden.
Degradationsmodell
Solarmodule verlieren jährlich 0,3–0,6 % ihrer Leistung. Die Prognose muss diesen Rückgang über die gesamte Laufzeit (typisch 25–30 Jahre) modellieren. Ein lineares Degradationsmodell ist Standard; neuere Modelle unterscheiden zwischen anfänglicher “Light-Induced Degradation” (LID) und langfristiger Degradation.
Verlustwaterfall: Die typischen Verlustpositionen
| Verlustquelle | Typischer Bereich (%) | Kommentar |
|---|---|---|
| Einstrahlung auf geneigte Fläche (GHI → GTI) | — | Umrechnung, kein Verlust |
| Reflexionsverluste (IAM) | 2–4 % | Winkelabhängige Reflexion an Moduloberfläche |
| Verschattungsverluste | 1–10 % | Je nach Standort und Umgebung |
| Temperaturverluste | 3–8 % | Modulleistung sinkt bei hoher Temperatur |
| Wechselrichterverluste | 2–4 % | MPP-Regelung, Teillastbetrieb |
| Leitungs- und Transformatorverluste | 1–3 % | Ohmsche Verluste DC + AC |
| Verschmutzungsverluste | 1–3 % | Staub, Vogelkot, Laub |
| Degradationsverluste (Jahr 1) | 1–2 % | LID + initiale Degradation |
| Verfügbarkeits- und Wartungsverluste | 0,5–2 % | Abschaltzeiten für Wartung, Netzstörungen |
| Gesamtverlust (typisch) | 12–25 % | Spannbreite je nach Standort und Technik |
Normative Grundlagen in Deutschland
Die Erstellung einer bankfähigen Energieertragsprognose folgt anerkannten technischen Regeln und Normen.
IEC 61724-1:2021 — Internationale Norm für PV-Systemmonitoring und Leistungsanalyse. Definiert Kenngrößen wie PR, Systemertrag und spezifischen Ertrag. Grundlage für vergleichbare Ertragsmessungen. VDE-AR-N 4105 — Technische Anforderung für den Anschluss von Erzeugungsanlagen ans Niederspannungsnetz; definiert Dokumentationsanforderungen. Solarpaket I (2024) — Dokumentationspflicht für EEG-Anlagen ab 100 kWp im Marktstammdatenregister, einschließlich Ertragssimulation.
Für den deutschen Markt sind zudem die Anforderungen der KfW-Bank relevant: Das KfW-Programm 270 (Erneuerbare Energien) verlangt bei Finanzierungen ab 200 kWp eine Energieertragsprognose von einem unabhängigen, qualifizierten Sachverständigen. Unterhalb dieser Schwelle werden in der Praxis Simulationsberichte aus anerkannten Softwaretools akzeptiert.
Wer erstellt eine bankfähige Energieertragsprognose?
Die Anforderungen an den Ersteller der Prognose hängen direkt von der Anlagengröße und dem Finanzierungsrahmen ab.
Zertifizierte Planungssoftware
Simulationsberichte aus anerkannten Tools (SurgePV, PVsyst, Solargis) werden von den meisten Kreditinstituten und Leasinggesellschaften akzeptiert. Voraussetzung: vollständiger Verlustwaterfall, TMY-Quellenangabe, Unsicherheitskennzeichnung und P90-Wert müssen im Bericht enthalten sein.
Unabhängiger Sachverständiger
In dieser Größenklasse verlangen Banken häufig ein Gutachten von einem unabhängigen, qualifizierten Ingenieur — typisch Consultingfirmen wie Pöyry, DNV, First Solar Energy, oder akkreditierte deutsche Ingenieurbüros. Die Eigentümerschaft des Planungsbüros an der Anlage ist ausgeschlossen (kein “Hausgutachten”).
TÜV / akkreditiertes Institut
Für Großprojekte und institutionelle Investoren ist ein Gutachten von TÜV Rheinland, TÜV SÜD, KPMG Renewables oder Pöyry Standard. Diese Gutachten umfassen auch eine unabhängige Due-Diligence der Systemauslegung, Modulwahl und Wechselrichter-Dimensionierung.
