Probabilistische Intraday-Prognose der PV-Stromerzeugung im Schweizer Mittelland
Bei Vorhersagen der Photovoltaikleistung kommt es oft zu grossen Prognosefehlern. Das Projekt hat zum Ziel, ein Framework für genauere Vorhersagen der Sonneneinstrahlung und der PV-Stromerzeugung im Schweizer Mittelland zu entwickeln.
Steckbrief
- Beteiligte Departemente Technik und Informatik
- Institut(e) Institute for Data Applications and Security (IDAS)
- Forschungseinheit(en) IDAS / Management Science, Innovation, Sustainability and Entrepreneurship (MSIE)
- Förderorganisation SNF
- Laufzeit (geplant) 01.01.2022 - 31.12.2025
- Projektleitung Angela Meyer
- Projektmitarbeitende Alberto Carpentieri
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Partner
ETH Eidg. Technische Hochschule
Finnish Meteorological Institute - Schlüsselwörter Solarressourcen, Solarvorhersage, Photovoltaik, PV, Intraday-Vorhersagen, Photovoltaik-Vorhersage, probabilistische Vorhersage
Ausgangslage
Die in der Schweiz installierte Photovoltaikkapazität soll in den nächsten 15 Jahren um bis zu 500 Prozent zunehmen und auch in anderen europäischen Ländern ähnlich stark ausgebaut werden. Die heute verwendeten Intraday-Prognosen der erzeugten Photovoltaikleistung basieren grösstenteils auf Wettervorhersagemodellen und führen tendenziell zu grossen Prognosefehlern, insbesondere bei wechselhaftem und bewölktem Wetter, und für kurze Vorhersagezeiträume. Genauere Intraday-Vorhersagen des erzeugten Solarstroms sowie ein besseres Verständnis und eine Quantifizierung der Vorhersageunsicherheiten sind erforderlich, um einen kosteneffizienteren Betrieb von Solaranlagen zu ermöglichen und die Kosten zu senken, die Netzbetreibern und Versorgungsunternehmen für Standby- und Speicherkapazitäten sowie für suboptimale Angebotsstrategien an den Intraday- und Ausgleichsstrommärkten entstehen.
Vorgehen
Ziel dieses Projekts ist die Entwicklung eines Frameworks für genauere und zuverlässigere Intraday-Prognosen für das Schweizer Mittelland, wo sich der Grossteil der aktuellen und zukünftigen Schweizer Photovoltaikkapazität befindet. Konkret zielt das Projekt darauf ab, genauere, probabilistische Vorhersagemethoden für die Globalstrahlung (GHI, Global Horizontal Irradiance) und die daraus resultierende Photovoltaik-Stromerzeugung mit quantifizierten Vorhersageunsicherheiten für Vorhersagezeiträume von wenigen Minuten bis zu mehreren Stunden zu entwickeln.
Ergebnisse
Die zu erwartenden Ergebnisse umfassen die Bereitstellung und Veröffentlichung des Prognose-Frameworks sowie seine Anwendung und Charakterisierung in Fallstudien. Dieses Projekt wird ein besseres Risikomanagement und geringere Betriebskosten durch genauere und zuverlässigere Vorhersagen ermöglichen. Das Prognose-Framework und die Ergebnisse werden im Laufe des Projekts vorgestellt und den PV-Anlagen- und Netzbetreibern zur Verfügung gestellt.
