Solarstrahlungsvorhersage und ihre Anwendung in der Solarenergie

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1 FVS Workshop 26 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage Solarstrahlungsvorhersage und ihre Anwendung in der Solarenergie E. Lorenz Universität Oldenburg uni-oldenburg.de Einleitung Eine zuverlässige Vorhersage der Solarstrahlung kann in vielen Bereichen der Solarenergienutzung einen wichtigen Beitrag zu einer effizienten und wirtschaftlichen Nutzung dieser Energiequelle leisten. Aufgrund der Variabilität der Einstrahlung und der daraus resultierenden Fluktuationen der nutzbaren Energie stellt die Einbindung von Solarenergie in das bestehende Energieversorgungsnetz eine besondere Herausforderung dar. Mit einer zuverlässigen Vorhersage der Solarstrahlung lässt sich die solare Energieproduktion für einen bestimmten Zeitraum im Voraus abschätzen. Dies ermöglicht eine an die variable Energieproduktion angepasste Steuerung von Systemen mit einem hohen Anteil an Solarenergie. Dazu gehört neben einem Last- und Speichermanagement die Notwendigkeit, zusätzliche Energie aus anderen Quellen bereitzustellen, wenn der Bedarf nicht ausreichend durch Solarenergie gedeckt werden kann. In Bezug auf die Einspeisung von Solarstrom in die Stromnetze spielt außerdem, wie bei der Windenergie, Netzmanagement eine wichtige Rolle. Mit dem stetig steigenden Anteil von Solarenergie am gesamten Energiemix wird die Verfügbarkeit von zuverlässigen Strahlungsvorhersagen in Zukunft immer wichtiger werden. Im Folgenden wird zunächst dargestellt, wie eine Vorhersage der solaren Einstrahlung eine zuverlässige und wirtschaftliche Anwendung von Solarenergie unterstützen kann. Für verschiedene Anwendungen sind Vorhersageinformationen über die solare Einstrahlung auf verschiedenen zeitlichen Skalen, von wenigen Minuten bis hin zu Tagen, von Interesse. Für einen Vorhersagehorizont bis zu drei Tagen werden Strahlungsvorhersagen auf der Basis numerischer Wettermodelle analysiert und ein erster Ansatz zur Anpassung an die Anforderungen aus der Solarenergie vorgestellt. Weitere mögliche Ansätze für verbesserte Strahlungsvorhersageverfahren werden aufgezeigt. Für den Kurzzeitbereich bis zu wenigen Stunden wird ein Verfahren zur Vorhersage der Einstrahlung auf Basis von Bewegungsvektoren in Satellitenbildern vorgestellt. Da für eine Anwendung der Vorhersagedaten Information über deren Zuverlässigkeit wichtig ist, wird anschließend kurz auf die Bestimmung von Konfidenzintervallen für Strahlungsvorhersagen eingegangen. Abschließend wird die Qualität eines bestehenden Verfahrens zur Strahlungsvorhersage für ein Anwendungsbeispiel ausgewertet. Bedarf und Anforderungen an Strahlungsvorhersagen Strahlungsvorhersagen können für vielfältige Anwendungsbereiche eingesetzt werden und dort zu einer effizienten Energienutzung beitragen. Beispiele, auf die im Folgenden näher eingegangen wird, sind die Netzintegration von Solarstrom, die Steuerung von solarthermischen Kraftwerken und die thermische Steuerung von Gebäuden. Je nach Anwendung ergeben sich unterschiedliche Anforderungen an die Strahlungsvorhersagen, in Bezug auf die räumliche oder zeitliche Skala, die Vorhersagegenauigkeit und die vorherzusagenden Parameter. 56 Netzintegration von Solarstrom Je höher der Anteil an regenerativer Stromproduktion ist, desto wichtiger wird eine angepasste Regelung zwischen dem stark fluktuierenden Energieangebot und den regelbaren Erzeugern zum einen und den Verbrauchern bzw. der Last zum anderen. Für die Einspeisung von Strom aus Windkraftanlagen stellen schon heute Vorhersagen eine Voraussetzung für entsprechende Regelungsstrategien dar. Dazu gehören sowohl Kraftwerkseinsatzplanung und Netzmanagement als auch die Optimierung des Handels mit Windstrom auf Basis des Erneuerbare-Energien-

