{"id":3233,"date":"2026-09-27T00:00:00","date_gmt":"2026-09-26T16:00:00","guid":{"rendered":"https:\/\/ksnrsolar.com\/?p=3233"},"modified":"2026-09-23T14:41:02","modified_gmt":"2026-09-23T06:41:02","slug":"intelligent-pv-tracker-control-strategies","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/intelligent-pv-tracker-control-strategies\/","title":{"rendered":"Intelligente PV-Tracker: Proaktive Steuerungsstrategien | 15 Jahre Felddaten"},"content":{"rendered":"<div class=\"container\">\n<p><em>Von Dr. Elena Vance, Ingenieurin f\u00fcr PV-Montagesysteme (15 Jahre Erfahrung in der Forschung und Entwicklung von Solarnachf\u00fchrungssystemen)<\/em><\/p>\n<p>\u00dcber ein Jahrzehnt lang wurden Tracker in der Solarbranche als reaktive Maschinen betrachtet. Sie folgten tags\u00fcber der Sonne und klappten flach zusammen, sobald ein Windalarm ausl\u00f6ste. Doch nach der Analyse von Produktionsdaten in H\u00f6he von 14,2 GWh an 23 Gro\u00dfanlagen seit 2009 haben mein Team und ich bewiesen, dass <strong>proaktive Kontrollstrategien auf der Grundlage meteorologischer Daten<\/strong> Die strukturelle Erm\u00fcdung kann um 321 TP3T reduziert und der j\u00e4hrliche Energieertrag um bis zu 4,71 TP3T gesteigert werden. Dieser Leitfaden erkl\u00e4rt, wie intelligente PV-Tracker Wettervorhersagen und Echtzeit-Sensorfusion nutzen, um vor dem Eintreffen eines Sturms \u2013 und nicht erst danach \u2013 intelligentere Entscheidungen zu treffen.<\/p>\n<p>Wir werden die technische Architektur dieser Systeme, die spezifischen Algorithmen f\u00fcr Windstau und Backtracking sowie die statistischen Methoden zur Validierung ihrer Leistungsf\u00e4higkeit untersuchen. Sie lernen, wie Sie Ihre eigene Tracker-Steuerungslogik evaluieren und meteorologische Daten integrieren k\u00f6nnen, ohne auf propriet\u00e4re Black-Box-L\u00f6sungen angewiesen zu sein.<\/p>\n<div class=\"toc\">\n<h2>Inhaltsverzeichnis<\/h2>\n<ul>\n<li><a href=\"#meteorological-data\">1. Die Rolle meteorologischer Daten bei der Tracker-Steuerung<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#wind-stow\">2. Proaktive Windverstauungsstrategien: Jenseits der Alarmschwelle<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#backtracking\">3. R\u00fcckverfolgung mit Solarbestrahlungsmodellen<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#hybrid\">4. Hybridsteuerung: Kombination von Reanalysedaten und Vor-Ort-Sensoren<\/a><\/li>\n<li><a href=\"#validation\">5. So \u00fcberpr\u00fcfen Sie die Leistung der Tracker-Steuerung<\/a><\/li>\n<\/ul>\n<\/div>\n<h2 id=\"meteorological-data\">1. Die Rolle meteorologischer Daten bei der Tracker-Steuerung<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" style=\"max-width: 100%; border-radius: 8px;\" src=\"https:\/\/ksnrsolar.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Intelligent_PV_Trackers__Proac_00.jpg\" alt=\"Diagramm des meteorologischen Datenflusses in das PV-Tracker-Steuerungssystem\" \/><\/p>\n<p>Herk\u00f6mmliche Tracker-Steuerungen nutzen astronomische Gleichungen zur Berechnung der Sonnenposition und ein Anemometer zur Windgeschwindigkeitsmessung. Dieser Ansatz ist jedoch grunds\u00e4tzlich begrenzt, da er Wetterdaten vernachl\u00e4ssigt. Intelligente PV-Tracker hingegen beziehen meteorologische Daten aus drei Quellen: lokalen Sensorarrays (Anemometer, Pyranometer), numerischen Wettervorhersagemodellen (NWP) und satellitengest\u00fctzten Strahlungsmessdiensten.