- Calibsun | Fachkompetenz
Solardaten vor Ort: Die wichtigste Informationsquelle für genaue Stromprognosen
Einleitung
Unter Solardaten vor Ort versteht man alle bodengestützten Messungen, die direkt in einer Photovoltaikanlage erfasst werden (Einstrahlung, Leistung, Temperatur, Wind), um die tatsächlichen Wetterbedingungen in Echtzeit zu überwachen. Für die Solarstromprognose sind diese Vor-Ort-Messungen kein sekundärer Input: Sie sind die primäre Informationsquelle, die Satellitenbilder und numerische Wettervorhersagemodelle (NWP) bei kurzen Prognosehorizonten nicht ersetzen können. Für unabhängige Stromerzeuger (IPP), Aggregatoren und Netzbetreiber, die das Risiko von Leistungsungleichgewichten und DSM-Strafen bewältigen müssen, bestimmt die Qualität der Vor-Ort-Messungen direkt die Prognosegenauigkeit, die Erkennung von Leistungsdrosselungen und die Zuverlässigkeit der Intraday-Stromprognosen. Solardaten vor Ort ermöglichen die Neukalibrierung von Modellen anhand des tatsächlichen Anlagenverhaltens, die Erstellung räumlicher Einstrahlungskarten über große Großanlagenstandorte hinweg sowie die Zustandsschätzung in Echtzeit: drei Funktionen, die satellitengestützte Einstrahlungsprodukte und NWP allein nicht bieten können.
Wichtige Fakten
- Unter Solardaten vor Ort versteht man alle bodengestützten Messungen, die direkt in einer Photovoltaikanlage erfasst werden. (Strahlungsintensität, Leistungsabgabe, Temperatur, Windgeschwindigkeit …) zur Echtzeit-Überwachung der lokalen Wetterbedingungen.
- Satellitendaten (3–10 km², Aktualisierung alle 15 Minuten + Verzögerung) und NWP-Daten (20 km², Aktualisierung alle 6 Stunden) es fehlt ihnen die räumliche und zeitliche Auflösung, die für stundeninterne Prognosen bei PV-Großanlagen erforderlich ist.
- Qualitätsprüfung und historische Daten sind unerlässlich: Das Herausfiltern von Ausreißern, das Erkennen von Sensordrift und die Nutzung mehrjähriger Zeitreihen ermöglichen eine robuste Modellkalibrierung und eine Neukalibrierung in Echtzeit, wodurch der intraday-nRMSE reduziert wird.
- CalibSun kombiniert vorhandene Vor-Ort-Daten oder zusätzlich erfasste Himmelsaufnahmen, Satellitenbilder und NWP.
Die wichtigsten Sensoren in einem Solarkraftwerk eingesetzt
Photovoltaikkraftwerke, die für die Stromerzeugungsprognose ausgerüstet sind, verfügen in der Regel über mehrere Arten von Sensoren, von denen jeder eine andere physikalische Größe misst.
Ein Photovoltaik-Kraftwerk umfasst in der Regel mehrere Sensortypen, die von Calibsun zur Prognose der Stromerzeugung genutzt werden. Jeder Sensor misst bestimmte physikalische Größen für das Solarenergiemanagement.
GHI & Wetter Daten
Bodendaten bieten zwei Möglichkeiten, die die Fernerkundung grundsätzlich nicht bieten kann. Die erste ist die Echtzeit-Messung der globalen Sonneneinstrahlung (GHI): Ein Pyranometer liefert die genaue lokale Sonneneinstrahlung, und das SCADA-System teilt dem Modell genau mit, wie viel Strom die Anlage ins Netz einspeist. Diese Informationen zum aktuellen Zustand sind für kurzfristige Prognosen unerlässlich.
Die Kalibrierung anlagenspezifischer Modelle ist die zweite Funktion. Jede Photovoltaikanlage weist ein einzigartiges Verhältnis zwischen einfallender Sonneneinstrahlung und Leistungsabgabe auf. Nur anhand historischer Zeitreihen vor Ort (über einen ausreichenden Zeitraum gemessene globale horizontale Einstrahlung (GHI) und Ertrag) kann der Algorithmus von CalibSun dieses Muster erfassen.
- Produktseite
Wie integriert CalibSun Daten vor Ort?
