Hybrid- und netzunabhängige Systeme Branchen

Vorausschauende Planung von Solarstromschwankungen zur Aufrechterhaltung einer stabilen netzunabhängigen Stromerzeugung

Für isolierte oder energieintensiv In Branchen, in denen Photovoltaik-Energie integriert wird, stellt die Aufrechterhaltung einer stabilen und kontinuierlichen Stromversorgung eine technische Herausforderung dar, die weit über die bloße Installation von Solarmodulen hinausgeht. Die Hybridisierung, also die Kombination lokaler Solarstromerzeugung mit Reserveenergiequellen, führt zu einer grundlegenden Abhängigkeit von den Wetterbedingungen. die aktiv verwaltet werden müssen. Diese Herausforderung beschränkt sich nicht nur auf Bergbaustandorte oder abgelegene Industrieanlagen, sondern betrifft zunehmend auch Konfigurationen hinter dem Zähler, bei denen Großverbraucher, darunter KI-Rechenzentren, ein eigenes Mikronetz betreiben, wobei das öffentliche Stromnetz eher als Reserve denn als primäre Energiequelle dient.

Die Prognoselösungen von CalibSun wurden speziell zur Bewältigung dieser betrieblichen Herausforderungen entwickelt und bieten Industrieunternehmen die erforderlichen Vorhersagemöglichkeiten, um einen unterbrechungsfreien Anlagenbetrieb zu gewährleisten. Durch die Gewährleistung der Netzstabilität in Echtzeit maximieren Sie auf sichere Weise den Anteil der Solarenergie im hybriden Mikronetz.

Prognosen zur Optimierung netzunabhängige Branchen mit PV

Netzunabhängig mit Photovoltaik

Verwaltung der Photovoltaik-Integration für netzunabhängige Hybridanlagen mit oder ohne Speichersystem

Bei der Hybridisierung wird die vor Ort durch eine Photovoltaikanlage erzeugte Solarenergie in ein autonomes Stromnetz eingespeist. Diese Konfiguration, die in abgelegenen Industriebereichen wie Bergbaustandorten üblich ist, birgt erhebliche technische Herausforderungen, um eine stabile und kontinuierliche Stromversorgung zu gewährleisten. Die gleiche Logik lässt sich nun auf eine neue Kategorie von Verbrauchern übertragen, da flexible, steuerbare Lasten wie das Training von KI-Modellen so geplant werden können, dass sie der Solarstromproduktionskurve folgen, während ein Batterie-Energiespeichersystem (BESS) die Lücken am Morgen und am Abend überbrückt.

Hinter dem Zähler

Für die Energiesicherheit sind zuverlässige Prognosen erforderlich

Hybridsysteme, die mehrere Energiequellen mit oder ohne Speicherung kombinieren, erfordern eine präzise Vorhersage wetterbedingter Schwankungen bei der Solarstromerzeugung. Sehr kurzfristige (Nowcast) und mittelfristige (Intraday) Solarstromprognosen sind unerlässlich, um die Leistung aufrechtzuerhalten und Produktionsunterbrechungen zu vermeiden. IBei einer „Behind-the-Meter“-Konfiguration übernimmt der Anlagenbetreiber selbst die Rolle des Dispatchers und steuert den Einsatz der Anlagen, die Lade- und Entladezyklen des Batteriespeichers sowie die Lastplanung intern, anstatt sich auf den Ausgleichsmechanismus des Energieversorgers zu verlassen..

Als Faustregel gilt: Eine vollständig kontinuierliche Last von 1 MW erfordert in der Regel etwa 4 bis 5 MWp PV-Leistung sowie einen erweiterten Speicher, um einen Solaranteil von nahezu 100% zu erreichen, während eine flexible Last von 1 MW, wie beispielsweise das Training von KI, in der Regel etwa 2,5 bis 3,5 MWp sowie ein 2- bis 4-stündiges BESS benötigt, um einen Solaranteil von 70 bis 90% zu erreichen.

In beiden Fällen ist der Plan nur so zuverlässig wie die ihm zugrunde liegende Prognose. Ohne eine genaue Vorhersage von Einstrahlungsrückgängen sind weder die Dimensionierung der Batterie noch der Lastplan verlässlich, und die zugesagte Leistungsabgabe ist wetterbedingten Ausfällen ausgesetzt.

KI Rechenzentren

Ein neues Lastprofil hinter dem Zähler

KI-Rechenzentren entwickeln sich zu einer neuen Kategorie industrieller Lasten hinter dem Zähler. Angesichts von Wartezeiten für den Netzanschluss, die oft mehr als fünf Jahre betragen, setzen Entwickler zunehmend auf Solaranlagen und Batteriespeicher vor Ort, um die Stromversorgung innerhalb von Monaten statt Jahren sicherzustellen. Im Gegensatz zu kontinuierlichen Cloud-Workloads ist das KI-Training unterbrechbar und kann so geplant werden, dass es der Solarstromproduktionskurve folgt, wobei der Batteriespeicher (BESS) die Lücken am Morgen und am Abend überbrückt.