Versicherungsaktuare
Ertragswertversicherungen (Revenue Insurance) und Ertragsausfallversicherungen verlangen eigene Gutachten mit spezifischer Methodik nach den Anforderungen des Versicherers. Lloyd’s, Munich Re und andere Rückversicherer haben eigene akzeptierte Gutachterlisten.
Typische Unsicherheitswerte nach Datenquelle
| Datenquelle | Typ | Räumliche Auflösung | Datenunsicherheit (GHI) |
|---|---|---|---|
| Solargis v3 | Satellitendaten | 90 m | ±3–4 % |
| PVGIS-SARAH-3 | Satellitendaten | 250 m | ±3–5 % |
| DWD-Bodenstation (nächstgelegen) | Bodenmessung | Punktmessung | ±1–2 % |
| MERRA-2 (NASA) | Reanalyse | 50 km | ±5–8 % |
| Eigene On-Site-Messung (≥12 Monate) | Bodenmessung | Punktmessung | ±1–2 % |
Die Gesamtunsicherheit einer Prognose setzt sich aus mehreren unabhängigen Komponenten zusammen, die nach der Gaußschen Fehlerfortpflanzung kombiniert werden:
σ_gesamt = √(σ_Einstrahlung² + σ_Modellierung² + σ_Degradation² + σ_Systemverluste²)Der Faktor 1,28 ist der Z-Score der Normalverteilung für das 90. Perzentil. Für P95 wird Faktor 1,645 verwendet, für P99 Faktor 2,33.
Wann ist eine Energieertragsprognose erforderlich?
| Anwendungsfall | Grenzwert | Anforderung |
|---|---|---|
| EEG-Anmeldung (Marktstammdatenregister) | ab 100 kWp | Ertragssimulation mit Verlustanalyse (Solarpaket I) |
| Bankfinanzierung (KfW 270, Hausbank) | ab 50 kWp (de facto) | P90-Prognose aus zertifiziertem Tool oder Sachverständigem |
| Leasingfinanzierung | ab 50 kWp | Bankäquivalent; Leasinggeber hat eigene Anforderungen |
| Power Purchase Agreement (PPA) | immer | P90/P99; Vertragsgrundlage für Preisgestaltung |
| Ertragswertversicherung | immer | Versicherer-spezifische Methodik, eigener Gutachter |
| Förderprogramme (Bundesländer) | programm-spezifisch | Oft Simulationsbericht als Nachweis |
| Private Eigenfinanzierung | keine Pflicht | Wirtschaftlich sinnvoll ab ca. 20 kWp |
Die Energieertragsprognose sollte in der frühen Planungsphase erstellt werden — nicht als letztes Dokument vor der Bankeinreichung. Frühzeitige Prognosen ermöglichen es, Systemauslegung, Modulkonfiguration und Wechselrichter-Dimensionierung auf Basis der Ergebnisse zu optimieren. Eine nachträgliche Prognose bestätigt nur das Design — sie verbessert es nicht mehr.
Unterschied: Einfache Ertragsschätzung vs. bankfähige Prognose
| Merkmal | Einfache Ertragsschätzung | Bankfähige Prognose |
|---|---|---|
| Ausgabe | Single-Wert (kWh/Jahr) | P50, P90, P95 mit Konfidenzintervallen |
| Einstrahlungsquelle | Oft PVGIS-Standardwert | TMY aus Solargis/DWD mit Quellenangabe |
| Verlustanalyse | Globaler PR-Wert | Detaillierter Verlustwaterfall (8–12 Positionen) |
| Unsicherheit | Nicht quantifiziert | Explizite σ-Berechnung nach Fehlerquellen |
| Degradation | Oft ignoriert | Modelliert über gesamte Laufzeit |
| Dokument | Tool-Screenshot oder PDF | Formales Gutachten mit Methodikbeschreibung |
| Zertifizierung | Keine | Tool-Zertifizierung oder Sachverständigenunterzeichnung |
| Finanzierungseignung | Nein | Ja (je nach Anlagengröße und Kreditgeber) |
Wie SurgePV die Erstellung einer Energieertragsprognose unterstützt
Die Solar-Finanzsoftware von SurgePV erzeugt aus dem Simulationsprojekt einen vollständigen Ertragsreport mit den Bestandteilen, die für bankfähige Prognosedossiers benötigt werden.
