Jahresertrag pro Anlage,
aus Wetterdaten berechnet.
Für jede Wind- und Solaranlage im Marktstammdatenregister berechnet Ohmnify den Langzeit-Jahresertrag und die Volllaststunden — Onshore wie Offshore. Grundlage: 10 Jahre ERA5-Wetterdaten, PVGIS-Einstrahlung und Turbinenspezifikationen, verknüpft mit den MaStR-Stammdaten jeder Anlage.
Eine Anlagen, eine Szenarien.
Klicken Sie eine Karte, um die Ertragsprognose für diese Anlage zu sehen. Offshore, Repowering-Alt, Ost-West-Aufdach, Solar-Neubau — jedes Szenario löst einen anderen Pfad im Algorithmus aus.
Ertragsprognose
Ertragsprognose
Vier Kennzahlen pro Anlage.
Direkt im AnlageSheet, ohne externe Tools, ohne manuelle Berechnungen.
Langzeit-Durchschnitt in kWh/Jahr oder MWh/Jahr. Netto-Wert nach Abzug von Verfügbarkeits-, Elektrik-, Umwelt- und Wake-Verlusten; brutto zum Vergleich.
Jahresertrag dividiert durch Nennleistung. Maß für die Auslastung unabhängig von der Anlagengröße. Typisch Wind Onshore: 1.800–2.500 h/a; Solar Aufdach: 800–1.000 h/a.
Bei Solar: kWh/kWp/Jahr. Normalisiert den Ertrag auf die installierte Leistung und erlaubt den Vergleich zwischen Anlagen unterschiedlicher Größe.
Bei Wind: durchschnittliche Windgeschwindigkeit auf Nabenhöhe über das 10-Jahres-Zeitfenster. Erster Sanity-Check für Standortqualität.
Drei unabhängige Quellen, konsistent verknüpft.
Keine Pi-mal-Daumen-Schätzungen. Wir matchen standortgenau gegen etablierte, validierte Datensätze.
ERA5 ist der internationale Goldstandard für historische Wetterdaten. Kombiniert Bodenmessungen, Satelliten und Wetterballone zu einer konsistenten Zeitreihe ab 1940. Wir nutzen die letzten 10 vollständigen Kalenderjahre, um einzelne gute/schlechte Jahre auszugleichen.
Das PV Geographical Information System der EU-Kommission ist der de-facto Standard für PV-Ertragsprognosen in Europa. Nutzt Satellitenmessungen der Sonneneinstrahlung und berücksichtigt Ausrichtung, Neigung und Systemverluste.
Für Wind: Turbinen-Kennlinien aus Herstellerspezifikationen (kuratiert für die gängigen Modelle, synthetisch als Fallback), Höhenextrapolation per Power Law (Hellmann α = 0,143) und Luftdichte-Korrektur nach barometrischer Formel. Für Solar: Perez-Transpositionsmodell, Martin-Ruiz-IAM und NOCT-Temperaturmodell in eigener Pipeline (`solarPhysics.ts`).
Unterschiedliche Technologien, jeweils eigene Methodik.
Was wir abdecken und was nicht — transparent pro Energieträger.
Die spezifische Einstrahlung am Standort (GHI, POA) kommt aus PVGIS mit dem SARAH-3-Satellitendatensatz. Wir nutzen die Hauptausrichtung und Neigung aus dem MaStR. Ost-West-Aufständerung wird als 50/50-Mittelwert berechnet. Der Anzeigewert ist der Langzeit-Durchschnitt; für moderne Anlagen ab 2020 zeigen wir zusätzlich die „optimierte" Prognose mit 10% Systemverlusten.
Wir extrahieren stündliche Windgeschwindigkeiten aus ERA5 für die letzten 10 Jahre und extrapolieren auf die tatsächliche Nabenhöhe. Mit der kuratierten Herstellerkennlinie der identifizierten Turbine berechnen wir stündliche Leistung und summieren zum Jahresertrag. Abzüge für Verfügbarkeit, Elektrik, Wake und Umwelt: zusammen ~13,5% Verluste.
Offshore-Anlagen laufen durch dieselbe Pipeline wie Onshore: ERA5-Wind auf 100 m, Power Curve, Luftdichte-Korrektur. Wir nutzen denselben Hellmann-Exponenten α = 0,143 wie Onshore — offshore ist die reale Scherung schwächer (typisch α ≈ 0,10), unsere Extrapolation auf Nabenhöhe kann dort systematisch leicht danebenliegen. Ebenfalls nicht modelliert: Wake-Effekte innerhalb der Cluster (5–15 % Zusatzverlust) und neue Großturbinen > 10 MW, die oft nur über synthetische Kennlinien abgedeckt sind.
Biomasse-, Wasserkraft- und Speicheranlagen haben keine standardisierte wetterabhängige Ertragsfunktion. Ihr Output hängt von Brennstoffverfügbarkeit, Pegelständen und Betreiber-Fahrplänen ab. Ohmnify zeigt für diese Anlagen Stammdaten, aber keine Ertragsprognose.
Zwei Badges, ehrliche Einordnung.
Bei Wind hängt die Genauigkeit stark von der verfügbaren Turbinenkennlinie ab. Wir machen transparent, welche Qualitätsstufe vorliegt.
