Vorhersage der Solarenergie

Mittels Solarstromprognose wird die zukünftige Stromerzeugung einer Photovoltaik(PV)-Anlage vorhergesagt. Sie wird zudem zur Optimierung der Anpassung der Batteriekapazität verwendet. Grundlage dafür sind Prognosen für die PV-Erzeugung und den Verbrauch der Haushalte, um der Drosselung der PV-Leistung vorzubeugen.

Warum Solarstromprognose wichtig ist

Die Solarstromprognose, auch PV-Prognose genannt, ist ein wichtiges Instrument zur ganzheitlichen Optimierung von Energiesystemen. Durch die Integration von PV-Anlagen und Batteriespeichern ermöglicht diese Methode eine effiziente und intelligente Nutzung von Solarenergie. In fortschrittlichen Energiemanagementsystemen (EMS), insbesondere solchen, die dynamische Preisstrategien wie die Time-of-Use(ToU)-Optimierung einsetzen, ist eine präzise Solarstromprognose von entscheidender Bedeutung. Genaue Vorhersagen können  durch verschiedene Modellierungsmethoden wie zum Beispiel physikalische, statistische und integrierte Prognosetechnologien erreicht werden. Auf diese Weise kann eine effektive Planung und Nutzung von Solar-Ressourcen gewährleistet werden. Diese Vorhersagefähigkeit optimiert die allgemeine Zuverlässigkeit und Effizienz von Energiesystemen.

Methoden der Solarstromprognose

Es gibt verschiedene Methoden und Techniken zur Prognose der Verfügbarkeit von Sonnenlicht für eine effiziente Energieoptimierung in unterschiedlichen Szenarien. Diese Methoden zur Vorhersage der Solarenergie haben sich im Laufe der Zeit erheblich weiterentwickelt. Eine potentielle Kombination verschiedener Ansätze ermöglicht die effektivste und genaueste Solarstromprognose. Alle Methoden lassen sich auf drei Grundlagen zurückführen.

Physikalische Methode

Die physikalische Solarstromprognose ist ein prädiktiver Ansatz, der sich auf numerische Wettervorhersagemodelle, Himmelsbilder sowie Satellitenbilder stützt. Die Solarstromerzeugung wird durch Simulation des Verhaltens der Atmosphäre, des Sonnenlichts und der Wolkenbedeckung abgeschätzt, wodurch Vorhersagen der PV-Stromerzeugung auf der Grundlage der physikalischen Merkmale der Umgebung ermöglicht werden.

Statistische Methode

Bei der statistischen Methode werden Verfahren wie die Persistenzprognose genutzt, bei der historische und Echtzeit-Erzeugungsdaten einbezogen werden, um Vorhersagen aus numerischen Wettervorhersagemodellen statistisch anzupassen. Die Persistenzprognose ist eine einfache statistische Technik, bei welcher angenommen wird, dass die derzeitige Solarstromerzeugung auch in naher Zukunft anhalten wird. Somit kann diese als Referenzmodell für die Bewertung anspruchsvollerer Prognosemethoden dienen.

Ganzheitliche und integrierte Methoden

Hierbei wird ein prognosebasiertes Energiemanagementsystem verwendet, das verschiedene Prognosestrategien, einschließlich der beiden oben genannten, kombiniert. Es integriert Echtzeitdaten wie die PV-Produktion auf dem Dach, den Batteriestatus und den Lastverbrauch mit externen Informationen wie Strompreisen und Wettervorhersagen. Durch diese Integration ist das Energiemanagementsystem in der Lage, intelligente Entscheidungen über den Ladezustand der Batterie und die Netzinteraktion zu treffen. Somit können die Energieflüsse zwischen allen Anlagen in nachhaltigen Energiesystemen kontinuierlich optimiert werden.          

Arten der Vorhersage

Es ist wichtig, die nachstehenden Vorhersagetypen nicht mit übergreifenden Vorhersagetechniken zu verwechseln, unter anderem die numerische Wettervorhersage oder Persistenzvorhersage oder einige auf künstlicher Intelligenz (KI) basierende Ansätze. Während diese Ansätze einen breiten Überblick über die Wetterbedingungen bieten, verfeinern spezialisierte Vorhersagetypen die Prognosen für die einzigartigen Merkmale der Solarstromerzeugung. Im Folgenden finden sich verschiedene Arten von Methoden, die in den oben genannten Vorhersagemethoden verwendet werden.

Kurzfristige Prognose

Kurzfristige Prognosen umfassen Vorhersagen innerhalb eines Zeitraums von ein bis sechs Stunden und sind für die Planung, die Lastverfolgung und das Engpassmanagement entscheidend. Sie werden in der Regel durch die Kombination statistischer Methoden mit numerischen Wettervorhersagemodellen abgeleitet, um einen präzisen Einblick in die künftige Solarenergieerzeugung zu geben.

