95–98 % Leistung nach 20 Jahren — warum das viele falsch einschätzen

Die Datenlage ist eindeutig: Nicht Alterung ist das Hauptproblem von PV-Parks, sondern Defekte. Wer String-Werte liest und daraus auf „alte Module" schließt, verwechselt zwei sehr unterschiedliche Dinge — und trifft systematisch falsche Entscheidungen über Austausch, Wiederverwendung und Restwert.

Der Denkfehler

Wenn ein 15 Jahre alter PV-Park 12 % unter seinem Performance Ratio liegt, ist die erste Reaktion oft dieselbe: Die Module sind alt. Zeit für Repowering. Diese Schlussfolgerung klingt logisch und ist in den meisten Fällen falsch.

Sie verwechselt zwei verschiedene Messgrößen: Moduldegradation (die physikalische Leistungsabnahme eines einzelnen Moduls) und Systemdegradation (den Performance-Rückgang des gesamten Parks vor dem Wechselrichter). Die beiden Zahlen werden in der Praxis wie Synonyme behandelt — sie sind aber systematisch unterschiedlich, und zwischen ihnen liegt der gesamte wirtschaftliche Spielraum eines alternden Assets.

Was die Daten wirklich sagen

Reine Moduldegradation bei kristallinen Siliziummodulen liegt nach NREL-Felddaten bei etwa 0,5 % pro Jahr. DNV nutzt in seinen aktuellen Whitepapern die gleiche Größenordnung — rund 0,50 % pro Jahr Modul-Degradation, plus etwa 0,14 % pro Jahr zusätzlicher Systemeffekte für den P50-Standard von 0,64 %/Jahr auf Systemebene.

Das heißt mathematisch: Ein defektfreies, kristallines Modul sollte nach 20 Jahren noch 90 bis 95 % seiner nominalen Leistung haben. In gut gealterten Kohorten mit ruhiger thermischer Historie liegen die Werte eher bei 95–98 %. Die größte Langzeitstudie, die es dazu gibt — Prieto-Melo et al. (2024) mit 1,25 Millionen deutschen PV-Anlagen und 34 GW Kapazität — findet im Mittel 0,59 % pro Jahr auf Systemebene und stellt ausdrücklich fest, dass die Literaturwerte von 0,8 %/Jahr die reale Degradation überschätzen.

Das Problem: In der Praxis sehen Betreiber von alten Parks oft deutlich schlechtere Werte als 0,5 %/Jahr. Dieser Abstand ist die eigentliche Geschichte.

Warum der String schlechter wird als jedes einzelne Modul

Ein String in Reihenschaltung ist ein klassisches Weakest-Link-System. Der Strom im gesamten String wird durch das Modul mit dem niedrigsten Kurzschlussstrom bestimmt. Degradieren Module unterschiedlich — was sie in einem echten Park immer tun — wandern die Arbeitspunkte auseinander, der MPP-Tracker muss Kompromisse schließen, und die Stringleistung sinkt schneller als der arithmetische Durchschnitt der Einzelmodule.

Richtig drastisch wird es bei Defekten. Ein Modul mit gebrochenen Zellverbindern, aktiver PID oder defekter Bypassdiode wird zum limitierenden Faktor für 20 oder 24 Modul-Nachbarn. Wenn die Bypassdiode aktiv wird, fällt der Strom des betroffenen Teilstrings auf null, die umgebenden Module arbeiten ausserhalb ihres MPP — in PVsyst-Simulationen entspricht das typischerweise einem Leistungsverlust von etwa 1,3 Modulen pro defektem Modul. Ein einziger Ausfall kostet also mehr als er wiegt.

Das DNV-Whitepaper von 2024 benennt diese Effekte explizit als Systemeffekte, die nicht in der Moduldegradation stecken: Mismatch, Widerstandsverluste in Steckverbindern und Junction Boxes, und korrodierte Anschlusspunkte sind die typischen Beschleuniger. IEA-PVPS listet in seinen Failure-Fact-Sheets von 2025 konsequent dieselben Verdächtigen: PID, Zellrisse, Bypassdiodenausfälle, Delamination, Hotspots — allesamt Defekte, nicht Alterung.

