Technologie

Prognosefehler für Sonnenfinsternis reduziert

01.08.2022 - Neues Modell ermittelt den Rückgang an Solarstrom-Einspeisung genauer.

Die nächste partielle Sonnen­finsternis in Mitteleuropa wird am 25. Oktober 2022 beobachtbar sein und die PV-Einspeisung von Solaranlagen und Solarparks signifikant reduzieren. Wetter­prognosen enthalten solche seltenen Extremereignisse bisher nicht routinemäßig. Daher haben Expertinnen und Experten am Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystem­technik IEE in Kassel eine flexible Lösung entwickelt und validiert, um den Bedeckungs­grad spezifisch für Ort und Zeit mit allen wichtigen Wetter­prognosen kombinieren zu können. So werden sich die regionalen und lokalen PV-Einspeise­prognosen zukünftig optimal anpassen und Fehler reduzieren lassen.

Die vorherige Abschätzung einer Sonnenfinsternis muss rein auf Basis vorher bekannter Daten möglich sein. Schon mittels Persistenz­prognose kann der Tagesgang von Global­strahlung oder PV-Einspeisung über eine Sonnenfinsternis hinweg gut fortgesetzt werden. Dabei kann der Effekt der Sonnenf­insternis zwar langsamer und kleiner sein als der Einfluss wechselnder Bewölkung, spielt aber in jedem Fall eine signi­fikante Rolle im Ergebnis. Auch volatiler Eigenverbrauch wirkt sich massiv im Einspeiseprofil von Solar­anlagen aus und muss daher gesondert behandelt werden. 

Die Validierung der Ergebnisse mit Daten vom 10. Juni 2021 erfolgte in zwei Schritten: durch bodengestützte Messung der Globalstrahlung auf Basis von Daten des Deutschen Wetterdienstes DWD und Einspeise-Messungen tausender PV-Parks, die für Hoch­rechnung- und Prognose-Prozesse bei Amprion genutzt werden. Wetter­prognosen und Leistungs­prognosen des Fraunhofer IEE enthalten das neue Simulations-Feature bereits. Außerdem steht die Lösung als Algorithmus oder fertiges Softwaremodul für die Integration beim Anwender direkt zur Verfügung. So werden Fehler vermieden und die Vermarktung und der Netzbetrieb optimal unterstützt.

Leistungs­prognosen sind ein Grundbaustein für eine sichere Netzintegration von erneuerbaren Energien. Der weitere Ausbau von PV-Anlagen in Deutschland erfordert gut skalierbare Modelle, die schnell und zeitnah nach Anlagen­installation Prognosen mit einer guten Prognosegüte liefern können. Mithilfe von Multi-Task- und Transfer-Learning konnten diese Anforderung in einer Methodik umgesetzt werden, die erfolgreich für PV-Prognosen sowie Verbrauchs­prognosen getestet wurde. Alternativ kann auf neue, unbekannte oder nicht vermessene Standorte und Regionen hochgerechnet werden, ausgehend von bekannten bzw. vermessenen Solarparks. Solche Hochrechnungs­verfahren für aktuelle Messwerte oder auch Prognosen wurden im Projekt SOLREV in Kooperation mit Fraunhofer ISE und den Übertragungs­netzbetreibern optimiert und verglichen.

Die Sonnen­finsternis am 25. Oktober 2022 wird mit etwa 25 Prozent Bedeckungs­grad etwa doppelt so stark sein wie die Sonnenfinsternis am 10. Juni 2021 mit 13 Prozent. Konkrete Wetter­prognosen wenige Tage vorher werden Aufschluss darüber geben, wie stark die Bewölkung und damit letztendlich der Effekt der Sonnenfinsternis sein wird. Zusammenfassend sind die Studien­ergebnisse vielversprechend und erlauben die Anwendung auf individuelle Wetterprognosen. „Zusätzlich zu den schon guten Prognose­modellen für die Einspeisung einzelner PV-Parks oder ganzer Portfolios – inklusive Eigen­verbrauch und anderer individueller Effekte – kann so ein wichtiger Beitrag geleistet werden, um Fehler zu vermeiden oder zu reduzieren“, sagt Rafael Fritz. Daten jeder weiteren Sonnenfinsternis und andere Opti­mierungen werden die Methodik weiter verbessern und Energiesysteme weltweit resilienter machen gegen solche lokal, aber nicht global seltenen Extremereignisse.  

Fh.-IEE / JOL

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