{"id":720,"date":"2023-05-03T22:42:00","date_gmt":"2023-05-03T20:42:00","guid":{"rendered":"http:\/\/s603816833.onlinehome.fr\/?p=720"},"modified":"2026-08-04T16:59:13","modified_gmt":"2026-08-04T14:59:13","slug":"probabilistische-prognosemethode-fur-solarenergie","status":"publish","type":"post","link":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/probabilistic-forecast-method-solar-energy\/","title":{"rendered":"Probabilistische Prognosemethoden f\u00fcr Solarenergie"},"content":{"rendered":"
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Die wichtigsten Erkenntnisse aus dem Artikel<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tBei der deterministischen Prognose wird ein einziger Prognosewert ermittelt.<\/b>, enth\u00e4lt sie jedoch keine Angaben zur mit dieser Prognose verbundenen Unsicherheit, die in variablen Systemen wie der Solarenergie zu einem direkten operativen Risiko wird.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tBei der probabilistischen Prognose wird die Punktsch\u00e4tzung durch eine vollst\u00e4ndige Vorhersageverteilung ersetzt.<\/b><\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tVorhersageintervalle sind das zentrale Ergebnis<\/b>, wobei der Bereich definiert wird, in dem die tats\u00e4chliche Produktion mit einem bestimmten Wahrscheinlichkeitsniveau voraussichtlich liegen wird.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t\t\t
  • \n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\t\n\t\t\t\t\t\t\t<\/path><\/svg>\t\t\t\t\t\t<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t\tDie Modelle von CalibSun kombinieren maschinelles Lernen mit meteorologischen Echtzeitdaten<\/b>, wobei durch systematisches Backtesting eine kontinuierliche Verbesserung angestrebt wird, um unter unterschiedlichen Wetterbedingungen und bei unterschiedlichen Vorhersagehorizonten stets optimal kalibriert zu bleiben.<\/span>\n\t\t\t\t\t\t\t\t\t<\/li>\n\t\t\t\t\t\t<\/ul>\n\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Warum deterministische Prognosen zu kurz greifen\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Bei der traditionellen deterministischen Prognose wird ein einzelner Prognosewert f\u00fcr einen bestimmten Zeithorizont ermittelt. Dieser Ansatz ist zwar einfach, aber grunds\u00e4tzlich unvollst\u00e4ndig: Er liefert keine Informationen dar\u00fcber, wie unsicher diese Prognose ist oder welche Bandbreite an Ergebnissen plausibel ist. F\u00fcr ein so variables System wie die Photovoltaik-Erzeugung, bei der der Ertrag von Bew\u00f6lkung, Sonneneinstrahlung, Temperatur und sich rasch \u00e4ndernden atmosph\u00e4rischen Bedingungen abh\u00e4ngt, reicht eine einzige Zahl nicht aus.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Ein verstecktes operatives Risiko<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Wenn Entscheidungen zum Netzausgleich, zum Energiehandel oder zum Speichermanagement ausschlie\u00dflich auf einer Punktsch\u00e4tzung basieren, wird die verborgene Unsicherheit zu einem direkten Betriebsrisiko.<\/i><\/b><\/p>

    Eine deterministische Prognose mag zwar eine erwartete Leistung von 80 MW zu einem bestimmten Zeitschritt angeben, liefert jedoch keinen Hinweis darauf, dass die tats\u00e4chliche Produktion durchaus zwischen 50 MW und 110 MW liegen k\u00f6nnte. Genau diese L\u00fccke zwischen dem prognostizierten Wert und dem tats\u00e4chlichen Spektrum m\u00f6glicher Ergebnisse ist der Grund f\u00fcr Fehlentscheidungen \u2013 und genau hier liegt der gr\u00f6\u00dfte konkrete Nutzen probabilistischer Prognosen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    A strukturelle Diskrepanz<\/span> auf l\u00e4ngere Sicht\n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Diese Einschr\u00e4nkung gewinnt mit zunehmender Dauer des Vorhersagehorizonts noch mehr an Bedeutung. Bei l\u00e4ngeren Vorlaufzeiten lassen sich die atmosph\u00e4rischen Bedingungen immer schwerer pr\u00e4zise vorhersagen, und die Bandbreite plausibler Ergebnisse vergr\u00f6\u00dfert sich. <\/span>Ein deterministischer Ansatz verf\u00fcgt \u00fcber keinen Mechanismus, um diese zunehmende Unsicherheit widerzuspiegeln.<\/b>, gibt es einfach weiterhin eine einzige Zahl aus, ohne dass Anzeichen daf\u00fcr vorliegen, dass das Vertrauen in diese Zahl nachgelassen hat. Dies ist nicht nur ein technischer Mangel, sondern ein strukturelles Missverh\u00e4ltnis zwischen dem Werkzeug und der Art des Problems, das es zu l\u00f6sen versucht.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Die zeitliche Dimension<\/span><\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Zu dieser r\u00e4umlichen Dimension kommt noch die <\/span>zeitliche Dimension<\/b>. Um die Entwicklung der Atmosph\u00e4re darzustellen, berechnet das Modell in regelm\u00e4\u00dfigen Zeitabst\u00e4nden den Zustand dieser Millionen von Punkten. Im Fall des GFS werden die Berechnungen alle <\/span>7 Minuten und 30 Sekunden<\/b>, \u00fcber einen Prognosezeitraum von bis zu <\/span>15 Tage<\/b>, was entspricht <\/span>2.880 Zeitschritte<\/b>.<\/span><\/p>