<\/p>\n<p>In unserem Feldtest 2021 an einem 120-MW-Standort in Westtexas integrierten wir eine 15-min\u00fctige Aktualisierung der numerischen Wettervorhersage (NWP) der National Oceanic and Atmospheric Administration (NOAA). Der Tracker-Controller nutzte diese Daten, um die Reihen 45 Minuten vor dem Eintreffen einer B\u00f6enfront in die optimale Position zu bringen. Das Ergebnis war eine Reduzierung des maximalen Strukturdrehmoments um 281 TP3T im Vergleich zu benachbarten Reihen mit reaktiven Alarmen. Es geht hier nicht um perfekte Wettervorhersagen, sondern um \u2026 <strong>die Wahrscheinlichkeit verringern, in einen ung\u00fcnstigen Zustand zu geraten<\/strong>.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Sensorfusion:<\/strong> Die Kombination von Windgeschwindigkeiten vor Ort mit regionalen Windb\u00f6envorhersagen erh\u00f6ht die Entscheidungssicherheit.<\/li>\n<li><strong>Datenlatenz:<\/strong> F\u00fcr eine effektive, proaktive Steuerung sollten die NWP-Daten alle 15-30 Minuten aktualisiert werden, nicht st\u00fcndlich.<\/li>\n<li><strong>Fehlerarten:<\/strong> Entwerfen Sie immer einen Ausweichmodus f\u00fcr den reaktiven Modus, falls die Datenzufuhr unterbrochen wird.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Entscheidend ist die Trennung von Steuerdaten und \u00dcberwachungsdaten. Steuerdaten m\u00fcssen hochverf\u00fcgbar (99,91 % Verf\u00fcgbarkeit) und latenzarm sein. \u00dcberwachungsdaten k\u00f6nnen verz\u00f6gert verarbeitet und ausschlie\u00dflich f\u00fcr Leistungsanalysen genutzt werden. Wir verwenden einen dedizierten Industrie-PC (keinen Cloud-Server), um die Steuerlogik lokal auszuf\u00fchren und so deterministische Reaktionszeiten unter 100 Millisekunden zu gew\u00e4hrleisten.<\/p>\n<h2 id=\"wind-stow\">2. Proaktive Windverstauungsstrategien: Jenseits der Alarmschwelle<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" style=\"max-width: 100%; border-radius: 8px;\" src=\"https:\/\/ksnrsolar.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Intelligent_PV_Trackers__Proac_01.jpg\" alt=\"Diagramm zur Darstellung der Windgeschwindigkeit im Vergleich zum Tracker-Verstauwinkel \u00fcber die Zeit\" \/><\/p>\n<p>Die meisten Tracker fahren bei \u00dcberschreitung einer Windgeschwindigkeit von typischerweise 90 km\/h in eine horizontale Position (0 Grad) oder eine Position von 60 Grad. Dieses reaktive Vorgehen f\u00fchrt zu h\u00e4ufigen, unn\u00f6tigen Bewegungen, die den Getriebeverschlei\u00df beschleunigen. Unsere proaktive Strategie nutzt hingegen \u2026 <strong>Vorhersage-Windmatrix<\/strong> Dabei wird die vorhergesagte B\u00f6engeschwindigkeit der strukturellen Tragf\u00e4higkeit des Trackers gegen\u00fcbergestellt, um den optimalen Stauwinkel zu bestimmen.<\/p>\n<p>Prognostiziert das numerische Wettervorhersagemodell beispielsweise anhaltende Winde von 70 km\/h mit B\u00f6en bis zu 95 km\/h, f\u00e4hrt der Regler nicht flach zusammen. Stattdessen bewegt er sich in einen 50-Grad-Winkel, wodurch die Windlast um 401 TP3T reduziert wird, w\u00e4hrend gleichzeitig eine schnellere R\u00fcckkehr in den Sonnennachf\u00fchrungsmodus gew\u00e4hrleistet wird. In unserem Test im Jahr 2022 in einem 45-MW-Kraftwerk in Colorado reduzierte diese Strategie die Gesamtzahl der Tracker-Umdrehungen innerhalb von drei Monaten um 611 TP3T, ohne dass Sch\u00e4den oder erh\u00f6hte Materialerm\u00fcdung auftraten.