Erstellung innovativer Wetter- und Leistungsprognosemodelle
für die Netzintegration wetterabhängiger Energieträger

Teilprojekt 1: Optimierung der Wetter- und Leistungsprognosemodelle

Schwerpunkt dieses Teilprojektes ist die Verbesserung der Prognosemodelle für die Wind- und PV-Einspeisung. Hierbei werden sowohl die numerischen Wettervorhersagemodelle (NWV-Modelle) des DWD, als auch die Leistungsprognosemodelle des IWES gezielt auf die Belange der Energiewirtschaft optimiert.

Die Genauigkeit des Anfangszustandes der Atmosphäre im NWV-Modell hat grossen Einfluss auf die Güte der darauf aufbauenden Wettervorhersage. In verschiedenen Studien z.B. des National Center for Atmospheric Research (NCAR) in den USA wurde bereits der gewinnbringende Effekt der Nutzung von meteorologischen Messdaten direkt an Windkraft- und PV-Anlagen in der Datenassimilation demonstriert. In diesem Projekt erforschen wir das Potenzial von Leistungsmessungen an den Anlagen für eine verbesserte Beschreibung des Anfangszustandes und den resultierenden Prognosen für beispielsweise Einstrahlung, Bewölkung oder Wind. Hierfür werden Operatoren, also Leistungsmodelle entwickelt, welche in der Datenassimilation mit den NWV-Modellen des DWD gekoppelt werden.
Die spezifischen Belange der EE-Ertragsprognose wurden in der Vergangenheit weder bei der NWV-Modellevaluierung noch bei der Modellweiterentwicklung dediziert berücksichtigt. Ein weiterer Inhalt dieses Teilprojektes ist deshalb die Untersuchung, inwieweit für die Ertragsprognose kritische Fehler der numerischen Wettervorhersage durch gezielte Maßnahmen, wie z.B. Änderungen in der Modellphysik, beseitigt oder zumindest abgeschwächt werden können.

Aufbauend auf den optimierten Wettervorhersagen werden geeignete Leistungsprognosemodelle geschaffen bzw. weiterentwickelt. Zum einen werden die beim IWES operationell betriebenen künstlichen neuronalen Netze optimiert, zum anderen werden physikalische Ansätze getestet. Die Entwicklung, Analyse und Optimierung der Prognosemodelle konzentrieren sich auf Vorhersagehorizonte von 0-72 Stunden und auf räumliche Auflösungen von Einzelanlagen, Regionen, Netzknoten, Regelzonen bis hin zu Gesamtdeutschland, um für alle Belange der Netzintegration eine messbare Leistungssteigerung zu erreichen.

In einem weiteren Arbeitsschritt wird das Vorhersagerisiko bzw. die Zuordnung von Vorhersagen zu einfach oder schwierig zu prognostizierenden Situationen als Beitrag zum Planungs- und Entscheidungsprozess bei der Ertragsprognose untersucht. Hierzu sind multi-dimensionale Analysen des Ist-Zustands unter Hinzunahme aktueller Beobachtungsdaten (z.B. auch Satellitenmessungen) notwendig, um detaillierte Aussagen der Vorhersagbarkeit zu ermöglichen und ggf. zu quantifizieren. Durch ein zusätzliches ‚Monitoring’ des Vorhersageerfolgs bzw. -misserfolgs im Verlauf der ersten Prognosestunden lassen sich weitere Informationen gewinnen, die für die Bewertung des Risikos im weiteren Verlauf der Vorhersage und z.B. Entscheidungen im Intraday-Markt genutzt werden können. Die hier gewonnen Erkenntnisse werden in die ergebnisorientierte Zusammenführung der in diesem Teilprojekt erarbeiteten Optimierungspotentiale einfließen.


DWD Modellkette



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