Nowcasting

Diese Methode fokussiert sich auf die Prognose der Solarstromerzeugung in sehr naher Zukunft – in der Regel innerhalb der nächsten Minuten bis Stunden. Nowcasting stützt sich auf Echtzeitdaten und fortschrittliche Überwachungstechnologien, um genaue und unmittelbare Prognosen zu erstellen.

Intraday-Prognosen

Die Intraday-Prognose, die sich auf die Vorhersage der Solarstromerzeugung innerhalb eines Tages konzentriert, ist für das Management der Netzstabilität und die Optimierung der Energieressourcen entscheidend. Dabei werden Faktoren wie Wetterveränderungen, Bewölkung und Schwankungen der Sonneneinstrahlung während des Tages berücksichtigt.

Day-ahead-Prognose

Diese Art der Prognose erstreckt sich über 24 bis 48 Stunden und liefert Erkenntnisse für die kommenden Tage. Sie hilft bei der strategischen Planung der Energiemärkte und unterstützt die Versorgungsunternehmen bei der Optimierung der Ressourcenzuweisung, der Planung von Wartungsarbeiten und der effektiven Steuerung der Energienachfrage.

Vorteile der Kurzfristprognose

Für Netzbetreiber ermöglicht die Kurzfristprognose ein besseres Netzmanagement und einen optimierten Systemausgleich, da sie Schwankungen in der Solarstromerzeugung vorhersehen und die Netzstabilität besser planen können. Die Erzeuger von Strom aus erneuerbaren Energien wiederum profitieren von der Möglichkeit, ihre Handelsstrategien für den Intraday- und Day-ahead-Strommarkt zu optimieren und so die Rentabilität und Effizienz ihres Betriebs zu steigern.

Mittelfristige bis langfristige Prognose

Mit einem Zeitrahmen, der sich über mehrere Tage bis hin zu einem Jahr erstreckt, ist eine mittel- bis langfristige Solarstromprognose von entscheidender Bedeutung für Anwendungen wie Zeitplanung, Planung des Reservebedarfs, Marketing-Handelsstrategien und Engpassmanagement. Sie wird in der Regel durch numerische Wettervorhersagemodelle-Modelle mit Korrekturen zur Berücksichtigung systematischer Verzerrungen erstellt. Diese liefern wertvolle Einblicke in die Solarenergieerzeugung für die mittelfristige Planung und betriebliche Entscheidungsfindung.

Prognosen für die kommende Woche

Diese Prognosemethode geht über den einzelnen Tag hinaus und liefert Erkenntnisse für die kommende Woche. Sie hilft bei der strategischen Planung für die Energiemärkte und unterstützt die Versorgungsunternehmen bei der Optimierung des Energieeinkaufs und der langfristigen Ressourcenplanung.

Saisonale Prognose

Unsicherheitsprognosen erkennen und quantifizieren Unsicherheiten in Solarstromprognosen und zeigen eine Reihe möglicher Ergebnisse auf. Dies ist für Entscheidungsträger:innen von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Schwankungen in ihrer Planung zu berücksichtigen.

Prognosen für das kommende Jahr

Hierbei handelt es sich um eine langfristige Prognose, die sich über ein ganzes Jahr erstreckt. Sie ist wertvoll für die energiepolitische Planung, die Entwicklung der Infrastruktur und das Treffen fundierter Entscheidungen über Kapazitätserweiterungen und -erweiterungen auf der Grundlage der erwarteten Trends bei der Solarstromerzeugung.

Spezialisierte Prognosen

Spezialisierte Prognosen sind maßgeschneiderte Methoden, die präzise und kontextspezifische Vorhersagen zur Optimierung der Solarenergieerzeugung und -nutzung liefern.

Räumliche Vorhersage

Sie berücksichtigen die geografische Verteilung der Solar-Ressourcen und tragen dazu bei, die Energieerzeugung an verschiedenen Standorten zu optimieren.

Unsicherheitsprognose

Unsicherheitsprognosen erkennen und quantifizieren Unsicherheiten in Solarstromprognosen und zeigen eine Reihe möglicher Ergebnisse auf. Dies ist für Entscheidungsträger von entscheidender Bedeutung, um potenzielle Schwankungen in ihrer Planung zu berücksichtigen.

Vorteile der Langzeitprognose

Langfristige Wettervorhersagen sind für Netzbetreiber wertvoll, da sie die Planung von Reserven sowie das Betriebsmanagement unterstützen und es ihnen ermöglichen, fundierte Entscheidungen über die Ressourcenzuweisung und den Ausbau der Netzinfrastruktur zu treffen. Darüber hinaus hilft sie den Betreiber, sich proaktiv auf extreme Wetterereignisse vorzubereiten, das Risiko von Stromunterbrechungen zu verringern und die Widerstandsfähigkeit des Netzes zu gewährleisten.