Datenqualitätskontrolle und historische Kalibrierung
Bevor Daten aus der Anlage in den Prognosealgorithmus einfließen, durchlaufen sie einen systematischen Qualitätskontrollprozess. CalibSun kennzeichnet und entfernt Daten, die physikalisch inkonsistent sind: Werte, die den theoretischen Wertebereich bei klarem Himmel überschreiten, Erzeugungswerte, die nicht mit den zeitgleich erfassten Solardaten und Temperaturwerten übereinstimmen, oder Sensorwerte, die sprunghafte Änderungen aufweisen, die für einen Hardwarefehler charakteristisch sind.
Der bereinigte historische Datensatz, der im Idealfall mindestens ein Jahr ununterbrochenen Betriebs abdeckt, dient dann als Trainingsgrundlage für das Prognosemodell und erfasst das Energieerzeugungsverhalten der Anlage unter allen möglichen saisonalen und wetterbedingten Bedingungen.
Ein Algorithmus für analoge Ensembles
Der Prognoseansatz von CalibSun basiert auf einem Analog-Ensemble-Algorithmus: einer Technik des maschinellen Lernens, die im historischen Archiv der Vor-Ort-Messungen die vergangenen Situationen identifiziert, die den aktuellen Wetterbedingungen am ähnlichsten sind. Die bei diesen Analogfällen beobachteten Energieerträge bilden die Prognoseverteilung, sowohl den deterministischen Mittelwert als auch die gesamte Wahrscheinlichkeitshüllkurve von P10 bis P90. Während Deep-Learning-Ansätze bei der Solarstromprognose zunehmend zum Einsatz kommen, bietet die Analog-Ensemble-Methode eine überlegene Interpretierbarkeit und Robustheit bei den begrenzten historischen Datensätzen, wie sie für betriebsbereite PV-Anlagen typisch sind. Es wird empfohlen, bei der Einbindung mindestens ein Jahr an historischen Daten zu verwenden, um sicherzustellen, dass der Analogpool das gesamte Spektrum saisonaler Bedingungen abdeckt.
Der Echtzeit-Daten-Workflow: Frequenz, Latenz und nahtlose Integration
Der NEXT-Algorithmus von CalibSun erfasst über eine API-Integration kontinuierlich Messdaten vor Ort.. Die optimale zeitliche Auflösung beträgt 1 Minute. In der Praxis senden viele Clients mit einer Auflösung von 5 Minuten, was für die meisten Anwendungen zur Sonnenprognose aus betrieblicher Sicht ausreichend ist. NEXT passt sich automatisch an die kürzeste zeitliche Auflösung an, die im eingehenden Datenstrom verfügbar ist.
Der Algorithmus funktioniert nahtlos über alle Zustände der Datenverfügbarkeit hinweg. Wenn Messdaten vor Ort vorübergehend nicht verfügbar sind, arbeitet das Vorhersagesystem allein auf der Grundlage von Satellitendaten und NWP-Eingaben weiter. Die kurzfristige Genauigkeit ist während dieser Lücken zwar eingeschränkt, der Dienst wird jedoch nicht unterbrochen. Sobald die Messungen wieder aufgenommen werden, kalibriert sich das Modell automatisch neu, und die Vorhersagegenauigkeit steigt wieder an.
Mindestens ein Jahr an historischen Daten vor Ort wird bei der Einarbeitung dringend empfohlen, um sicherzustellen, dass der Analogpool das gesamte Spektrum der saisonalen Bedingungen abdeckt. Ohne diese Ausgangsbasis verbessert sich die Prognosequalität schrittweise, je mehr Messdaten vor Ort gesammelt werden.
Himmelsbildgeber: Erweiterung der lokalen Beobachtbarkeit auf unter 30 Minuten
Bei sehr kurzen Vorhersagehorizonten von unter 60 Minuten und insbesondere unter 30 Minuten stellt sich eine andere Frage als entscheidend: Welche Wolkenstrukturen nähern sich dem Werk, und wann werden sie es erreichen?
CalibSun betreibt Netzwerke von Himmelskameras in einer stereoskopischen Anordnung: Mehrere rund um die Anlage positionierte Kameras nehmen gleichzeitig Bilder der Sonne und der Himmelskuppel aus verschiedenen Blickwinkeln auf, wodurch eine dreidimensionale Rekonstruktion der Positionen, Geometrien und Bewegungsbahnen der Wolken ermöglicht wird. Dies ist die einzige Methode, mit der sich Strahlungsanstiege in Zeiträumen von weniger als 30 Minuten vorhersagen lassen.
Warum Satelliten- und NWP-Daten? allein lassen Genauigkeit vermissen
Satellitengestützte Daten zur Sonneneinstrahlung und numerische Wettervorhersagemodelle sind unverzichtbare Instrumente für die Bewertung der Solarressourcen und die Wettervorhersage für den nächsten Tag. Sie weisen jedoch strukturelle Einschränkungen auf, die bei kurzen Vorhersagehorizonten kritisch werden – Einschränkungen, die nur durch Vor-Ort-Daten behoben werden können.
