Das Fraunhofer-Institut für Windenergie und Energiesystemtechnik (IWES) und der Deutsche Wetterdienst (DWD) haben jetzt das Forschungsprojekt EWeLiNE ins Leben gerufen, um neue Vorhersagemodelle entwickeln und bestehende optimieren. „Ohne die Weiterentwicklung unserer Wetter- und Leistungsvorhersagen können wir ein auf erneuerbaren Energien basierendes Stromversorgungssystem weder wirtschaftlich noch sicher betreiben“, betonte IWES-Leiter Professor Clemens Hoffmann zum Projektauftakt. Der Institutsleiter verwies auf das Ziel der Bundesregierung, den Anteil der Erneuerbaren an der Stromversorgung von heute 22 auf 35 Prozent im Jahr 2020 zu steigern.
Steigerung der Prognoseleistung nötig
Bei der aktuell installierten Wind- und PV-Leistung von über 60 Gigawatt weisen diese beiden Erneuerbaren zusammen bereits alleine einen Anteil von etwa zwölf Prozent auf. Mit den Installationszahlen müsse auch die Leistung der Prognosemodelle steigen, erklärte Professor Hoffmann.
Grundlage für Wetter- und Einspeiseprognosen ist die Auswertung und Verknüpfung von meteorologischen Messdaten und Wettermodelldaten mit Messdaten der Wind- und PV-Einspeisung. Erstmalig sollen hier Wind- und PV-Leistungsmessungen Eingang in die numerischen Wettermodelle des DWD finden.
Mehr Genauigkeit mit neuen Methoden
„Mit Bezug auf die Leistungsprognose konzentrieren wir uns einerseits auf sogenannte deterministische Modelle, also solche, die die Wetterentwicklung und die Leistungsabgabe möglichst exakt beschreiben“, berichtete EWeLiNE-Projektleiter Jan Dobschinski vom IWES. Dies reiche aber nicht aus, um die fluktuierende Energie aus Wind und Sonne und die daraus resultierende Unsicherheit zu kalkulieren, so der IWES-Experte. Deswegen richte sich ein Hauptaugenmerk des Projektes auch auf die Entwicklung und den Einsatz probabilistischer Methoden, welche zusätzliche Informationen über die Genauigkeit der Prognose bereitstellen. (al)
