Prognosefehler für Sonnenfinsternis reduziert
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