Das Problem der räumlichen Auflösung: Was Satelliten und numerische Wettervorhersagen nicht erkennen können
Satellit: 15 Minuten + Verzögerung bei der Datenabfrage und -aufbereitung bei einer Auflösung von 2 km²
Satelliten-Strahlungsprodukte arbeiten in der Regel mit einer räumlichen Auflösung von mehreren Kilometern pro Pixel. Für ein Solarkraftwerk im Großmaßstab bedeutet dies, dass die für die Solarstromerzeugung maßgebliche Strahlungsintensität durch eine räumlich geglättete Schätzung dargestellt wird, die Schwankungen der Leistung im Subkilometerbereich nicht erfassen kann.
Wettermodell: 6 Stunden + Verzögerung bei der Datenabfrage und -aufbereitung bei einer Auflösung von 10 km²
Numerische Wettervorhersagemodelle unterliegen einer ähnlichen Einschränkung, da sie mit räumlichen Auflösungen von wenigen Kilometern bis zu mehreren zehn Kilometern arbeiten. Auf diesen Skalen werden lokale Wetterbedingungen entweder geglättet oder mit erheblicher zeitlicher Verzögerung dargestellt. Im tagesinneren Zeitrahmen liefern Satelliten- und NWP-Daten allein Leistungsprognosen, die die durch vorüberziehende Wolkendecken verursachten schnellen Strahlungsanstiege nicht erfassen – genau jene Ereignisse, die zu Ungleichgewichtsrisiken und DSM-Strafen führen.
- Fragen
Häufig gestellte Fragen zu Solardaten vor Ort
Was sind Solardaten vor Ort und warum sind sie für die Solarstromprognose von Bedeutung?
Die Solardaten vor Ort umfassen alle direkt an Photovoltaikanlagen erfassten Messwerte: die Sonneneinstrahlung, gemessen mit Pyranometern, die elektrische Leistungsabgabe, erfasst über SCADA-Systeme, sowie meteorologische Variablen. Diese In-situ-Messungen liefern Echtzeitdaten zum Anlagenzustand und ermöglichen eine anlagenspezifische Modellkalibrierung – ein zentraler Eine Fähigkeit, die Satellitendaten und numerische Wettervorhersagen nicht bieten können. Für die Branche der erneuerbaren Energien trägt diese Erkenntnis zu einer zuverlässigen Stromerzeugung bei und unterstützt die Nachhaltigkeitsziele der Unternehmen sowie die Reduzierung der CO₂-Emissionen.
Was ist der Unterschied zwischen GHI und GTI bei der Solarstromprognose?
GHI (Global Horizontal Irradiance) misst die gesamte Sonneneinstrahlung auf horizontale Flächen, während GTI (Global Tilted Irradiance) misst die Strahlung auf geneigten Oberflächen – die aussagekräftigere Messgröße für die Modellierung von Solaranlagen. Die Ableitung des GTI-Werts aus dem GHI-Wert mithilfe von Transpositionsmodellen verbessert die Energieeffizienz und die Auslegungsoptimierung von Solaranlagen.
Lassen sich genaue Solarprognosen ohne Messungen vor Ort erstellen?
Satelliten- und NWP-Modelle ermöglichen Vorhersagen für den nächsten Tag, doch bei innertäglichen Zeithorizonten schränkt das Fehlen von Vor-Ort-Daten die Genauigkeit erheblich ein: Satelliten können weder Schwankungen im Subkilometerbereich noch das anlagenspezifische Energieerzeugungsverhalten erfassen – Faktoren, die für die Netzsicherheit und die Kostenkontrolle in Segmenten mit steigendem Stromverbrauch von entscheidender Bedeutung sind.
Wie wirkt sich die vorübergehende Nichtverfügbarkeit von Vor-Ort-Daten auf die Prognosequalität aus?
Der NEXT-Algorithmus von CalibSun funktioniert nahtlos über verschiedene Datenzustände hinweg. Bei Unterbrechungen der Messungen gewährleisten Satelliten- und NWP-Daten die Kontinuität der Vorhersage ohne manuelles Eingreifen, wodurch die kurzfristige Genauigkeit während der Lücken zwar abnimmt, sich aber automatisch wieder erholt – wodurch sichergestellt wird, dass zuverlässiger Service und wachsendes Vertrauen in Ausbau erneuerbarer Energien.
