Big Data: Präzisere Wetter- und Leistungsprognosen verhelfen zu Netzstabilität

14. August 2017 | Kira Crome

Neue Prognosemodellen verbessern die Vorhersagegenauigkeit für die wetterabhängigen erneuerbaren Energien – ein großer Vorteil für die Netzbetreiber, die das Stromnetz stabil steuern müssen © Fraunhofer IWES

Stromangebot und seine Nachfrage müssen sich im Netz stets die Waage halten. Übertragungsnetzbetreiber sind angesichts wachsender volatiler Strommengen aus erneuerbaren Energien auf möglichst exakte Wetterprognosen angewiesen. Das Fraunhofer IWES in Kassel hat daher zusammen mit dem Deutschen Wetterdienst in Offenbach neue mathematische Modelle entwickelt, die deutlich bessere Vorhersagen ermöglichen als herkömmliche Verfahren.

Die Steuerung des deutschen Stromnetzes ist komplex und folgt abgestimmten Fahrplänen, damit Einspeisung und Entnahme stets im Gleichgewicht stehen. Die vier deutschen Übertragungsnetzbetreiber müssen deshalb sehr genau wissen, wann und an welchen Einspeisepunkten sie mit wie viel Strom rechnen können. Das wird von vielen Faktoren bestimmt: Einerseits müssen sie die schwankenden Lasten durch die Stromverbraucher prognostizieren. Andererseits gehen neben den konventionellen Kraftwerken mit dem Ausbau erneuerbarer Energien zunehmend Erzeuger in die Berechnung ein, die vom Wetter abhängig sind. Auf Veränderungen der eingespeisten Strommengen müssen die Netzbetreiber in kurzer Zeit schnell reagieren, um die Netze stabil zu halten. Sie stützen sich dabei auf Wetter- und Leistungsprognosen, die mit ausgefeilten Computermodellen erstellt werden. Die sind allerdings nicht immer korrekt, weiß Malte Siefert vom Fraunhofer Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES): „Prognosefehler sind mit Blick auf die Netzsicherheit ein echtes Problem für Übertragungsnetzbetreiber.“ Verlässliche Vorhersagemodelle mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung sind nötig, um Einspeisung und Netzauslastung genau planen zu können.

Das Kasseler Institut hat zusammen mit dem Deutschen Wetterdienst in Offenbach und den vier Übertragungsnetzbetreibern in einem mehrjährigen, vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Forschungsprojekt (EWeLiNE) daran gearbeitet, die Vorhersagemodelle zu verbessern. Eine Herausforderung sind nicht nur die ungeheuer großen Datenmengen, die die Computermodelle verarbeiten müssen. Sie reichen von Daten aus verschiedenen Wettermodellen über Einspeisedaten bis hin zu den Anlagenstammdaten – etwa 100 Gigabyte am Tag. Ziel der Wissenschaftler war es auch, angesichts der Vielfalt der Datenquellen die Aussagekraft der Daten zu verbessern. Viele relevante Parameter konnten bislang nur abgeschätzt werden. Das größte Optimierungspotenzial besteht nach Ansicht der Forschungspartner aber darin, die komplette Wirkungskette, die Einfluss auf die Einspeisemengen hat, in den Blick zu nehmen und im Modell meteorologische Informationen mit Leistungsprognosen zu verzahnen. „Hierbei spielt die Integration energiewirtschaftlicher Informationen in die Berechnungen der Wettermodelle eine besondere Rolle“, erklärt Siefert.

Schon jetzt vergleicht der Netzbetreiber TenneT kurzfristige Windvorhersagen mit den tatsächlich ins Netz eingespeisten Strommengen aus Windenergieanlagen. Dabei sind Abweichungen von mehr als 70 Prozent keine Seltenheit. Die im Forschungsprojekt neu entwickelte und in der Praxis getestete komplexe Prognose-Software kann das mithilfe optimierter mathematischer Modelle in Zukunft präzisieren: Die neuen Modelle verbessern nach Angaben der Forschungspartner nicht nur die Vorhersagegenauigkeit. Sie geben den Übertragungsnetzbetreibern auch Auskunft darüber, wie wahrscheinlich es ist, dass bestimmte Strommengen an bestimmten Einspeisepunkten zur Verfügung stehen – und das für einzelne Stunden. Nicht nur extreme Wetterlagen, sondern auch beispielsweise für die Erzeugungsleistung von PV-Anlagen unmittelbar relevante Änderungen der Nebeldichte können so räumlich präzise prognostiziert und kurzfristig in der Fahrplanplanung berücksichtigt werden. Zudem sind die Daten zur Einspeisewahrscheinlichkeit an die Besonderheiten der Erneuerbare Energie-Anlagen angepasst: Windverhältnisse in Höhe der Windrad-Naben lassen sich exakt voraussagen, Sonneneinstrahlungsdaten werden in einer schnelleren zeitlichen Taktung im Viertelstundenrhythmus ausgewertet.

