KI-Methode verbessert Solar- und Windenergieprognosen und spart Betreibern und Händlern jedes Jahr Millionen.

Meteomatics hat einen neuen Ansatz entwickelt, der fortschrittliches maschinelles Lernen für Leistungsprognosen anwendet und die Genauigkeit für Solar um 13% und für Wind um bis zu 50% verbessert. Für Betreiber und Händler bedeutet das jährliche Einsparungen von zehntausenden bis zu mehreren Millionen Dollar, was die Prognosen für erneuerbare Energien zuverlässiger und finanziell wertvoller macht.

Erneuerbare Prognosen basierend auf realer Leistung

Durch die Kombination von physikbasierten Wettermodellen mit maschinellem Lernen, das auf echten Leistungsdaten trainiert ist, liefert Meteomatics erneuerbare Energieprognosen, die die volle Komplexität realer Solar- und Windanlagen erfassen. Im Gegensatz zu herkömmlichen Modellen, die oft von "idealen" Betriebsbedingungen ausgehen, spiegelt dieser hybride Ansatz wider, wie diese Systeme tatsächlich funktionieren.

Das Ergebnis ist eine neue Klasse von Prognosen, die:

• Das finanzielle Risiko für Händler durch Verengung der Unsicherheitsbänder reduzieren
• Netzbetreibern ermöglichen, Schwankungen mit grösserer Zuversicht vorherzusagen
• Asset-Managern helfen, die Leistung und Wartungsplanung zu optimieren

Unsere Modelle werden - falls verfügbar - mit zwei Jahren kundenspezifischen Solarparkdaten trainiert, um sicherzustellen, dass die Prognosen auf die Realitäten jedes Standorts zugeschnitten sind.

Zwei Ebenen von Solarprognosen sind verfügbar:

• Solarparkebene: für Betreiber, die die tägliche Leistung von Solaranlagen verwalten.
• Regionalebene: für Energiehändler und Netzbetreiber, die Angebot und Nachfrage ausgleichen.

Traditionelle physikalische Modelle übersetzen die solare Strahlung in Leistungsabgabe durch direkte mathematische Formeln. Aber die reale Welt verhält sich selten so ordentlich. KI überbrückt diese Lücke, indem sie Komplexitäten erfasst, die die Physik allein nicht erklären kann, insbesondere in Gegenwart von:

• Schatten von Gelände oder Vegetation
• Auswirkungen der Schneedecke
• Montageungenauigkeiten der Paneele
• Eigenverbrauch oder unvollständige Netzlieferung
• Manuelle Betreiberinterventionen

Indem atmosphärische und astronomische Parameter kombiniert werden, lernt KI wie beispielsweise Schattierung die Leistung beeinflusst, wenn die Sonne niedrig steht.

Beispiel: Solarpark in Kolumbien

In dem untenstehenden Beispiel, basierend auf zwei Solarparks eines Kunden in Kolumbien, hat das maschinelle Lernmodell konsistent das rein physikalische Modell übertroffen und lieferte durchschnittlich 13% niedrigere Fehler Monat für Monat. Für einen typischen 100 MW Solarpark bedeutet eine 13%ige Verbesserung der Prognosegenauigkeit etwa 90.000 US-Dollar pro Jahr an vermiedenen Ungleichgewichtskosten. Geld, das ansonsten durch Marktstrafen verloren gehen würde. Im Portfolio-Massstab erreichen die Gewinne schnell die Millionen.

Die Windvorhersage stellt ihre eigenen Herausforderungen dar, und KI liefert erhebliche Verbesserungen. Durch das Training mit vergangenen Ausgabedaten können KI-Modelle Effekte erfassen, die mit physischen Methoden extrem schwer zu reproduzieren sind, wie z.B.:

• Wake-Effekte (Windsschatten verursacht durch stromaufwärts gelegene Turbinen)
• Alterungseffekte (verminderte Leistungsfähigkeit, wenn Turbinen abnutzen)
• Manuelle Eingriffe (Umschalten von Modi, Ändern der Blattneigung oder Begrenzen der Ausgabe)

Derzeit sind KI-gestützte Prognosen auf regionaler Ebene verfügbar und unterstützen Händler und Netzbetreiber in Märkten wie ERCOT, wo eine hohe Genauigkeit einen grossen Einfluss hat. Standortspezifische KI-gestützte Windparkprognosen sind noch nicht Standard, werden aber bald verfügbar sein, da die Entwicklung bereits im Gange ist. Bleiben Sie in Kontakt mit Ihrem Kundenbetreuer, um auf dem Laufenden zu bleiben.

Beispiel: ERCOT-Markt in den USA

Die KI-gestützten Prognosen von Meteomatics führten zu einer Reduzierung des Fehlers um bis zu 50% im ERCOT, einem der weltweit grössten und volatilsten Strommärkte, insbesondere im Frühling und Sommer, wenn die Preisschwankungen am stärksten ausgeprägt sind. In ERCOT kann bereits ein 1%iger Prognosefehler bei einem 500 MW Windportfolio jährlich über 1 Million US-Dollar an Ungleichgewichts- und Absicherungskosten bedeuten. Eine Reduzierung der Fehler um 50% bedeutet daher Multimillionen-Dollar-Einsparungen, die den Händlern ein präziseres Risikomanagement ermöglichen, den Betreibern eine grössere Umsatzstabilität bieten und den Netzmanagern eine zuverlässigere Integration erneuerbarer Energiequellen ermöglichen.