Alterung ist linear. Defekte sind geclustert.

Die in Feldstudien beobachtete Beschleunigung in den späten Jahren — DNV zeigt das an 18 Referenzmodulen über 35 Jahre (1982–2017) — ist keine plötzliche Materialermüdung. Es ist die Akkumulation lokaler Fehler: ein paar Prozent der Module entwickeln Defekte, diese Defekte wachsen im String zu überproportionalen Verlusten an, und das MPP-Gelände wird immer zerklüfteter. Der Park „altert" messbar, die Module im Durchschnitt nicht.

Diese Unterscheidung ist operativ entscheidend, weil sie die Logik der Intervention komplett dreht. Eine durchschnittlich degradierte Modulflotte ist nicht austauschreif. Eine Flotte mit wenigen, aber wirksamen Defekten ist dagegen ein extremer Hebel: Die gezielte Identifikation und Aussortierung der schlechtesten 2–5 % der Module kann mehr Ertragsgewinn bringen als jede homogene Ertüchtigung.

Was das für Bewertung, Reuse und Geschäftsmodelle bedeutet

Bewertung. Der kapitalmarktrelevante Restwert eines 15 Jahre alten Parks hängt weniger vom durchschnittlichen Modulalter ab als von der Verteilung der Moduleinzelzustände. Ohne Diagnostik auf Modulebene ist diese Verteilung blind — und jede Due-Diligence, die sich auf String-SCADA und lineare Degradationskurven stützt, kauft oder verkauft mit einer systematischen Unsicherheit.

Reuse. Die Second-Life-Diskussion leidet unter einem Missverständnis, das sie unnötig klein hält: dass gebrauchte Module Restware seien. In Wirklichkeit ist der Großteil der Module aus einem 20 Jahre alten Park technisch nahe am Datenblatt — wenn man sie findet. Ohne standardisierte, hochdurchsätzige Prüfung ist „Reuse" entweder Glücksspiel oder maskierter Export. Mit echter Modul-Level-Diagnostik wird Reuse zu einer messbar qualifizierten Produktklasse.

Geschäftsmodelle. Die binäre Logik des klassischen Repowerings — alles raus, alles neu — zerstört systematisch Wert, weil sie die Modulverteilung ignoriert. Zwischen „nichts tun" und „alles ersetzen" entsteht eine eigene Kategorie: Parks werden gezielt diagnostiziert, die schlechten Module entfernt oder repariert, die guten neu gruppiert, der Mismatch reduziert. Dieser Entscheidungslayer — die Fähigkeit, modulweise zu unterscheiden — ist das, was der Markt heute nicht zuverlässig leistet.

Fazit

Die einfache Wahrheit ist unbequem, weil sie mehr Arbeit bedeutet: Die Zahl auf dem SCADA-Display sagt wenig über den technischen Zustand der Module aus. Moduldegradation ist langsam, vorhersehbar und bei gesunden Modulen nach 20 Jahren klein genug, um wirtschaftlich irrelevant zu sein. Das Problem in alternden Parks heißt fast immer Mismatch, Defekte und Widerstandsverluste — und diese drei Probleme sind lösbar, sobald die Datenlage auf Modulebene vorliegt.

Wer alte Parks pauschal als Alterungsproblem behandelt, ersetzt 100 Module, um die Wirkung von 3 loszuwerden. Wer das Problem datenbasiert auseinanderrechnet, spart den Rest.

Quellen:

• Prieto-Melo et al., From Shine to Decline: Degradation of over 1 million solar photovoltaic systems in Germany (2024)
• DNV Whitepaper, Views on Long-Term Degradation of PV Systems (Hieslmair et al., 2024)
• Jordan & Kurtz, NREL Photovoltaic Degradation Rates — An Analytical Review
• IEA-PVPS T13-30 (2025), Degradation and Failure Modes in New Photovoltaic Cell and Module Technologies
• EPRI / Fregosi et al., Guidance on PV Module Replacement, IEEE PVSC 2020
• PVsyst, Mismatch Basic Principles (Bypassdioden- und Current-Limiting-Logik)