Diese Flexibilität macht vorausschauendes Handeln jedoch nicht überflüssig. Die Dimensionierung des Verhältnisses von Solarstrom zu BESS, die Festlegung eines Day-Ahead-Plans und die Steuerung der Batterie in Echtzeit bei Bewölkung hängen allesamt von zuverlässigen, probabilistischen Solarstromprognosen ab. Ohne sie kann man sich weder auf den Lastplan noch auf die Dimensionierung der Speicher verlassen, dass sie unter realen Wetterbedingungen standhalten.

Größe, Lagerung, Stabilität

Zuverlässige Prognosen machen die schwankende Solarstromerzeugung zu einer Ressource, die sich sicher integrieren, dimensionieren und einplanen lässt.

Dekarbonisierung und OPEX-Steuerung

Isolierte Industriebetriebe können den Anteil der Solarenergie sicher maximieren, um den Brennstoffverbrauch und die Emissionen drastisch zu senken, ohne dabei die Stabilität des Mikronetzes zu beeinträchtigen.

Maximierung des Eigenverbrauchs

Isolierte Industriebetreiber können den Anteil lokaler Solarenergie in ihren hybriden Mikronetzen maximieren, ohne plötzliche Stromausfälle oder Netzinstabilität zu riskieren.

Optimierung der Batteriespeicherung

Durch die Einbindung hochzuverlässiger Solarstromprognosen in das Energiemanagementsystem lässt sich die Anlage präzise dimensionieren, wodurch die Investitionskosten für überdimensionierte Batteriesysteme vermieden werden.

Unsere weiterführenden Ressourcen

Numerische Wettervorhersagemodelle (NWP): Die Engine mit 131 Millionen Datenpunkten, die hinter Ihrer Wettervorhersage steckt

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Probabilistische Prognosemethoden für Solarenergie

Prognosemodelle für Solardaten: Umwandlung von Wetterdaten in präzise Energieprognosen

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Handel mit Solarenergie: Häufig gestellte Fragen

Warum sind Solarstromprognosen für netzunabhängige Industriebetriebe von entscheidender Bedeutung?

In einem netzunabhängigen industriellen Umfeld sind sehr kurzfristige Nowcasts und mittelfristige Intraday-Prognosen unerlässlich, um die Leistungsfähigkeit aufrechtzuerhalten und Produktionsunterbrechungen zu vermeiden. Durch die Vorhersage von Produktionsengpässen können Stromerzeuger oder Batterien zum richtigen Zeitpunkt aktiviert werden, Vermeidung von Stromausfällen bei gleichzeitiger Optimierung der Dimensionierung von Speicherinfrastrukturen.

Was bedeutet „hinter dem Zähler“ im Zusammenhang mit einer kombinierten PV- und BESS-Anlage?

Der Begriff „Behind the Meter“ bezeichnet eine Konfiguration, bei der der Industriestandort ein eigenes Mikronetz betreibt und das öffentliche Netz nur als Reserve nutzt oder gar nicht in Anspruch nimmt. Im Gegensatz zu „Front of the Meter“-Projekten, bei denen Strom im Rahmen eines netzgebundenen Stromabnahmevertrags (PPA) verkauft wird, Standorte hinter dem Zähler müssen ihren Einsatzplan für Kraftwerksblöcke, die Batteriesteuerung und die Lastplanung intern verwalten, weshalb die Solarstromprognose ein zentrales Betriebsinstrument darstellt sondern eher als Planungsgrundlage.

Inwiefern unterstützt die Cloud-Erkennung die Verwaltung hybrider Systeme?

Wolken verringern die Energiemenge, die auf die Solarmodule trifft, was erhebliche Auswirkungen auf die Stromerzeugung hat. Eine Himmelsbeobachtungskamera erfasst in Echtzeit die Bewegung der Wolken und deren Auswirkungen auf die Sonneneinstrahlung, wodurch die erforderliche Vorausschaufähigkeit gewährleistet wird, um Ersatzquellen zu aktivieren, bevor es zu einem Produktionsausfall kommt.

Inwiefern trägt eine genauere Prognose dazu bei, die Gesamtkosten einer hybriden PV-Anlage zu senken?

Durch die Verringerung der Abhängigkeit von überdimensionierten Speicherkapazitäten trägt der Einsatz von Echtzeit-Solarprognosen zur Steigerung der Rentabilität von Photovoltaikanlagen bei. Dank der genauen Vorhersage von Schwankungen in der Solarstromerzeugung lassen sich Speicher- und Reservesysteme präziser dimensionieren, ohne dass die sonst aufgrund der Unsicherheit erforderlichen Überkapazitäten benötigt werden – unabhängig davon, ob die Anlage netzunabhängig, vor dem Zähler oder hinter dem Zähler betrieben wird.

Mit WEITER, erhalten Sie probabilistische Produktionsszenarien mit hoher zeitlicher Granularität, wodurch Sie Ihre Marktpositionen präzise zeitlich abstimmen können und abmildern Risiko von Preisschwankungen.

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