2 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage FVS Workshop 26 Gesetzes (EEG). Eine ausführliche Darstellung des Einsatzes von Windleistungsvorhersagen in der Energieversorgung findet sich in [5]. Für die nächsten Jahre wird eine deutliche Zunahme der Energieproduktion mit Solaranlagen erwartet. Dies erfordert, dass in naher Zukunft auch Vorhersagen von Solarstrom bereitgestellt werden. In Deutschland liefert Photovoltaik bei einer installierten Leistung von ca. 2 GWp im Sommer bereits jetzt einen nennenswerten Beitrag zur Stromversorgung. Da an sonnigen Tagen der Tagesgang von solarer Energieerzeugung dem Tagesgang der Last entspricht, kann Solarstrom so insbesondere zur Reduktion von Lastspitzen beitragen. Um die Einspeisung von Solarstrom ins Netz vorhersagen zu können, sind Vorhersagen der Globalstrahlung für eine Vielzahl von räumlich verteilten Anlagen nötig. Der Zeithorizont der Vorhersagen sollte einige Tage betragen, wobei die ersten beiden Vorhersagetage am wichtigsten sind. DNI in W/m 2 DNI in W/m Nicht optimierter Betrieb DNI thermischer Feldertrag elektrische Bruttoleistung Speicherinhalt 7: 8: 9: 1: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 2: 21: Optimierter Betrieb DNI thermischer Feldertrag elektrische Bruttoleistung Speicherinhalt 7: 8: 9: 1: 11: 12: 13: 14: 15: 16: 17: 18: 19: 2: 21: Feldertrag, Speicherinhalt, Bruttoertrag in GWh Feldertrag, Speicherinhalt, Bruttoertrag in GWh Steuerung von solarthermischen Kraftwerken Die ersten solarthermischen Kraftwerke mit thermischem Speicher sind in Bau und werden in naher Zukunft ans Netz gehen. Mit zunehmendem Ausbau der solarthermischen Elektrizitätserzeugung kommt dem Lastmanagement immer größere Bedeutung zu und es ist ein wichtiger Vorteil dieser Anlagen, dass sie ihre Produktion in bestimmten Grenzen dem Bedarf anpassen können. Zur Optimierung der Betriebsführung unter den Randbedingungen von Strompreis, Strahlungsangebot und aktuellem Anlagen- und Speicherzustand können Strahlungsvorhersagen einen wichtigen Beitrag leisten. Durch eine optimierte Betriebsführung kann der Energieertrag eines Kraftwerks mit Speicher deutlich gesteigert werden. Dies wird im Folgenden anhand eines Konzeptpapiers [1] näher erläutert. Da im Teillastbetrieb der Wirkungsgrad solarthermischer Kraftwerke deutlich absinkt, sollten die Turbinen möglichst wenig im Teillastbetrieb operieren. Durch den optimierten Einsatz von Speichern kann der Betrieb der Anlagen so gesteuert werden, dass eine verbesserte Auslastung der Turbinen erreicht wird. Zur Veranschaulichung wurde eine Beispielsimulation des Kraftwerksertrags für einen bewölkten Tag durchgeführt. Abb. 1 zeigt im oberen Bild den nicht optimierten Betriebsverlauf, bei dem die Energieproduktion der Turbine dem wechselnden Verlauf der Einstrahlung folgt. Dies führt zu ineffizientem Teillastbetrieb. Bei optimiertem Betrieb wird zunächst der Speicher geladen und die Turbine erst dann zugeschaltet, wenn ein möglichst langer Volllastbetrieb möglich ist. Dieser veränderte Betriebsverlauf ist im unteren Bild von Abb. 1 gezeigt. Der Bruttoertrag für diesen Tag steigt um 13,5 %. Abbildung 1 Beispielsimulation des Ertrags eines solarthermischen Kraftwerks für nicht optimierten und optimierten Betrieb. Es sind jeweils der Tagesgang der Direktnormalstrahlung (DNI), der thermische Feldertrag, die elektrische Bruttoleistung und der Speicherinhalt dargestellt [1]. Voraussetzung für diese deutliche Ertragssteigerung ist der Einsatz witterungsabhängiger, optimierter Betriebsstrategien in Verbindung mit Prognosen der Direktnormalstrahlung für ein bis zwei Tage. Eine weitere Steigerung der Wirtschaftlichkeit ist durch Anpassung der Steuerung an zeitlich variable Stromtarife zu erreichen. 57

