Netzbetreiber müssen trotz immer mehr Ökostromanlagen und einer komplexeren Netzinfrastruktur das Stromversorgung stabil halten. Präzise Prognosen für die Solarstromeinspeisung werden immer wichtiger. Ein neues Verfahren soll nun helfen.
Das Fraunhofer-Institut für Solare Energiesysteme ISE und TransnetBW haben ein Verfahren entwickelt, das präzise Hochrechnungen für die Einspeiseleistung von Solaranlagen ermöglicht und damit dem Netzbetreiber mehr Planungssicherheit gibt. Und hat seinen ohne Grund: Denn zum Netzgebiet von TransnetBW zählen 300.000 Photovoltaikanlagen. Um deren gesamte aktuelle Einspeiseleistung hochzurechnen, greift der Netzbetreiber bislang auf Vergleichswerte von Referenzanlagen zurück. Allerdings sind nicht alle installierten Solaranlagen mit Messinstrumenten versehen, welche die relevanten Werte an das Hochrechnungssystem übertragen.
In Zukunft werden diese Vorgehensweise durch ein modulares Prognoseverfahren verbessert: In einem Forschungsprojekt haben TransnetBW und das ISE eine Methode entwickelt, welche die Messwerte der Referenzanlagen mit Geoinformationsdaten und Angaben zu individuellen Anlageneigenschaften kombiniert. Dabei wird aus der gemessenen Einspeiseleistung der Referenzanlagen zunächst die eintreffende Sonnenstrahlung ermittelt. Anschließend wird diese räumlich interpoliert und unter Berücksichtigung der Modulausrichtung die gesamte Einspeiseleistung einer Region bestimmt.
20 Prozent bessere Prognosen
So lassen sich alle Photovoltaikanlagen individuell prognostizieren und aggregieren. Das entwickelte Pilotverfahren wurde auf eine Testregion mit rund 8.400 Solaranlagen angewandt. Gegenüber dem bisherigen Verfahren wurde die Präzision der Hochrechnung um bis zu 20 Prozent verbessert, sagt ISE-Projektleiter Bernhard Wille-Haussmann.
Um die Hochrechnungsverfahren weiter zu verbessern, ist demnach eine Kalibrierung der Referenzanlagen für ein präzises Verfahren besonders wichtig. Darüber hinaus würde eine automatisierte Erkennung von Verschattung, Schneebedeckung und weiteren Einflüssen helfen, die Leistungswerte besser zu interpretieren. In einem nächsten Schritt könnten Angaben zur Verschattung der Anlagen basierend auf 3-D-Modellen von Städten oder Luftaufnahmen mit einfließen, um eine realitätsnähere Prognose abzugeben. (nhp)