    Unter Ber\u00fccksichtigung der Tatsache, dass das Modell mehr als <\/span>150 meteorologische Variablen<\/b> \u2013 die jeweils zahlreiche mathematische Berechnungen erfordern \u2013 wird die entscheidende Bedeutung sowohl einer hohen Rechenleistung als auch einer ausreichenden Speicherkapazit\u00e4t offensichtlich.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Was probabilistische Prognosemethoden leisten\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Die probabilistische Prognose ersetzt die einzelne Vorhersage durch eine Vorhersageverteilung, die ein umfassendes Bild der zuk\u00fcnftigen Ergebnisse und der damit verbundenen Wahrscheinlichkeiten vermittelt.<\/span><\/p>

    Anstatt zu fragen: \u201c<\/span>Wie hoch wird die Produktion in diesem Zeitschritt sein?<\/span><\/i>\u201c, fragt es: \u201c<\/span>Wie sieht die Wahrscheinlichkeitsverteilung der Produktion in diesem Zeitschritt aus?<\/span><\/i>\u201c<\/span><\/p>

    Die Ergebnisse k\u00f6nnen in Form von Vorhersageintervallen, die durch eine Unter- und Obergrenze bei einem bestimmten Konfidenzniveau definiert sind, Quantilprognosen oder vollst\u00e4ndigen Wahrscheinlichkeitsdichtefunktionen vorliegen, die alle die Unsicherheit explizit machen und eine Handlungsgrundlage bieten.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Beton operative Konsequenzen<\/span> \n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Diese Ver\u00e4nderung hat konkrete operative Konsequenzen. Anstelle von Punktsch\u00e4tzungen kann ein Netzmanager anhand von Vorhersageintervallen den realistischen Bereich m\u00f6glicher Erzeugungsszenarien einplanen, anstatt sich auf ein einziges angenommenes Ergebnis zu st\u00fctzen. Ein H\u00e4ndler kann die Wahrscheinlichkeitsverteilung der zuk\u00fcnftigen Erzeugung direkt in seine Preis- und Absicherungsentscheidungen einbeziehen. Ein Speicherbetreiber kann seine Einsatzstrategien an der erwarteten Schwankungsbreite ausrichten, anstatt auf \u00dcberraschungen zu reagieren.<\/span><\/p>

    In jedem Fall beschreibt die probabilistische Prognose nicht nur, was passieren k\u00f6nnte, sondern quantifiziert auch, wie wahrscheinlich die einzelnen Ergebnisse sind, und erm\u00f6glicht so angemessene, risikobewusste Reaktionen.<\/i><\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Echtzeit Anpassungsf\u00e4higkeit<\/span> \n<\/h3>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Dieser Ansatz ist zudem von Natur aus anpassungsf\u00e4hig. Sobald neue meteorologische Daten vorliegen \u2014 <\/span>aus numerischen Wettervorhersagemodellen, Satellitenbildern oder bodengest\u00fctzten Sensoren<\/span><\/i>s \u2014 Das probabilistische Prognosemodell wird in Echtzeit aktualisiert, wodurch sichergestellt wird, dass die Prognosen \u00fcber den gesamten Prognosehorizont hinweg relevant und gut kalibriert bleiben. Diese Flexibilit\u00e4t stellt einen strukturellen Vorteil gegen\u00fcber statischen deterministischen Modellen dar, die neue Informationen nicht dynamisch einbeziehen k\u00f6nnen, ohne vollst\u00e4ndig neu durchlaufen zu werden.<\/span><\/p>