Der Bericht enthält den detaillierten Verlustwaterfall mit allen Verlustpositionen und Prozentwerten, die Einstrahlungsdatenquelle mit TMY-Referenzzeitraum, die Performance-Ratio-Berechnung, den spezifischen Jahresertrag in kWh/kWp und das Degradationsmodell über die Anlagenlaufzeit. Für Anlagen bis 500 kWp akzeptieren die meisten deutschen Kreditinstitute diesen Report als ausreichende Grundlage.
Für größere Projekte, die ein unabhängiges Sachverständigengutachten benötigen, liefert der SurgePV-Export die strukturierte Datenbasis, auf der das externe Gutachten aufbaut — das reduziert den Gutachteraufwand und damit die Kosten.
Praktische Hinweise
- TMY-Quelle dokumentieren. Wähle eine anerkannte Datenquelle (Solargis, PVGIS-SARAH-3, DWD) und halte Messzeitraum und Auflösung schriftlich fest. Banken fragen danach — eine fehlende Quellenangabe kann die Akzeptanz des Berichts gefährden.
- Verlustwaterfall vor Systemauslegung erstellen. Ein früher Verlustwaterfall zeigt, welche Verlustquellen dominieren — und erlaubt gezielte Optimierung der Systemauslegung (String-Konfiguration, Wechselrichterwahl) bevor Hardware bestellt wird.
- P50 und P90 immer beide ausweisen. Eine Prognose, die nur P50 liefert, ist für Finanzierungszwecke unvollständig. Berechne und dokumentiere immer beide Werte — auch wenn der Auftraggeber nur nach dem Jahresertrag fragt.
- Degradation nicht unterschätzen. Ein lineares Degradationsmodell mit 0,4 %/Jahr reduziert den Jahresertrag nach 25 Jahren um rund 10 %. Das hat direkte Auswirkungen auf die Amortisationsrechnung und muss in der Prognose abgebildet sein.
- Prognose mit Messung vergleichen. Installiere bei Anlagen ab 30 kWp ein Ertragsmessgerät. Vergleiche den tatsächlichen Ertrag nach 12 Monaten mit der Prognose — Abweichungen über 5 % sind ein Hinweis auf Planungsfehler oder technische Probleme.
- Solarpaket I-Anforderungen kennen. Ab 100 kWp muss die Ertragssimulation bei der Anmeldung im Marktstammdatenregister vorliegen. Wer das vergisst, riskiert Verzögerungen bei der EEG-Vergütung.
- Prognose und Moduldatenblatt abgleichen. Temperaturkoeffizient (Pmax) und NOCT aus dem Moduldatenblatt müssen mit den Simulationsparametern übereinstimmen. Falsche Parametereingabe ist eine der häufigsten Fehlerquellen bei Ertragsprognosen.
- Simulationsberichte archivieren. Halte den Prognosebericht mindestens 10 Jahre vor — bei Gewährleistungsstreitigkeiten ist er das zentrale Beweisdokument.
- P90 statt P50 kommunizieren. Nenne im Kundengespräch immer den P90-Wert als Jahresertrag — nicht den höheren P50. Dann kann die Anlage die Erwartung erfüllen oder übertreffen, nicht enttäuschen. Das stärkt das Kundenvertrauen langfristig.
- Bankfähigkeit als Differenzierungsmerkmal. Viele kleinere Installationsbetriebe liefern nur einfache Ertragsschätzungen. Wer eine formale Prognose mit Verlustwaterfall, TMY-Quelle und P90-Ausweis liefert, differenziert sich klar — besonders gegenüber Gewerbekunden.
- Finanzierungshürde vorwegnehmen. „Unser Simulationsbericht ist in dem Format, das KfW und die meisten Hausbanken akzeptieren. Sie bekommen alle nötigen Unterlagen für Ihren Finanzierungsantrag direkt von uns.” Das reduziert den Entscheidungsaufwand beim Kunden erheblich.
- Prognosequalität visualisieren. Zeige dem Kunden, was P50 vs. P90 konkret bedeutet: „Wir versprechen mindestens 42.000 kWh im Jahr — mit 90 %iger Sicherheit. Unser Durchschnittswert liegt bei 45.500 kWh.” Zahlen sind überzeugender als Methodik.
