Bessere Vorhersage für Wind und Sonne

  • 04. May 2017

Neue mathematische Modelle optimieren Erzeugungsprognosen für Wind- und Solarparks.

Sturm oder Flaute, dunkle Wolken oder blauer Himmel – je nach Wetter­lage speisen Windräder und Photo­voltaik­anlagen mal mehr, mal weniger Strom ins Netz. Eine große Heraus­forderung für die Betreiber der Übertragungs­netze: Sie müssen die einge­speiste Strom­menge möglichst exakt prognos­tizieren, um die Netze stabil zu halten. Das Fraun­hofer-Institut für Wind­energie und Energie­system­technik IWES in Kassel hat daher zusammen mit dem Deutschen Wetter­dienst DWD in Offen­bach im Projekt EWeLiNE mathema­tische Modelle entwickelt, die deutlich bessere Vorher­sagen ermög­lichen als her­kömmliche Verfahren. Jetzt haben die Partner das vom BMWi geförderte und seit Ende 2012 laufende Projekt erfolg­reich abge­schlossen.

Abb.: Neue Prognosemodelle für Wind und Sonne liefern eine sehr hohe Vorhersagegenauigkeit und an den Netzbetrieb angepasste Wetterwarnungen. So sind sie den üblicherweise verwendeten Verfahren vor allem bei extremen Wetterlagen wie starkem Wind überlegen. (Bild: Fh.-IWES)

Abb.: Neue Prognosemodelle für Wind und Sonne liefern eine sehr hohe Vorhersagegenauigkeit und an den Netzbetrieb angepasste Wetterwarnungen. So sind sie den üblicherweise verwendeten Verfahren vor allem bei extremen Wetterlagen wie starkem Wind überlegen. (Bild: Fh.-IWES)

„Um die Versorgungs­sicherheit zu gewährleisten, sind die Übertragungs­netz­betreiber gefordert, Strom­angebot und -nachfrage im Netz stets im Gleich­gewicht zu halten. Sie müssen deshalb wissen, wie viel Energie in den nächsten Stunden und Tagen in welcher Region eingespeist werden wird“, beschreibt Jan Dobschinski, der die Forschungs­gruppe Prognosen für Energie­systeme leitet, die Heraus­forderungen. Dabei verlassen sie sich auf Wetter- und Leistungs­prognosen, die allerdings längst nicht immer korrekt sind: „Prognose­fehler sind mit Blick auf die Netz­sicherheit ein echtes Problem für Über­tragungsnetz­betreiber“, sagt EWeLiNE-Projekt­leiter Malte Siefert.

Wie Praxistests zeigen, zeichnen sich die neuen Prognose­modelle durch eine sehr hohe Vorher­sagege­nauigkeit und an den Netz­betrieb angepasste Wetter­warnungen aus. So sind sie den üblicher­weise verwen­deten Verfahren vor allem bei extremen Wetter­lagen wie starkem Wind überlegen. Zudem liefern sie Daten in einer höheren zeit­lichen und räum­lichen Auflösung. „Mit unseren Modellen können die Über­tragungs­netzbe­treiber die Einspeisung für jedes einzelne der mehreren hundert Umspann­werke in Deutschland prognos­tizieren. Die Netz­steuerung wird damit einfacher und sicherer. Auch beim Handel mit Strom profi­tieren sie von verläss­licheren Prog­nosen“, sagt Siefert.

Ein zentraler Ansatz­punkt des EWeLiNE-Projekts lag auf der Anpassung der Wetter­modelle an die spezi­fischen Anfor­derungen und Bedin­gungen der erneuer­baren Energien. So ermöglichen die Modelle jetzt zum Beispiel exakte Vorher­sagen der Windver­hältnisse in Höhe der Windrad-Naben. Vor allem den Tages­gang konnten die Wissen­schaftler deutlich verbessern. Bei der Photo­voltaik lässt sich nun die Hochnebel­konzentra­tion genauer vorher­sagen. Das ist 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. Dazu kommt eine höhere zeit­liche Auflösung der Vorher­sagen: Strahlungs­daten werden jetzt im 15-Minuten-Rhythmus berechnet, so dass die Prognosen einen schnellen Wechsel der Bewölkung berück­sichtigen.

Neben den Wetter­modellen haben die Forscher auch die Leistungs­prognosen für Wind­energie- und Solar­anlagen weiter­entwickelt, unter anderem durch eine höhere räumliche Auflösung bei der Photo­voltaik. Die neuen Modelle verwenden selbst­lernende Algo­rithmen, die Echtzeit- und his­torische Daten verbinden, um die Vorher­sagen zu verbessern. Im Zusammen­spiel mit den Wetter­prognosen gewinnen die Netz­betreiber so wert­volle Infor­mationen für die Steuerung der Netze sowie den Strom­handel. Mit den neuen Wetter- und Leistungs­modellen sind die Anwender auch 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.

Abb.: Die im Projekt EWeLiNE neu entwickelte Plattform EnergyForecaster stellt Prognosen für die Einspeisung von erneuerbaren Energien generell (li.) sowie für Photovoltaik- und Windeinspeisung einzeln (re.) dar. Insgesamt können über 20 verschiedene Warnungen und Prognosen angezeigt werden. (Bild: Fh.-IWES)

Abb.: Die im Projekt EWeLiNE neu entwickelte Plattform EnergyForecaster stellt Prognosen für die Einspeisung von erneuerbaren Energien generell (li.) sowie für Photovoltaik- und Windeinspeisung einzeln (re.) dar. Insgesamt können über 20 verschiedene Warnungen und Prognosen angezeigt werden. (Bild: Fh.-IWES)

„Das ist ein echter Mehrwert für die Netz­betreiber, da die probabi­listischen Prognosen Unsicher­heiten abbilden. Die Unter­nehmen können so besser abschätzen, ob sie einen Puffer brauchen, um das Netz stabil zu halten. Und auch für die Vermarktung von Strom ist die Angabe von Wahrschein­lichkeiten ein Vorteil“, sagt Siefert. 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. „Wir werden hier gezielt daran arbeiten, die Prognosen für die einzelnen Umspann­werke zu verbessern“, erklärt Siefert. Neben den Wetter­daten sollen dabei auch weitere Informa­tionen wie etwa Satelliten­bilder für die Solar­prognosen integriert werden. Darüber hinaus werden die Forscher mit Gridcast untersuchen, wie sich die Abweichung zwischen der möglichen Erzeu­gung einer­seits und der realen Ein­speisung anderer­seits in die Prognosen inte­grieren lässt. „Immer öfter werden Wind­räder abge­regelt, etwa wegen Netzeng­pässen oder Natur- und Schallschutz­auflagen. Bei der Photo­voltaik nimmt der Eigen­verbrauch zu, ebenso die instal­lierte Speicher­kapazität. Diese Entwick­lungen müssen bei den Einspeise­prognosen berück­sichtigt werden“, macht Dobschinski deutlich.
Neben IWES, DWD und den Übertragungs­netzbe­treibern werden sich auch der Wind­energie­anlagen­hersteller Enercon sowie zwei Verteil­netzbe­treiber bei Gridcast enga­gieren. „Den Verteil­netz­betreibern kommt bei der Sicherung der Netz­stabilität eine immer größere Bedeutung zu, da die erneuer­baren Energien auf dieser Netz­ebene einge­speist werden“, sagt Dobschinski.

Fh.-IWES / JOL

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