3 FVS Workshop 26 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage 58 Darüber hinaus sind Strahlungsvorhersagen auch für einen schonenderen Betrieb der Turbinen von Bedeutung. Hierzu sind Vorhersagen der Direktnormalstrahlung für die nächsten Minuten erforderlich. Intelligentes Gebäudemanagement Mehr als ein Drittel des Energieverbrauches in der Europäischen Union wird gegenwärtig für Heizung, Kühlung und Beleuchtung von Gebäuden aufgewendet. Ein Schlüssel zu einer deutlichen Reduzierung dieses Energieverbrauchs ist ein verbessertes Energiemanagement von Gebäuden. So lässt sich durch die intelligente Verknüpfung verschiedener Maßnahmen ein enormes Einsparpotenzial erschließen. Hierzu gehört, neben einer auf Energieeffizienz ausgerichteten Architektur, eine optimierte Steuerung der Gebäudetechnik. Der Heiz- und Kühlbedarf in Gebäuden ist abhängig von meteorologischen Parametern, insbesondere der Temperatur und der Strahlung, in geringerem Maße auch Wind und Feuchte. Entsprechende Vorhersageinformation ist daher bei trägen Systemen und/oder Systemen mit Speichermöglichkeiten, wie z. B. Bauteilaktivierung oder Nachtkühlung, wichtig für eine effiziente Steuerung des Heiz- und Kühlsystems. Dies gilt insbesondere für große Gebäudekomplexe, wie etwa Bürogebäude. Bei Gebäuden mit solarer Wärme- oder Kälteproduktion ergeben sich zusätzliche Möglichkeiten der Einsparung bei Einsatz einer witterungsabhängigen Steuerung. So hat eine Studie der ETH Zürich gezeigt, dass bei Verwendung einer Wärmepumpe durch Einsatz eines optimierten Systems zur Heizungssteuerung in Kombination mit Wettervorhersagen der Energiebedarf um 3 % reduziert werden kann [11]. Wird zusätzlich noch Information über zeitlich variable Stromtarife einbezogen, können die Betriebskosten um ca. 13 % gesenkt werden. Für die Anwendung zum Gebäudemanagement ist insbesondere die Qualität der Strahlungsvorhersagen für die frühen Morgenstunden am ersten Vorhersagetag wichtig, insgesamt werden Vorhersagen bis hin zu einigen Tagen benötigt. Strahlungsvorhersagen auf Basis nummerischer Wettermodelle Für einen Vorhersagehorizont bis zu einigen Tagen werden operationelle Wettervorhersagen mit nummerischen Wettermodellen erstellt. Diese stellen so auch einen geeigneten Ansatzpunkt zur Vorhersage der Einstrahlung dar. Strahlungsvorhersagen der Wetterdienste Strahlungsvorhersagen werden zurzeit nur von wenigen Wetterdiensten direkt angeboten, der Schwerpunkt der Wetterdienste liegt bei anderen Vorhersagegrößen, z. B. Temperatur oder Windgeschwindigkeit. Das ECMWF (European Center for Mediumrange Weather Forecasts) stellt Globalstrahlungsvorhersagen auf Basis eines Globalmodells in einer räumlichen Auflösung von ca. 25 km x 25 km und einer zeitlichen Auflösung von 3 Stunden bereit. Globalstrahlungsvorhersagen in stündlicher Auflösung auf Basis eines MOS (Model Output Statistics)-Systems werden von dem privaten Wetterdienstleister Meteomedia für ca. 85 Wetterstationen in Deutschland angeboten. Das MOS-System beruht dabei ebenfalls auf ECMWF-Vorhersagen. Zum Training des MOS wurden satellitenbasierte Einstrahlungsdaten verwendet. Genauigkeitsanalyse Eine Genauigkeitsanalyse dieser Strahlungsvorhersagen in Bezug auf solarenergetische Anwendungen wurde in [6] durchgeführt. Für diese Anwendungen ist häufig eine stündlich aufgelöste, standortspezifische Vorhersage notwendig. Daher wurden zunächst verschiedene Ansätze untersucht, um aus den räumlich und zeitlich grob aufgelösten Strahlungsvorhersagen des ECWMF entsprechend höher aufgelöste Vorhersagen abzuleiten. Mit einem Interpolationsverfahren, das den sonnenstandabhängigen Tagesgang der Einstrahlung bei klarem Himmel berücksichtigt, wurden die besten Ergebnisse erzielt.