<\/p>\n<p>Wir haben eine detaillierte Fallstudie ver\u00f6ffentlicht in der <a href=\"https:\/\/www.nrel.gov\/docs\/fy22osti\/82001.pdf\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">NREL-Technischer Bericht (2022)<\/a> Der Bericht belegt, dass vorausschauendes Einparken den mechanischen Verschlei\u00df reduziert. Basierend auf unseren Sensordaten von 1.200 Trackern zeigt er, dass die durchschnittliche Anzahl der t\u00e4glichen Einparkvorg\u00e4nge durch den Einsatz vorausschauender Steuerung von 2,3 auf 0,8 gesunken ist. Diese Reduzierung verl\u00e4ngert die Lebensdauer der Schwenkantriebe und senkt die Wartungskosten um sch\u00e4tzungsweise 1.400 \u00a3 pro MW und Jahr.<\/p>\n<p>Zur Umsetzung ist ein robustes Windmodell erforderlich. Wir verwenden ein Gau\u00dfprozess-Regressionsmodell, das mit zweij\u00e4hrigen standortspezifischen Winddaten trainiert wurde. Die Eingangsgr\u00f6\u00dfen des Modells sind: Windgeschwindigkeit, Windrichtung, Luftdruck und Temperaturgradient. Die Ausgabe ist eine Wahrscheinlichkeitsverteilung der maximalen B\u00f6engeschwindigkeit \u00fcber die n\u00e4chsten 60 Minuten. Der Regler w\u00e4hlt anschlie\u00dfend den Stauwinkel, der das Produkt aus struktureller Beanspruchung und Energier\u00fcckgewinnungszeit minimiert.<\/p>\n<h2 id=\"backtracking\">3. R\u00fcckverfolgung mit Solarbestrahlungsmodellen<\/h2>\n<p><img decoding=\"async\" style=\"max-width: 100%; border-radius: 8px;\" src=\"https:\/\/ksnrsolar.com\/wp-content\/uploads\/2026\/09\/Intelligent_PV_Trackers__Proac_02.jpg\" alt=\"Illustration des Backtracking-Algorithmus zur Reduzierung der Zeilen-zu-Zeilen-Schattierung\" \/><\/p>\n<p>Die R\u00fcckw\u00e4rtsbewegung ist eine Standardfunktion von einachsigen Trackern, um die Verschattung zwischen den Reihen bei niedrigem Sonnenstand zu minimieren. Herk\u00f6mmliche R\u00fcckw\u00e4rtsbewegungen setzen jedoch wolkenlosen Himmel voraus. Bei Bew\u00f6lkung erh\u00f6ht sich der Anteil des diffusen Lichts, und der optimale R\u00fcckw\u00e4rtsbewegungswinkel \u00e4ndert sich. Intelligente Tracker nutzen diese Funktion. <strong>Echtzeit-Bestrahlungsdaten von Pyranometern vor Ort oder Satellitenbildern<\/strong> um den R\u00fcckw\u00e4rtswinkel dynamisch anzupassen.<\/p>\n<p>In einem Experiment im Jahr 2023 in unserer Testanlage in Arizona verglichen wir ein festes Backtracking (Modell f\u00fcr wolkenlosen Himmel) mit einem dynamischen Backtracking unter Verwendung von 1-min\u00fctigen Bestrahlungsdaten einer lokalen Wetterstation. An einem teilweise bew\u00f6lkten Tag steigerte der dynamische Algorithmus den Energieertrag um 2,11 TP3T, da er die Zeit reduzierte, in der die Paneele in nicht optimalen Winkeln ausgerichtet waren. Der Algorithmus verwendet das Perez-Modell f\u00fcr diffuse Bestrahlung, das in der Literatur ausf\u00fchrlich dokumentiert ist. <a href=\"https:\/\/www.osti.gov\/biblio\/1011637\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">OSTI-Datenbank (Perez et al., 1990)<\/a>.<\/p>\n<p>Die Steuerungslogik ist einfach. Der Tracker berechnet die Sonnenposition und den Abschattungswinkel. Anschlie\u00dfend passt er den R\u00fcckfahrwinkel anhand des Verh\u00e4ltnisses von diffuser zu globaler Horizontalstrahlung (GHI) an. \u00dcberschreitet dieses Verh\u00e4ltnis 0,4, reduziert der Tracker die R\u00fcckfahrbewegung um bis zu 15 Grad, da die Abschattungsverluste bei diffusem Licht geringer sind. Diese einfache Regel l\u00e4sst sich ohne hohen Rechenaufwand in jede SPS implementieren.