Automatisierte PV-Vorplanung in Minuten für ein Schweizer Energieunternehmen

Die Planung von Solaranlagen entscheidet sich oft schon im Vertrieb: Ist das Dach geeignet? Welche Flächen lassen sich belegen? Wie realistisch ist das PV-Potenzial? Ein Schweizer Energieanbieter wollte diese Fragen für potenzielle Kund:innen digital beantwortbar machen – mit einem Web-Tool für realistische Vorplanung, basierend auf öffentlich zugänglichen Geodaten und ohne Vor-Ort-Termin. formigas hat dafür einen Prototypen entwickelt: Mit dem Geospatial Solar Planner entsteht aus einer Adresse und öffentlichen Schweizer Geodaten in wenigen Minuten ein texturiertes 3D-Modell mit automatisch geplanter Solar-Platzierung.

Für ein belastbares Planungsmodell reicht eine einzelne Datenquelle nicht aus. swissBUILDINGS3D liefert die geometrische 3D-Basis, swissIMAGE die realen Luftbilder, swissSURFACE3D das LiDAR-Oberflächenmodell und BFE Sonnendach die Eignungsflächen – vier Quellen mit unterschiedlicher Genauigkeit und unterschiedlichem Aufnahmezeitpunkt. Die eigentliche Ingenieursleistung liegt im sauberen Zusammenführen dieser Ebenen: Luftbilder sind beispielsweise auf das Gelände entzerrt, nicht auf Dächer. Alles, was über dem Boden liegt, erscheint dadurch leicht verschoben – Dachkanten „wandern" im Bild, und Modell und Foto passen nicht mehr exakt zusammen.

Die Pipeline nutzt swissBUILDINGS3D als räumliche Baseline und swissIMAGE als visuelle Realitätsebene. Per Computer Vision werden darauf relevante Dachflächen und Aufbauten erkannt: Kamine, Dachfenster, Gauben, Lüftungen, bestehende PV-Anlagen. Zum Einsatz kommt dabei unter anderem Metas Segmentierungs-Foundation-Model Segment Anything (SAM 3), ergänzt um klassische Bildverarbeitung und einen Höhendifferenz-Detektor auf Basis des LiDAR-Modells – letzterer erkennt Aufbauten unabhängig vom Licht, etwa auch auf komplett verschatteten Dachseiten. Über Contour Matching und perspektivische Transformation werden die im Luftbild erkannten Strukturen anschließend auf die 3D-Geometrie übertragen. Auf dieser fusionierten Grundlage platziert der Algorithmus PV-Module automatisch – unter Berücksichtigung von Ausrichtung, Sperrflächen und Abständen. Das Ergebnis: eine interaktive 3D-Weboberfläche, in der sich Ausrichtung, Dachvarianten oder einzelne Flächen anpassen lassen, ohne dass die KI-Analyse erneut laufen muss.

Der Prototyp entstand iterativ und mit direktem Feedback aus dem PV-Planungsalltag. Getestet wurden unterschiedlichste Dachtypen – von einfachen Steildächern bis zu komplexen Flachdachgeometrien mit Aufbauten und schwierigem Bild-Modell-Alignment. Dabei zeigte sich früh: Automatisierung darf keine Black Box sein. Der Prototyp wurde deshalb konsequent als AI Co-Planner gedacht, der Vorschläge vorbereitet, Unsicherheiten sichtbar macht und Expert:innen die Korrektur überlässt. Als technischer Umsetzungspartner verantwortete formigas die gesamte Pipeline – von Geodaten-Fusion über Dachanalyse bis zur 3D-Visualisierung im Browser – und setzte sie in kurzer Zeit als funktionsfähigen Planner um.

Der Prototyp zeigt, dass sich fragmentierte öffentliche Geodaten in eine visuelle, prozessfähige Entscheidungsgrundlage übersetzen lassen. Besonders relevant ist das für frühe Machbarkeitsprüfungen, große Flachdächer, B2B-Objekte und Portfolio-Screenings – Bereiche, in denen ein Drohnenflug zu aufwändig wäre, ein belastbarer erster Anhaltspunkt aber viel wert ist. Für Voranalysen entsteht mit Geospatial AI ein deutlich früherer Hebel im Prozess. Perspektivisch kann das entstehende Gebäudemodell zur gemeinsamen Datengrundlage für Planung, Vertrieb und Ausführung werden – als Basis für spezialisierte KI-Agenten, die Regelprüfung, Produktkonfiguration oder Angebotserstellung übernehmen und komplexe Sonderfälle gezielt an Expert:innen eskalieren.