Für die Erzeuger erneuerbarer Energien hingegen erleichtert die langfristige Prognose die effiziente Platzierung von Anlagen für erneuerbare Energien, indem sie Einblicke in die optimalen Standorte für Solar- und Windkraftanlagen bietet, das Energieerzeugungspotenzial maximiert und die mit suboptimalen Standortentscheidungen verbundenen Investitionsrisiken verringert. Durch diese Vorausschau wird sichergestellt, dass Projekte für erneuerbare Energien strategisch so positioniert werden, dass sie das volle Potenzial nachhaltiger Energieressourcen ausschöpfen und so zu langfristiger Nachhaltigkeit und Rentabilität beitragen.

Herausforderungen bei der Solarstromprognose

Solarstromprognosen sind für die effiziente Integration von Solarenergie in das Stromnetz von entscheidender Bedeutung. Sie ermöglichen es den Netzbetreiber, Schwankungen in der Solarstromerzeugung vorherzusehen und proaktiv Anpassungen vorzunehmen, um die Netzstabilität zu erhalten. Diese Vorhersage ist besonders effizient, da die Solarenergie von den Wetterbedingungen abhängt, und eine genaue Vorhersage hilft, Angebot und Nachfrage dynamisch auszugleichen. Allerdings ist sie mit Einschränkungen verbunden.

Intermittierende Natur der Solarenergie

Da Solarenergie intermittierend ist, was auf die ständig schwankenden Wettermuster und tägliche Schwankungen zurückzuführen ist, stellt dieser Aspekt eine große Herausforderung für genaue Prognosen dar. Bewölkung, wechselnde Sonneneinstrahlung und unerwartete meteorologische und klimatologische Ereignisse erschweren eine zuverlässige Vorhersage der Solarenergieerzeugung. Fortgeschrittene Modellierung und Datenanalyse sind von entscheidender Bedeutung, um diese Unwägbarkeiten zu beseitigen und die Wirksamkeit von Solarprognosen zu verbessern.

Ungewissheit bei Wetterdaten

In engem Zusammenhang mit der intermittierenden Natur der Solarenergie ist auch die Ungewissheit von Wetterdaten eine große Schwierigkeit bei Solarstromprognosen. Die Wetterbedingungen haben großen Einfluss auf die Solarstromerzeugung und Ungenauigkeiten bei der Vorhersage von Wetterparametern wie Bewölkung, Niederschlag und Wind können zu unzuverlässigen Solarstromprognosen führen. Die Überwindung dieser Unsicherheiten durch verbesserte meteorologische Daten und fortschrittliche Modellierungstechniken, insbesondere durch genaue Echtzeitdaten, ist von entscheidender Bedeutung für die Anpassung an die raschen Veränderungen bei der Solarstromerzeugung und damit für eine bessere Integration der Solarenergie.

Einschränkung der Solarenergie

Die Einschränkung der Solarenergie, genauer der überschüssige Solarstrom, der nicht von einem Haushalt oder dem Netz aufgenommen werden kann, stellt eine große Herausforderung für die Solarstromprognose dar. Genaue Vorhersagen sind unerlässlich, um Abregelungen zu minimieren und die Solarenergienutzung zu maximieren. Faktoren wie Beschränkungen der Netzinfrastruktur, Nachfrageschwankungen und variable Solarstromerzeugung erschweren diese Aufgabe und erfordern ausgefeilte Prognosemodelle und Netzmanagement.

Räumliche Variabilität

Die räumliche Variabilität bezieht die unterschiedliche Sonneneinstrahlung (Sonnenenergie pro Flächeneinheit) in verschiedenen Regionen mit ein, welche ebenfalls eine Herausforderung für die Solarprognose darstellt. PV-Anlagen sind oft weit verstreut und lokale Faktoren wie Abschattung und Gelände beeinflussen die Einstrahlung auf die Panels. Genaue Vorhersagen erfordern hochauflösende Daten und Modelle, die diese Schwankungen erfassen können, was die räumliche Variabilität zu einem wichtigen Thema bei der Vorhersage von Solarenergiekapazitäten macht.

Lösungsansätze

Fortschrittliche Prognosemodelle

Fortschrittliche Prognosemodelle bieten eine vielversprechende Lösung für die Herausforderungen der Sonnenvorhersage. Diese Modelle nutzen maschinelles Lernen sowie historische und hochauflösende Wetterdaten, um die Genauigkeit zu verbessern. Durch die Integration dieser Modelle können wir unsere Fähigkeit zur Vorhersage der Solarstromerzeugung verbessern, wodurch sich die Zahl der Stromabschaltungen verringert und eine bessere Netzintegration erneuerbarer Energiequellen gewährleistet wird.