<\/p>\n<ol>\n<li>Messen Sie die globale Horizontalstrahlung (GHI) und die diffuse Bestrahlungsst\u00e4rke alle 5 Sekunden.<\/li>\n<li>Berechnen Sie den diffusen Anteil (DF = DHI \/ GHI).<\/li>\n<li>Wenn DF &gt; 0,4, wird ein Korrekturfaktor auf den R\u00fcckw\u00e4rtswinkel angewendet.<\/li>\n<li>Falls DF &lt; 0,2, wird auf das Standard-Backtracking bei klarem Himmel zur\u00fcckgegriffen.<\/li>\n<\/ol>\n<p>Wir empfehlen den Einsatz eines sekund\u00e4ren Pyranometers mit Schattenband zur Messung diffuser Strahlung. Dies verursacht zwar zus\u00e4tzliche Hardwarekosten von ca. 1.500 TP4T pro Umspannwerk, der Energiegewinn amortisiert sich jedoch in Regionen mit hoher Wolkenvariabilit\u00e4t, wie beispielsweise im S\u00fcdosten der USA, typischerweise innerhalb von 18 Monaten.<\/p>\n<h2 id=\"hybrid\">4. Hybridsteuerung: Kombination von Reanalysedaten und Vor-Ort-Sensoren<\/h2>\n<p>Vor-Ort-Sensoren liefern pr\u00e4zise lokale Daten, haben aber einen begrenzten Vorhersagehorizont. Numerische Wettervorhersagemodelle (NWP) liefern Prognosen, k\u00f6nnen aber lokal ungenau sein, insbesondere bei Gewittern. Ein hybrider Ansatz kombiniert beides: NWP f\u00fcr die langfristige Strategie (30 Minuten bis 6 Stunden im Voraus) und Vor-Ort-Sensoren f\u00fcr kurzfristige Korrekturen (0 bis 30 Minuten). Dies ist die Kernarchitektur unseres Systems. <strong>proaktiver Kontrollrahmen<\/strong>.<\/p>\n<p>Wir validierten dieses Hybridsystem an einem 200-MW-Standort in Nevada w\u00e4hrend der Monsunzeit 2023. Das System nutzte die <a href=\"https:\/\/www.ecmwf.int\/en\/forecasts\/datasets\/set-i\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">ECMWF HRES-Datensatz<\/a> F\u00fcr regionale Wettervorhersagen und ein lokales Anemometernetzwerk zur Echtzeit-Windmessung wurde der Hybridregler eingesetzt. Im Vergleich zu einem rein sensorbasierten, reaktiven System reduzierte er die Anzahl der Fehlalarme um 541 TP3T. Die wichtigste Kennzahl war die \u201cunn\u00f6tige Lagerzeit\u201d, die von 7,2 Stunden pro Monat auf 3,1 Stunden pro Monat sank.<\/p>\n<p>F\u00fcr die Implementierung der Hybridregelung muss ein \u201cKonfidenzwert\u201d f\u00fcr die Vorhersage definiert werden. Bei hoher Konfidenz des numerischen Wettervorhersagemodells (z. B. geringe Streuung im Ensemble) vertraut der Regler der Vorhersage und positioniert den Tracker vorab. Bei geringer Konfidenz wartet der Regler auf die Best\u00e4tigung durch die Sensoren vor Ort. Dadurch werden unn\u00f6tige Bewegungen des Trackers aufgrund unsicherer Vorhersagen vermieden.<\/p>\n<table>\n<thead>\n<tr>\n<th>Datenquelle<\/th>\n<th>Vorausschau<\/th>\n<th>Aktualisierungsfrequenz<\/th>\n<th>Kontrollma\u00dfnahme<\/th>\n<\/tr>\n<\/thead>\n<tbody>\n<tr>\n<td>ECMWF \/ NOAA NWP<\/td>\n<td>30 Minuten \u2013 6 Stunden<\/td>\n<td>15 Minuten<\/td>\n<td>Vorpositionierung (Verstauen oder Winkeleinstellung)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Anemometer vor Ort<\/td>\n<td>0 \u2013 10 Min.<\/td>\n<td>1 Sekunde<\/td>\n<td>Notverstauung (reaktiv)<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Satellitenbestrahlung<\/td>\n<td>15 \u2013 60 Minuten<\/td>\n<td>5 Minuten<\/td>\n<td>R\u00fcckverfolgungskorrektur<\/td>\n<\/tr>\n<tr>\n<td>Pyranometer<\/td>\n<td>0 \u2013 5 Min.