Die neue entwickelte Plattform prognostiziert die Einspeisung von erneuerbaren Energien generell (links) sowie für Photovoltaik- und Windeinspeisung einzeln (rechts). Insgesamt können über 20 verschiedene Warnungen und Prognosen angezeigt werden.
© Fraunhofer IWES

Dahinter steckt komplexe Programmierarbeit: Die neuen Modelle verwenden selbstlernende Algorithmen, die hintereinander geschaltet werden. Während herkömmliche Verfahren pauschale Angaben liefern, kann die neue Software das präzisieren. Der Mehrwert für die Übertragungsnetzbetreiber: „Wir können damit Unsicherheiten abbilden und zum Beispiel ermitteln, dass die Windleistung mit 80 Prozent Wahrscheinlichkeit unter 500 Megawatt und mit 15 Prozent Wahrscheinlichkeit unter 200 Megawatt liegt“, erklärt Siefert. „Die Unternehmen können so besser abschätzen, ob sie einen Puffer brauchen, um das Netz stabil zu halten. Und auch für die Vermarktung von Strom ist die Angabe von Wahrscheinlichkeiten von Vorteil.“

Nach den Praxistests im Rahmen des Forschungsprojekts können die Netzbetreiber jetzt auf eine Demonstrationsplattform zugreifen und anhand einer interaktiven, räumlich hoch aufgelösten Karte die neuen Prognosemodelle in der Praxis erproben. Die Übernahme in den dauerhaften Onlinebetrieb soll schrittweise in den nächsten Monaten erfolgen.

Unterdessen arbeiten Forscher des Deutschen Zentrums für Luft- und Raumfahrt (DLR) daran, dass europäische Wettersatelliten künftig noch genauere Daten liefern können, um die Genauigkeit von Wettervorhersage und Klimabeobachtung zu verbessern. Sie entwickeln dafür derzeit ein neues Radiometer, ein Messinstrument, das mit 20 verschiedenen Spektralkanälen – vom sichtbaren bis in den Infrarotbereich – Erdoberfläche, Atmosphäre und Wolken in einer hohen räumlichen Auflösung beobachten wird. Derzeitige Instrumente arbeiten mit sechs Spektralkanälen mit einer geringeren räumlichen Erfassung.

Auch die Forschungspartner Fraunhofer IWES und Deutscher Wetterdienst werden ihre Entwicklungsarbeit in einem vom Bundeswirtschaftsministerium geförderten Folgeprojekt namens „Gridcast“ fortsetzen. „Wir werden hier gezielt daran arbeiten, die Prognosen für die einzelnen Umspannwerke zu verbessern“, erklärt Siefert. Neben den Wetterdaten sollen im „Gridcast“-Projekt auch weitere Informationen wie etwa Satellitenbilder für die Solarprognosen integriert werden. Untersucht werden soll auch, wie sich die Abweichung zwischen möglicher Erzeugung und der realen Einspeisung in die Prognosen integrieren lässt. Damit wollen die Forschungspartner auf die Problematik antworten, dass Windenergieanlagen immer häufiger abgeregelt werden und PV-Anlagen immer mehr dem Eigenverbrauch dienen, während die Möglichkeiten, Strom zu speichern und gezielt abzurufen, um Schwankungen abzufedern, anwachsen. Für die Stromnetzbetreiber ist die Abschätzung und Regelung der verschiedenen variablen Parameter, die das Gleichgewicht im Stromnetz beeinflussen, eine wachsende Herausforderung.

Unterdessen haben Klimaforscher der ETH Zürich und des Imperial College London in der Diskussion um die Schwächen einer wetterabhängigen Stromproduktion eine andere Perspektive eröffnet. Sie haben die Daten der europäischen Großwetterlagen der vergangenen 30 Jahre mit Stromproduktionszahlen kombiniert, um die Wind- und Solarstromerzeugung in Europa zu simulieren. Für ihre kürzlich in der Fachzeitschrift Natur Climate Change veröffentlichten Studie haben sie berechnet, wie sich die regenerativen Strommengen in Bezug auf die sieben Wetterregime, die in Europa für die schwankenden Einspeisemengen aus Wind- und Solarenergie verantwortlich sind, verhalten und modelliert, wie sie sich mit ihrem weiteren Ausbau künftig ändern werden. Die Klimaforscher kommen zu dem Schluss, dass sich die Aufgabe der Stromnetzbetreiber erleichtern könnte. Schwankungen in der Windstromerzeugung könnten auf ein niedriges Niveau gesenkt werden, wenn der Ausbau erneuerbarer Energien und Stromnetze unter neuen Vorzeichen vorangetrieben würde: Bei der Planung müssten die europäischen Wetterverhältnisse berücksichtigt und der Zubau neuer Wind- und Solarenergiekapazitäten länderübergreifend koordiniert werden.

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