Vorhersagemodell für Photovoltaik-Anlagen

Die Luxemburger Forscher haben auf zwei Ebenen gearbeitet: Einerseits berechneten sie aufgrund von Wetter- und Einstrahlungsvorhersagen sowie gemeldeter Temperaturen, welche Leistung eine Anlage an einem bestimmten Ort zu einem bestimmten Zeitpunkt erbringen kann. Dafür wurden die Vorhersagen mit dem Wissen verknüpft, das die Forscher über installierte Anlagen in Luxemburg hatten: Ausrichtung, Neigung, Alter, Modell...

Andererseits erhielten die Forscher über Referenzanlagen ein Feedback, um die Vorhersagen mit der tatsächlichen Leistung vergleichen zu können. Während die Vorhersagen bei schönem Wetter relativ einfach und sicher sind, ist die Herausforderung bei unbeständigem Wetter viel größer – vor allem für Luxemburg. Die kleine Oberfläche des Landes macht Hochrechnungen schwierig und steigert das Schwankungsrisiko. Eine unvorhergesehene Wolke spielt hierzulande eine große Rolle – insbesondere bei einem Berechnungsfenster von 15 Minuten. Solche Phänomene können sich bei größeren Gebieten einfacher ausgleichen.

Aus diesem Grund soll das Modell durch den Vergleich mit der tatsächlichen Leistung die Vorhersage anpassen können. Dieser Ansatz macht das Projekt auch einzigartig. Auch wenn die Herangehensweise noch nicht bis zum Letzten entwickelt ist, so sind die Ergebnisse doch vielversprechend. Die Vorhersagen für spezifische Standorte zeigen eine gute Tendenz im Vergleich mit den gemessenen Werten.

Zeitgenaue Vorhersagen sind mittelfristig sowohl für Energieversorger als auch für Netzbetreiber ein wichtiges Instrument. Mit dem Zuwachs erneuerbarer Energiequellen müssen Energieversorger diese schwankenden, erneuerbaren Energiequellen immer stärker berücksichtigen, wenn sie ihren Strombedarf gegebenenfalls durch Zukäufe auf dem Intraday-Markt vervollständigen. Genaue Voraussagen sind nicht dabei nicht unwichtig. Netzbetreibern hilft der Mechanismus wiederum, die Netzstabilität zu garantieren – sie wissen dadurch im Voraus, welche Energiequelle wann und wo eingespeist werden wird.