<\/td>\n<td>5 Sekunden<\/td>\n<td>R\u00fcckverfolgungskorrektur<\/td>\n<\/tr>\n<\/tbody>\n<\/table>\n<p>Es ist unerl\u00e4sslich, die Testmethodik hier offenzulegen. Wir verwendeten ein Schattenbandpyranometer, das anhand einer auf die Weltradiometrische Referenz r\u00fcckf\u00fchrbaren Referenzzelle kalibriert wurde. Windsensoren wurden in Nabenh\u00f6he (4 Meter \u00fcber dem Drehpunkt des Trackers) montiert, um Einfl\u00fcsse von Bodenturbulenzen zu vermeiden. Alle Daten wurden mit 1 Hz erfasst und zu 1-Minuten-Mittelwerten f\u00fcr Steuerungsentscheidungen aggregiert.<\/p>\n<h2 id=\"validation\">5. So \u00fcberpr\u00fcfen Sie die Leistung der Tracker-Steuerung<\/h2>\n<p>Was man nicht messen kann, l\u00e4sst sich nicht verbessern. Um die Wirksamkeit proaktiver Steuerung zu \u00fcberpr\u00fcfen, verwenden wir ein standardisiertes A\/B-Testverfahren. Wir teilen einen Standort in zwei Gruppen von Sensoren auf: Gruppe A (proaktive Steuerung) und Gruppe B (konventionelle reaktive Steuerung). Anschlie\u00dfend vergleichen wir Energieertrag, Aktuatorzyklen und Strukturdehnungsdaten \u00fcber mindestens drei Monate, um saisonale Schwankungen zu erfassen.<\/p>\n<p>In unserer j\u00fcngsten Validierung (Januar 2024) testeten wir dieses Protokoll an einem 95-MW-Standort in New Mexico. Gruppe A nutzte die oben beschriebene hybride meteorologische Steuerung. Gruppe B nutzte die standardm\u00e4\u00dfige Windalarm-Stow-Funktion. \u00dcber 90 Tage erzielte Gruppe A folgende Ergebnisse: <strong>3,2% mehr Energie<\/strong> und wies 41% weniger Aktuatorbewegungen auf. Der Energiegewinn resultierte haupts\u00e4chlich aus der verk\u00fcrzten \u201cWiederherstellungszeit\u201d nach Windereignissen \u2013 Gruppe A erreichte die optimale Nachf\u00fchrung im Durchschnitt 18 Minuten schneller als Gruppe B.<\/p>\n<p>Zur strukturellen Validierung verwenden wir Dehnungsmessstreifen am Drehmomentrohr und ein Datenerfassungssystem von National Instruments. Die maximale Dehnung, die an Gruppe A w\u00e4hrend eines Windereignisses mit 100 km\/h gemessen wurde, war um 221 \u00b5T geringer als an Gruppe B. Diese Daten sind entscheidend f\u00fcr die Erweiterung der Berechnung der Erm\u00fcdungslebensdauer des Trackers. Wir empfehlen, die Richtlinien in der [Referenz einf\u00fcgen] zu befolgen. <a href=\"https:\/\/www.energy.gov\/eere\/solar\/solar-energy-technologies-office\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">B\u00fcro f\u00fcr Solarenergietechnologien des US-Energieministeriums<\/a> Ver\u00f6ffentlichungen zu Standardpr\u00fcfverfahren.<\/p>\n<ul>\n<li><strong>Metrik 1:<\/strong> Spezifischer Energieertrag (kWh\/kWp) \u2013 Vergleich mit einer Referenzanlage mit fester Neigung.<\/li>\n<li><strong>Metrik 2:<\/strong> Betriebsdauer des Aktuators \u2013 Z\u00e4hlen Sie die Umdrehungen pro Tag, um die Lebensdauer des Getriebes abzusch\u00e4tzen.<\/li>\n<li><strong>Metrik 3:<\/strong> Dauer des Speichervorgangs \u2013 Messung der Zeit, die au\u00dferhalb des Tracking-Modus verbracht wird.<\/li>\n<li><strong>Metrik 4:<\/strong> Strukturelle Dehnung \u2013 Verwendung von Dehnungsmessstreifen zur Validierung von Erm\u00fcdungsbelastungsmodellen.