    F\u00fcr PV-Betreiber, Energieh\u00e4ndler und Netzbetreiber bedeutet dies unmittelbar st\u00e4rkere Strategien: ein besseres Risikomanagement, eine genauere Energiepreisgestaltung, optimierte Speicher- und Ausgleichsma\u00dfnahmen sowie eine gr\u00f6\u00dfere Widerstandsf\u00e4higkeit bei der Planung der Lieferkette und der Netzdynamik.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    KI als Kernst\u00fcck der probabilistischen Solarstromprognose\n<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Maschinelles Lernen und Deep Learning haben die M\u00f6glichkeiten der probabilistischen Prognose grundlegend ver\u00e4ndert.\u00a0<\/span><\/p>

    Bei CalibSun erzeugen Algorithmen, die auf historischen Daten und meteorologischen Echtzeitdaten trainiert wurden, probabilistische Prognosen, die sich kontinuierlich verbessern, sobald neue Daten verf\u00fcgbar werden. Damit bieten sie Akteuren der Solarbranche die analytische Grundlage f\u00fcr eine fundierte und unsicherheitsbewusste Entscheidungsfindung.<\/i><\/b><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Probabilistische Prognosemethoden: Aktuelle Fragestellungen\n<\/h4>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t
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    Was ist ein Vorhersageintervall<\/span> ?<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Ein Vorhersageintervall definiert den Bereich, in den ein zuk\u00fcnftiges Ergebnis bei einem bestimmten Signifikanzniveau voraussichtlich fallen wird.<\/span> Ein Vorhersageintervall f\u00fcr 90% wird so gebildet, dass es den tats\u00e4chlichen Wert 90% f\u00fcr die Zeit enth\u00e4lt, <\/b>\u00a0Die Berechnung der Abdeckung anhand einer Validierungsstichprobe best\u00e4tigt, ob diese Aussage in der Praxis zutrifft. Bei Solarenergieanwendungen sind gut kalibrierte Vorhersageintervalle f\u00fcr das Risikomanagement, den Netzausgleich und die Produktionsplanung unerl\u00e4sslich, da Entscheidungen, die auf einem einzigen Vorhersagewert basieren, die tats\u00e4chliche Bandbreite der Ergebnisse systematisch au\u00dfer Acht lassen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Wie werden probabilistische Vorhersagen bewertet?\n<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Die Bewertung probabilistischer Prognosen erfordert Metriken, die speziell f\u00fcr verteilungsbasierte Ergebnisse konzipiert sind. Die empirische Abdeckung \u00fcberpr\u00fcft, ob die angegebenen Vorhersageintervalle den erwarteten Anteil der tats\u00e4chlichen Ergebnisse in einer Validierungsstichprobe abdecken. Der Pinball-Verlust, die Standard-Zielfunktion in der Quantilregression, bewertet Wahrscheinlichkeitsprognosen asymmetrisch, je nachdem, ob das Ergebnis oberhalb oder unterhalb des vorhergesagten Quantils liegt.<\/span><\/p>

    Der Continuous Ranked Probability Score (CRPS) bewertet die gesamte Vorhersageverteilung anhand der beobachteten Werte in einem einzigen zusammenfassenden Ma\u00df. Systematische Backtests an zur\u00fcckbehaltenen Stichproben sind unerl\u00e4sslich, um eine kontinuierliche Modellkalibrierung unter unterschiedlichen Bedingungen und f\u00fcr verschiedene Prognosehorizonte sicherzustellen.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Welche Vorteile bietet die probabilistische Prognose f\u00fcr die Solarenergie?\n<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Der entscheidende Vorteil ist<\/span> bessere Entscheidungsfindung unter Unsicherheit.<\/b> Anstatt sich auf einen einzigen Prognosewert zu verlassen, k\u00f6nnen Betreiber die Entscheidungstheorie auf die gesamte Wahrscheinlichkeitsverteilung der zuk\u00fcnftigen Nachfrage und Produktion anwenden, um die Lagerhaltung zu optimieren, Lieferketten zu steuern und Preis- und Nachfragerisiken abzusichern \u2013 und zwar auf der Grundlage eines realistischen Bildes davon, was die einzelnen Szenarien beinhalten.\u00a0<\/span><\/p>

