Forschungsprojekt entwickelt Lösungen zur besseren Prognose der Stromeinspeisung von Wind- und Sonnenenergie

Die Vorhersage der Stromeinspeisung von Wind- und Solarstrom ist von entscheidender Bedeutung für die Zuverlässigkeit der Stromversorgung. Bereits eine präzise Vorhersage für wenige Minuten kann die Steuerung der als Ersatzkapazität bereitstehenden konventionellen Kraftwerke deutlich verbessern und damit sowohl Rohstoffe als auch Kosten einsparen. Je größer der Anteil dieser Energieformen an der Stromerzeugung wird, desto mehr Bedeutung gewinnt dieses Thema. Das Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES) hat aus diesem Grund in Zusammenarbeit mit dem Deutschen Wetterdienst (DWD) ein Projekt zur Verbesserung der Einspeiseprognosen gestartet. Das Projekt trägt den wenig einprägsamen Namen EWeLiNE, eine Abkürzung für „Erstellung innovativer Wetter- und Leistungsprognosemodelle für die Netzintegration wetterabhängiger Energieträger“. Es wird vom Bundesumweltministerium gefördert, beteiligt sind auch einige Netzbetreiber.

Kurzfristige Prognosen als Ziel

Primäres Ziel von EWeLiNE ist die Steigerung der Genauigkeit kurzfristiger Ertragsprognosen. Der DWD ist ein kommerzieller Anbieter und kann sich durchaus berechtigte Hoffnungen machen, Kunden für diese verbesserte Dienstleistung zu finden, Betreiber von Solar- oder Windstromanlagen müssen Prognosen der eingespeisten Strommenge abgeben. Weicht die tatsächliche Einspeisung von den Prognosen ab, werden Strafzahlungen fällig, deren Höhe mit der Größe der Abweichung zunimmt. Aus diesem Grund bieten bereits mehrere Anbieter diese Dienstleistung an, darunter auch der DWD selbst. Zielgruppe sind Betreiber von Anlagen, deren Strom nicht über die Einspeisevergütung abgerechnet wird, sondern direkt an der Strombörse vermarktet wird. Im EEG ist dafür eigens eine Managementprämie vorgesehen, um die Kosten der erforderlichen Wetterprognose abzudecken. Die Hoffnung des DWD, seine Prognosen künftig weiter verbessern zu können, beruht im Wesentlichen auf der Integration einer weiteren Datenquelle in die Vorhersagemodelle: Die Ertragsdaten der Anlagen selbst.

Integration von Leistungsdaten in die Wettermodelle

Künftig sollen die aktuellen Leistungsdaten der Wind- und Solaranlagen in die Wetterprognosen einfließen. Diese Daten werden von den Netzbetreibern ohnehin ständig in Echtzeit ermittelt und stehen damit bereits heute zur Verfügung. Die Integration dieser Daten weist zwei wesentliche Vorteile auf. Zunächst übernehmen die Anlagen auf diese Weise Aufgaben als Wetterstationen, die dem DWD zusätzliche Daten zur Windgeschwindigkeit beziehungsweise zur Sonneneinstrahlung liefern. Hinzu kommt, dass so der Zusammenhang zwischen den aktuellen Wetterdaten und dem aktuellen Stromertrag genau erfasst wird. Zwar besteht die größte Unsicherheit der Ertragsprognosen in der Unsicherheit der Wetterprognosen, aber auch die Umrechnung der Wetterprognose in eine Vorhersage des Ertrags ist mit Ungenauigkeiten behaftet, die so verringert werden können. Interessant ist ein Vergleich mit dem Vorgehen des Anbieters Enercast. Dieser Anbieter sammelt ebenfalls ständig Ertrags- und Wetterdaten und verfolgt einen strikt empirischen Ansatz. Anhand unzähliger Datensätze wird ein direkter Zusammenhang zwischen den aktuellen Wetterdaten und dem Ertrag in wenigen Minuten ermittelt, ohne den Umweg über eine Wetterprognose zu nehmen. Abweichungen zwischen Prognose und dem tatsächlichen Ertrag werden ebenfalls ständig aufgezeichnet. Das System ist als selbstlernendes neuronales Netz konzipiert, das sich anhand der so gemachten Erfahrungen kontinuierlich optimiert.