Bewertung von Wolkenkamerabasiertem Nowcasting der Solarstrahlung

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1 Bewertung von Wolkenkamerabasiertem Nowcasting der Solarstrahlung P. Kuhn1, S. Wilbert1, C. Prahl1, D. Schüler1, T. Haase1, N. Kozonek1, N. Killius2, N. Hanrieder1, P. Blanc3, R. Pitz-Paal1 1 DLR, Institut für Solarforschung, Plataforma Solar de Almería (PSA) 2 DLR, Deutsches Fernerkundungsdatenzentrum 3 MINES ParisTech, PSL Research University 4. Fachtagung Energiemeteorologie, , Bremerhaven

2 DLR.de Folie 2 Gliederung Bewertung von wolkenkamerabasierten solaren Nowcasting-Systemen 1. Motivation 2. Bewertungsmethodik 3. Bewertung von Nowcasting-Subsystemen 4. Bewertung von Nowcasting-Gesamtsystemen 5. Zusammenfassung und Ausblick

3 1 DLR.de Folie 3 Motivation Solarkraftwerke benötigen bewertete Nowcasting-Systeme Große Solarkraftwerke benötigen Nowcasting Auflösung: 25m2, 15min PV: Netzstabilität CSP: Effizienzsteigerung Subfeld Verschiedene NowcastingAnsätze müssen bewertet werden Benchmarking bisher: Einzelfallprüfung mit fehlender Vergleichbarkeit 1.4km Google Earth

4 2 DLR.de Folie 4 Vorhandenes Bewertungssystem Die PSA ist der Ort für Nowcasting-Benchmarking 4 Q24 ASI (All Sky Imager) 6 M25 Schattenkameras 20 Si-Pyranometer Pyrheliometer und Pyranometer Ceilometer Umfangreiches Messdatenarchiv Setup erlaubt engmaschige Validierung 2.0km

5 2 DLR.de Folie 5 Schattenkamera-System Den Boden filmende Kameras ermöglichen GHI/DNI-Karten Berechnung 6x 6x >20 Radiometer Sonniges + schattiges ReferenzBild

6 2 DLR.de Folie 6 Methodik Bewertungssystem liefert DNI-, GHI- und Schattenkarten Video, ca. 1min

7 2 DLR.de Folie 7 Methodik ASIs und das Bewertungssystem liefern Strahlungskarten Nowcasting-System Wolkensegmentierung Wolkenhöhe Wolkentracking Aerosole Bewertungssystem Benchmarking von Subsystemen Datenarchiv Ceilometer Cloud Speed Sensor Schattenkameras >20 Radiometer Räumlich aufgelöste Strahlungskarten Benchmarking von Gesamtsystemen

8 3 DLR.de Folie 8 Bewertung: Wolkensegmentierung Verlässliche Wolkenerkennung ist System-Voraussetzung Fehlerbehaftete Wolkensegmentierung Unzureichende Schattenprojektion Potentiell falsche DNI/GHI-Vorhersagen

9 DLR.de Chart 9 Bewertung: Wolkensegmentierung Der Erfolg wird über eine manuelle Segmentierung referenziert Erstellung Datensatz von über 600 Bildern Klassen: Bewölkungssituation, Trübung, Sonnenstand Segmentierung durch verschiedene Algorithmen Manuell Händische Referenzsegmentierung Validierung mittels Konfusionsmatrix Definition von Vergleichsgrößen: W. keit falscher Detektion = + W. keit korrekter Detektion = + ASISegmentierung 3 (Pixel) Wolke Keine Wolke Wolke TP FP Keine Wolke FN TN

10 3 DLR.de Chart 10 Bewertung: Wolkensegmentierung Verschiedene situative Klassen geben detailliertes Feedback

11 4 DLR.de Folie 11 Bewertung: Gesamtsystem Partner benötigen standardisiertes Benchmarking Bewertungsmethodik: 1. Vergleich der Radiometer-Daten mit den ASI-Prognosewerten am Pixel-Ort 2. Vergleich der Vorhersage über Gesamtanlage und Subfeldern 3. Vergleich der Variabilitätsklassen der ASI-Vorhersage und des Referenzsystems 4. Vergleich der ASI-Vorhersage zu Persistence Forecast Ziel: Systemanalyse in verschiedenen Wetterlagen für Prognosezeiträume.

12 4 DLR.de Folie 12 Bewertung: Gesamtsystem Vergleich ASI-basierter Vorhersage zu Radiometer-Messung Benchmarking mittels Mean absolute error Root mean square Standardabweichung Bias

13 5 DLR.de Folie 13 Zusammenfassung und Ausblick: Bewertung von Systemkonfigurationen Problem: Fehlende Vergleichbarkeit bei existierenden Nowcasting-Systemen Optimale Systemkonstellation unklar Status quo: Bewertungssystem für Nowcasting-Systeme einsatzbereit Stetige Verbesserung des Bewertungssystems Erste Bewertungsverfahren abgeschlossen Ausblick: Weiterentwicklung von Nowcasting-Systemen durch detailliertes Feedback Bewertung kommerzieller Nowcasting-Systeme

14 DLR.de Chart 14 Sebastian Müller Pascal Kuhn DLR Almería

15 DLR.de Folie 15 > Vortrag > Autor Dokumentname > Datum Backup Slides

16 DLR.de Folie 16

17 DLR.de Folie 17

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