4 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage FVS Workshop 26 Abb. 2 zeigt beispielhaft eine auf Basis dieses Verfahrens berechnete Vorhersage der Leistung PAC eines PV-Systems in Süddeutschland für einige Tage im Juli 26. Die Leistung ist dabei auf die installierte Leistung Pnom normiert. Zum Vergleich ist die gemessene Leistung dargestellt. Die Abbildung macht deutlich, dass für sonnige Tage die Vorhersage die tatsächliche PV-Produktion gut wiedergibt, während an bewölkten Tagen teilweise deutliche Abweichungen zwischen Vorhersage und PV-Messung auftreten. Insbesondere werden die starken Schwankungen der Einstrahlung bei variabler Bewölkung von der Vorhersage nur ungenügend wiedergegeben. P AC /P nom Einzelanlage Vorhersage Messung Tag Abbildung 2 Vorhersage im Vergleich zu gemessener Leistung für ein PV-System für 7 Tage im Juli 26 Eine quantitative Auswertung der Vorhersagegenauigkeit von Globalstrahlungsvorhersagen ist in Abb. 3 gegeben. Diese Auswertung beruht auf einem Vergleich mit Messdaten der Globalstrahlung von 18 deutschen Wetterstationen für das Jahr 24. Zur Bewertung der Genauigkeit ist der relative root mean square error (rrmse) angegeben. Zur Berechnung des rrmse wurden nur Tageswerte verwendet und es wurde auf die mittlere Einstrahlung normiert. Bis zu einem Vorhersagehorizont von 3 Tagen wurde die Vorhersagegenauigkeit jeweils für jeden Vorhersagetag getrennt berechnet. Abb. 3 zeigt den rrmse über dem Vorhersagehorizont in Tagen für die ECMWF basierten Vorhersagen, die MOS-Vorhersagen und für eine Persistenzvorhersage im Vergleich. Persistenz bedeutet dabei, dass die Einstrahlung des Tages, an dem die Vorhersage erstellt wird, auch für die nächsten Tage angenommen wird. Dies stellt einen sehr einfachen Ansatz zur Vorhersage dar, der oft als Referenz verwendet wird. Im linken Bild sind die Vorhersagen für alle Situationen ausgewertet. Es wird deutlich, dass beide Vorhersageansätze eine ähnliche Qualität aufweisen und deutlich bessere Ergebnisse als mit dem Persistenzansatz erzielt werden. Insgesamt sind die Vorhersagefehler im Bereich von 35 % - 4 % jedoch relativ hoch. An Tagen mit überwiegend klarem Himmel ist die Vorhersagequalität deutlich besser, wie die Auswertung im rechten Bild von Abb. 3 zeigt. Hier werden die besten Ergebnisse mit dem ECMWF basierten Ansatz erzielt, für den die Fehler unter 2 % liegen. Für die Nutzung der Vorhersagen für konzentrierende Systeme wie z. B. solarthermische Kraftwerke sind Vorhersagen der Direktnormal- rrmse in % Persistence MOS ECMWF-1h Vorhersagezeitraum [d] rrmse in % , klarer Himmel 1 Persistence MOS ECMWF-1h 2 3 Vorhersagezeitraum [d] Abbildung 3 rrmse über dem Vorhersagehorizont in Tagen für die ECMWF basierten Vorhersagen, die MOS- Vorhersagen und eine Persistenzvorhersage im Vergleich. Links: Auswertung für alle Situationen, rechts: Auswertung für Situationen mit klarem Himmel 59

5 FVS Workshop 26 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage 6 strahlung erforderlich. Diese lassen sich aus den Globalstrahlungsvorhersagen mit Direkt-/Diffusmodellen ableiten. Eine Validierung mit Bodenmessungen hat gezeigt, dass die Genauigkeit hier deutlich geringer ist als bei Globalstrahlungsvorhersagen. Dies ist im Wesentlichen darauf zurückzuführen, dass sich Ungenauigkeiten in der Vorhersage der Bewölkungssituation bei der Berechnung der Direktstrahlung stärker auswirken als bei der Berechnung der Globalstrahlung. Zusammenfassend lässt sich feststellen, dass die vorgestellten Ansätze zur Strahlungsvorhersage auf Basis nummerischer Wettermodelle eine Ausgangsbasis zur Anwendung im Solarenergiebereich darstellen. Nummerische Wettermodelle sind in der Regel jedoch nicht auf die Berechnung der Einstrahlung als Vorhersagegröße optimiert. Eine höhere Vorhersagegenauigkeit wäre für viele Anwendungen wichtig und es besteht in diesem Zusammenhang erheblicher Forschungsbedarf. Ansätze zur Weiterentwicklung Im Folgenden werden verschiedene Ansätze vorgestellt, Strahlungsvorhersagen zu verbessern: 1) Nutzung und Weiterentwicklung von Wolkenvorhersagen aus nummerischen Wettermodellen Der neben dem Sonnenstand wichtigste Faktor für die Solarstrahlung am Boden ist der Bewölkungsgrad. So können Vorhersagen der Bewölkungssituation in Verbindung mit Strahlungsmodellen als Basis für