Hochfrequente Wetterdaten

Hochfrequente Wetterdaten, zum Beispiel minutengenaue Aktualisierungen, sind eine Lösung zur Verbesserung der Genauigkeit von Solarprognosen. Diese Echtzeitdaten ermöglichen es Netzbetreibern:innen, schnell auf sich wechselnde Wetterbedingungen zu reagieren, was die Zuverlässigkeit der Solarstromprognosen erhöht. Die Einbeziehung von Hochfrequenzdaten in Vorhersagemodelle ermöglicht ein effektiveres Netzmanagement und eine geringere Einschränkung der Solarenergie.

Intelligente Zählerdaten

Smarte Meter liefern Echtzeitinformationen über den Verbrauch von Haushalten und ermöglichen genauere Vorhersagen der Netznachfrage. Durch die Integration von Smart-Meter-Daten mit PV-Prognosemodellen können der Netzbetrieb optimiert, Einschränkungen minimiert und eine effiziente Nutzung von Solarenergie-Ressourcen sichergestellt werden.

Energiemanagementsystem

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PV-Prognosen spielen eine wichtige Rolle in einem Energiemanagementsystem (EMS), das Echtzeitdaten, fortschrittliche Prognosemodelle, hochfrequente Wetterdaten und intelligente Zählerstände integriert, um eine ganzheitliche und intelligente Optimierung zu ermöglichen.

Wenn ein EMS die Solarstromprognose zusammen mit einem Time-of-Use-Tarif einsetzt, können Unternehmen und Endverbraucher:innen den Solarstrom strategisch maximieren und damit verbundene Kosten minimieren. Genaue Vorhersagen der Solarstromerzeugung ermöglichen einen optimierten Energieverbrauch während der Phasen mit der größten Sonneneinstrahlung, was mit niedrigeren Strompreisen einhergeht und eine nachhaltige Energieeffizienz fördert.

Durch die Integration von Kommunikationsprotokollen wie OCCP, EEBus und SG-Ready stellt ein EMS außerdem effektive Verbindungen zwischen PV-Anlagen und anderen Energieanlagen wie Batterien, Elektrofahrzeugen und Wärmepumpen her. Diese Konnektivität erleichtert die Optimierung der Selbstversorgung und befähigt das Home-Energy-Management-System (HEMS), die Nutzung der lokal erzeugten Solarenergie für die Stromversorgung von Häusern zu maximieren.  

Die genannten Fortschritte bei der Integration von Solarenergie ermöglichen ein effizienteres Netzmanagement, geringere Einschränkungen und eine effektivere Nutzung von Solarenergie-Ressourcen.  

Zukunftsaussichten

Die Solarenergie ist aufgrund ihrer Umfänglichkeit, Erschwinglichkeit und Skalierbarkeit auf dem besten Weg, eine wichtige globale Stromquelle zu werden, und die Solarenergieprognose ist ein Schlüsselelement für ihre erfolgreiche Integration und Nutzung. Sie ermöglicht ein optimiertes Netzmanagement, erleichtert den effizienten Einsatz von Energiespeichern, erhöht die Netzstabilität und unterstützt die wirtschaftliche Entscheidungsfindung sowohl für einzelne Solarnutzer:innen als auch für größere Projekte im Versorgungsbereich.

Die Variabilität des Wetters stellt jedoch eine Herausforderung dar und macht eine genaue Solarstromvorhersage, die das Ungleichgewicht zwischen Erzeugung und Last verringert und die PV-Integration unterstützt, unabdingbar.

Auf maschinellem Lernen basierende Solarstromprognosen spielen eine zentrale Rolle bei der Weiterentwicklung intelligenter Energiemanagementsysteme. „Die Nutzung von auf maschinellem Lernen basierenden Prognosen ermöglicht Vorhersageanpassungen in Echtzeit, was zu einer effizienteren Netz- und Marktintegration von Solarstrom führt, was letztendlich sowohl für Unternehmen als auch für Endverbraucher:innen von Vorteil ist”, sagt Vjekoslav Salapic, Produktmanager für Time-of-Use-Optimierung bei gridX..

Die Solarenergietechnologie entwickelt sich ständig weiter und maschinelles Lernen ist der nächste große Schritt. Diese Prozesse zeichnen sich durch die Modellierung komplexer Zusammenhänge zwischen Wetterdaten, PV-Komponenten und Standort aus und verbessern die allgemeine Prognosegenauigkeit.