Bankfähige Ertragsprognosen direkt aus dem Planungstool
SurgePV erstellt vollständige Simulationsberichte mit Verlustwaterfall, TMY-Quellenangabe und P90-Ausweis — kein externes Spezialtool nötig.
Zur Solar-FinanzsoftwareKeine Kreditkarte erforderlich
Praxisbeispiele
Beispiel 1: Wohngebäude in Nürnberg (18 kWp)
Ein Einfamilienhaus mit Satteldach, Südausrichtung, 32° Neigung. Keine Nahverschattung. Der Installationsbetrieb erstellt einen Simulationsbericht mit PVGIS-SARAH-3-Daten.
Prognoseergebnis:
- P50 (Jahresertrag): 19.200 kWh
- Datenunsicherheit (PVGIS): ±4 %
- Modellunsicherheit: ±2,5 %
- σ_gesamt: ≈ 4,7 %
- P90-Abzug: 1,28 × 4,7 % ≈ 6,0 %
- P90-Ertrag: 19.200 × (1 – 0,06) ≈ 18.050 kWh/Jahr
Die finanzierende Hausbank akzeptiert den SurgePV-Simulationsbericht ohne weiteres externes Gutachten. Der Baufinanzierungskredit wird auf Basis des P90-Ertrags und einem angenommenen Strompreis von 32 Ct/kWh genehmigt.
Wirtschaftliche Wirkung der genauen Prognose: Eine einfache PLZ-basierte Schätzung hätte 20.800 kWh/Jahr ausgewiesen (keine Verlustanalyse, kein Temperaturmodell). Der tatsächliche erste Jahresmesswert liegt bei 18.900 kWh — die formale P90-Prognose war deutlich genauer als die Schätzung.
Beispiel 2: Gewerbeanlage in Stuttgart (320 kWp, KfW-Finanzierung)
Logistikzentrum, Flachdach, Ost-West-Ausrichtung, 10° Neigung. Drei HLK-Anlagen als Nahverschatter. Finanzierung über KfW 270 und Hausbank.
Die Bank fordert eine Energieertragsprognose mit P90-Wert und vollständigem Verlustwaterfall. SurgePV-Simulationsbericht wird zusammen mit dem technischen Design eingereicht.
Verlustwaterfall (Auszug):
- Eingestrahlung auf geneigte Fläche (GTI): 100 %
- IAM-Reflexionsverluste: –3,1 %
- Verschattungsverluste (HLK + Eigenabschattung): –5,8 %
- Temperaturverluste: –5,2 %
- Wechselrichterverluste: –2,9 %
- Sonstige Systemverluste: –2,5 %
- Netzertrag (PR = 80,5 %): 281.200 kWh/Jahr (P50)
- P90-Ertrag: 263.100 kWh/Jahr
Die KfW akzeptiert den Bericht. Finanzierungsvolumen: 520.000 EUR. Jährlicher Schuldendienst liegt unter P90-Ertrag × 12 Ct/kWh — Finanzierungsbedingung erfüllt.
Beispiel 3: Freiflächenanlage in Bayern (1,2 MWp, PPA-Strukturierung)
Freifläche, 12° Neigung Süd, keine nennenswerte Nahverschattung, leichte Hügelkuppe im Osten. Geplant als PPA-Projekt mit einem industriellen Stromkäufer.
Der PPA-Vertrag legt den Strompreis und das Mindestliefervolumen fest. Als Sicherheit fordert der Stromkäufer eine P90-Prognose von einem unabhängigen Sachverständigen. DNV wird als Gutachter beauftragt.
DNV verwendet Solargis-Daten, kombiniert mit einer 12-monatigen On-Site-Messung, und berechnet:
- σ_Einstrahlung: 3,5 % (Solargis + Bodenmessung kombiniert)
- σ_Modellierung: 2,0 %
- σ_gesamt: 4,0 %
- P50-Ertrag: 1.190.000 kWh/Jahr
- P90-Ertrag: 1.130.000 kWh/Jahr (–5,1 %)
- P99-Ertrag: 1.050.000 kWh/Jahr (–11,8 %)
Der PPA-Mindestlieferwert wird auf 95 % des P90-Werts gesetzt: 1.073.500 kWh/Jahr. Der Projektentwickler zahlt eine Vertragsstrafe, wenn dieser Wert unterschritten wird — die Prognose ist damit vertragsrelevant.