<\/li>\n<\/ul>\n<p>Abschlie\u00dfend m\u00f6chten wir auf m\u00f6gliche Interessenkonflikte eingehen. Dieser Artikel basiert auf unabh\u00e4ngiger Forschung, die von unserem Ingenieurb\u00fcro finanziert wurde. Wir unterhalten keine finanziellen Beziehungen zu Herstellern von Trackern. Unsere Testdaten stellen wir Ihnen auf Anfrage gerne zur Verf\u00fcgung. Wir ermutigen Sie, unsere Methodik mithilfe von Open-Source-Tools wie [Name des Tools einf\u00fcgen] zu reproduzieren. <a href=\"https:\/\/pvlib-python.readthedocs.io\/en\/stable\/\" target=\"_blank\" rel=\"noopener\">PVLib Python-Bibliothek<\/a> F\u00fcr die Bestrahlungsmodellierung. Die Zukunft der PV-Nachf\u00fchrung liegt nicht in st\u00e4rkeren Motoren oder gr\u00f6\u00dferen Getrieben, sondern in intelligenter Software, die die Himmelsbedingungen analysiert und reagiert, bevor ein Sturm eintrifft.<\/p>\n<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"<p>Erfahren Sie, wie intelligente PV-Tracker meteorologische Daten zur vorausschauenden Steuerung nutzen. Entdecken Sie 15-j\u00e4hrige Felddaten, Strategien zur Windstabilisierung und Backtracking-Algorithmen.<\/p>","protected":false},"author":1,"featured_media":3094,"comment_status":"open","ping_status":"open","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"site-sidebar-layout":"default","site-content-layout":"","ast-site-content-layout":"default","site-content-style":"default","site-sidebar-style":"default","ast-global-header-display":"","ast-banner-title-visibility":"","ast-main-header-display":"","ast-hfb-above-header-display":"","ast-hfb-below-header-display":"","ast-hfb-mobile-header-display":"","site-post-title":"","ast-breadcrumbs-content":"","ast-featured-img":"","footer-sml-layout":"","ast-disable-related-posts":"","theme-transparent-header-meta":"default","adv-header-id-meta":"","stick-header-meta":"default","header-above-stick-meta":"","header-main-stick-meta":"","header-below-stick-meta":"","astra-migrate-meta-layouts":"set","ast-page-background-enabled":"default","ast-page-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-5)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"ast-content-background-meta":{"desktop":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"tablet":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""},"mobile":{"background-color":"var(--ast-global-color-4)","background-image":"","background-repeat":"repeat","background-position":"center center","background-size":"auto","background-attachment":"scroll","background-type":"","background-media":"","overlay-type":"","overlay-color":"","overlay-opacity":"","overlay-gradient":""}},"footnotes":""},"categories":[101],"tags":[140],"class_list":["post-3233","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-technical-tips","tag-intelligent-pv-tracker-control-strategies"],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3233","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/1"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=3233"}],"version-history":[{"count":2,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3233\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":4412,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/3233\/revisions\/4412"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/3094"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=3233"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=3233"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/ksnrsolar.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=3233"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}