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Wetter- und Leistungsprognosen werden optimiert

Kasseler Forscher optimieren Prognosen für Erneuerbare

03.07.2016, 09:41

Windräder an Hausfassaden
Wie viel Strom Sonne und Wind liefern ist für Netzbetreiber wichtig zur Netzplanung. © Luvs

Das Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik IWES in Kassel arbeitet im Projekt EWeLiNE gemeinsam mit dem Deutschen Wetterdienst DWD in Offenbach an mathematischen Modellen, die auf jede Viertelstunde genau und besser als bisher prognostizieren sollen, wieviel Strom die in Deutschland installierten Photovoltaik- und Windkraftanlagen in den nächsten Stunden und an den nächsten Tagen erzeugen.

"Entscheidend ist, dass wir beide Welten – Wetter- und Leistungsprognosen – enger miteinander verknüpfen als bisher und sie besser auf die Anforderungen der Übertragungsnetzbetreiber anpassen", beschreibt Projektleiter Malte Siefert vom IWES den Mehrwert der neuen Modelle. Übertragungsnetzbetreiber sind dafür zuständig, dass der Strom bei den Verbrauchern ankommt, halten das Stromnetz instand und bauen es bei Bedarf aus.

Die Unternehmen wissen recht genau, wann und wie viel Strom die Verbraucher im Tageslauf benötigen. Wie viel Strom Photovoltaik- und Windkraftanlagen einspeisen, lässt sich jedoch nur annäherungsweise vorhersagen. "Die Prognose der erzeugten Menge an erneuerbarer Energie ist wichtig um zu wissen, wie viel Energie noch aus konventionellen Energieträgern wie Atom, Gas oder Kohle zugeschaltet werden muss. Gleichzeitig benötigt man sie für Berechnungen, um das Stromnetz stabil zu halten und für den Handel mit Strom", erklärt Siefert. Auf der Demonstrationsplattform EnergyForecaster können die Übertragungsnetzbetreiber die Prognosetools live in der Leitwarte erproben.

Neu sind beispielsweise Prognosen, mit denen die Übertragungsnetzbetreiber sehr genau berechnen können, wieviel Wind- und Solarstrom an welchem Netzknoten eingespeist wird. Außerdem zeigen die neuen Werkzeuge Informationen über die Zuverlässigkeit der Prognosen an. "Die Übertragungsnetzbetreiber müssen auch wissen, wo es kritische Wettersituationen – zum Beispiel Hochnebelfelder oder Tiefdruckgebiete – gibt, um die Prognoseergebnisse besser zu bewerten und einzuschätzen", sagt Siefert.

Das IWES entwirft mathematische Modelle, um die Prognosen aller PV- und Windkraftanlagen in Deutschland zu verbessern. Die Ergebnisse gleichen die Forscher mit vorhandenen Daten ab und optimieren sie für verschiedene Anwendungen. Die Wissenschaftler unterteilten die über 40 verwendeten Prognosen der Übertragungsnetzbetreiber in 16 Gruppen und verbesserten sie systematisch. "Ziel ist es, für jede Anwendung mehrere verschiedene Verfahren zu kombinieren, um deren jeweilige Stärken zu nutzen", sagt Siefert.

Eine der Herausforderungen im Projekt ist, dass nicht von allen Anlagen Daten zur Verfügung stehen. "Bei manchen ist uns der Zugriff datenschutzrechtlich nicht möglich, bei anderen fehlt schlichtweg die Technik, um die Einspeisung der Anlagen kontinuierlich zu erfassen", erklärt Siefert.

Der Deutsche Wetterdienst passt seine Wetterprognosen den Anforderungen von Einspeiseprognosen an. Dafür zeigt das Projekt, welche Faktoren bislang unterschätzt wurden. So hat sich erwiesen, dass Hochnebel für die Stromerzeugung mit Photovoltaik von großer Bedeutung ist und dass bei Windkraft die Windverhältnisse im Tag-Nacht-Übergang in einer Höhe von 100 Metern enormen Einfluss haben. Die durch Computeranalyse identifizierten Schwachstellen im Wettermodell zu eliminieren hat für die Prognose der Stromproduktion enorme Verbesserungen gebracht: "Wir haben in dem Projekt noch nicht abschließend alle Komponenten zusammengeführt, weil das Projekt noch bis Ende des Jahres läuft. Aber in ersten Experimenten haben wir gezeigt, dass wir im Kürzestfristbereich, also in Bezug auf zwei oder wenige Stunden, den Prognosefehler etwa um ein Drittel reduzieren konnten", so Malte Siefert. pgl

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