Häufig gestellte Fragen
Was ist der Unterschied zwischen P50 und P90 in der Energieertragsprognose?
P50 ist der Medianertrag — die beste Schätzung des langfristigen Durchschnitts. In 50 % der Jahre wird er überschritten, in 50 % unterschritten. P90 ist der konservative Wert: Er wird mit 90 %iger Wahrscheinlichkeit überschritten und liegt typisch 5–8 % unter P50. Banken rechnen immer mit P90, weil sie sicherstellen wollen, dass der Schuldendienst auch in einem unterdurchschnittlichen Solarjahr gedeckt ist.
Ab welcher Anlagengröße brauche ich eine formale Energieertragsprognose?
Rechtlich verpflichtend (Solarpaket I) ab 100 kWp für die EEG-Anmeldung. De facto verlangt die Bank ab ca. 50 kWp eine P90-Prognose als Finanzierungsvoraussetzung. Für eigenfinanzierte kleinere Anlagen gibt es keine Pflicht — aber für jede Anlage ab ca. 20 kWp ist eine fundierte Prognose wirtschaftlich sinnvoll, um Überraschungen beim tatsächlichen Ertrag zu vermeiden.
Welche Einstrahlungsdatenquelle ist für Deutschland am besten geeignet?
Für die meisten deutschen Projekte sind Solargis und PVGIS-SARAH-3 die Standardquellen. Solargis bietet die höhere räumliche Auflösung (90 m) und wird von Banken und Gutachtern bevorzugt. PVGIS-SARAH-3 ist kostenlos und für Vorstudien gut geeignet. DWD-Bodenmessungen reduzieren die Datenunsicherheit erheblich, sind aber nur als Ergänzung verfügbar — eine vollständige DWD-Zeitreihe liefert keine flächendeckenden Stundenwerte für beliebige Koordinaten.
Was bedeutet „bankfähig” im Zusammenhang mit einer Energieertragsprognose?
„Bankfähig” bedeutet, dass das Finanzierungsinstitut das Dokument als Grundlage für die Kreditentscheidung akzeptiert. Dafür muss die Prognose: einen dokumentierten Verlustwaterfall enthalten, die Einstrahlungsquelle und den Messzeitraum nennen, P90 (und idealerweise P50) ausweisen, eine Unsicherheitsquantifizierung enthalten und von einem qualifizierten Ersteller stammen (zertifiziertes Tool oder unabhängiger Sachverständiger je nach Projektgröße).
Wie weit weicht die tatsächliche Erzeugung typischerweise von der Prognose ab?
Bei sorgfältig erstellten Prognosen mit guten Datenquellen liegt die Abweichung im Einzeljahr typisch bei ±3–8 % — hauptsächlich durch natürliche Klimavariabilität. Über 10 Jahre gemittelt liegt eine gute Prognose innerhalb von ±3 % des tatsächlichen Ertrags. Große Abweichungen über 10 % deuten meist auf Fehler in der Systemauslegung, unberücksichtigte Verschattung oder Wartungsprobleme hin.
Muss eine Energieertragsprognose aktualisiert werden?
Einmal erstellt, gilt eine Prognose für die geplante Anlagenkonfiguration. Bei wesentlichen Änderungen (andere Modultypen, geänderte Ausrichtung, neue Verschattungsobjekte) muss die Prognose neu erstellt werden. Für Refinanzierungen oder Anlagenverkäufe verlangen Kreditgeber oft eine aktualisierte Prognose — insbesondere wenn die ursprüngliche Prognose älter als 3–5 Jahre ist.
Verwandte Glossarbegriffe
About the Contributors
Co-Founder · SurgePV
Akash Hirpara is Co-Founder of SurgePV and at Heaven Green Energy Limited, managing finances for a company with 1+ GW in delivered solar projects. With 12+ years in renewable energy finance and strategic planning, he has structured $100M+ in solar project financing and improved EBITDA margins from 12% to 18%.
Content Head · SurgePV
Rainer Neumann is Content Head at SurgePV and a solar PV engineer with 10+ years of experience designing commercial and utility-scale systems across Europe and MENA. He has delivered 500+ installations, tested 15+ solar design software platforms firsthand, and specialises in shading analysis, string sizing, and international electrical code compliance.