Die Turbinenkennlinie wurde eindeutig aus dem Hersteller und Typ identifiziert. Grünes Badge in der Anlagenansicht.
Wann: Bei Wind, wenn die MaStR-Herstellerangabe eindeutig auf eine Kurve aus unserer gepflegten Bibliothek matcht.
Keine kuratierte Kurve gefunden — wir nutzen eine synthetische Kurve auf Basis von Leistung und Rotordurchmesser. Graues Badge in der Anlagenansicht.
Wann: Exotische Turbinentypen, unklare MaStR-Angabe (z.B. nur „Hersteller unbekannt"), oder sehr alte Anlagen.
Wo Ertragsprognosen entscheiden.
Für Projektentwickler, M&A-Teams, Asset-Manager und Energiehändler ist der erwartete Ertrag die wichtigste Kennzahl überhaupt.
Vergleichen Sie den Altertrag einer Wind-Bestandsanlage mit der Prognose einer modernen Repowering-Alternative am selben Standort — in Minuten statt in Wochen.
Plausibilisieren Sie die Ertragsversprechen von Projektentwicklern gegen unsere unabhängige Prognose. Bei großen Abweichungen: Grund zur Nachfrage.
Aggregieren Sie Soll-Jahresertrag und Volllaststunden über Ihr gesamtes Portfolio. Identifizieren Sie unterperformende Anlagen und Standortpotenziale.
Vergleichen Sie Erträge zwischen Standorten, Technologien und Jahrgängen. Antwort auf Fragen wie „Wie viele Volllaststunden bringt dieser Küstenstandort wirklich im Vergleich zum Binnenland?"
Was Nutzer oft fragen.
Woher stammen die Wetterdaten?▼
Für Wind nutzen wir ERA5-Reanalysedaten vom Europäischen Zentrum für mittelfristige Wettervorhersage (ECMWF) über die Open-Meteo API — das ist der internationale Goldstandard für historische Wetterdaten. Für Solar nutzen wir PVGIS von der EU-Kommission (Joint Research Centre) mit dem SARAH-3-Satellitendatensatz.
Wie genau ist die Prognose?▼
Bei Wind-Anlagen mit kuratierter Herstellerkurve und vollständigen Stammdaten erreichen wir typischerweise eine Genauigkeit von ±10% gegenüber dem realen Langzeitmittel. Bei Solar ist die Genauigkeit dank PVGIS meist im Bereich ±5-8%. Für jede Anlage wird die Verlässlichkeit explizit gekennzeichnet.
Warum 10 Jahre Wetterdaten und nicht nur das letzte Jahr?▼
Einzelne Jahre können stark über oder unter dem Mittel liegen. Ein „windstarkes" Jahr kann 10-15% über dem Durchschnitt liegen, ein „windschwaches" Jahr 10-15% darunter. Der 10-Jahres-Mittelwert gleicht diese Schwankungen aus und liefert eine belastbare Langzeit-Prognose für Investitionsentscheidungen.
Funktioniert die Prognose auch für Offshore-Wind?▼
Ja, mit Einschränkungen. Wir rechnen Offshore-Erträge mit derselben Pipeline wie Onshore (ERA5-Wind auf 100 m, Power Curve, Luftdichtekorrektur). Nicht modelliert sind Wake-Effekte innerhalb der Cluster (können 5–15 % ausmachen) und die gegenüber Onshore schwächere Windscherung; für neue Großturbinen (>10 MW) nutzen wir teils synthetische Kennlinien. Die Verlässlichkeitsstufe pro Anlage zeigt das transparent an.
Was unterscheidet Netto- von Brutto-Ertrag?▼
Der Brutto-Ertrag ist das theoretische Maximum aus Wetterdaten und Leistungskurve. Der Netto-Ertrag zieht Betriebsverluste ab: Verfügbarkeit (-3%), elektrische Verluste (-2%), Umweltbedingungen/Icing (-4%) und Wake-Effekte (-5%). Zusammen ~13,5% Verluste. Für Solar rechnen wir standardmäßig mit 14% Systemverlusten.
Kann ich die Prognose für eigene Flächen nutzen?▼
Ja — aus der App heraus können Sie für einen beliebigen Standort die Prognose abrufen. In der öffentlichen Anlagen-Ansicht zeigen wir die Werte für registrierte MaStR-Anlagen. Für Eigentümer: korrigieren Sie in der App Ausrichtung und Neigung Ihrer Solar-Anlage, wenn die MaStR-Angaben nicht passen.
Im selben Werkzeugkasten.
Einspeisevergütung, Anzulegender Wert und Förderzeitraum — automatisch aus der ÜNB-Kategorientabelle und MaStR-Stammdaten abgeleitet.
Signale für Repowering-Reife, Post-EEG, Phasenwechsel und weitere Marktsituationen — als tägliche Benachrichtigung oder im Dashboard.
Ertragsprognose für Ihr Portfolio.
Öffnen Sie die Ohmnify-App und sehen Sie für jede Ihrer Wind- oder Solaranlagen den Langzeit-Jahresertrag, die Volllaststunden und den Vergleich zum tatsächlichen Wetter der letzten Monate.