Das Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik IWES in Kassel arbeitet im Projekt EWeLiNE gemeinsam mit dem Deutschen Wetterdienst DWD in Offenbach an mathematischen Modellen, die auf jede Viertelstunde genau und besser als bisher prognostizieren sollen, wieviel Strom die in Deutschland installierten Photovoltaik- und Windkraftanlagen in den nächsten Stunden und an den nächsten Tagen erzeugen. »Entscheidend ist, dass wir beide Welten – Wetter- und Leistungsprognosen – enger miteinander verknüpfen als bisher und sie besser auf die Anforderungen der Übertragungsnetzbetreiber anpassen«, beschreibt Projektleiter Dr. Malte Siefert vom IWES in Kassel den Mehrwert der neuen Modelle. Die Unternehmen betreiben die großen Überlandleitungen in Deutschland, das 380 und 220 Kilovolt Höchstspannungsnetz. Übertragungsnetzbetreiber sind dafür zuständig, dass der Strom bei den Verbrauchern ankommt, halten das Stromnetz instand und bauen es bei Bedarf aus.
EnergyForecaster: Prognosemodelle live erproben
Seit Ende 2012 läuft das Projekt. Jetzt starten die Partner die Demonstrationsplattform EnergyForecaster. Dort können die Übertragungsnetzbetreiber die neuen Prognosetools live in der Leitwarte erproben. Die Unternehmen wissen recht genau, wann und wie viel Strom die Verbraucher im Tageslauf benötigen. Wie viel Strom Photovoltaik- und Windkraftanlagen einspeisen, lässt sich jedoch nur annäherungsweise vorhersagen. »Die Prognose der erzeugten Menge an erneuerbarer Energie ist wichtig um zu wissen, wie viel Energie noch aus konventionellen Energieträgern wie Atom, Gas oder Kohle zugeschaltet werden muss. Gleichzeitig benötigt man sie für Berechnungen, um das Stromnetz stabil zu halten und für den Handel mit Strom«, erklärt Siefert.
Neu sind beispielsweise Prognosen, mit denen die Übertragungsnetzbetreiber sehr genau berechnen können, wieviel Wind- und Solarstrom an welchem Netzknoten eingespeist wird. Außerdem zeigen die neuen Werkzeuge Informationen über die Zuverlässigkeit der Prognosen an. »Die Übertragungsnetzbetreiber müssen auch wissen, wo es kritische Wettersituationen – zum Beispiel Hochnebelfelder oder Tiefdruckgebiete – gibt, um die Prognoseergebnisse besser zu bewerten und einzuschätzen«, sagt Siefert. Auch die Forscher profitieren vom EnergyForecaster: Sie beobachten, wie sich die Neuerungen im Feldtest bewähren. »Wir gehen davon aus, dass sich dabei weitere, bisher noch nicht erkannte Optimierungspotenziale ergeben«, sagt Siefert.
1,9 Millionen Anlagen miteinbeziehen
»Entscheidend ist es, genau zu berechnen, wie die 1,9 Millionen in Deutschland betriebenen Photovoltaik- und Windenergieanlagen das Wetter in elektrischen Strom umwandeln«, sagt Siefert. Das Problem: Nicht von allen Anlagen stehen Daten zur Verfügung. »Bei manchen ist uns der Zugriff datenschutzrechtlich nicht möglich, bei anderen fehlt schlichtweg die Technik, um die Einspeisung der Anlagen kontinuierlich zu erfassen«, erklärt Siefert.
Das IWES entwirft mathematische Modelle, um die Prognosen aller PV- und Windkraftanlagen in Deutschland zu verbessern. Die Ergebnisse gleichen die Forscher mit vorhandenen Daten ab und optimieren sie für verschiedene Anwendungen. Die Wissenschaftler unterteilten die über 40 verwendeten Prognosen der Übertragungsnetzbetreiber in 16 Gruppen und verbesserten sie systematisch. »Ziel ist es, für jede Anwendung mehrere verschiedene Verfahren zu kombinieren, um deren jeweilige Stärken zu nutzen«, sagt Siefert.
Der Deutsche Wetterdienst passt seine Wetterprognosen den Anforderungen von Einspeiseprognosen an. »Basierend auf detaillierten meteorologischen Analysen von Situationen, in denen die größten Fehler bei den vorhergesagten Einspeisungen in das Stromnetz auftraten, haben wir gleichzeitig Verbesserungen für unsere Wettermodelle abgeleitet«, erklärt Dr. Renate Hagedorn vom DWD. »Mit der gezielten Anpassung unserer Wetterprognosen für die darauf aufbauende Prognose der Wind- und Photovoltaik-Einspeisung in das Stromnetz hat der Deutsche Wetterdienst (DWD) eine neue zusätzliche Aufgabe übernommen«, erklärt Hagedorn.
Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und 