Strahlungsvorhersagen genutzt werden. Parameter, die den Bewölkungsgrad charakterisieren, gehören zum Standard-Output der meisten nummerischen Wettermodelle und werden, im Gegensatz zu Strahlungsvorhersagen, von vielen Wetterdiensten operationell bereitgestellt. Es ergeben sich so erweiterte Möglichkeiten der Nutzung von Vorhersagen der Wetterdienste zur Strahlungsvorhersage. Einen grundlegenderen Ansatz zur Verbesserung von Strahlungsvorhersagen stellt die Analyse und Optimierung von modellinternen Wolkenparametrisierungen in mesoskaligen Modellen dar. 2) Integration von Aerosolvorhersagen mit chemischen Transportmodellen Für die Einstrahlung bei klarem Himmel spielt die Zusammensetzung der Atmosphäre eine wichtige Rolle. Dabei beeinflussen Aerosole insbesondere die Direktstrahlung. Typische Schwankungen der Direktstrahlung in Abhängigkeit von der Aerosolkonzentration betragen bei klarem Himmel bis zu 25 % [3]. Derzeit werden Aerosole in nummerischen Wettermodellen über Standardszenarien modelliert, die aktuelle Entwicklung der Aerosolkonzentration wird nicht berücksichtigt. Durch die Kopplung mit existierenden Luftqualitätsmodellen können Aerosolvorhersagen integriert werden, um verbesserte Strahlungsvorhersagen bei wolkenlosem Himmel zu erreichen. Zur Beschreibung der insbesondere in Südeuropa relevanten Staubausbrüche aus der Sahararegion ist es dabei wichtig, ein Staub- Modul in die Modelle einzubinden. 3) Statistisches Postprocessing Die statistische Nachbereitung der Ergebnisse nummerischer Wettermodelle ermöglicht eine Reduktion von systematischen Abweichungen für bestimmte Situationen und eine optimale Anpassung an lokale Gegebenheiten. Dieser Ansatz ermöglicht es, zusätzliche Informationen z. B. über die Orographie oder weitere Vorhersageparameter zu nutzen. Weiterhin können Vorhersagen verschiedener Modelle statistisch so gekoppelt und gewichtet werden, dass sich die Vorteile der unterschiedlichen Modelle insgesamt verstärken und Schwächen ausgeglichen werden. Über ein solches Verfahren kann letztlich eine bessere Vorhersage gewonnen werden als über die Betrachtung der einzelnen Modelle. 4) Nutzung von Ensemble-Vorhersagen Ein weiterer Ansatz ist die Verwendung von Vorhersagen mit ensemble prediction-systemen, wie sie z. B. vom ECMWF zur Verfügung gestellt werden. Hierbei werden verschiedene Vorhersageläufe durch leicht variierende Anfangsbedingungen erzeugt. Über das sich so ergebende Spektrum unterschiedlicher Resultate können Rückschlüsse auf den wahrscheinlichsten Verlauf und die zu erwartende Genauigkeit der Vorhersage gezogen werden. Angaben zur Genauigkeit der Vorhersage stellen dabei eine wertvolle

6 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage FVS Workshop 26 Information für die Anwendung dar. Eine ausführlichere Darstellung zu Ensemble-Vorhersagen findet sich in [13]. Kurzzeitvorhersage auf der Basis von Satellitendaten Für kurze Vorhersagezeiträume bis zu einigen Stunden ist es wichtig, den aktuellen Zustand der Atmosphäre zu berücksichtigen. Geostationäre Wettersatelliten wie die europäische Meteosat-Reihe liefern Informationen über die Bewölkung mit hoher räumlicher und zeitlicher Auflösung und stellen daher eine geeignete Datenquelle für Kurzzeitvorhersagen dar. Für kurze Zeitskalen ist die zeitliche Entwicklung der Bewölkung wesentlich durch Wolkenbewegung bestimmt. Für Vorhersagen der Solarstrahlung im Kurzzeitbereich bis zu einigen Stunden wurde von [8] ein Verfahren entwickelt, das auf der Bestimmung von Wolkenbewegungsvektoren aus Satellitenbildern beruht. Zur Berechnung der Vorhersagen wird in einem ersten Schritt Bewölkungsinformation aus den Satellitenbildern abgeleitet. Aus zeitlich aufeinander folgenden Bewölkungsbildern wird dann ein Bewegungsvektorfeld bestimmt. Ein Beispiel für ein solches Vektorfeld ist in Abb. 4 gegeben. Die Vorhersage der Bewölkungssituation erfolgt durch Extrapolation der Bewegung in die Zukunft. Mit an die verschiedenen Vorhersagezeiträume angepassten Glättungsfiltern werden die Vorhersagen optimiert. Abschließend wird die Strahlung aus den vorhergesagten Bewölkungsbildern berechnet. Abb. 5 zeigt den rrmse dieses Verfahrens in Abhängigkeit vom Vorhersagezeitraum in Stunden unter Verwendung von Meteosat-8-Daten [4]. Die Auswertung wurde für den Zeitraum mit Messwerten