Letzte Aktualisierung am 13. Februar 2018.
Quelle: www.heise.de
Mit immer mehr Daten und immer größeren Super-Computern erzielen Meteorologen bessere lokale Wettervorhersagen.
Deshalb setzt man hier alternative Verfahren wie neuronale Netze ein.
Denn die können durch geschicktes Training selbstständig komplizierte Zusammenhänge und verdeckte Abhängigkeiten anhand von historischen Beispielmustern erkennen und diese Informationen für eine Prognose nutzen. Dabei vergleichen die Systeme die Vorhersagen und die tatsächlichen Daten vieler Jahre, kombinieren sie mit der dazugehörigen Großwetterlage und ermitteln daraus die Wahrscheinlichkeiten für die aktuelle Saison.
Betreiber von Photovoltaikanlagen und Windparks profitieren ebenfalls von Hilts Software. Statt aus Wettervorhersagen umständlich zu berechnen, wie viel Strom jedes einzelne Windrad bei welcher Wetterlage oder jedes Modul bei welcher Sonneneinstrahlung erzeugt, trainieren sie die Software mit Wettervorhersagen für zurückliegende Zeiträume und der damaligen Stromproduktion des Solar- oder Windparks. Solch eine lernende Software testeten Siemens-Forscher bei einem großen Offshore-Windpark in Dänemark. Anhand der Vorhersagen für Windgeschwindigkeit, Temperatur und Luftfeuchte prognostizierten sie die Stromproduktion des Parks für die nächsten drei Tage auf wenige Prozent genau.
Der Blick in die Energie-Zukunft ist insbesondere für Netzbetreiber wichtig. Wind und Wetter sind schwer kalkulierbar. Und je höher der Anteil fluktuierender erneuerbarer Energien wird, desto gefährdeter ist die Stabilität des Stromnetzes. Blackouts drohen. Auch hier können ausgeklügelte mathematische Rechenoperationen helfen. „Was passiert in zehn Minuten bei veränderten Wetterbedingungen, wenn eine Station im Stromnetz aus Wartungsgründen abgeschaltet wird?
Trotzdem scheint eines sicher: Mithilfe von Big Data lassen sich zwar deutlich genauere Vorhersagen treffen als früher – aber die Launen des Wetters, besonders zu Zeiten des Klimawandels, werden auch den besten Prognostikern immer wieder ein Schnippchen schlagen. (Joseph Scheppach)
Kommentar
Auch heute kommen schon solche Ansätze zur Berechnung der Ausfallsicherheit (n-1) zum Einsatz. Und gerade die genauere Wettervorhersage ist für den Kraftwerkseinsatz ennorm wichtig, um die permanente Balance zwischen Erzeugung und Verbrauch zu jeder Zeit sicherstellen zu können. Aber kein Vorteil ohne Nachteil, wie auch im Schlusssatz festgehalten wurde. In 99,x Prozent werden solche Systeme zu einer wesentlichen Verbesserung führen. Aber für die restliche Unsicherheit müssen wir auch vorbereitet sein – denn das Stromnetz muss zu jederzeit = 100 Prozent!! ausbalanciert sein. Und dieser geringen, aber doch vorhandenen Restunsicherheit muss mit einem intelligenten Systemdesign = Energiezellensystem begegnet werden, damit die Auswirkungen bei jeglichen Störungen mininiert werden können.
Trackbacks/Pingbacks