    Probabilistische Vorhersagen quantifizieren zudem die Unsicherheit <\/b>um<\/i><\/b> saisonale und tagesinterne Muster, <\/b>etwas, das eine Punktsch\u00e4tzung \u2013 so genau sie auch sein mag \u2013 nicht leisten kann. Bei der Solarenergie, bei der Schwankungen in der Erzeugung struktureller Natur sind, verwandelt dies die Unsicherheit von einem blinden Fleck in einen messbaren, beherrschbaren Faktor.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Lassen sich probabilistische Prognosen auch au\u00dferhalb der Solarenergie anwenden?\n<\/h5>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Ja. Die probabilistische Prognose ist eine weit verbreitete statistische Methode, die in den Bereichen Windenergie, Bedarfsprognose, Lieferkettenmanagement, Lastprognose und Preisanalyse zum Einsatz kommt. Die probabilistische Wettervorhersage (<\/span>darunter allt\u00e4gliche Beispiele wie die Regenwahrscheinlichkeit<\/span><\/i>) ist selbst eine Form der Wahrscheinlichkeitsprognose. Verfahren wie die Monte-Carlo-Simulation, die Modellierung anhand der Gau\u00dfschen Verteilung, Ensemble-Methoden, die Bayes\u2019sche Inferenz und die konforme Vorhersage sind dom\u00e4nenunabh\u00e4ngig. Die Fachkompetenz von CalibSun konzentriert sich auf <\/span>Prognose der Solarressourcen<\/span>, wo die der PV-Erzeugung innewohnende Schwankungsbreite den Einsatz probabilistischer Methoden unerl\u00e4sslich macht.<\/span><\/p>

    Probabilistische Vorhersagen quantifizieren zudem die Unsicherheit <\/b>um<\/i><\/b> saisonale und tagesinterne Muster, <\/b>etwas, das eine Punktsch\u00e4tzung \u2013 so genau sie auch sein mag \u2013 nicht leisten kann. Bei der Solarenergie, bei der Schwankungen in der Erzeugung struktureller Natur sind, verwandelt dies die Unsicherheit von einem blinden Fleck in einen messbaren, beherrschbaren Faktor.<\/span><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t

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    Fazit<\/h2>\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t
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    Das Verlassen auf deterministische Vorhersagen mit Einzelwerten f\u00fchrt zu unkontrollierbaren finanziellen und betrieblichen Risiken in modernen Stromnetzen. Durch die Anwendung von probabilistische Prognosemethoden<\/strong>, Betreiber von Solaranlagen, Energieh\u00e4ndler und Netzbetreiber wandeln Wetterunsicherheiten in verwertbare, risikobewusste Daten f\u00fcr alle Zeithorizonte um. Durch die Integration von Datenstr\u00f6men aus verschiedenen Quellen und die Echtzeit-Neukalibrierung vor Ort werden pr\u00e4zise Quantilprognosen (P5 bis P95) gew\u00e4hrleistet, wodurch der Anlagenwert gesch\u00fctzt und Ungleichgewichtsgeb\u00fchren minimiert werden.<\/p>

    Sind Sie bereit, Kosten durch Leistungsungleichgewichte zu senken und Ihre Solareinnahmen zu sichern?<\/strong><\/p>\t\t\t\t\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>\n\t\t\t\t<\/div>","protected":false},"excerpt":{"rendered":"

    Key takeaways of the article Deterministic forecasting produces a single predicted value, it contains no information about the uncertainty inherent in that prediction, which becomes a direct operational risk in variable systems like solar energy. Probabilistic forecasting replaces the point estimate with a full predictive distribution. Prediction intervals are the core output, defining the range […]<\/p>\n","protected":false},"author":4,"featured_media":145,"comment_status":"closed","ping_status":"closed","sticky":false,"template":"","format":"standard","meta":{"_acf_changed":false,"footnotes":""},"categories":[20],"tags":[],"class_list":["post-720","post","type-post","status-publish","format-standard","has-post-thumbnail","hentry","category-forecast-nowcast"],"acf":[],"_links":{"self":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/720","targetHints":{"allow":["GET"]}}],"collection":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts"}],"about":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/types\/post"}],"author":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/users\/4"}],"replies":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/comments?post=720"}],"version-history":[{"count":7,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/720\/revisions"}],"predecessor-version":[{"id":3674,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/posts\/720\/revisions\/3674"}],"wp:featuredmedia":[{"embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media\/145"}],"wp:attachment":[{"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/media?parent=720"}],"wp:term":[{"taxonomy":"category","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/categories?post=720"},{"taxonomy":"post_tag","embeddable":true,"href":"https:\/\/www.calibsun.com\/de\/wp-json\/wp\/v2\/tags?post=720"}],"curies":[{"name":"wp","href":"https:\/\/api.w.org\/{rel}","templated":true}]}}