Je mehr Photovoltaik-Anlagen installiert sind, umso relevanter werden genaue Vorhersagen, wie sich ihre Einspeisung im Fall von Wetterereignissen wie einer Sonnenfinsternis entwickeln. Gerade meteorologische Extremereignisse stellen einen sicheren Netzbetrieb vor große Herausforderungen. Daher hat das Fraunhofer-Institut für Energiewirtschaft und Energiesystemtechnik IEE nun eine Lösung entwickelt, um den Bedeckungsgrad orts- und zeitspezifisch mit etablierten Wetterprognose-Modellen zu kombinieren.
Das Modell kann schon in Kürze unter realen Bedingungen getestet werden. Am 25. Oktober wird es nicht Mitteleuropa die nächste partielle Sonnenfinsternis geben, die die Photovoltaik-Einspeisung signifikant reduziert. Bislang sind in den Wetterprognosen solche seltenen Extremereignisse nicht routinemäßig enthalten. Daher entwickelten die Forscher des Fraunhofer IEE eine flexible Lösung, um den Bedeckungsgrad spezifisch für Ort und Zeit mit allen wichtigen Wetterprognosen kombinieren zu können. So werden sich die regionalen und lokalen PV-Einspeiseprognosen zukünftig optimal anpassen und Fehler reduzieren lassen, wie es hieß.
Mittels Persistenzprognose (clear-sky-Index) könne der Tagesgang von Globalstrahlung oder Photovoltaik-Einspeisung über eine Sonnenfinsternis hinweg gut fortgesetzt werden. Dabei sei der Effekt der Sonnenfinsternis zwar eher langsamer und kleiner als der Einfluss wechselnder Bewölkung, spiele aber in jedem Fall eine signifikante Rolle im Ergebnis. Auch volatiler Eigenverbrauch wirkt sich massiv im Einspeiseprofil von Photovoltaik-Anlagen aus, so die Forscher weiter. Dies müsse und könne gesondert prognostiziert werden.
Das Fraunhofer IEE hat seine Ergebnisse mit den Daten vom 10. Juni 2021 in zwei Schritten validiert: durch bodengestützte Messung der Globalstrahlung auf Basis von Daten des Deutschen Wetterdienstes DWD und Einspeise-Messungen tausender Photovoltaik-Kraftwerke, die für Hochrechnung- und Prognose-Prozesse bei Amprion genutzt werden. Das neue Simulationsfeature enthalte bereits die Wetterprognosen und Leistungsdaten des Fraunhofer IEE. Die Lösung werde aber auch als Algorithmus oder Softwaremodul für die direkte Integration beim Anwender zur Verfügung gestellt.
Die Forscher halten ihre Entwicklung für einen Grundbaustein für eine sichere Netzintegration von erneuerbaren Energien. Der weitere Ausbau von Photovoltaik-Anlagen in Deutschland erfordere gut skalierbare Modelle, die schnell und zeitnah nach Anlageninstallation Prognosen mit einer guten Prognosegüte liefern können. Bei neuen, noch nicht vermessenen Standorten oder Regionen sei ein Hochrechnungsverfahren möglich, dass auf aktuelle Messwerte aus vergleichbaren Gegenden und Anlagen zurückgreift.
Die Sonnenfinsternis im Oktober wird nach Angaben der Forscher mit einem 25-prozentigen Bedeckungsgrad etwa doppelt so stark ausfallen wie das Ergebnis im Juni 2021. Konkrete Wetterprognosen wenige Tage vorher werden Aufschluss darüber geben, wie stark die Bewölkung und damit letztendlich der Effekt der Sonnenfinsternis sein wird, wie es vom Fraunhofer IEE weiter hieß.
„Zusätzlich zu den schon guten Prognosemodellen für die Einspeisung einzelner Photovoltaik-Parks oder ganzer Portfolios – inklusive Eigenverbrauch und anderer individueller Effekte – kann so ein wichtiger Beitrag geleistet werden, um Fehler zu vermeiden oder zu reduzieren “, sagt Rafael Fritz vom Fraunhofer IEE. Daten jeder weiteren Sonnenfinsternis und andere Optimierungen würden die Methodik weiter verbessern und Energiesysteme weltweit resilienter machen gegen solche lokal, aber nicht global seltenen Extremereignisse.
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