Wetter und Strommenge besser prognostizieren

Je nach Wetterlage schwankt die Strommenge, die Photovoltaik-Anlagen und Windräder ins Netz einspeisen. Übertragungsnetzbetreiber müssen diese Strommenge möglichst exakt prognostizieren, um die Netze stabil zu halten. Vor diesem Hintergrund arbeiteten das Fraunhofer IWES in Kassel zusammen mit dem Deutschen Wetterdienst DWD in Offenbach seit Ende 2012 gemeinsam im Projekt EWeLiNE. Ziel war die Entwicklung mathematischer Modelle, die deutlich bessere Vorhersagen ermöglichen sollen als herkömmliche Verfahren. Jetzt melden die Partner den erfolgreichen Abschluss des vom Bundesministerium für Wirtschaft und Energie geförderten Projekts.

Wie das Fraunhofer IWES mitteilt, lag ein zentraler Ansatzpunkt des EWeLiNE-Projekts auf der Anpassung der Wettermodelle an die spezifischen Anforderungen und Bedingungen der erneuerbaren Energien. Beispielsweise ermöglichen die Modelle jetzt exakte Vorhersagen der Windverhältnisse in Höhe der Windrad-Naben. Vor allem den Tagesgang hätten die Wissenschaftler deutlich verbessern können. Bei der Photovoltaik lasse sich nun die Hochnebelkonzentration genauer vorhersagen – ein großer Vorteil für die Netzbetreiber, da schon kleine Änderungen der Nebeldichte große Auswirkungen auf den Ertrag der Anlagen haben. Dabei liefern die Modelle auch eine Risikokarte für das Auftreten von Hochnebel, so das IWES weiter. Hinzu komme eine höhere zeitliche Auflösung der Vorhersagen: Strahlungsdaten würden jetzt im 15-Minuten-Rhythmus berechnet, so dass die Prognosen einen schnellen Wechsel der Bewölkung berücksichtigen.

Neben den Wettermodellen haben die Forscher der Mitteilung zufolge auch die Leistungsprognosen für Windenergie- und Solaranlagen weiterentwickelt, unter anderem durch eine höhere räumliche Auflösung bei der Photovoltaik. Die neuen Modelle verwenden demnach selbstlernende Algorithmen, die Echtzeit- und historische Daten verbinden, um die Vorhersagen zu verbessern. Im Zusammenspiel mit den Wetterprognosen würden die Netzbetreiber so wertvolle Informationen für die Steuerung der Netze sowie den Stromhandel gewinnen. Mit den neuen Wetter- und Leistungsmodellen seien die Anwender zudem in der Lage, probabilistische Prognosen vorzunehmen: Statt pauschal eine eingespeiste Leistung für einen bestimmten Zeitpunkt vorherzusagen, können sie Wahrscheinlichkeiten – zum Beispiel dass die Windleistung mit 80 Prozent Wahrscheinlichkeit unter 500 Megawatt und mit 15 Prozent Wahrscheinlichkeit unter 200 Megawatt liegt – ermitteln. Über eine Demonstrationsplattform mit einer interaktiven, räumlich hoch aufgelösten Karte können die Netzbetreiber die neuen Prognosemodelle bereits in der Praxis erproben. Die Übernahme in den dauerhaften Onlinebetrieb soll schrittweise in den nächsten Monaten erfolgen.

Nach dem Abschluss von EWeLiNE werden die Partner ihre Entwicklungsarbeit in dem Folgeprojekt Gridcast fortsetzen. Unter anderem sollen die Prognosen für die einzelnen Umspannwerke verbessert werden. Darüber hinaus wollen die Forscher mit Gridcast untersuchen, wie sich die Abweichung zwischen der möglichen Erzeugung einerseits und der realen Einspeisung andererseits in die Prognosen integrieren lässt.