von 16 Stationen des Deutschen Wetterdienstes durchgeführt. Zum Vergleich ist der Fehler der ECMWF-basierten Vorhersage für den ersten Vorhersagetag und der Fehler eines Persistenzansatzes angegeben. Bei dem hier verwendeten Persistenzansatz wurde die Strahlung auf Basis des aktuellen Bewölkungsbildes berechnet, d. h., es wird eine Persistenz der Bewölkung angenommen, der Tagesgang der Einstrahlung aufgrund der Sonnenhöhe wird modelliert. Da das Verfahren auf der Einstrahlungsberechnung aus Satellitendaten beruht, ergibt sich dadurch eine untere Grenze für die Genauigkeit. Aus Abb. 5 ist zum einen ersichtlich, dass der vorgeschlagene Ansatz zur Vorhersage zu deutlich besseren Ergebnissen als die Persistenzannahme führt. Zum anderen wird deutlich, dass für Vorhersagezeiträume von wenigen Stunden das satellitendatenbasierte Verfahren besser geeignet ist als Vorhersagen auf Basis nummerischer Wettermodelle, in diesem Fall der Vorhersage des ECMWF. Weiterer Forschungsbedarf in diesem Zusammenhang besteht u. a. in Bezug auf die Kopplung satellitenbasierter Verfahren mit anderen Vorhersageansätzen über statistische rrmse in % Persistenz Bewegungsvektoren ECMWF 1h Vorhersagezeitraum [h] Abbildung 4 Bewölkungsinformation und Bewegungsvektorfeld basierend auf Daten von Meteosat-7 (8.5.25, 14: Uhr) Abbildung 5 rrmse über dem Vorhersagehorizont in Stunden für die auf Bewegungsvektoren basierte Vorhersage. Zum Vergleich ist der Fehler eines Persistenzansatzes und der Fehler der ECMWFbasierten Vorhersagen für den ersten Vorhersagetag gegeben. 61

7 FVS Workshop 26 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage Abbildung 6 Illustration zur Angabe von Konfidenzintervallen für unterschiedliche Wettersituationen. Bodenmessung und Vorhersage der Einstrahlung für einen klaren (links) und einen bewölkten (rechts) Tag. Der gelbe Bereich markiert konstante Vertrauensintervalle, der türkise Bereich situationsspezifische Fehlergrenzen. 62 G in W/m oder physikalische Methoden, um für jeden Vorhersagehorizont bestmögliche Informationen zu erhalten. Genauigkeitsinformation Toleranz konstant Toleranz variabel Vorhersage Messung Zeit in h Neben einer guten Qualität der Vorhersage ist es für die Anwendung auch wichtig, die mit der Vorhersage verbundene Unsicherheit möglichst genau zu kennen. Standardverfahren zur Berechnung von Toleranzbändern für die Vorhersage beruhen auf mittleren Vorhersagefehlern. Darüber hinaus können für Solarstrahlungsvorhersagen in Abhängigkeit vom Wetter Situationen unterschiedlicher Vorhersagequalität unterschieden werden, wie bereits anhand der Abb. 4 und Abb. 5 dargestellt wurde. Die Angabe von situationsspezifischen Toleranzbereichen ist in Abb. 6 für verschiedene Wettersituationen illustriert. Die Vertrauensintervalle werden auf Basis einer detaillierten Genauigkeitsanalyse in Abhängigkeit vom Sonnenstand und dem vorhergesagten Bewölkungsgrad berechnet. Bei der satellitendatenbasierten Kurzzeitvorhersage wird zusätzlich ein Maß für die Wolkenvariabilität berücksichtigt. Durch den Sonnenstand ist die maximale mögliche Einstrahlung für einen Zeitpunkt bestimmt, so dass sich dadurch eine Obergrenze für den G in W/m Toleranz konstant Toleranz variabel Vorhersage Messung Zeit in h Fehler der Strahlungsvorhersage in einer bestimmten Situation ergibt. Bei der Vorhersage von wolkenlosem Himmel sind die Vorhersagefehler sowohl für die Kurzzeitvorhersage, als auch für Vorhersagen auf Basis nummerischer Wettermodelle, vergleichsweise gering. Für Vorhersagen von bewölkten Situationen sind höhere Fehlergrenzen anzunehmen. Durch Angabe von situationsspezifischen Fehlermaßen kann das Potenzial der Vorhersage in Situationen mit hoher Vorhersagegenauigkeit voll genutzt werden, da die Vorhersagefehler nicht, wie bei der Angabe eines mittleren Fehlers, überschätzt werden. Auf der anderen Seite werden in Situationen, die schwer vorhersagbar sind und deren Vorhersagegenauigkeit unterhalb der mittleren Genauigkeit liegt, die Vorhersagefehler nicht unterschätzt. Die Charakterisierung von Situationen mit unterschiedlicher Vorhersagequalität trägt so dazu bei, dass die Vorhersage effizient eingesetzt werden kann. Eine weiter verbesserte Charakterisierung der zu erwartenden Vorhersagegenauigkeiten ist durch die Nutzung von Ensemble-Vorhersagen zu erwarten.

