NEXT: Sonnenvorhersagen

Sonnenenergie ist intermittierend und unterliegt Wetterschwankungen. Daher sind genaue Vorhersagen für eine optimale Entwicklung der Sonnenenergie unerlässlich. Eine leistungsfähige Prognose-API mit mehreren Horizonten hilft Entwicklern, ihren Betrieb zu optimieren, indem sie die Menge an Solarenergie vorhersagt, die an einem bestimmten Standort und zu einer bestimmten Zeit verfügbar sein wird.

Die Bestrahlungsstärkevorhersagen basieren auf einer Kombination aus Satellitendaten, Wettermodellen und Messungen am Boden. Die Satellitendaten liefern detaillierte Informationen über die Wolkendecke und die aktuelle Sonneneinstrahlung, während die Wettermodelle die großräumige Bewegung der meteorologischen Systeme und ihre Auswirkungen auf die zukünftige Sonneneinstrahlung vorhersagen. Die Messungen am Boden liefern Informationen über die lokalen Wetterbedingungen und die momentane Produktion des Solarkraftwerks. Diese Eingangsdaten werden ständig aktualisiert, um die Stichhaltigkeit der Prognose zu gewährleisten.

Für einen optimalen Kraftwerksbetrieb gibt es 3 Arten von Solarprognosen, die nach ihrem zeitlichen Ablauf eingestuft werden: Quasi-Echtzeit-, Kurzzeit- und Langzeitprognosen.

Sehr kurzfristige Vorhersagen, auch Nowcasting genannt, liegen im Bereich weniger Minuten und erfordern in der Regel ein Himmelsbeobachtungssystem mit Halbkugelkameras. Sie ergänzen die Messungen der üblichen Sensoren vor Ort sowie die weniger genauen Satellitenbilder. Sie sind besonders nützlich für isolierte Hybridstandorte in Mikronetzen, wo eine alternative PV-Quelle nicht sofort verfügbar ist, oder auch bei größeren Energieengpässen (Industrie).

Kurzfristige Vorhersagen (Intraday) sagen die Sonneneinstrahlung für die nächsten Stunden des Tages voraus. Sie sind wichtig, damit Solarenergieentwickler ihren Betrieb in Echtzeit optimieren und Netzbetreiber die Integration von Solarenergie in das Netz steuern können.

Langfristige Vorhersagen (day ahead) sagen die Sonneneinstrahlung für mehrere Tage bis Wochen voraus. Für Solarenergieunternehmen sind dies grundlegende Voraussetzungen für die Betriebsplanung, um Entscheidungen zum Ausgleich von Energieangebot und -nachfrage treffen und so die Stromversorgung gewährleisten zu können.

CalibSun nutzt die Daten verschiedener Erdbeobachtungssatelliten, die eine globale Abdeckung bieten. Die Daten der Satelliten MSG (MeteoSat 2. Generation), IODC, GOES Constellation und Himawari werden derzeit in einem auf hochmoderner Data Science und maschinellem Lernen basierenden Algorithmus verwendet, der in der Lage ist, die für die Vorhersage notwendigen Informationen zu verarbeiten, zu vergleichen und mit anderen Datentypologien zu gewichten. Bald wird außerdem der neue Satellit MTG-I eingesetzt, um die Genauigkeit der von NEXT erstellten Vorhersagen in Europa und Afrika zu verbessern.