8 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage FVS Workshop 26 Anwendung der Vorhersage für energiespezifische Aufgabenstellungen Sitz der Unternehmen Sitz der VDN-Geschäftsführung Die Anwendung von Strahlungsvorhersagen für energiespezifische Aufgabenstellungen gehört neben der Weiterentwicklung der Verfahren zur Strahlungsvorhersage zu den Aufgaben der Energiemeteorologie. Dazu ist u. a. die Bereitstellung von Simulationsverfahren zur Berechnung der erwarteten Energieproduktion auf Basis der Vorhersage erforderlich, ebenso wie die Entwicklung von witterungsabhängigen Steuerungsverfahren. Einen weiteren Punkt in diesem Zusammenhang stellt die Charakterisierung von räumlich verteilter Erzeugung dar, auf die im Folgenden und in [1] näher eingegangen wird. 3 Dortmund 2 4 Bayreuth 4 Berlin Für die Netzintegration von Solarstrom ist eine Prognose der Energieerzeugung von verteilten Photovoltaikanlagen notwendig. In einer Fallstudie werden hier räumliche Ausgleichseffekte bei der Einspeisung von Solarstrom aus Anlagenverbünden untersucht. Dazu wurden für die Regelzonen der deutschen Übertragungsnetzbetreiber Strahlungsvorhersagen für jeweils 1 Standorte ausgewertet. Die Verteilung der Standorte innerhalb der einzelnen Regelzonen, die in Abb. 7 gegeben ist, wurde dabei so gewählt, dass Unterschiede in der installierten Leistung für die verschiedenen Bundesländer berücksichtigt werden [9]. Die Untersuchungen wurden für die Monate April und Juli 26 durchgeführt, um die Qualität der Vorhersage für Monate mit deutlich verschiedenen meteorologischen Bedingungen auszuwerten. Für die Regelzone von EnBW standen darüber hinaus Messwerte der Leistungsproduktion von elf Photovoltaikanlagen zur Validierung zur Verfügung. Eine Beispielzeitreihe der Leistungsproduktion des gesamten Ensembles von 11 Anlagen und die entsprechenden Vorhersagen für einige Tage im Juli sind in Abb. 8 dargestellt. Räumliche Ausgleichseffekte führen zu einem glatteren Verlauf der Kurven als bei Einzelanlagen (Abb. 2) und die Abweichungen zwischen Vorhersage und Messung sind kleiner. Zur quantitativen Auswertung wurde der RMSE der auf die installierte 1 Stuttgart 1 EnBW Transportnetze AG 2 E.ON Netz GmbH Leistung normierten PV-Produktion PAC/Pnom ausgewertet. Für Einzelanlagen beträgt der mittlere Fehler im April,12, im Juli ergibt sich aufgrund günstigerer Einstrahlungsbedingungen ein geringerer RMSE von,1. Bei dem vorliegenden Beispiel eines Gebiets einer Größe von etwa 12 km x 2 km verringert sich der Vorhersagefehler bei Betrachtung des gesamten Ensembles um den Faktor,6 für Juli und den Faktor,7 für April. 3 3 RWE Net AG 4 Vattenfall Europe Transmission AG Abbildung 7 Regelzonen der deutschen Übertragungsnetzbetreiber [12] Stand: April 22 Abb. 9 zeigt für die Monate April und Juli für die vier deutschen Regelzonen die Vorhersagefehler in Abhängigkeit von der Anzahl der Stationen, die zur PV-Produktion für das betrachtete Gebiet beitragen. Die Vorhersagefehler sind dabei auf eine Einstrahlung von 1. W/m 2 normiert, was der Einstrahlung bei Standard-Testbedingungen (STC) entspricht, auf die sich die installierte Leistung bezieht. Bereits bei sehr 63

9 FVS Workshop 26 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage Abbildung 8 Vorhersage im Vergleich zu gemessener Leistung für ein Ensemble von 11 PV- Anlagen für 7 Tage im Juli 26 P AC /P nom Ensemble 11 Anlagen, Juli Vorhersage Messung sind als für Einzelanlagen. Es wird eine ähnliche Genauigkeit wie bei operationellen Windleistungsvorhersagen erzielt. Zusammenfassung Tag wenigen Stationen, die zu einem Ensemble beitragen, wird eine deutliche Reduktion der Vorhersagefehler im Vergleich zu Einzelanlagen erreicht. Mit zunehmender Anzahl der Anlagen wird aufgrund des geringeren Anlagenabstands die Korrelation der Vorhersagefehler der Einzelanlagen immer höher. Entsprechend verringert sich der Vorhersagefehler bei weiterer Vergrößerung des Ensembles immer weniger. Der Reduktionsfaktor der Fehler liegt für 1 Anlagen zwischen,6 und,8. Für Ensembles, die über größere Gebiete verteilt sind, ist eine weitere Reduktion der Fehler zu erwarten. Für die nächsten Jahre wird ein starker Anstieg der Nutzung von Solarenergie erwartet. Für die effiziente Integration von hohen Anteilen an Solarenergie in das bestehende Energieversorgungssystem sind zuverlässige Strahlungsvorhersagen notwendig. Die Forschung zu Strahlungsprognosen für energiespezifische Anwendungen steht dabei erst am Anfang. Forschungsbedarf besteht hier zum einen in Bezug auf die Entwicklung verbesserter Methoden zur Strahlungsvorhersage. Eine weitere Aufgabe ist die Vorhersage der energierelevanten Größen auf verschiedenen räumlichen und zeitlichen Skalen. Schließlich ist die Entwicklung von geeigneten Steuerungsverfahren, z. B. für solarthermische Kraftwerke oder Gebäude, in Kooperation mit den Anwendern erforderlich. Die Fallstudie zur Vorhersage der PV-Produktion von verteilten Anlagen hat gezeigt, dass die Vorhersagefehler für Anlagenensembles aufgrund räumlicher Ausgleichseffekte deutlich kleiner Abbildung 9 RMSE der Strahlungsvorhersage in Abhängigkeit von der Anzahl der Anlagen, die zu dem Ensemble beitragen. Für die Regelzonen der deutschen Übertragungsnetzbetreiber wurden jeweils 1 Stationen für die Monate April (links) und Juli (rechts) ausgewertet. rmse normiert auf STC Regelzone 1 Regelzone 2 Regelzone 3 Regelzone 4 April rmse normiert auf STC Regelzone 1 Regelzone 2 Regelzone 3 Regelzone 4 Juli Anzahl der Stationen Anzahl der Stationen

10 Elke Lorenz Solarstrahlungsvorhersage FVS Workshop 26 Literatur [1] Beyer, H.G., Lorenz, E., Bofinger, S.: Zeitlich/räumliche Eigenschaften meteorologischer Felder zur Charakterisierung einer verteilten Erzeugung aus regenerativen Quellen, in diesem Tagungsband. [2] Bofinger, S, Heilscher, G.: Solar Electricitiy forecast approach and first results, 2th European PV Conference, September 26, Dresden. [3] Breitkreuz, H., Schroedter-Homscheidt, M. und Holzer-Popp, T.: A Case Study to Prepare for the Utilization of Aerosol Forecasts in Solar Energy Industries, Solar Energy, doi:1.116, in press, 27. [1] Quaschning V., Geuder N. Konzeptpapier zur Optimierung von Betriebsstrategien für solarthermische Kraftwerke insbesondere unter Berücksichtung kurzfristiger Einstrahlungsprognosen, , persönliche Kommunikation. [11] Wimmer, R.W.: Regelung einer Wärmepumpenanlage mit Model Predictive Control, Diss. ETH Nr. 1579, 24. [12] Publikationen/DatenFakten/Regelzonen 23.pdf. [13] von Bremen, L.: Meteorological Models for prediction and simulation of wind power, in diesem Tagungsband. [4] Engel, E.: Kurzzeitvorhersage der solaren Einstahlung aus Satellitendaten Potentiale der zweiten Generation von Meteosat-Satelliten, Diplomarbeit, Universität Oldenburg, 26. [5] Ernst B.: Nutzung von Windleistungsvorhersagen in der Energieversorgung, in diesem Tagungsband. [6] Girodo M.: Solarstrahlungsvorhersage auf der Basis numerischer Wettermodelle, Dissertation, Universität Oldenburg, 26. [7] Hammer, A., Heinemann, D., Hoyer, C., Kuhlemann, R., Lorenz, E., Müller, R. W. and Beyer, H. G.:, Solar Energy Assessment Using Remote Sensing Technologies, Remote Sensing of Environment, 86, , 23. [8] Lorenz, E., Hammer, A., Heinemann, D.: Short term forecasting of solar radiation based on satellite data, EUROSUN (ISES Europe Solar Congress) Freiburg, Deutschland, [9] 65